Qが紹介された後、新たに開催されたセッションです。このセッションの申込者も非常に多く、同じ内容で複数回行われるほど人気があり、改めてGenAIの人気を実感しました。Qについて知り、どのように実務に活用できるかを知りたいと思い、このセッションに参加しました。Opportunityマッキンゼーのデータによると、GenAIが25%の業務を自動化させることができ、これにより人が毎日2時間程度を節約することができるそうです。GenAIは活用可能な範囲も広大で、マーケティング、会計、リテールなど様々な産業で幅広く活用可能です。ChallengeGenAIが革新的な技術であることは間違いありませんが、それでも顧客はGenAIを使用する際に課題に直面することもあります。顧客は、最新の社内データに基づいて正確な答えを回答してもらいたいのですが、パブリックコンテンツに基づいて訓練されたモデルは、このような答えを提供することができないでしょう。ファクトチェックが不可能な幻覚現象も発生する可能性があります。二つ目はセキュリティ&管理です。参考にしてはいけないデータを参照したり、回答に使ってはいけない特定の単語が含まれていないかなどの状況に対する管理が必要です。enterpriseにはこのような管理がより重要でしょう。最後は価値伝達のためのタイムラインです。GenAIアプリケーションを作成するためには多くのプロセスと時間が必要です。これはビジネスニーズに合わせてカスタマイズして使用することができます。会社のデータに基づいてコンテンツ生成、質問応答などが可能です。様々な分野の専門知識を扱うことができ、構築面でも17年のAWSデータを基にAWS上のアプリ開発支援が可能です。QをQuickSight内で活用すれば、自然言語で既存のダッシュボードについて質問することができ、新しいダッシュボードを構築してもらうこともできます。Centerの相談者がより正確で迅速な回答を提供できるように支援することができます。Qが前述したチャレンジをどのように解決できるのか気になるところです。正確性の場合、RAGを活用してエンタープライズデータに基づいて正確な回答を提供し、fact-check機能を通じて、その回答がどこから根拠を得たのかを示します。このように様々な機能が回答の正確性を高めます。セキュリティ面では、AWS側ですでにビルトイン最適化を行っているため、顧客側であまりセキュリティ&管理面で新しい設定をする必要はありません。アクセス制御リストを提供し、参照できるドキュメントを制限し、応答ガードレールを設定できるため、特定のトピックごとに異なる処理を行うことができます。顧客に価値を提供するためには、迅速なサービス提供が重要です。Qはビルトインベクターインデックスが提供され、エンベッディングとデータソースを管理するプロセスと時間を削減し、より早く顧客にサービスを提供することができます。Qは以下のような主な機能を提供します。SaaSアプリと連動して、そのアプリに対するアクションを実行できます。対話型インターフェースを提供し、会話履歴を保存して文脈に合った回答を提供します。回答結果については、ファクトチェックのために参考したソースを表示し、ファイルのアップロードも可能にする予定です。有害な回答に対するガードレールを設定することができ、特定の単語やフレーズを回答に含まないようにブロック可能です。組み込みのベクターインデックスを簡単に管理し、組み込みのSSOアプリケーションを活用することができます。Demoセッションの最後に簡単なデモを見ることができました。Qを使用する設定でした。Qが関連する回答を提供しました。vsCodeは一般的によく使われるオープンソース基盤のIDEツールです。このvsCodeでUIを活用したノーコード基盤のIaCを始めることができます。ComposerはCloudformationコードをUIでドラッグアンドドロップだけで作ってくれるサービスで、開発者たちが簡単にインフラをIaCで管理できるように出てきたサービスです。このようなサービスがvsCodeでサポートされるという事実は、当該Composerで作ったYamlファイルに対する作成と管理、そして当該vsCodeで製作されたコードが一箇所で管理しやすくなったことが大きな意味を持っています。CodeWhispererを使用してインフラをコードテンプレートとして繰り返し開発することができます。Composerを使用することができます。Qを使うとより正確で役立つ回答を得られ、業務効率も大幅に向上すると思われます。