はじめに
ラスベガスで開催された2022 re:InventにてAmazon QuickSight Qに関するアップデートがありました。
今回はその機能について過去の機能と比較して何が変ったのかみていきたいと思います。
ではいってみよ～
なお、本記事は「Japan AWS Ambassador Advent Calendar 2022」7日目の記事としてエントリーしています。
Amazon QuickSight ML Insights vs Amazon QuickSight Q
今回のアップデート以前からQuickSightに機械学習（ML）を利用して推論を行う事ができる機能はありました。
Amazon QuickSight ML Insightsですね。
また、SageMakerとQuickSightを連携して独自の推論モデルを構築する事もできます。
この辺りマネージドサービスを連携させてサービスを作るのがAWSは好きですよね～
少し深堀してみましょう。
ML InsightとQの違いとは
結論から言うと、ML InsightとQは別ものです。
Qはユーザからの質問をベースに自然言語クエリ(NLQ)を利用して今あるデータから洞察を得る為に利用するもの。
ML InsightsとはNLQではなくデータから機械学習による推論を行って洞察を得るものになります。
簡単に言うとML Insightでは今あるデータから未来の予測ができる機能。
Qは自然言語クエリ(NLQ)によって今あるデータに対して質問する事によってグラフを表示してくれる機能になります。推論はできなかったんです。。
ML Insightでできる事は以下になります。
- 異常検出
- 予測
- 自動説明文
Qでできる事は以下になります。
- 自然言語クエリ(NLQ)によってデータ間の関係を理解し自動的にインデックスを作成
- 自然言語クエリ(NLQ)によって既存のデータに対してのインサイトを得る事が可能
Cost and Usage ReportをNLQしたサンプル
※支出額で上位10サービスを表示してます
アップデートでできるようになったこと
- ML-powered forecasting with Q
QがMLに対応した事によって、自然言語クエリ(NLQ)に機械学習による推論の機能が追加されました。
NLQの入力画面でShow me a forecast ~~ で始めると予測してくれます。 - Why questions with Q
グラフが急上昇したり急下降したり、ある値だけが異常に多かったりといった部分の洞察をNLQで質問して回答を得る事ができるようになりました。
NLQの入力画面でWny ~~ で始めると理由を答えてくれます。
ML-powered forecasting with Q
例えば過去の利用料から未来の利用料の予測をする事もできます。
QuickSight Enterprise Edition userの利用料予測を出してみたり
Why questions with Q
2022/11に支出が減少した理由を教えてくれます。
非ブレンドコストが減少している事が分かりますね。
期間を指定して比較する事もできます。
所感
-
Qが東京リージョン対応していないので、他のリージョン選択する必要ある。
※QuickSightの管理>お客様のサブスクリプション>QuickSight Q アドオン>リージョンを管理 から確認可能
-
QuickSight自体は日本語UIに対応しているがNLQの方が日本語非対応（今後のアップデートに期待）
試しに日本語で質問したところ怒らた。。
-
料金が地味に高い
費用対効果考えると気軽に使えない
-
Why questions with Qは複数のキーをベースに理由を掲示してくれるのでありがたい。
終わり
今回はQuickSightのアップデートされた機能を使ってみました。
NLQに機能が追加された事によってよりユーザーフレンドリーに分析できるようになった印象を受けました。
対応しているリージョンがまだ少ないのと日本語のNLQに対応してもらえるとありがたいと思いました。
これからに期待！