近年、生成AI（Generative AI）の進化はめざましく、さまざまな業界でその活用が進んでいます。特に自然言語処理（NLP）の分野では、大規模な言語モデル（Large Language Models：LLMs）が高度な応答生成や情報の要約、さらには文書の分類といった複雑なタスクに対して実用的なソリューションを提供できるようになってきました。
こうしたAIモデルが十分な成果を発揮するためには、「いかに正確で関連度の高い文脈情報を提供できるか」が重要な鍵となります。Amazon は、この課題に真正面から取り組み、AWS Bedrock Knowledge Bases（以下、Knowledge Bases）と呼ばれる強力なツールを提供しています。この記事では、Anthropic の Claude モデルを使い、どのように Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用して文脈に即した回答（コンテクスチュアル・リトリーバル：Contextual Retrieval）を実現できるのかについて紹介していきます。
Amazon Bedrockとは？
まず、Amazon Bedrock について簡単に説明しましょう。Amazon Bedrock は、Amazonが提供する、生成AIの活用を容易にするためのフルマネージド型サービスです。これにより、広範な基盤モデル（Foundation Models：FMs）をREST API経由で利用し、自社のアプリケーションに組み込むことが可能になります。Anthropic（Claude）やAI21 Labs（Jurassic）、Stability AI（Stable Diffusion）、Amazon Titanなど、さまざまなパートナーのFMsが利用できます。
Amazon Bedrock Knowledge Basesとは？
Amazon Bedrock Knowledge Bases は、企業が独自のコンテンツやドキュメント群（PDF、TXT、HTMLなど）をベースに、LLMに対して最新かつ正確な情報を提供するための仕組みです。これは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）というアプローチに基づいています。
具体的には、まず提供された文書をテキストチャンクに分割し、それを埋め込みベクトルに変換してAmazon OpenSearch ServiceやAmazon Auroraなどに保存します。その後、ユーザの問い合わせに対し、意味的に関連する文書チャンクを検索し、それをモデルに「context」として提供することで、応答の正確性を高めます。
AnthropicのClaudeとKnowledge Basesの連携
Anthropicの提供するClaudeは、高度な自然言語理解能力を有するLLMであり、思考の透明性や応答の一貫性が特徴です。Amazon Bedrockでは、Claudeモデルとの統合が可能であり、それをKnowledge Basesと連携させることで、独自データとClaudeの自然な対話モデルを組み合わせることができます。
この連携の主なワークフローは以下の通りです。
1. ドキュメントの登録：企業内部のナレッジベースや外部から取得したデータをアップロードします（例：FAQ、技術仕様書、ガイドラインなど）。
2. 埋め込みと保存：アップロードした文書はテキストチャンクに分割され、各チャンクはベクトルに変換されてRAGストア（例えばAmazon OpenSearchなど）へ保存されます。
3. ユーザクエリの処理：ユーザが問い合わせを行うと、その入力は同様にベクトル化され、ベクトル類似度検索によって最も関連性の高い文書チャンクが抽出されます。
4. モデルへのコンテキスト提供：抽出された文書チャンクをもとに、Claudeモデルに質問とその解決に必要な背景情報を提示します。
5. 応答の生成：Claudeがコンテキストと質問を理解し、ユーザに対して自然な言語で正確な回答を生成します。
この流れによって、従来のようにモデルが答えを“推測”するのではなく、実際のデータベースに基づいた事実に即した応答が得られるのです。
具体的なユースケース
この技術の実用的なユースケースは多岐に渡ります。以下に例を挙げてその有効性を紹介します。
カスタマーサポートの強化
多くの企業で導入が進んでいるのが、カスタマーサポートボットへの応用です。製品マニュアルやFAQをKnowledge Basesに登録しておくことで、ユーザからの問い合わせに対して即座にかつ正確に回答できるようになります。これにより従来ではカスタマーサポート担当が手動で対応していた繰り返しの問い合わせにAIが対応し、担当者はより複雑な案件へリソースを割くことができるようになります。
業務ナレッジの検索
社内ドキュメントが増えるほど、必要な情報を見つけるのが困難になります。Knowledge BasesとLLMの連携を使えば、「2023年度の営業戦略に関する資料を教えて」「製品Aの最新版の仕様書はある？」といった自然な言語による検索が可能になり、従業員の生産性向上につながります。
ヘルスケア、法務等専門分野への対応
医療分野や法律関係では、情報の正確性が特に重要です。カギとなるのは「信頼できるソースから得られるコンテキスト情報」です。例えば診療ガイドラインや法令データベースをKnowledge Basesに登録しておけば、AIによるアドバイスや自動応答の際でも、参考文献に基づいた信頼性の高い情報提供が可能となります。
セキュリティとプライバシーの担保
こうした仕組みにおいて重要視されるのが、セキュリティとユーザデータのプライバシーです。Amazon BedrockおよびKnowledge Basesでは、AWSの標準的なセキュリティプロトコルが採用されており、IAM（Identity and Access Management）ポリシーなどによって対象データへのアクセスを厳密に制御できます。これにより、企業の情報資産を保護しながらも高パフォーマンスな生成AI体験を構築できます。
導入のしやすさ
Amazon Bedrock Knowledge Basesは、GUIを備えており、ノーコードあるいはローコードで簡単に構成が可能です。データソースの登録も直感的に行えるため、AWS上での導入障壁は非常に低いといえます。実際の構成は、以下のステップで完了します：
– Knowledge Baseの作成
– データソース（S3バケットなど）の指定
– 使用する埋め込みモデルと検索ストアの選択
– モデル（Anthropic Claudeなど）の選択
– API呼び出しによるテスト
このように、開発者・ビジネス担当の双方が容易にアクセス・実験・本番運用できることが、非常に大きなメリットとなっています。
まとめ：データ主導のLLM活用をより実践的に
生成AIは、今や技術革新の中心的な役割を担っています。そしてAmazonの提供するBedrock Knowledge Basesは、それを「活用のフェーズ」へと昇華させるための架け橋です。ただモデルを利用するだけではなく、組織固有の知識と融合させ、正確で信頼性のある出力が求められる場面でこの仕組みは非常に力を発揮します。
今後、企業が生成AIを活用していく上で鍵となるのは、「どんな文脈で」「どんなデータに基づいて」アウトプットを得るかという点です。Anthropic Claudeの自然な言語運用能力と、Amazon Bedrock Knowledge Basesの柔軟な構成力を組み合わせることで、その答えはより現実的で、ビジネスに直結したものとなるでしょう。
信頼に足るAIの活用を実現する第一歩として、Amazon Bedrock Knowledge Basesの導入を検討してみてはいかがでしょうか。企業の知的資産を有効活用し、より高度な意思決定や顧客対応を目指すこの時代において、そのメリットは計り知れないものがあります。
