探索・可視化・自動化を一本化 Amazon Quickでデータ活用スピードを上げる方法

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1. 1 探索・可視化・自動化を一本化 Amazon Quickで データ活用スピードを上げる方法 2026/7/22 クラウド事業統括本部 コンサルティング部 吉川晃平
2. 自己紹介 2 2
3. 本日のセッションについて • 本日お話しすること ◦ データ活用とは ◦ データ活用関するよくある2つの課題 ◦ Amazon Quickの紹介 ◦ Quickで課題を解く ◦ Quickのデモ ◦ ネクストアクションのご紹介 • 本日の目標 → 「自社の課題に対して、どうアプローチすればいいのか」が整理させていること 3
4. 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 4 データ活用とは？
5. データ活用とは 企業が持っているビジネス上発生した様々なデータ（売上、顧客情報など）を収集・分析 し、ビジネス課題解決や意思決定、業務効率化に役立てること 5
6. ①モニタリング：体重計 ぱっと見で現状がわかる → 変化に気づいて行動を変える ビジネスでは＝ ダッシュボードでKPIを定点観測 6
7. ②課題分析：健康診断 モニタリングで異変に気づく → 原因を深掘りして特定する ビジネスでは＝ データを分解して「どこに原因が？」 7
8. データ活用で大事なこと • よくある落とし穴 ◦ 「データ活用したい」← これだけでは目的が曖昧 • まず決めるべきこと ◦ 「何のために（目的）」→「何を見るか（手段）」 8
9. 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 データ活用に関するよくある 2つの課題 9
10. 登場人物と組織の紹介 10
11. データ活用の流れ 11
12. 課題① 12
13. 課題① ダッシュボード作成に時間がかかる 13
14. 課題② 14
15. 課題② 報告資料の作成に時間がかかる 15
16. これらの課題にAIでどうアプローチするか • 課題1：ダッシュボード作成に時間がかかる →AIに指示したらグラフやダッシュボードを自動作成してくれる • 課題2：報告資料の作成に時間がかかる →データを読み込みAIが考察を文章化、資料を自動作成してくれる 16
17. 17 Amazon Quickとは
18. Amazon Quickとは 18 データ分析・業務自動化・文章作成など、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 Top画面
19. Amazon Quickの全体像 19 赤枠の機能を メインにご紹介 https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-quick-suite-quicksight-perspective/
20. AIエージェントメインのQuick紹介は以下の記事から デモ動画も併せて見れる↓ https://dev.classmethod.jp/articles/ai-autonomous-work-amazon-quick-agents/ 20
21. Amazon Quickの実際の画面 21 ナビゲーションバー(カスタマイズ可能) 大きく「AI機能」「BI機能」「データ管 理」の3つに属するメニューが存在
22. Amazon Quickの実際の画面 「AI機能」： ・チャットエージェント ・フロー ・ストーリー ・シナリオ ・オートメーション 22
23. Amazon Quickの実際の画面 「BI機能」： ・分析 ・ダッシュボード 23
24. Amazon Quickの実際の画面 「データ管理」： ・スペース ・コネクタ ・ナレッジ ・拡張機能 ・データ ・フォルダ 24
25. 25 Amazon Quickの実際の画面 実行タスクや ダッシュボードなど パッと見たい情報を 確認
26. Amazon Quickの実際の画面 馴染みのあるAIチャット (チャットエージェント) 26
27. 27 料金について • ライセンスの例 ◦ 部長と課長には管理者権限である「Enterprise」ライセンス ▪ 部長1人と課長3人分の合計4人 ◦ メンバーには利用者権限である「Professional」ライセンス ▪ 各課メンバー5人ずつの合計15人 • 料金合計例 ◦ 「Enterprise」の40ドル×4人の160ドル ◦ 「Professional」の20ドル×15人の300ドル ◦ Quickの「インフラストラクチャ」250ドル =毎月710ドル • その他 ◦ 使用するデータ量に応じた料金(SPICEやナレッジベースストレージ) 参考：Amazon Quick の料金
28. Amazon Quickのサービス名称の歴史について • • • • 2016年に「Amazon QuickSight」というBIツールとして提供 2023年末に「Q in QuickSight」として、AI機能が追加 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 28
29. おまけ：Quick Sightとは 29 Quick SightはAWSが提供するBIサービス。データを可視化してダッシュボードを作成した り分析に使用できるツール。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/evolve-your-analytics-with-amazon-quicksights-new-apis-and-theming-capabilities/
30. 30 おまけ：Quick Sightとは BIツールとしてQuick Sightを採用する大きな理由に「AWSを中心とした広範囲へのデータ アクセス」が挙げられる。 さまざまなデータを ソースに出来る
31. 31 Quick機能の紹介
32. データ活用を促進させる3つの機能 32
33. チャットエージェント 33
34. チャットエージェント機能の紹介 34 馴染みあるチャットAI機能で、データ分析に留まらずパワーポイントなどの資料作成も可能 でデータ活用以外の利用ももちろん活躍
35. 対話による探索や可視化 35
36. 対話による分析からの資料作成 36
37. 「Generate Analysis」と「ビジュアル構築」 37
38. 「Generate Analysis」でダッシュボードを作成 38
39. 「Generate Analysis」でダッシュボードを作成 39
40. Generative BI を使用したビジュアルの構築 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/generative-bi-build-visuals.html 40
41. Generative BI を使用したビジュアルの構築 41
42. 42 まとめ
43. 43 まとめ • 課題1：ダッシュボード作成に時間がかかる →AIに指示したらグラフやダッシュボードを自動作成してくれる • 課題2：報告資料の作成に時間がかかる →データを読み込みAIが考察を文章化、資料を自動作成してくれる Amazon Quickの「チャットエージェント」「Generate Analysis」「ビジュアルの構築」が活躍！！
44. お勧めページ 44 • 他ウェビナー ◦ 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 • 料金 ◦ Amazon Quick の Cost Explorer 料金明細を使用タイプごとに確認して、どの機能がどう課 金されるのか整理してみた ◦ Amazon Quick + Kiro と Claude Enterprise の料金を損益分岐点で比較してみた ◦ Amazon Quick の料金 • チャットエージェント ◦ [アップデート] Amazon Quick がドキュメント作成とビジュアル作成に対応したので試して みた • Generate Analysis ◦ [アップデート] Amazon Quick の自然言語プロンプトからマルチシート分析の生成を試して みた • ビジュアルの構築 ◦ Amazon Q in QuickSight の生成AI機能を利用してビジュアルを編集する機能を試してみた