改善してほしいポイント
欲しい機能・分かりづらい点：
導入ハードルとなる固定コストの高さと、日本語の専門用語に対する細かなチューニングの手間です。
その理由：
従量課金制ではなく、起動しているだけで、Enterprise Edition等の場合は月額数千ドル規模のインスタンス費用が固定で発生するため、スモールスタートや費用対効果の証明が難しいです。また、自社特有の製品名や現場の略語などを正確にヒットさせるには、シノニム（同義語）辞書の登録など、運用側での地道なメンテナンスが必要になる点も改善を期待したいです。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
解決できた課題・具体的な効果：
「必要な情報がどのシステムのどこにあるかが分からない」という社内情報のサイロ化による生産性低下の課題を解決できました。結果として、現場の担当者が自力で過去のトラブルシューティングに辿り着けるようになり、情報検索にかかる時間と他部署への問い合わせ件数が大幅に削減されるメリットが得られました。
課題に貢献した機能・ポイント：
豊富な組み込みコネクタのおかげで、既存のデータベースやファイルサーバーを改修することなく、素早くインデックス化して統合検索基盤を構築できた点です。
検討者へお勧めするポイント
AWS環境を中心に、社内のあらゆるドキュメントやデータベースを統合し、生成AIと組み合わせた高度な社内検索ポータルを構築したい企業に強くお勧めします。
生成AI機能へのレビュー
Amazon BedrockとKendraを連携させてRAG環境を構築し、社内データに基づいた回答を生成するAIチャットボットを構築できたことが最大のメリットです。AIに特有のハルシネーションを抑え、正確な回答を引き出せます。デメリットとしては、元のドキュメントが更新された際、Kendraのインデックスを再同期するまでのタイムラグの間は、AIが古い情報で回答してしまう点です。
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