Amazon QuickSight 公式ハンズオン やってみた

Amazon QuickSight - Visualization Basics (Japanese)

Amazon QuickSight は、AWS が提供している クラウド型のBI（Business Intelligence）/データ可視化サービスです。
お仕事で「アプリログから各種傾向を可視化せよ」というオーダーがあったので、まずは、公式ハンズオンでキャッチアップに取り組みました。本記事は、その際のメモです（2026年2月7日実施）。

なにができそうかイメージが湧かない方、およびハンズオンやってみようかと思っている方（※ Amazon QuickSight は2025年10月 Amazon Quick Suite にリニューアルしており、ハンズオンはUIが古くなってしまっていてわかりにくい箇所あり）向けに完成品のイメージを掲載していきます。

• 公式ハンズオン：Amazon QuickSight - Visualization Basics (Japanese)

今回私は、以下の3つの章のハンズオンに取り組みました

• 1. 初めてのダッシュボードを作成する
  BI経験のない方でも、その手順に従うことで、初めてダッシュボードを作成できるような内容
• 2. 高度な分析ダッシュボードを作成する
  前章で使用したデータや作成したデータセットを利用して、高度な分析やダッシュボードを作成。主な内容は、シートを複数作成し、異なるビジュアルタイプ、パラメータを使用したアクション、コントロールフィルター、計算フィールドを作成することで、高度な分析ができることを確認する
• 3. Amazon Q in QuickSightを利用する （後日追記します ）
  Generative AI機能を使用して、自然言語にて問い合わせを行い返答を受け取ることができる Amazon Q in QuickSight についての紹介

1. 初めてのダッシュボードを作成する

ハンズオンと違うところ

• 接続とデータ準備（ファイルアップロード および S3）

  • ❌ Amazon QuickSight > 画面で右上の新しいデータセットをクリックし、さらにファイルのアップロードをクリックします。
  • ⭕️ Amazon Quick Suite > データセット でOrder.csvとCustomer-Industry.csvをアップロード。[参加]顧客IDで内部結合、[フィルター]重複する顧客ID列を1つ削除、保存して公開。その後、Amazon Quick Suite > 分析 から、各種BIを編集できる。
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• ビジュアル、計算フィールドの作成 6) フィルターを適応

  • 提供先： > 「このビジュアルのみ」ではなく、「すべてのシートとビジュアル」を選択する部分のUIが変わっていてわかりにくいので注意
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• ハンズオン内には1時間で終わると書いてあるものの、UIが異なるところとか調べながらやると3時間くらいかかりました

この章でできるもの

時系列グラフでの 月 での フィルターアクション や、WordCloudでの プロダクト による フィルターアクション が可能な売上分解ダッシュボード

あらたな発見/知らなかったこと

• 予測を追加
  • 売上予測をワンポチで追加することができる
  • ML（機械学習）機能：QuickSightのML（機械学習）機能の１つで、与えられたデータから予測値を出力します。この予測に使うモデルは、時系列に変化するデータに適した学習済のもので、ユーザ側では調整できません。とのこと
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2. 高度な分析ダッシュボードを作成する

ハンズオンと違うところ

• 地理空間階層の作成

  • 都道府県/市 みたいな地理空間型がサポートされてなく、その結果として 「新しいデータタイプが見つかりません」 になります
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    • 「新しいデータ準備」の画面では無理（現状の制約）ですが、レガシーエクスペリエンスに切り替えればハンズオン通りできます。
      • https://community.amazonquicksight.com/t/topic/50969
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      • レガシーエクスペリエンスに切り替えない限り、自動での都道府県（String型→地理空間型）への型変換はやってくれません！（新UIで地理空間は出ません）

• こちらも、ハンズオン内には2時間で終わると書いてあるものの、UIが異なるところとか調べながらやると6時間くらいかかりました

この章でできるもの

• 期間指定、集計粒度、セクター、産業などでデータを入力値に応じて分解でき、また、異常検知のナラティブを有したダッシュボード

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• LACを使用した計算フィールドを利用したプロダクト別売上成長率などのビジュアル

  • LACとはLevel-Aware Calculation（レベル認識計算）のこと。ビジュアルの集計粒度（例：都道府県別／月別／顧客別）に合わせつつ、「別の粒度の集計値」 を式の中で参照できる計算です。普通の計算フィールドだと「集計→さらに集計（ダブル集計）」で崩れることがありますが、LAC だと崩れにくい特徴があります。
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あらたな発見/知らなかったこと

• 異常検知の設定追加
  • Amazon QuickSight は、Amazon の機械学習テクノロジーを使ってすべてのデータを継続的に分析し異常 (外れ値) を検出します。予想を上回る売上やウェブサイトのトラフィックの減少など、ビジネスメトリクスに著しい変化をもたらす主な要因を特定することもできます。
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• LACを使用した計算フィールド：ビジュアル定義の集計が実施される前に実施するための計算フィールド（難しい！！）
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Looker StudioとAmazon Quick Suiteどっちがいい？

同様のBIツールとして、Googleの Looker Studio があります。
たまたま筆者は Looker Studio を触ったことがあったので、 Amazon Quick Suite と比較してなにがどう違うかまとめてみました！

個人的な感想としては、 Looker Studio のほうがUIが直感的で使いやすいです！また、なんといっても無料で使えるのはでかいです。
でも、LookerStudioはその分、機能が限定されており、高度なことをしようとするとAmazon Quick Suiteに軍配があがると思いました！

観点	Looker Studio	Amazon Quick Suite
得意領域	マーケ/事業向けのレポート&ダッシュボード共有	企業向けのBI基盤 （セキュリティ・埋め込み・大規模配信）
料金感	無料（Self-service） ＋ Pro $9/ユーザー/プロジェクト/月 (Google Cloud)	Author/Reader・セッションなど課金体系が複数（例：Readerセッション容量課金など） (Amazon Web Services, Inc.)
データ接続	Google提供コネクタ＋コミュニティ/パートナーコネクタ (Google Cloud Documentation)	AWS中心に広く対応（Athena/Aurora/Redshift/S3…等） (AWS ドキュメント)
性能/同時アクセス	データソース側の性能やコネクタ品質の影響を受けやすい（重いと遅くなりがち）	SPICE（インメモリ） or 直クエリを選べるので、同時アクセスや安定性能を設計しやすい (AWS ドキュメント)
権限/ガバナンス	Proで組織所有・ワークスペース等が強化 (Google Cloud Documentation)	RLS（行）/CLS（列）など明示的な制御が強い (AWS ドキュメント)
埋め込み/外部配信	できるが「BI基盤としての機能」は比較的薄め	埋め込み・大規模配信を前提にした設計（課金体系もそれ用がある） (Amazon Web Services, Inc.)
（個人的な）操作感	操作感が直感的で使いやすい	操作感が細かく使いにくい・学習コスト高

機能面では私が感じた限りで、以下の差がありました。

Looker Studio は機械学習による予測はなく、Amazon Quick Suite 特有の機能だと感じました。
また、散布図と回帰曲線については、Looker Studio のほうが充実しているように思います。

異常検知/アラートや自然言語問い合わせの機能は、Amazon Quick Suite が強いように感じますが、Looker Studio も有料版の Looker Studio Pro や BigQuery を使えば同様のことができます。

機能面	Looker Studio	Amazon Quick Suite
予測	❌ 予測ができない（トレンドラインなどを引くことはできる）	⭕️ 機械学習による予測ができる
回帰曲線	⭕️ 時系列チャート／散布図に対して、トレンドラインを追加できる。種類も Linear / Polynomial / Exponential / Moving average など豊富	❌ 自動の回帰直線（回帰曲線）はできない
重回帰分析（多変量回帰）	❌ 基本は外で計算→可視化	❌ 基本は外で計算→可視化
KPIビジュアル	❌ なし	⭕️ あり
異常検知/アラート	🔺 あり（Proのみにチャートにアラートを作成機能あり。BigQuery側で異常検知を計算するのが定番）	⭕️ あり（ML異常検知（Anomaly detection / ML Insights）、異常アラート（Anomaly alerts）、しきい値アラート（Threshold alerts））
自然言語問い合わせ	🔺 あり (Looker Studio Pro + “Gemini in Looker” を有効化)	⭕️ あり（Amazon Q in QuickSight）