AWS、生成AIとアバターを活用した組織内ナレッジ管理ソリューションを公開

要点

• 米AWSが、社内に蓄積された業務知識やノウハウを集約・活用するAIナレッジ管理システムの構成例を公開した。

• ベテラン社員の退職による知識消失を防ぎ、製造業や医療、金融など多様な現場で自然言語や音声による情報共有を可能にする。

• Amazon BedrockのマネージドRAG機能とOpenSearch Serverlessを中核とし、自社文書に基づく回答生成を実現する。

• 任意のAIアバターと連携可能な柔軟なUI設計を採用し、DynamoDBによる応答キャッシュで効率的な配信を行う。

• 米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は2026年8月24日、公式機械学習ブログ（AWS ML Blog）において、生成AIを活用して企業や組織内の知識（ナレッジ）を収集・維持・提供するクラウド型ソリューションの設計を公開した。

• 熟練者の退職などに伴う業務ノウハウの消失を防ぐことを目的としており、Amazon BedrockやAmazon OpenSearch Serverlessなどを連携させ、テキストや音声、AIアバターを通じて社内知識へ直感的にアクセスできる仕組みを提示している。

業務知識の属人化と文書管理の課題

元記事によると、多くの業界において長年蓄積されてきた経験や知恵、いわゆる「属人化した知識（tribal knowledge）」の管理は大きな課題となっているという。
主要な人材が離職や退職を迎えると貴重なノウハウが失われ、組織内に知識の空白が生じることで、業務効率やイノベーションの停滞を招くケースが指摘されている。また、従来のドキュメント管理手法では、必要なときに情報が古くなっていたりアクセスできなかったりするなど、十分に機能しないことが多かったと説明している。
今回公開されたソリューションは、こうした課題に対し、クラウドインフラとAI技術を統合してスマートキャッシュ機能を備えたナレッジ基盤として設計された。

多様な業界と利用シーンに対応する柔軟性

このシステムは特定の業種に限定されず、各組織の業務内容に合わせて柔軟に適用できるとされている。
例えば製造業では、熟練技術者が退職する前に生産手順や設備の保守プロトコル（作業手順）を記録・保存する用途が想定されている。同様に医療機関や金融サービス、エネルギー企業、政府機関などにおいても、業務要件に応じたカスタマイズが可能だという。
一般的な担当者は、複数のリポジトリを個別に検索することなく、自然言語による質問で必要な手順や社内規定へ即座にアクセスできるようになる。一方、専門家や退職予定者はドキュメントをアップロードするだけで、自身の専門知識を後進のために残すことができる。
利用環境についても、詳細な調査を行うデスクトップブラウザでの利用、現場作業に適したハンズフリーの音声対話、手早い確認のためのテキスト検索など、状況に応じた使い分けが可能だと説明されている。

BedrockとOpenSearch ServerlessによるRAG基盤

システムのアーキテクチャには、AWSの各種マネージドサービスが組み合わされている。
アクセス管理とセキュリティは「Amazon Cognito」が担い、「Amazon API Gateway」を介して各コンポーネントへの安全な通信制御と監視が行われる。
知識処理の中核には「Amazon Bedrock Knowledge Bases」が採用された。これは社内文書を参照して回答を生成するRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）をマネージドで実現する仕組みである。
「Amazon S3」内の社内文書をデータソースとし、Amazon Bedrockが文書の分割および「Amazon Titan Text Embeddings」を用いたベクトル化と検索を実行する。これにより、自社ドキュメントに根拠づけられた回答が生成される。
知識ベースのバックエンドとなるベクトルストアには「Amazon OpenSearch Serverless」が用いられ、「Amazon DynamoDB」による応答キャッシュと「AWS Lambda」による処理連携が組み込まれている。

柔軟なアバター連携と導入時のコスト仕様

フロントエンドはブラウザベースで提供され、テキストおよび音声での対話に対応している。
特徴的な点として、特定のアバター技術に依存しない設定可能なアバターシステムを採用していることが挙げられている。組織は好みのAIアバターソリューションを選択・変更して接続でき、対話的なUIを構築できるという。
なお、運用コストに関して元記事では、デプロイ時にアカウント内に作成されるAmazon OpenSearch Serverlessのベクトルストアについて言及されている。同サービスはOpenSearch Compute Unit（OCU）単位で課金される仕様となっているため、導入にあたっては課金体系の確認が必要だと案内されている。