Amazon Bedrock を使用したメールボックスの自動分類と優先順位付け

公共部門の組織は日々、市民から大量のメールを受け取っており、その中には緊急を要する案件も少なくありません。手作業による分類は非効率で、重要な案件が埋もれてしまう可能性があります。本記事では、Amazon Bedrock をベースとした生成 AI ソリューションにより、メールの自動分類、優先順位付け、ルーティングを実現する方法を説明します。

まず、メールは Amazon Simple Storage Service (S3) バケットにアップロードされます。アップロード方法は、Amazon Simple Email Service (SES)、サードパーティのメール統合、AWS SDK など様々です。メールは S3 オブジェクトとして保存され、セキュリティのベストプラクティス（暗号化、最小権限アクセス）に従います。S3 バケットは Amazon EventBridge にイベント通知を送信するよう設定され、EventBridge ルールはオブジェクト作成イベントに一致すると、Amazon Simple Queue Service (SQS) FIFO キューにメッセージを送信します。このキューは EventBridge Pipes を介して AWS Step Functions ステートマシンに接続され、作成されたオブジェクトのメタデータが渡されます。

Step Functions は S3 からメールコンテンツを取得し、InvokeModel API を使用して Amazon Bedrock モデル（例：Amazon Nova Pro）を呼び出します。プロンプトには、メール内容とともに、モデルが出力すべきターゲット部門、重要度、緊急度、トピック、要約などの指示が含まれます。モデルの応答は別の S3 バケットに保存され、サンプル応答には部門（例：廃棄物）、重要度（高）、緊急度（即時）などが含まれます。

その後、AWS Glue クローラーが出力バケットをクロールし、AWS Glue Data Catalog テーブルを更新します。最後に、Amazon Athena が Glue Data Catalog を介してデータをクエリし、Amazon QuickSight がダッシュボードを構築します。このダッシュボードでは、部門別、重要度別、緊急度別の分析が可能で、自然言語による Q&A 機能も利用できます。

デプロイには、有効な AWS アカウント、Amazon Bedrock へのアクセス、QuickSight サブスクリプション、開発環境（AWS CDK、Git）が必要です。手順は GitHub リポジトリのクローン、環境変数の設定、cdk deploy コマンドの実行（quicksightUserArn、バケット名などのパラメータを指定）です。クリーンアップでは、Glue データベースとテーブルを手動削除し、S3 バケットを空にして、cdk destroy を実行します。

このソリューションはイギリスの地方自治体で既に活用され、ごみ収集、福祉、住宅など複数の部門にわたるメールを処理しています。自動分類と優先順位付けにより、緊急案件への迅速な対応が可能となり、スタッフはより価値の高い市民サービスに集中できます。今後は、各組織のニーズに合わせて重要度や緊急度の評価基準をカスタマイズすることも推奨されます。