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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
2026/4/17
クラウド事業本部 吉川晃平
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自己紹介
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● 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
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イベントについて
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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
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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。
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社員の1日と抱える業務の紹介
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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。
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9:00 出社、情報収集
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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。
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10:00~13:00 競合の調査、打ち合わせ
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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。
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14:00 提案書作成
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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。
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17:00 売上報告書作成
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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。
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18:00 日報作成
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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
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AIにて
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生成AI、生成AIエージェントとは
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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
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生成AIとは
https://businessnetwork.jp/article/25549/
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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。
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AIエージェントとは
https://proactive.jp/resources/columns/ai-agent-guide/
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Amazon Quickとは
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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
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Amazon Quickとは
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Amazon Quickとは
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多様なサービスとの連携
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/supported-integrations.html
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Amazon Quickの全体像
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-quick-suite-quicksight-perspective/
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Amazon Quickの実際の画面
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Amazon Quickの実際の画面
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Amazon Quickの実際の画面
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Amazon Quickの実際の画面
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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！
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Amazon Quick
AIエージェントの主要機能紹介
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AIエージェント機能全体像
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Spacesとは
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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
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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
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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
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Spacesの管理画面
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Spacesの使い方(Chat Agents)
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Spacesの使い方(Research)
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Chat Agentsとは
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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。
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Chat Agentsの実際の画面
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Chat Agentsのカスタマイズ
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Chat Agentsのカスタマイズ
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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。
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Chat Agentsの作成
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Flowsとは
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Flowsとは
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Flowsとは
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Flowsとは
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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。
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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。
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Researchとは
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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。
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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
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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
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まとめ
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● 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！
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まとめ
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