Amazon Q Business と Amazon S3 を活用してクリック可能な URL を含んだ AI アシスタントを構築する方法
ビジネスの現場では、日々大量の情報が生成され、蓄積されています。ドキュメント、報告書、マニュアル、FAQ、技術仕様書など、これらの情報を効果的に検索・活用できることで生産性が大きく向上します。しかし、それらの情報が分散して保存されていたり、必要な情報にたどり着くまでに時間がかかることもよくあります。こうした課題を解決するために、AI 技術を活用した情報検索・応答システムが注目されています。
この記事では、Amazon Q Business の機能と Amazon S3 を組み合わせて、簡単で直感的なナレッジ検索を可能にする AI アシスタントを構築する方法をご紹介します。特に、S3 に保存されたドキュメントから抽出された知識に基づいて回答を生成し、回答中から直接該当ドキュメントをクリックして閲覧できる「クリック可能な URL」を実現する部分に焦点を当てます。
Amazon Q Business とは？
Amazon Q Business は、Amazon Web Services（AWS）が提供する生成 AI ベースのナレッジアシスタントサービスです。さまざまな社内データソースと統合し、企業内の業務知識を理解・学習した上で、自然な対話形式で質問に回答したり、作業を支援することが可能です。
Amazon Q Business の特長の1つは、プライベートなデータソースから直接知識を取得できる点です。たとえば、Amazon S3、Salesforce、Microsoft SharePoint、Confluence、Slackなど多様な場所に分散している情報をまとめて取り込むことができ、従業員が「今必要な情報」に即座にアクセスできる環境を整えることができます。
なぜ Amazon S3 と組み合わせるのか？
Amazon S3 は、信頼性が高くスケーラブルなオブジェクトストレージサービスとして広く利用されています。企業内の多くのファイルやドキュメントは S3 に保存されており、コスト効率の高い方法で大容量データの保管が可能です。今回紹介するソリューションでは、この S3 に保管されたドキュメントを対象として、Amazon Q Business がその内容を自動で読み取り、利用者の質問に対して文脈に合った自然な回答を返す仕組みを実現しています。
さらに、回答文中にドキュメントの参照元となる URL をクリック可能な形で含めることで、ユーザーが回答のソースを即座に確認したり、関連情報を深堀りしたりといった操作がスムーズに行えます。
構築の流れ：主要なステップ
以下に、Amazon Q Business と Amazon S3 を活用して AI アシスタントを構築する際の主要なステップを説明します。
1. Amazon Q Business のセットアップ
まず、AWS 管理コンソールから Amazon Q Business のインスタンスを作成します。インスタンスを作成した後、そのナレッジソースとして Amazon S3 を統合する準備を行います。
2. Amazon S3 バケットの準備
AI アシスタントが理解・検索する対象として、Amazon S3 に必要なドキュメントをアップロードします。ドキュメントは、PDF、Word、テキストファイルなど、Amazon Q Business が対応しているファイル形式である必要があります。
また、ドキュメントが保存された S3 バケットに対して適切なアクセス権限を設定することが重要です。Amazon Q Business による読み取りを許可するため、必要な IAM ポリシーやバケットポリシーを構成しておきます。
3. S3 データソースとしての統合
Amazon Q Business の管理画面から「Data Sources」を選択し、新たに Amazon S3 をリンクさせます。この操作により、Amazon Q Business が連携した S3 バケットの中のファイルコンテンツを自動的にクロールし、AI モデルが応答のための情報源として使用できるようになります。
統合時に、クロールのスケジュール設定を行うこともでき、定期的に新しいデータや変更されたファイルを取り込むことで、常に最新の情報を元に回答ができるようになります。
4. クリック可能な URL の実現
ユーザーの質問に対して Amazon Q Business が回答を生成するとき、その情報ソースとしてどのドキュメントが参照されたかが回答に付随されます。このとき、該当ドキュメントの Amazon S3 パス（例：s3://your-bucket-name/filename.pdf）だけを提示するのではなく、実際にクリック可能な HTTP または HTTPS の URL を含めることで、ユーザー体験を向上させることが可能です。
これを実現するには、S3 のそれぞれのオブジェクトに対してパブリック URL または署名付き URL（Presigned URL）を生成できるようにします。以下に代表的な方法を示します：
– パブリック URL：ドキュメントを S3 上で公開設定すると、静的な URL を直接リンクとして使用できます。ただしセキュリティ面での配慮が必要です。
– 署名付き URL：一定時間有効なリンクを生成し、その時間内にだけアクセスを許可する方法です。よりセキュアにドキュメントを共有することができます。
Amazon Q Business の回答カスタマイズ機能を使用することで、該当ドキュメントへのリンク付きの回答表現をテンプレートとして組み込むことが可能です。例えば、「詳細はこちらをご覧ください: [ドキュメント名]」といった形式でリンクを明示すれば、ユーザーは内容確認のために別ウィンドウで簡単に該当ファイルにアクセスできます。
5. アクセス管理とセキュリティ
情報の機密性に配慮しつつ、正しい人にだけ適切な情報を届けるため、アクセス制御が非常に重要です。Amazon Q Business では、ユーザーごとの認証・認可と合わせて、連携データソースごとのアクセス制限を反映することができます。
たとえば、S3 バケットのオブジェクトに対して IAM Permission を設定することで、「営業部門のメンバーだけが営業ドキュメントにアクセスできる」といった細かい制御が可能です。また、Amazon Q Business アプリケーション側でもフェデレーションを活用することで、社内認証基盤と統合したシングルサインオン（SSO）を実現できます。
6. 利用体験の最適化
AI アシスタントは単なる検索エンジンの強化版ではなく、人に寄り添う対話的な情報提供者となることが目指されます。そのため、利用者の質問に対して的確で関連性の高い回答を返すだけでなく、スムーズで一貫性のあるインターフェース設計や、フォローアップ質問への配慮、またマルチデバイス対応など細かい配慮が重要です。
また、利用者からのフィードバックを蓄積し、回答精度の向上や新たなフィーチャー追加につなげる継続的な改善プロセスも忘れてはなりません。
まとめ
Amazon Q Business と Amazon S3 を連携させることで、高品質で実用的な AI アシスタントを構築することができます。特に、クリック可能な URL を回答内に含めることで、ユーザーが素早く情報源へアクセスし、業務の効率化を図ることができる点は非常に魅力的です。
ポイントとしては以下が挙げられます：
– S3 に保存された文書から知識を抽出して自然な対話型回答を生成
– 回答内にソースドキュメントのクリック可能な URL を挿入
– アクセス管理やセキュリティを徹底することで安全な情報利用を実現
– 継続的なフィードバックと最適化によりユーザー体験を向上
生成 AI を活用した業務支援の第一歩として、Amazon Q Business を用いた AI アシスタントの構築は、企業のデジタルトランスフォーメーションを促進する強力な推進力となります。情報を持つだけではなく、それらを「活かす」ための環境づくりを始めてみてはいかがでしょうか。
