AWSの生成AI「Amazon Q」とは【後編】
「Amazon Q」は万能型のアシスタントになる? データ分析で終わり?
AWSのAIチャットbot「Amazon Q」は、BIサービス「Amazon QuickSight」など複数の同社サービスに搭載される見通しだ。アナリストは、Amazon Qの可能性をどう評価しているのか。
AI(人工知能)ベンダーOpenAIがAIチャットbot(AI技術を活用したチャットbot)「ChatGPT」を公開したことを皮切りに、さまざまな業界でAI技術のビジネス活用が盛り上がりを見せている。そうした動きの一つが、テキストや画像などのデータを生成するAI技術「生成AI」を使って、エンドユーザーとの自然言語によるインタラクションを実現する試みだ。Amazon Web Services(AWS)は、AIチャットbot「Amazon Q」をBI(ビジネスインテリジェンス)サービス「Amazon QuickSight」などの同社サービスに組み込むことを計画している。
Amazon Qが「万能型のアシスタント」になるのか?
併せて読みたいお薦め記事
連載:AWSの生成AI「Amazon Q」とは
AWS×生成AIの可能性
調査会社Constellation Researchでアナリストを務めるダグ・ヘンシェン氏は、Amazon Qをさらに成長させるチャンスは「Amazon Qのソースコードに対する理解能力を向上させること」だと指摘する。複数の分析ツールベンダーが、生成AIを取り入れる手段として自然言語に着目している。その一方で、データ管理ベンダーはLLM(大規模言語モデル)を使って自然言語をソースコードに翻訳する機能を開発してきた。DremioやMonte Carloといったベンダーの取り組みがその例だ。
「Amazon Qをデータだけではなく、テキストやコードも理解できるように進化させることは、さまざまな分野のエンドユーザーに利益をもたらし得る。Amazon Quicksightはその出発点の一つになる」(ヘンシェン氏)
調査会社Ventana Researchのアナリストであるデービッド・メニンガー氏は、AWSがさまざまな自社サービスにAmazon Qをどの程度組み込むことができるのかに興味を示す。AWSはAmazon Qを、Amazon Quicksight以外にもカスタマーサービスやサプライチェーン管理ツールなどに導入している。AWSが自社のサービス群にAmazon Qを効果的に組み込むことができれば、Amazon Qが他の生成AIを利用したチャットbotとの差別化に役立つ可能性がある。
「企業の事業運営において、異なる自然言語を通じて操作可能な共通のシステムを生成AIで実現できるとすれば、かなりエキサイティングだ。AWSにとって、生成AIをデータ分析だけに組み込む企業とは一線を画すことができる可能性を秘めている」とメニンガー氏は言う。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社うるる] 「入札市場」攻略ガイド:効率的に落札するためのポイントを徹底解説 -
製品資料
[株式会社うるる] 入札情報に特化した「販路拡大」「効率化」のためのサポートツールとは? -
市場調査・トレンド
[株式会社うるる] 公共入札に成功する企業と失敗する企業の「5つの違い」 -
製品資料
[日本ビジネスシステムズ株式会社] 専門家が教える、Microsoft 365の「テナント統合/分離」を成功に導く秘訣 -
製品資料
[rakumo株式会社] Microsoft 365での情報埋没を防ぐ、社内ナレッジを資産化する情報ポータル活用
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
2
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
3
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
4
Claude利用8割のGMO、AI人材の評価軸が「トークン管理」に変わった
-
5
AI導入が失敗する“真犯人”は現場のマニュアル 7割が陥る「標準化」のわな
-
6
被害額は過去最高額 それでも「サイバー犯罪者が捕まらない」3つの理由
-
7
「テザリング依存」に潜む落とし穴 “遅いVPN”を解消するネット構築術
-
8
「Windows」の不要なファイルを安全に消して容量を空ける方法
-
9
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
10
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
5
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
6
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
7
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
8
AI駆動開発のスピードと安全性を両立 「品質・セキュリティ管理」の実践ガイド
-
9
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
10
「標的型攻撃メール」事例・サンプル集
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー