Amazon Quick Suite 触れてみて、感じたこと！

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1. 2026.01.26 品川会 Amazon Quick Suite 触れてみて、感じたこと！
2. 廣田 航大(ひろた こうだい) AWS Engineer 好きなAWSサービス: Amazon Connect, Lambda 業務: Amazon Connect × Salesforceによるコンタクトセ ンター案件の保守・開発 自己紹介 ＠hirota_uhuru @hirota_kodai
3. 分析の民主化を加速する、 AI駆動型 BIツール 自然言語で対話可能 SQLやBIツールの専門操作なしで、やりたいことをチャットで 伝えるだけ。 分析知識が不要 「売上の推移を見たい」といえば、AIが最適なグラフを提案・作 成。 データ準備の簡略化 事前のETL処理が完璧でなくとも、AIがある程度柔軟に対応。 Amazon Quick Suite とは？
4. QuickSight vs Quick Suite 特徴 Amazon QuickSight Amazon Quick Suite メインインターフェース ダッシュボード構築画面 自然言語チャット AI Agent) 求められるスキル BIツールの操作習熟 分析軸の設計能力 「やりたいこと」の言語化 プロンプト力 柔軟性 高機能だが設定が複雑 AI任せで手軽、細部は対話で調整 データのクレンジング 必須 (事前に綺麗にする必要あり) ある程度よしなに解釈してくれる
5. Quick Research データの探索機能。AIに 質問を投げかけて、即座 にインサイトを得る。 Quick Flows 一連の分析・処理プロセス をフロー図として定義・実 行する。 Quick Automate レポート作成など企業の 複雑な業務プロセスを自 動化するエージェント機 能。 Space & Chat チームでの共有スペース と、文脈を保持したチャット 機能。 機能概要 (触ってみた範囲 )
6. ここに苦戦 Automate/Flows) プロパティ設定の "癖" ダブルクォーテーション("")が必要な箇所と不要な箇所が混 在。仕様理解に時間が必要。 AI生成の限界 複雑なビジネスフローを一発で生成するのは困難。プロンプト エンジニアリングが必須。 デバッグの難しさ ワークフローログが見つけにくく、エラー原因の特定に手間 取った。 つまずき・気付き
7. 導入の検討ポイント コスト: 高め。導入には明確な費用対効果（工数削減 など）の試算が必要。 データ: データ分析のためのデータを整理、ガバナン スの整備が必須。 権限: QuickSightと似た操作感。ユーザーグルーピ ングによるリソース管理は可能。 つまずき・気付き
8. まとめ 結論 ・Quick Suiteは、非エンジニアでもデータを武器にできる 強力なツール。 ・ただし、自動化Automate)の使いこなしには、独特な仕様への慣れ とプロンプト力 が必要。 ・始めるには多少ハードルがあるが、ビジネス要件やデータガバナンスを整えることで 導入するメリットは高いように感じた。