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2025/1/29 BigData-JAWS 勉強会 #28 (re:Invent 2024 re:Cap) Q in QuickSight Scenarios を使ってみた (パブリックプレビュー)

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目次 2 ● Q in QuickSight Scenarios とは ● Q in QuickSight Scenarios を使ってみる ● 日本語は? ● その他機能 ● まとめ

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Q in QuickSight Scenarios とは

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Q in QuickSight Scenarios とは 4 ● 3 日目の Keynote で Dr. Swami 氏より発表された、生成 AI を利用した QuickSight の新機能(パブリックプレビュー中) ● 自然言語を使用して複雑なビジネス上の問題を解決するよう依頼できる ● Q はデータを検索し分析を提案し、各ステップを実行して詳細な洞察と提案 を提供 AWS re:Invent 2024 - Keynote with Dr. Swami Sivasubramanian - YouTube https://youtu.be/qGzYTg5FIA4?feature=shared&t=5216

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Q in QuickSight Scenarios とは 5 ● 以下 AWS リージョンでパブリックプレビュー中 ● 米国東部 (バージニア北部) (us-east-1) ● 米国西部 (オレゴン) (us-west-2)

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(余談)Q in QuickSight の GA リージョン 6 ● Q in QuickSight 自体まだ日本で GA しておらず、以下 AWS リージョンのみ ● 米国東部 (バージニア北部) (us-east-1) ● 米国西部 (オレゴン) (us-west-2) ● アジアパシフィック (ムンバイ) (ap-south-1) ● アジアパシフィック (シドニー) (ap-southeast-2) ● カナダ (中部) (ca-central-1) ● ヨーロッパ (フランクフルト) (eu-central-1) ● 欧州 (アイルランド) (eu-west-1) ● ヨーロッパ (ロンドン) (eu-west-2) ● 南米 (サンパウロ) (sa-east-1)

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 8 Attention ● Q in QuickSight の機能を使うには「プロ」ロールの QuickSight ユーザーが必要 ● 「プロ」ロールの QuickSight ユーザーは月額 50 USD 課金される ● 月の途中で削除しても月末まで案分され請求される ● アカウント自体にも月額 250 USD 課金される 料金 - Amazon QuickSight | AWS https://aws.amazon.com/jp/quicksight/pricing/

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 9 Preview Manager プロユーザーで QuickSight にログインし Q in QuickSight GA 済みリージョンで 確認すると出てくる ● Q in QuickSight Scenarios を有効化する

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 10 この新しい分析機能の一部として、 お客様のデータは米国国内で地 域間推論の対象となる場合があり ます。 つまり、相対的な負荷に応じて、お 客様のデータはus-east-1または us-west-2で推論される可能性が あります。 お客様のデータは米国から送信さ れることはありません。 新しい分析機能をご利用いただく ことで、お客様のデータがこのクロ スリージョン推論の対象となること に同意したものとみなされます。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 11 ● シナリオを作成する

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 12 ● Data Source メニューから読み込ませる元データを追加 ● 今回は「UPLOAD FILE」をクリックしてファイルをアップロード

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 13 ● シナリオに追加されるデータの制限 ● シナリオには最大 10 個のデータソースを追加できる ● 各データソースには最大 100 万行を含められる ● アップロードされるファイル形式は .xlsx または .csv で 1 GB まで ● ダッシュボードからは一度に最大 20 個のビジュアルを選択できる

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 14 ● アップロードした CSV ファイル コンピューティング部 ストレージ部 データベース部 EC2 課 Lambda 課 Lightsail 課 FSx 課 EFS 課 S3 課 RDS 課 DocumentDB 課 DynamoDB 課

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 15 ● 3 KB 程のファイルアップロードで 1 分くらい待つ

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 16 ● スレッドの開始 Number of rice crackers per section (課ごとのおせんべいの枚数)

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 17 ● 「Start a Thread」と表示されいくつか質問項目が提案される ● 一番上の項目「Show the number of osenbei for each section」を選択し 「SUBMIT」ボタンを押す

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 18 ● 20~30 秒程待つとセクションごとの おせんべいの枚数が 表と棒グラフで表示された The sections with the highest osenbei counts are DocumentDB課 and EFS課, both with 84 osenbei, followed by RDS課 with 81 osenbei. (機械翻訳)おせんべいの数が最も多いのは DocumentDB課とEFS課で、どちらも84個のおせん べい、次にRDS課が81個のおせんべいとなっていま す。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 19 ● ブロック内の推論の修正 ● 「Modify block」ボタンを押すとプロン プトを入力してブロックを編集できる Create a visualization showing the daily trend of osenbei quantity over time. (おせんべいの数量の時系列的な日次傾向を示す 可視化を作成する)

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 20 ● 1 日分のデータしか CSV に含んでいなか ったのでグラフがただの点に The data shows only one day (2024-10-16) with 633 osenbei sold. This single data point is not sufficient to show a trend over time. You can try editing the block through popover to include a wider date range for a meaningful trend analysis. (機械翻訳)データには、1日分(2024年10月16日) の販売数633個のみが示されています。この1つのデ ータだけでは、長期的な傾向を示すには不十分です。 ポップオーバーでブロックを編集し、より長い期間を 含めることで、有意義な傾向分析を行うことができま す。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 21 Show the hourly quantity of osenbei broken down by section. (おせんべいの時間ごとの数量をセクション別に分類し て表示する) ● 再度プロンプトを入力し 推論させる

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 22 ● 推論が完了するまで約 1 分 ● ステップごとに「今、推論で 何をしているか」を順次出力 ● 待っている間にプロセスが見 える

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 23 Step 1: Prepare the data by extracting the hour information from the timestamp. A new column 'hour' has been added to the data, representing the hour of the day extracted from the 'datetime' column. This will allow us to analyze the hourly distribution of osenbei consumption across different sections. (機械翻訳)ステップ1:タイムスタンプから時間情報を抽出 してデータを準備します。データに「時間」という新しい列が 追加され、「datetime」列から抽出されたその日の時間が表 示されます。これにより、異なるセクションにおけるおせんべ いの時間ごとの消費量を分析できるようになります。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 24 Step 2: Organize the data to show osenbei quantities for each hour and section. The data has been summarized to show the total osenbei consumption for each section by hour. A stacked bar chart has been created to visualize this hourly breakdown across different sections. (機械翻訳)ステップ 2: 各時間帯とセクションごとのせんべ い消費量を表すようデータを整理する。データを要約して、 各セクションの時間帯ごとのせんべい消費量の合計を表示 します。積み上げ棒グラフを作成して、異なるセクションにお ける時間帯別の内訳を視覚化します。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 25 ● 推論の結果から、他に必要な情報の要求と、 追加でできることを提案 I apologize, but I don't have enough information to provide a comprehensive summary of the osenbei consumption patterns throughout the day. The data shown only includes hours 17 and 18, which is not sufficient to identify trends across the entire day. To provide meaningful insights, we would need data for more hours, ideally covering a full 24-hour period. (機械翻訳)申し訳ありませんが、1日の間のせんべい消費パターンの包括的 な概要を提供できるだけの十分な情報はありません。表示されているデータ は17時と18時のみであり、1日の間の傾向を特定するには不十分です。有意 義な洞察を提供するには、より多くの時間帯のデータ、理想的には24時間分 のデータが必要です。 Would you like me to request additional data for the remaining hours of the day? This would allow us to analyze the full daily pattern of osenbei consumption across different sections. (機械翻訳)残りの時間帯のデータを追加でリクエストしましょうか? そうすれ ば、異なるセクションにおけるおせんべいの消費の1日のパターン全体を分析 することができます。

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 26 ● ブロックの追加(スレッドを続ける) ● いくつか提案してくれる What factors are contributing to the higher osenbei consumption in the DocumentDB課 and EFS課 sections? (DocumentDB課とEFS課でおせんべい消費量が多くな っている要因は何か?)

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 27 ● 4 分程かかった ● 1 つのブロックがすごく長い ● 4 ステップにわたり順番に分析 ● ヒートマップやバブルチャートによる可視化 ● 分析結果をまとめ、更に原因の仮説を立ててくれる ● より詳細な分析のために、更にどういうデータが必要かを 提案してくれる

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Q in QuickSight Scenarios を使ってみる 28 ● 個人的な所感 ● 「データを読み込めるすごく高性能な AI チャットアプリ」という感じ ● 「AI チャットアプリが進化して、データを読み込んでビジュアル付きで 回答してくれるようになりました!」みたいな印象 ● Q in QuickSight で登場した「トピック」では「一問一答」だったが、「シナ リオ」だと読み込ませたデータと前回までのやり取り・コンテキストを理 解した上で次のプロンプトを提示し問答を往復できる ● データはあるが何をしたらいいか分からない場合に次の一手を考えるのに 役立ちそう

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日本語は?

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日本語は? 30 ● 英語以外の言語は未対応 ● シナリオで私が試した範囲では… ● 日本語で問い合わせること自体はでき、それっぽい回答が得られるが、回答が英語だったり、 表記揺れや誤記があったりする ● 明確に「日本語で回答してください」とプロンプトで指示すると 日本語で回答してくれることもあるが、回答が不足している場合がある ● Q in QuickSight で作成したトピックへの日本語 Q&A では回答が得られず エラーになったことがある

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日本語は? 31 ● QuickSight Community でも多言語対応に関するやり取りがいくつか ● Data Story on QuickSight - 日本語で質問 | Q&A - Amazon QuickSight Community ● https://community.amazonquicksight.com/t/data-story-on-quicksight/41115 ● New supported languages for AWS QuickSight Q - Question & Answer - Amazon QuickSight Community ● https://community.amazonquicksight.com/t/new-supported-languages-for-aws-quicksight- q/8201 ● 多言語対応予定はあるとのこと

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その他機能

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その他機能 33 ビジュアルの調整 • ビジュアルの変更 • Format data field • フィルタ ブロックの複製(Duplicate)と削除(Delete)

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その他機能 34 データの調整 • フィルタ • ソート • Fields list による Rename やデータタイプの変更 データの追加 ダッシュボードからのシナリオ作成

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まとめ

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まとめ 36 ● 「データを読み込めるすごく高性能な AI チャットアプリ」のような感じ ● 「AI チャットアプリが進化して、データを読み込んでビジュアル付きで回答してくれるよう になりました!」みたいな印象 ● Q in QuickSight で登場した「トピック」では「一問一答」だったが、「シナリオ」だと読み込 ませたデータと前回までのやり取り・コンテキストを理解した上で次のプロンプトを提示し 問答を往復できる ● データはあるが何をしたらいいか分からない場合に次の一手を考えるのに 役立ちそう ● 英語以外の言語への未対応 ● 日本語で問い合わせるとそれっぽい回答を得られるが、回答が英語だったり、表記揺れや誤 記があったりする

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参考ブログ 37 ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios でアップロードした CSV ファイルに自然言語(英語)で質問し AI によるインサ イトを得てみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-csv/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios で作成したシナリオをリネームし、ミニマップを見てみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-renaming-scenarios-looking-at-mini-map/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios を日本語で試してみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-japanese/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios で作成されたビジュアルを調整してみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-modifying-visuals/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios で作成したシナリオのブロックの複製(Duplicate)と削除(Delete)を試してみ た | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-duplicate-delete-block/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios でシナリオのデータをフィルタしたりソートしたりしてみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-data-filter-sort/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios で既存のシナリオにデータをアップロードで追加してみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-add-date-upload/ ● [新機能プレビュー] Amazon Q in QuickSight Scenarios で既存のシナリオにデータをダッシュボードで追加してみた | DevelopersIO ● https://dev.classmethod.jp/articles/new-feature-preview-q-in-quicksight-scenarios-add-date-dashboard/

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