# Amazon TextractとAmazon Kendraの連携による社内検索高度化

## 目次
1. はじめに
2. Amazon Textractとは？
3. Amazon Kendraとは？
4. Amazon TextractとAmazon Kendraの連携の概要
5. 具体的な連携手順
   - 5-1. Textractによる文書解析
   - 5-2. Kendraへのデータ投入
6. 実際のユースケース
7. メリットとデメリット
8. まとめ

## 1. はじめに
現代の企業環境において、事業運営に関する文書は膨大な量にのぼり、それを効率的に活用することは業務効率化に直結します。本記事では、Amazon TextractとAmazon Kendraの連携により、社内の検索機能を高度化する方法を解説します。

## 2. Amazon Textractとは？
Amazon Textractは、機械学習を活用したOCR（光学文字認識）サービスです。画像やPDFなどからテキストやその構造を抽出することができます。これにより、スキャンした文書から表やフォームをそのままデジタル化できます。

## 3. Amazon Kendraとは？
Amazon Kendraは、企業向けに設計された高精度な検索サービスです。AIを活用し、自然言語での質問に対する正確で簡潔な回答を即座に提供します。ドキュメントリポジトリやデータベースから容易に情報を検索可能にします。

## 4. Amazon TextractとAmazon Kendraの連携の概要
Textractは文書を解析し、非構造化データを構造化データに変換します。一方、Kendraはそのデータを検索可能な形でインデックス化し、ユーザーのクエリに応じた関連情報を検索結果として提供します。この連携により、ドキュメントから直接データを引き出して検索できる高効率な検索システムを構築できます。

## 5. 具体的な連携手順

### 5-1. Textractによる文書解析
Textractを用いることで、スキャン文書のテキストやレイアウト情報を解析します。Textractには、以下の2つの主な方法があります：
- **テキスト抽出モード**：文書内のすべてのテキストを抽出します。
- **携帯モード**：フォームや表の構造を解析し、フィールド情報とともにデータを抽出します。

解析後のデータはJSON形式で出力され、次のステップで使用されます。

### 5-2. Kendraへのデータ投入
Textractから出力されたデータをAmazon Kendraに投入し、インデックス化します。これにはKendraのインデクサーAPIを使用し、データを適切にマッピングします。以下の手順でKendraへの登録が行われます：
- **データソースの登録**：Textract出力をKendraデータソースとして設定します。
- **インデックスの作成**：テキストやメタデータをKendra内でどのように検索するか設定します。
- **クエリの設定**：ユーザーがどのように質問を投げかけるかを定義します。

## 6. 実際のユースケース
- **法務ドキュメントの管理**：契約書や規約を自動でTextractにて解析、高度な検索をKendraで実行。
- **人事情報の集約**：CVや人事記録をデジタル化し、即座に必要情報にアクセス可能に。

## 7. メリットとデメリット

### メリット
- **高精度な情報検索**：構造化されたデータにより、高い精度で必要情報を抽出。
- **効率的なドキュメント管理**：膨大な紙媒体のデジタル化と検索機能の統合による業務効率化。

### デメリット
- **初期設定の難易度**：サービスのセットアップやデータ投入プロセスの理解が求められる。
- **コスト**：利用料金が文書量や検索ボリュームに比例する。

## 8. まとめ
Amazon TextractとAmazon Kendraを組み合わせることで、企業内のさまざまな文書を効果的に検索・利用する環境を構築できることがわかりました。今後はAIの進化に伴い、さらに精度の高い情報検索が可能となることが期待されます。企業の情報資産を最大限に活用するために、これらのサービスを適切に導入することが重要です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

Amazon TextractとAmazon Kendraの連携による社内検索高度化

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