企業のデジタルトランスフォーメーションが進む中、組織は業務の効率化やインシデント対応の迅速化がますます求められています。その中で、生成AIを活用したソリューションとして注目を集めているのが「Amazon Q Business」です。本記事では、Amazon Q BusinessとPagerDuty Advanced Data Accessorを統合することで、どのようにして企業の対応力が強化され、インシデントマネジメントが効率化されるのかについて詳しく解説します。
なお、技術的な背景をわかりやすく伝えながら、幅広い層のビジネス関係者やIT担当者にもご理解いただけるような内容を心がけています。
Amazon Q Businessとは
Amazon Q Businessは、AWSが提供する生成AI（Generative AI）ベースのチャット支援ツールで、企業内の様々な業務をサポートするために設計されています。ユーザーが自然言語で質問を入力すると、社内ドキュメントやアプリケーション、さまざまなSaaSデータソースと連携し、文脈に沿った適切な情報を返してくれます。
このサービスは単なる質問応答ツールにとどまらず、業務プロセスの自動化、意思決定の迅速化、ナレッジマネジメントの支援ツールとしても活用可能です。
PagerDutyとの統合：インシデント対応の未来へ
今回のブログ記事では、Amazon Q Businessとインシデント対応プラットフォームである「PagerDuty（ページャーデューティー）」を連携するという新たなアプローチが紹介されました。
PagerDutyは、ITインシデント対応の自動化・通知・分析を行うプラットフォームで、世界中の企業で利用されています。インシデントが発生した際、責任者へのアラート通知や関連情報の集約、履歴管理などを通じて、迅速な復旧行動を可能にします。
しかし、従来のインシデント対応では、情報が複数のシステムに点在しており、それを確認するためには複数のダッシュボードやログインが必要でした。今回の統合によって、Amazon Q Businessの会話インターフェイスから直接PagerDutyに保存されているインシデントデータにアクセスし、情報を取得・解析できるようになります。
PagerDuty Advanced Data Accessorコンポーネントとは
PagerDutyのAdvanced Data Accessor（以下、ADA）は、インシデント管理に必要な膨大なデータに迅速かつ効率的にアクセスするための新しいプラグインコンポーネントです。このコンポーネントを利用することで、インシデント情報、発生時間、対応者、解決状況など、様々なPagerDuty内データに対して高度なクエリ実行が可能になります。
加えて、Amazon Q BusinessはこのADAコンポーネントと連携し、生成AIによって自然言語での検索・要求を可能にしています。これによりユーザーは「昨日の緊急インシデントの詳細を教えて」や「現在対応中の重大な障害はなにか？」などの質問に対し、的確で具体的な回答を得ることができます。
技術的な統合概要
この統合は、以下のような技術的構成で実現されています。
1. Amazon Q Businessは、カスタムコネクター機能を通じて外部のデータソースに接続します。
2. PagerDuty ADAがREST APIでインシデントに関する情報を提供します。
3. Lambda関数やAPI GatewayなどのAWSサービスを活用し、セキュアな形でAmazon Q BusinessからADAへのアクセスが行われます。
4. 質問に応じて、Amazon Q Businessがクエリを自動生成し、API経由で情報を取得、その内容をわかりやすくユーザーに提示します。
この構造により、非エンジニアのビジネスパーソンでも、専門的なSQLやスクリプト言語の知識なしにインシデント情報へアクセスできるようになります。
ユースケースの紹介
PagerDuty ADAとAmazon Q Businessの統合は、以下のような具体的な業務で効果を発揮します。
リアルタイムインシデント分析：
チームリーダーは、Amazon Q Businessに対し「今週発生した重大なインシデントの一覧を見せて」と入力するだけで、事前に設定されたクエリが実行され、PagerDutyから該当インシデント情報が返却されます。
過去の対応履歴の検索：
「先月の最も長時間継続したインシデントはどれか？」というような質問にも、ADAを通じて自動で分析され、詳細情報まで提示されます。この情報は、ポストモーテム（事後評価）や根本原因分析にも活用可能です。
KPIベースの状況把握：
「平均復旧時間（MTTR）を週単位で教えて」と尋ねることで、自動的に蓄積されたデータに基づいてレポートを作成、ビジネスパフォーマンスの把握にも貢献します。
ビジネス価値：なぜこの統合が重要か？
この統合がもたらすビジネス価値は非常に大きいと言えます。
1. 情報検索の時間短縮：
従来は複数のダッシュボードを切り替えたり、開発チームに依頼する必要があった分析作業が、数秒で完了します。これにより、インシデント発生時に最も重要な「初動対応のスピード」が格段に向上します。
2. 業務部門との連携強化：
技術職だけでなく、業務部門のユーザーもAmazon Q Businessを通じて必要なデータにアクセス可能になることで、部門横断のコラボレーションが促進されます。
3. 自動化と省力化：
インシデント分析やレポート作成の多くが自動化されることで、チームの工数を大幅に削減。より戦略的な業務に人員リソースを割くことが可能になります。
導入におけるセキュリティとガバナンス
企業システムに生成AIを導入する際に重要なのが、セキュリティとガバナンスです。本統合例では、APIアクセスにはAWS Identity and Access Management（IAM）や認証構成がしっかりと活用されており、閲覧可能なデータの範囲もロールベースで制御可能です。
また、Amazon Q Businessは統合されたデータソースに応じて、ユーザーの権限に基づいた回答を生成する設計になっているため、機密情報が誤って表示されるリスクを最小限に抑えることができます。
まとめ：今後の展望と活用の可能性
今回のAmazon公式ブログで紹介されたAmazon Q BusinessとPagerDuty ADAの統合は、インシデント対応というミッションクリティカルな領域において、生成AIがいかに実用的に機能するかを示した好例です。
より多くの企業がこのような統合ソリューションを導入することで、インシデント発生時の対応速度や意思決定の精度を大幅に高められるだけでなく、業務の透明性やナレッジの蓄積、組織横断的な連携強化にもつながります。
今後、さらに多くの業務領域でAmazon Q Business活用が進むことが期待されており、PagerDuty以外にも多様なSaaSと連携することで、企業の業務全体を支える中核的な存在になる可能性を秘めています。
生成AIとインテリジェントなデータアクセサーの融合が描く新たな未来に、企業はどう応えていくのか。その第一歩として、Amazon Q BusinessとPagerDuty ADAの統合は、大きな可能性を秘めた選択肢となるでしょう。
