この事例の要点
| 対象 | 当社セールスチームの |
|---|---|
| 課題 | 競合サービスの |
| 取り組み | キーワードから |
| 製品・技術 | Amazon Bedrock |
| 期間 | 約1か |
| 成果 | 企画ごとに |
株式会社シスラボは、
-
課題は、
調査と 整理にかかる 時間 当社の
セールスチームでは、 競合サービスを 調べ、 情報をまとめる 作業に 時間を 要していました。 企画の 検討を 進めるためには、 検索結果を 得るだけでなく、 比較しやすい形に 整理する 必要がありました。 -
検索と
比較表作成をつなぐ Amazon Bedrock上の
Claudeモデルと Amazon Bedrock Agents、 AWS Lambdaを 活用し、 入力された キーワードに 応じて Web情報を 検索し、 比較表を 生成する 仕組みを 構築しました。 開発時には 指示の 与え方を 調整し、 複数回の 対話を 要していた 出力を、 一度の リクエストで 得られるよう 改善しました。 -
当社の
業務で 確認した 成果 AWS公式ブログで
紹介された 開発は、 約3名・約1か 月で 進めました。 対象となった 市場調査・整理作業では、 企画ごとに 約2時間かかっていた 作業を 約2分に 短縮しています。 検索から 比較表の 作成までをつなぎ、 企画を 検討する 際に 使う 形で 情報を 出力できるようにしたことが、 この 開発の 成果です。