Amazon Quick Suite は私のバディになりうるか

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1. 20260１2０ Toranomon Tech Hub 第6回 新春！初心者だらけのLT大会！ utause （ウタウセ） Amazon Quick Suite は 私のバディになりうるか
2. ✓ 藤本 野乃花 （Fujimoto Nonoka） ・ 京都出身 ・ 都内Sier勤務 ＋ 新卒入社で3年目 ・ 文系学部出身 （政策系の学科を卒業） ・ SE ・ Webアプリケーション開発を担当 （要件定義～設計～製造～テスト～脆弱性診断など～リリース作業） 業務でAWSやAzureなどのインフラ経験は0 ・ 昨年7月に参加した社内のハッカソンでの出会いをきっかけに、 昨年9月～ AWSを0から勉強し始めました^^ （資格取得を後回しにしていたのですが、先週 AWS CLFに合格しました） ✓ 趣味 ・ 旅行 → 2025年は、国内14道府県（北は北海道、南は鹿児島まで）＋海外1か国（タイ）に！ ・ カメラ → 光を撮るのが好き！ ・ 音楽 → 音楽を聴くのも、楽器を演奏するのも大好きです♪ ・ 外食 → エンゲル係数がとんでもないです…(-_-;) 最近は遂にゴルフも始めてしまい、とにかく時間とお金が足りません，，，！！！ 自己紹介
3. みなさんは 昨年10月に発表された新サービス “Amazon Quick Suite” をご存じですか？ ✓ AI搭載のリサーチ機能、BI機能、自動化機能を1つのワークスペースに統合 ✓ 自然言語クエリでデータを分析し、企業および外部の重要な情報を収集して、 単純作業から複雑な多部門ワークフローまでプロセスを自動化できる
4. ✓ 主な機能 ： ・ Research機能 – Quick Research … 企業など組織内のナレッジ、プレミアムサードパーティデータ、インターネットのデータを組み合わせて より包括的な洞察を得ることによって、複雑な調査を加速 ・ Business intelligence機能 – Quick Sight … AI搭載のBI機能を提供 … 自然言語クエリやインタラクティブな可視化を通じてデータを実用的な洞察に変換 ・ Automation機能 – Quick Flows , Quick Automate … 単純なルーティン作業から複雑な多部門ワークフローまで、あらゆるビジネスプロセスの自動化 ・ Quick Suiteの基盤コンポーネント （バックグラウンドで動作） – Quick Index … DBやデータウェアハウス、文書やファイル、アプリケーションデータなど全てのデータを統合する 安全かつ検索可能なリポジトリを作成し、組織全体でより正確で迅速なAI駆動の洞察と回答を実現 ※ Quick Suiteにアップロードされたファイルや非構造化データを自動的にインデックス化し、 効率的な検索、ソート、データアクセスを可能に ✓ その他、チーム内でコンテキストを共有するSpacesや 専門知識やビジネスコンテキストなどに応じてカスタマイズも可能なChat Agentsなどの機能も！ “Amazon Quick Suite” とは 出典）https://aws.amazon.com/blogs/aws/reimagine-the-way-you-work-with-ai-agents-in-amazon-quick-suite/ BIツールAmazon QuickSightは 現在も使えるが、 Quick Suiteはその拡張バージョン！
5. ✓ 昨年12/20に開催されたAI Builders Day AWS社ソリューションアーキテクト 清水さん のセッションにて… “Amazon Quick Suite” で解決できる課題 出典）清水崇之, 2025/12/20公開資料, https://speakerdeck.com/shimy/amazon-quick-suite-deshi-merushou-qing-na-ai-eziento , p.8 これらすべてを Amazon Quick Suite で解決！！！
6. ここまで 公式ドキュメントを読んで、サービスの全体像を掴む ここから 公式ハンズオンを応用して、 Amazon Quick Suiteを触ってみる Agentic AI Transforms Your Workday with Amazon Quick Suite Amazon Quick Suiteは、私の良き“バディ”になりうるか検証してみよう！ ？
7. ▪ Amazon Quick Suiteと一緒にやりたいこと 日本国内の外食業界における市場動向や課題について情報収集し、レポートにまとめたい！！！ ▪ 今回の公式ハンズオン実施範囲 はじめに ※環境セットアップ 1. Chat agents - 朝の30分で情報収集完了 1.1 MCP - 自分専用の AI Agent を作ろう 2. Research - 1時間で本格分析レポート完成 3. Spaces - 組織の知識を資産化 4. Flows - データ探索業務の自動化 5. Quick Automate - 市場調査の自動化で競合優位を確立 まとめ ※Quick Suiteのサブスク / IAM Role / S3 Bucketなどを削除 →近日中に実施予定！ 試してみたこと （サマリ） 出典）https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/01d20dfe-3c37-4b6c-98c5-fd5a0d220a12/ja-JP/50-quick-automate ↑ 普段業務で担当している業界です
8. はじめに ※環境セットアップ 1. Chat agents - 朝の30分で情報収集完了 1.1 MCP - 自分専用の AI Agent を作ろう 2. Research - 1時間で本格分析レポート完成 3. Spaces - 組織の知識を資産化 4. Flows - データ探索業務の自動化 5. Quick Automate - 市場調査の自動化で競合優位を確立 まとめ ※不要環境など削除 試してみた各機能の関連性について 出典）https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/01d20dfe-3c37-4b6c-98c5-fd5a0d220a12/ja-JP/50-quick-automate 今回は対象外！ この全体が Amazon Quick Suite！
9. ・ AWSコンソールにサインインして、リージョンを バージニア北部 に設定 ※個人的なハンズオンのため、Workshop Studio（AWS公式イベントで使用）は使用できない ・ 検索バーに「Quick Suite」と入力し、「Amazon Quick Suite」 を選択 ・ Amazon Quick Suite にアクセスし、アカウントを作成 （初回） ※アカウント名やメールアドレス、認証方法、暗号化などのアカウント情報を入力 環境セットアップ (1/2) 出典）https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/01d20dfe-3c37-4b6c-98c5-fd5a0d220a12/ja-JP/50-quick-automate
10. ・ Quick Suite のコンソールにサインイン 環境セットアップ (2/2)
11. ・ PDFファイルを12件アップロードして、チャット欄に指示するだけ！ 1～2分で出力◎ 「日本フードサービス協会の外食産業市場動向調査（2025年1月～11月分）および 株式会社リクルート ホットペッパーグルメ外食総研の外食市場調査（2025年4月度）の内容から 日本の外食産業における現状と課題をテキスト形式で整理してください。 出力する際は必ず引用を明確に示してください。」 ※ 今回はWeb検索無し！ Chat agentsで情報収集
12. Chat agentsで情報収集 - 出力結果（一部抜粋）
13. ・ 研究目標やWeb検索の有無、ファイルのアップロードなどを設定して 新しい研究計画を作成 ＊研究目標 ≒ プロンプト 「日本の外食産業における現状と課題について調査してください。 Web検索も使って、 ITシステムの利活用に関する各社の取組状況や課題などについても調査してください。 出力する際は必ず引用を明確に示したうえで、日本語で出力してください。 」 ＊Web検索有り （今回は、優先Webサイトや避けるべきWebサイトについての指定は無し）！ ＊ファイルのアップロード Chat agentsに投げたのと同じPDFファイル12件 Researchで本格分析レポートを作成
14. ・ 『計画を確認』（下記赤枠）を実施して、作成した研究計画を改善 Researchで本格分析レポートを作成
15. ・ 『計画の改定』を繰り返し実施して、改善が一区切りしたら、右上の『研究を始める』から調査開始 Researchで本格分析レポートを作成
16. ・ 調査中は以下のような画面表示に！ 調査が完了する（メールが届く）まで別作業を実施可◎ ・ 約２０分後、12ページ（約1300words）に及ぶ調査結果が出力された！ ※PDF形式でエクスポートすると文字化けしたため、Word形式でエクスポート ※今回は触っていないが、 Researchにはフィードバック機能が搭載 →出力結果に対して要求できる！ ・In-line Feedback ： コメントしたい単語やセクションにハイライトして補足追加や修正要求 ・High level Feedback ： 調査の方向性や範囲、アプローチについて追加分析や変更を要求 Researchで本格分析レポートを作成
17. Researchで本格分析レポートを作成 - 出力結果（一部抜粋） ↓ 文字化けは要修正！！！ 注）分量は多いですが、人間によるRVは必須！！
18. Spacesで組織の知識を資産化 ・ csvファイルを1件アップロードして、データセットを作成・名前を付けて公開 ビジュアルタイプ（今回ならテーブル）を選択 ＞ データのイメージを確認 ※項目名を英語にしないと判別してくれない！
19. Spacesで組織の知識を資産化 ・ Spaceに先程作成したダッシュボードを追加し、スペースの名前を付ける ⇒ チーム内でデータを共有できるように◎
20. Spacesで組織の知識を資産化 ・ チャット欄で先程作成したスペースを設定することで、AIとデータについての質問や会話が可能に◎ ←「円グラフにして」とチャットで指示して テーブル形式のデータセットを 可視化してもらいました
21. Quick Automateで調査の自動化 ・ S3バケットの準備 および IAMロールの作成（S3FullAccess） ・ Quick SuiteでのAction Connectorを設定 新しいアクションを作成（S3を選択） ＞ 接続情報を入力（コネクション名＋IAMロールのARN） 最後に、アカウント作成の際にユーザー登録したメールアドレスを入力後、Quick SuiteとS3間の接続完了
22. Quick Automateで調査の自動化 ・ 『Create project』でAutomateプロジェクトを作成 ※プロジェクト名のみ設定
23. Quick Automateで調査の自動化 ・ Automate Groupに Action Connector を紐づけ コネクション名を選択して追加
24. Quick Automateで調査の自動化 ・ 『Start building』でAutomateワークフローを構築 ※ここからかなり複雑だったためハンズオンのまま実施！ ↑ 処理をフロー図に起こす ↑ デバッグ用
25. Quick Automateで調査の自動化 ※ここからかなり複雑だったためハンズオンのまま実施！ → コミット後にデプロイ
26. Quick Automateで調査の自動化 ※ここからかなり複雑だったためハンズオンのまま実施！ ← Actionを実行 View runで実行ステータスを確認できる → 失敗してしまいました…力不足です… 後日、丁寧にデバッグして解消します！ （Complete！が成功）
27. ✓ どのように収集し、整理し、分析すればよいか分からないような膨大な量のデータを あっという間に処理してくれる ＋ （しっかりと設計しておけば）処理の自動化まで任せられる Ａｇｅｎｔｉｃ ＡＩ恐るべし…というのが率直な感想 ✓ 自然言語でやり取りできる利便性が魅力 ✓ 複数人でのデータの共有/利活用にまで視野が向いているサービスなのも魅力的！ ✓ Spaces機能ならデータを扱うスキル、Automate機能なら処理を設計するスキルが必要不可欠！ テンプレートなどを使うにしてもAIと会話できればOKという程簡単ではない ✓ かなりボリューミーな出力を得られるため、人間の目による正誤チェックがかなり大変・・・ →今回は使わなかったHuman-in-the-loop機能なども活用して、 出力結果に対するRV工数をどれくらい効率化できるか検証してみたい まとめ
28. 問い「Amazon Quick Suiteは私のバディになりうるか」 に対する答え （某ウサギ目線で話します^^） バディとしては期待大！！ 対話の中で認識齟齬 （すれ違い） が発生することもあるため、 出力内容が本当に正しいか （いい加減な所がないか） 、意図した処理が実行できているかなどを しっかりRVしてあげる （面倒を見てあげる） 必要はあるが、 多くの場面で助けてくれる最高のバディになりそうな予感…！ Amazon Quick Suite Me
29. Appendix
30. ✓ Quick Research … 企業内データなど組織内のナレッジとインターネット上などの外部ソースを総合的に調査し、 専門家レベルの実用的な洞察を数分～数時間で提供 … 複雑な問題を体系的に分解し、包括的な分析に必要なアプローチやデータソースを示した詳細な研究計画を作成 （計画作成後に、自然言語の会話を通じて簡単に洗練させることも可能） … 計画完成後、複数の情報源から情報を集め、高度な推論を用いて調査結果を検証し、 引用を含んだ詳細な分析を提供 ✓ Quick Sight … AI搭載のBI機能を提供 … 自然言語による会話形式のプロンプトを使って、ダッシュボードやエグゼクティブサマリーを作成でき、 専門的なスキルなしで、効率的に高度な分析も利用可能 … シナリオ機能により「もしも」分析を行い、ステップバイステップのガイダンスを伴う複雑なビジネスシナリオを探求 →以前よりも早く答えを提供可能 … チケット作成、アラート送信、レコード更新、ダッシュボードから自動ワークフローのトリガーなど、 アプリケーションを切り替えることなく、ワンクリックでインサイトに対応可能 補足 ： “Amazon Quick Suite” 主な機能の詳細 1/3 出典）https://aws.amazon.com/blogs/aws/reimagine-the-way-you-work-with-ai-agents-in-amazon-quick-suite/
31. ✓ Quick Flows → シンプルなワークフロー向け … 技術的な知識を必要とせず、自然言語でワークフローを説明することで反復作業を自動化 … 内部および外部の情報源から情報を取得し、 ビジネスアプリケーションでアクションを行い、コンテンツを生成し、プロセス固有の要件を処理 … 単純なビジネス要件から始まり、 情報収集のための入力ステップ、AI駆動処理のための推論グループ、結果生成・提示のための出力ステップ を含む多段階のフローを作成 （フロー設定後、ワンクリックで他チームメンバーや他チームに共有可能） … ライブラリから開く or チャットから呼び出し で必要な情報を入力し、フローを実行 （エージェントとチャットして出力をさらに調整し、結果をさらにカスタマイズ可能） 補足 ： “Amazon Quick Suite” 主な機能の詳細 2/3 出典）https://aws.amazon.com/blogs/aws/reimagine-the-way-you-work-with-ai-agents-in-amazon-quick-suite/
32. ✓ Quick Automate → 包括的かつ複雑なビジネスプロセス向け （高度なオーケストレーション機能、監視、デバッグ、バージョン管理、展開機能など有り） … 部門、システム、サードパーティ統合にまたがる複雑かつ多段階のプロセス向けに 高度な自動化の構築と展開を支援 … AI搭載の自然言語処理を用いて、複雑なビジネスプロセスをマルチエージェントのワークフローに変換し、 自動化したい内容を説明したり、プロセスドキュメントをアップロードするだけで 詳細な手順とアクションを含む包括的な自動化計画を作成可能 （自然言語の指示を理解し、ウェブサイトを自律的にナビゲートし、フォーム入力を完了 その後データを抽出し、自動化ステップのために構造化出力を生成するUIエージェントを見つける） … 指示書や知識、ツールを備えたカスタムエージェントを定義し、 視覚的な構築によって（＝コードは不要！） プロセス固有のタスクを完了させることが可能 … ユーザーロール管理や、 特定のタスクをユーザーやグループにルーティングし、作業フローを継続する前にレビューと承認を依頼する ヒューマンインザループ機能などエンタープライズレベルの機能が含まれている →リアルタイム監視、成功率の追跡、コンプライアンスとガバナンスのための監査トレイルによる包括的な観察性を提供 補足 ： “Amazon Quick Suite” 主な機能の詳細 2/3 出典）https://aws.amazon.com/blogs/aws/reimagine-the-way-you-work-with-ai-agents-in-amazon-quick-suite/
33. ✓ Copilotに相談 ・ 「日本の外食産業における市場動向や、主要な外食チェーン店の現状と課題、消費者の外食に対する意識などについて 知りたい。無料で入手できる公開されている資料を教えてください。」 →日本フードサービス協会（JF）の「外食産業市場動向調査」 ⇒業態ごとのデータもあるため採用！ ・ 「日本フードサービス協会（JF）の「外食産業市場動向調査」以外のソースを教えてください。」 →経済産業省の「商業動態統計調査」 ⇒ 製造業など外食と関係のないデータが多すぎるため不採用！ 総務省統計局の「家計調査」 ⇒ 項目に 『一般外食』 があるが不要データの削除が必要＋単価など詳細な調査が他で見つかったので不採用！ 農林水産省の「食料・農業・農村白書」 ⇒ 『外食』でキーワード検索したが農業寄りの記述ばかりのため不採用！ 野村総合研究所（NRI）や三菱UFJリサーチ＆コンサルティングなどが公開している場合がある 例 「ポストコロナにおける外食産業の展望」 「消費者の食行動の変化と今後のマーケティング戦略」 ⇒ 自分で調べて良さげなものを採用！ 補足 ： 今回使用したソースの選定