AWSは企業データと業務アプリケーションを統合する「アマゾン・クイック」を前面に出し、韓国の企業向けAIエージェント市場に進出する。生成型AIが実際の業務を遂行する「エージェンティックAI」として拡張される中、過去10年間に蓄積したビジネスインテリジェンス（BI）と企業データ活用技術を業務用AIに拡張した。
AWSは12日、ソウル江南区のAWSコリアで記者会見を開き、AIアシスタント「アマゾン・クイック」の主要機能と国内外の適用事例を紹介した。
「アマゾン・クイック」はSlack、Salesforce、Google Workspaceなど40以上の業務アプリケーションとローカルファイル、カレンダー、メールなどを統合するAIアシスタントである。自然言語の指示だけで、散在するデータを検索し分析し、報告書を作成したり、繰り返しの業務を自動化することができる。業務データ間の関係を把握し、利用者の業務の文脈を持続的に活用することが特徴である。
パク上級ソリューションアーキテクトは「現在のAIエージェントは単に質問に答えたり情報を推薦するレベルから、自ら判断し行動・実行する段階に入った」と診断した。企業のAI活用は検索や文書作成などの個別業務支援から、全体業務プロセスの実行と自動化へと拡大していると説明した。
パク上級は「実行までアプリを横断して行うAIツールが必要だ」と強調した。生成型AIを導入した企業でも、実際の業務プロセスでは依然として複数のアプリを行き来する必要がある点に注目した。AIが資料を検索し文書の草案を作成しても、メールの送信やスケジュールの登録などの後続業務はそれぞれのアプリで人が直接処理しなければならないという。
彼は「職場の人が複数の業務アプリを行き来するのに、月に約40時間を費やしているとの調査結果がある」と述べ、「AIに尋ねれば答えはよく返ってくるが、メールを送信しスケジュールを設定し内部システムに記録するのはそれぞれのアプリに入って行う」と語った。
AWSは6ヶ月間、アマゾンの社員20万人を対象に「アマゾン・クイック」の業務適用効果を検証した。AWSによれば、この過程で30万件以上の業務自動化が行われた。従来はデータ収集や形式整理、草案作成、フィードバック反映などを経て約3時間かかっていた報告書作成業務が、自然言語の指示を通じて5分程度に短縮された。
AWSは過去10年間に蓄積した企業データ分析・活用技術を「アマゾン・クイック」の基盤とした。AWSは2015年にBIサービス「アマゾン・クイックサイト」を通じてデータベースやデータウェアハウスなどの構造化データ分析を開始した。その後、企業の活用要求が文書やメールなどの非構造化データに広がる中、「アマゾンQビジネス」として領域を拡大した。
最近では、生成型AIの活用が情報検索や分析を超えて実際の業務遂行と自動化に拡大し、これらの機能を「アマゾン・クイック」に統合した。AWSはこのように蓄積した企業データ処理能力に特定の業務アプリケーションに依存しない接続性を組み合わせた点を差別化要因として挙げた。個人単位から始まり、組織単位の業務自動化へと拡大できると説明した。
国内でも企業導入事例を確保している。AWSによれば、ブラックヤックは既存のBI業務に「アマゾン・クイック」を適用し自然言語ベースのデータ分析に活用しており、メガゾンクラウドは繰り返し業務の自動化とデータ分析に導入した。
パク上級は「アマゾン・クイックは開発者ではなく、すべての業務担当者が使用するサービスである」と述べ、「個人だけでなく組織単位でも活用できるように構成した」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
