企業向けAIアシスタントの革新：PayUがAmazon Bedrockで実現した安全で高性能なAIソリューション
金融テクノロジー業界において、データのセキュリティとガバナンスは企業の信頼性を支える礎であり、その遵守は極めて重要です。グローバルな決済ソリューションを提供するPayUは、この点においても非常に高い基準を満たすため、先進的なテクノロジーを活用しています。今回は、PayUがAmazon Bedrockを活用して、安全かつスケーラブルなエンタープライズ向けAIアシスタントを開発した事例についてご紹介します。
この革新的なAIアシスタントは、PayUの従業員が日々の業務で直面する課題を解決し、生産性を向上させるために開発されました。Amazon Bedrockを活用することで、高い柔軟性を保ちながら、セキュリティとデータプライバシーの両立を実現したこのソリューションは、他の企業にとっても大いに参考になる内容です。
エンタープライズAIアシスタントへのニーズ
人工知能（AI）がビジネスプロセスにおいて果たす役割は年々拡大しています。生成AI技術の発展により、社内の問い合わせ対応、レポートの作成、データの分析と解釈など、従来人手に依存していた業務の効率化が期待されています。
PayUでは従業員数の増加とともに、内部知識やデータにアクセスするための効率的な手段が求められるようになりました。社内ポリシーや業務フロー、法的文書へのアクセスをより簡潔に、かつセキュアにするために、企業独自のAIアシスタントの導入が検討されました。
セキュリティ要件の厳格さ
金融業界、特にグローバルな電子決済業務を担うPayUのような企業では、ユーザーデータやトランザクション情報、契約内容といった機密情報を多く取り扱っています。そのため、AIアシスタントの開発に際しては、以下の要件が極めて重要視されました。
– 社内以外の第三者がデータにアクセスできないこと
– AIモデルのトレーニングにユーザーデータを使用しないこと
– 各種コンプライアンス基準（GDPRなど）に準拠していること
– アクセス制限やロールベースの認証機構が実装されていること
従来のクラウドベースAIサービスでは、これらの要件をすべて満たすことは困難でした。こうした課題を解決する手段として採用されたのが、Amazon Bedrockです。
Amazon Bedrockとは？
Amazon Bedrockは、開発者が大規模な基盤モデルプロバイダー（Anthropic, AI21 Labs, Cohere, Stability AI, Amazon Titanなど）から多様な生成AIモデルにアクセスし、自社アプリケーションへ統合するためのマネージドサービスです。LLM（大規模言語モデル）を扱う際に考慮しなければならないインフラ管理やトレーニング、セキュリティ対策の多くがあらかじめ整備されており、スムーズに活用することが可能です。
PayUがAmazon Bedrockを選んだ理由の一つは、このプラットフォームが非公開で安全な環境下でモデルAPIを利用できることにあります。データはAWSのアカウント内で処理され、外部に送信されることはありません。さらに、カスタマイズ可能なポリシーやアクセス管理が標準で用意されており、セキュリティ面での信頼性も抜群です。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用
PayUのAIアシスタントは、高度な検索精度と自然な対話能力を両立させるため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法を導入しています。RAGは、クエリに対して事前に格納されたベクトルデータベースから関連情報を取得し、その情報をもとに生成モデルが回答を生成するというアプローチです。
この手法の利点として、モデル自体のパラメータを微調整せずとも、高精度な応答が可能になる点が挙げられます。さらに、社内ドキュメントなどの非公開データをベクトルデータ化して利用することで、完全に社内向けのナレッジベースを実現できます。
PayUでは、Amazon BedrockのClaude（Anthropic製）をAIアシスタントのエンジンとして採用しました。そして、Amazon SageMakerを利用して社内FAQやポリシー文書、業務フロー図といった多様なドキュメントをベクトル化し、Amazon OpenSearch Serverlessに保管することで、高速かつ安全な情報検索を実現しています。
プロンプトテンプレートの管理と向上
AIとの対話において非常に重要なのが、プロンプトの設計です。PayUでは、モデルへの直接の問い合わせに対して一貫性を保ち、精度の高い結果を得るために、カスタムプロンプトテンプレートを作成しています。テンプレートには業務ごとの役割や目的、質問例などが含まれており、より自然で親しみやすいインターフェースとなっています。
プロンプトの改善には、実際のユーザー利用データを分析し、どの表現やフォーマットが効果的であるかを継続的に評価しています。これにより、AIの回答精度やユーザー満足度を高めるイテレーションが可能となっています。
アーキテクチャの全体構成
PayUのAIアシスタントがどのように構築されているかを理解するには、そのバックエンド構成を知ることが非常に有用です。以下に、その主要な技術要素を簡単にまとめます。
– 自然言語での質問を受け取るフロントエンド（内部用ウェブUI）
– 質問をAmazon Language Detectionサービスで言語判定
– Amazon Comprehendで感情や意図の解析（機能のトリガー判断）
– 類似文書をAmazon OpenSearch Serverlessから取得（RAG）
– Claudeによる回答生成（Amazon Bedrock経由）
– AWS LambdaとAmazon API Gatewayによるロジックの実装
– CloudWatchによる使用状況のトラッキングと分析
これらのサービスはAmazon VPC内で完結しており、外部との通信は一切行われていないため、情報漏えいのリスクが非常に低い構成となっています。
成果と今後の展望
PayUがAmazon Bedrockを活用して構築したエンタープライズAIアシスタントは、社内の問い合わせ業務を大幅に効率化しました。導入初期から現場のユーザビリティを崩さず、安心して利用できる操作性も実現しています。これにより、従業員の負担を減らしただけでなく、より戦略的な業務へ時間を割くことが可能になりました。
今後は、より高度な会話理解や多言語対応、音声インターフェースの導入によって、さらに多様な業務への対応が期待されています。また、ユーザーインターフェースのカスタマイズや、さらに詳細な利用分析によるフィードバックループの強化なども検討されています。
まとめ
今回ご紹介したPayUの事例は、企業が生成AIをどのように安全かつ効果的に導入していけるかを示す好例です。Amazon Bedrockという信頼性の高いプラットフォームを基盤に、柔軟性・安全性・拡張性を兼ね備えたAIアシスタントを短期間で構築し、実務へと活用を進めている点は非常に示唆に富んでいます。
多くの企業が生成AIに関心を持つ中で、「どのように導入するか」「どこまで社内データを活用すべきか」といった問いに対する解の一つとも言えるでしょう。今後も、多くの分野でこのようなAIアシスタントが広がり、業務の在り方そのものが変わっていくことが予想されます。
企業内でのAI活用に取り組む際には、PayUのようにセキュリティやスケーラビリティ、そしてユーザー体験を重視したアプローチを参考にしてみてはいかがでしょうか。これからのビジネスは、AIとの共存によって新たな価値を創造する時代へと進化していきます。
