AIが自律的に働く時代へ Amazon Quick で実現するAIエージェント紹介

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1. AIが自律的に働く時代へ Amazon Quickで実現するAIエージェント紹介 2026/4/17 クラウド事業本部 吉川晃平 1
2. 2 自己紹介 2
3. • イベントターゲット → 情報収集・レポート作成・定型業務などを、AIを活用して効率化したい方 • 本日の目標 → 皆様が自社の業務をAIで効率化できそうなイメージを持つこと • ネクストアクション → 無料相談会で活用開始に向けたアクションを整理→AIでの業務効率化に向けて動き出せる 状態 3 イベントについて
4. 4 AIエージェント導入前の 社員の1日の流れ AIが自律的に働く時代へ｜ Amazon Quick で実現するAIエージェント紹介
5. 耐食ポンプメーカーに勤める営業部田中さんの1日をたどりながら、課題となっている業務を 紹介させていただきます。 5 社員の1日と抱える業務の紹介
6. 田中さんは毎朝始業前に業界紙やニュースサイトをチェック 「顧客や競合企業のプレスリリース」や「アルミや鉄などの原材料価格の動向」、「安全規 格や法規制の改正情報」を商談に向けて毎朝30~40分情報収集しています。 6 9:00 出社、情報収集
7. 田中さんは13時の打ち合わせに向けて、競合他社の製品情報を調べて資料にまとめていま す。この作業に1〜2時間かかっています。 7 10:00~13:00 競合の調査、打ち合わせ
8. 田中さんは打ち合わせ終了後、お客様への提案書の作成に取りかかります。昨年提案した内 容が参考になりそうですが、フォルダから対象のファイルがなかなか見つかりません。探す だけで1時間かかります。 8 14:00 提案書作成
9. 田中さんは毎月の部署内報告会に向けて、売上状況を整理しグラフ化や分析コメントをまと めています。 実施する内容は毎回同じですが、前月比や達成率の算出、グラフの作成、コメントのとりま とめなど、この作業に毎回2〜3時間かかっています。 9 17:00 売上報告書作成
10. 田中さんは毎日15分かけて日報を書いていますが、形骸化してしまい、振り返りやアクショ ン整理に活用できていません。 10 18:00 日報作成
11. 田中さんの1日を振り返ると、次の5つの課題が見えてきました。 1. 毎朝の情報収集に30〜40分 2. 打ち合わせ準備に1〜2時間 3. 社内資料を探すのに1時間 4. 売上報告書作成に2〜3時間 5. 日報作成が形骸化 11 AIにて
12. 12 生成AI、生成AIエージェントとは
13. AI（人工知能）とは、人間の知的な作業をコンピューターが代わりに行う技術 文章の理解、質問の回答、画像認識、翻訳作業といったことが得意 13 生成AIとは https://businessnetwork.jp/article/25549/
14. AIエージェントとは、AIがさらに一歩進んで「自分で考え、自分で行動できる」ようになっ たもの 通常のAIは聞かれたことに答えるだけですが、AIエージェントは「目標」を与えると、そこ に到達するための手順を自分で考え、必要なツールを使いながら複数のステップを自律的に 実行します。 14 AIエージェントとは https://proactive.jp/resources/columns/ai-agent-guide/
15. 15 Amazon Quickとは
16. 16 Amazon Quickとは 業務自動化・文章作成・データ分析など、企業が日々直面するさまざまな課題を自然言語で 伝えるだけで、AIがソリューションを提供する業務効率化プラットフォーム
17. 17 Amazon Quickとは
18. 18 Amazon Quickとは
19. 19 多様なサービスとの連携 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/supported-integrations.html
20. 20 Amazon Quickの全体像 https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-quick-suite-quicksight-perspective/
21. 21 Amazon Quickの実際の画面
22. 22 Amazon Quickの実際の画面
23. 23 Amazon Quickの実際の画面
24. 24 Amazon Quickの実際の画面
25. 25 その他Quickの目玉トピック • サービス名称の変遷について ◦ 2016年に「Amazon QuickSight」というBIツールとして提供 ◦ 2025年10月ごろに「Amazon Quick Suite」に名称変更 ◦ さらにその後、2026年3月ごろに「Amazon Quick」へと再度名称変更 • 東京リージョン対応！ ◦ 26年3月末にAmazon QuickのAIエージェント機能が東京リージョンにも対応しまし た。 → データを国内で処理できるように！
26. 26 Amazon Quick AIエージェントの主要機能紹介
27. 27 AIエージェント機能全体像
28. 28 Spacesとは
29. 29 Spacesとは 目的や組織等の単位でデータを管理する機能、データの境界を分けることでセキュリティや AIの回答精度の向上が見込める
30. 30 格納できるデータ Spacesには様々なデータソースを集約する事が可能
31. 31 格納できるデータ データを適切に管理することで不要な事故を防げる
32. 32 Spacesの管理画面
33. 33 Spacesの使い方(Chat Agents)
34. 34 Spacesの使い方(Research)
35. 35 Chat Agentsとは
36. 36 Chat Agentsとは チャットベースで社内データやWeb検索を活用しながらタスクを自律的に実行するAIエー ジェント機能で、日常的なあらゆる業務相談の入口として、最も使用頻度が高い。
37. 37 Chat Agentsの実際の画面
38. 38 Chat Agentsのカスタマイズ
39. 39 Chat Agentsのカスタマイズ
40. 汎用的なAIエージェントだけでなく、技術調査やコンテンツ作成用などある程度目的を特化 させたエージェントも利用可能で、自然言語で作成できる。 40 Chat Agentsの作成
41. 41 Flowsとは
42. 42 Flowsとは
43. 43 Flowsとは
44. 44 Flowsとは
45. 45 Flowsの作成画面 定型業務のワークフローをAI(自然言語)で作成し、実行できる機能。 Chat Agentsで同じ命令を繰り返し実施している場合にFlowsで定型化するとより安定した アウトプットを出せるようになる。
46. 46 Flows作られたワークフロー ワークフローの画面。提案書作成のワークフローでは必要な情報をユーザーが入力すること で、各ステップごとにAIがプランをまとめてくれる。
47. 47 Researchとは
48. 48 Researchとは 大量のデータやドキュメントに対するより深い分析とレポート生成を得意とする機能。
49. 49 Researchのレポート 比較表やグラフといった視覚的に分かりやすい項目も含めて生成される
50. 50 Researchのレポート 比較表やグラフといった視覚的に分かりやすい項目も含めて生成される
51. 51 まとめ
52. • AIエージェント導入前の社員の1日の流れ • 生成AI、生成AIエージェントとは • Amazon Quickとは • AIエージェント主要機能紹介 →次のセッションでは実際の業務課題に即してQuickのデモを実演します！ 52 まとめ