2024年11月、AWSはAmazon Q Businessにおいて、タビュラーサーチ機能を発表しました。この新機能により、企業内で使用されるPDFやExcel、CSVファイルなどのドキュメント内に埋め込まれた表データから、迅速かつ正確に必要な情報を抽出できます。表形式のデータ解析を強化することで、業務効率化と意思決定の迅速化が期待されます。
Amazon Q Businessとは？
Amazon Q Businessは、企業内でのデータ活用を支援する生成AI搭載のアシスタントです。従業員が自然言語で質問を投げかけると、関連するデータや情報を検索し、要約やタスク実行をサポートします。この機能は、複数のデータソースから情報を集約し、リアルタイムで意思決定をサポートするツールとして注目されています。
タビュラーサーチ機能の概要
今回追加されたタビュラーサーチ機能は、ドキュメント内に埋め込まれた表から直接データを抽出し、質問への回答を提供するものです。具体的には以下のような特徴を持っています：
主な特徴
- 多様な形式に対応
- PDF、Word、Excel、CSV、HTML、SmartSheetなど、幅広いドキュメント形式の表データを解析可能。
- 自然言語での質問
- 例：「年会費が無料で、旅行保険を提供するクレジットカードはどれですか？」のような質問に対応し、表形式のデータから該当する項目を抽出。
- 簡単なセットアップ
- 管理者やエンドユーザーが追加の設定を行うことなくすぐに利用可能。
- 多様な出力形式
- 抽出結果は表、リスト、テキスト形式で提供されるため、利用シナリオに応じた活用が可能。
想定される利用用途
1. 製品比較と選定
マーケティング資料や製品仕様書内の表から、価格や特徴を比較し、最適な製品を迅速に選定。
2. 財務分析
予算表や財務報告書から必要なデータを抽出し、効率的な分析をサポート。
3. 人事データの活用
従業員データベースや評価表から特定の条件に該当するデータを抽出し、意思決定を支援。
4. プロジェクト管理
プロジェクト計画書や進捗報告書から進捗状況や課題を把握し、プロジェクトの効率的な管理を実現。
メリット
1. 効率的な情報検索
埋め込み表から直接データを取得するため、従来の手動検索や抽出に比べて時間を大幅に短縮。
2. 高い精度
表形式データに特化した解析能力により、回答の正確性が向上。
3. 幅広いドキュメント対応
複数の形式に対応しているため、さまざまな情報源からデータを収集可能。
4. 簡単な導入
既存のドキュメントをそのまま活用でき、追加の設定や準備が不要。
デメリット
1. 非構造化データへの対応
タビュラーサーチは表形式のデータに特化しており、非構造化データの解析には対応が難しい場合がある。
2. ドキュメントの品質依存
表のフォーマットやレイアウトが不明瞭な場合、抽出精度が低下する可能性がある。
3. カスタマイズの制限
特定の高度なクエリやカスタマイズされた解析が必要な場合、別途設定やスクリプト作成が求められる。
利用方法
- データソースの接続
- SmartSheetや既存のファイルストレージをAmazon Q Businessに接続。
- 質問の入力
- 自然言語で質問を投げかけるだけで、ドキュメント内の表データを解析して回答。
- 出力形式の選択
- 表形式、リスト形式、テキスト形式のいずれかで回答を取得。
詳細な利用方法は、AWS公式ドキュメントをご確認ください。
まとめ
Amazon Q Businessのタビュラーサーチ機能により、ドキュメント内に埋め込まれた表データから迅速かつ正確に情報を抽出できるようになりました。この機能は、製品比較、財務分析、プロジェクト管理など、さまざまな業務シーンで活用可能です。一方で、非構造化データや表のフォーマットに依存する課題があるため、適切なドキュメント管理が求められます。
詳細は、公式発表ページをご覧ください。
