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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
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自己紹介
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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
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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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データ活用とは？
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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
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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
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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？」
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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）」
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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
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登場人物と組織の紹介
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データ活用の流れ
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課題①
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課題① ダッシュボード作成に時間がかかる
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課題②
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課題② 報告資料の作成に時間がかかる
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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
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Amazon Quickとは
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Amazon Quickとは
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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
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Amazon Quickの全体像
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赤枠の機能を
メインにご紹介
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-quick-suite-quicksight-perspective/
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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/
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Amazon Quickの実際の画面
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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
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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
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Amazon Quickの実際の画面
「BI機能」：
・分析
・ダッシュボード
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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
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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
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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)
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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
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Amazon Quickのサービス名称の歴史について
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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
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おまけ：Quick Sightとは
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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/
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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
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Quick機能の紹介
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データ活用を促進させる3つの機能
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チャットエージェント
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チャットエージェント機能の紹介
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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
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対話による探索や可視化
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対話による分析からの資料作成
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「Generate Analysis」と「ビジュアル構築」
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「Generate Analysis」でダッシュボードを作成
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「Generate Analysis」でダッシュボードを作成
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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
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Generative BI を使用したビジュアルの構築
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まとめ
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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！！
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お勧めページ
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● 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
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