はじめに
こんにちは。
この記事は「2026 Japan AWS Jr. Champions 真夏のQiitaリレー」6日目の記事となります。
過去の投稿（リンク集）はこちらからご覧ください。
https://qiita.com/ys-yoshida/private/6f7c7f85155a993e2c86
データ/AI 利活用のビジネス価値
「突然ですが、みなさんは「データ」または「AI」利活用していますか？」
最近よく耳にするこの2つですが、それぞれがどんな価値をもたらしてくれるかざっくりまとめてみます。
データ利活用のメリット（例）
・データの裏付けがあるため、人間の勘や経験に頼らない意思決定が可能
・ムダな作業やボトルのネックの発見による業務効率化や
必要なリソースを予測して余剰な分のコストカット
・データから新しく発見した市場ニーズや新規領域の開拓が可能 など
AI利活用のメリット（例）
・定型作業やリサーチ補助などによる業務効率化と生産性の向上
・業務効率による人材不足の解消とコスト削減 など
データとAIの活用は私たちのビジネスに多くの価値を与えてくれます。
データ/AI 利活用の課題
ここまででデータとAIの活用が大切なことはなんとなく理解していただけたと思います。
しかし、いざ導入・実用化を進めるといくつかの課題にぶつかります。
課題
・データやAIを活用できる専門知識や人材不足
・自社での活用シナリオがわからない
・既存業務プロセスへの組み込みや運用の仕組化が困難 など
せっかく企業にデータを保存していても使い方がわからない。
せっかく企業にAIを導入しても、設計・構築や業務への組み込み方がわからない。
など、多くの企業で課題があるのも現状です。
Amazon Quick (解決策)
これらのデータ/AI利活用の実現を阻む課題を解決してくれるAWSのサービスが、
**「Amazon Quick」**です！
Amazon Quick は分析から実行までを一気通貫で完結するAIワークスペースです。
主な特徴として、
・複数データソース横断して自然言語によるデータ分析が可能
・AIエージェントによる業務自動化が可能
・作成したダッシュボードやAIエージェントを組織へ共有可能
簡単に言うと、データとAIの専門知識がなくとも
誰でもデータ分析やAIエージェントの構築ができるサービスです。
Amazon Quick が提供する価値（データ分析）
それでは、実際にQuickを使用してどのようにデータ分析を行うか紹介します。
Quickでデータ分析を行う最大の特徴は、
「自然言語ベースで複数データソースを横断した分析を行うことが可能なことです！」
マルチデータソース統合
Quickはコネクタとしてさまざまなデータソースと統合することが可能です。
これにより、複数箇所に存在しているデータを横断した分析が可能となります。
また、構造化/非構造化の両方のデータにも対応しています。
そのため、例えば、S3・Google Drive・Salesforceにあるデータをまとめて分析などを行うことができます。
自然言語主体の分析
次に自然言語による分析について紹介します。
Quickでは統合したデータソースに対して、自然言語で分析を行うことができます。
デフォルトで搭載されているチャットエージェントに対して、データソースを指定し問い合わせることで回答を得ることができます。
また自然言語での問い合わせだけではなく、
BIダッシュボードの作成も行うことができます。
この画像のプロンプトは以下です。
プロンプト）
データセットの情報をもとに分析ダッシュボードを作成してください。
1.日本語のダッシュボードを作成してください
2.シートを3つに分けてそれぞれ、売上と在庫、顧客セグメントと売上、在庫モニタリング、について作成してください。
3.各シートに対して多角的な視点からダッシュボードを作成してください。
このざっくりとしたプロンプトでもなかなかイケてるダッシュボードを作成してくれました。
このようにQuickはデータ分析に対する専門知識が不足している方でも、
自然言語ベースで分析を行うことが可能です。
そのため、専門の方だけでなく経営層や営業の方でも使用することができ、
「分析の民主化」を実現することができます。
Quickが提供する価値（業務自動化）
続いて、実際にQuickを使用してどのように業務自動化を行うか紹介します。
Quickで業務自動化を行う最大の特徴は、
「自然言語ベースでマルチエージェントによる業務自動化フローの作成を行うことが可能なことです！」
そう！また自然言語ベースなのです！
AIエージェントによる業務自動化
例えば、分析ダッシュボードの情報をもとにレポートを作成する業務があるとします。
Quick Flowsの機能を使用することで、自動化したい業務内容を自然言語で指定することで、業務自動化フローを反映したエージェントを作成することができます。
今回は、日次レポートの作成を自動化するフローを作成してみました。すると、画像のように先ほど作成したダッシュボードからAIエージェントがレポートファイルを自動生成してくれます。
実際に作成してくれたファイルを確認してみると、
うむ。なかなかイケてるレポートを生成してくれました！
また、フロー内のプロンプトで必要タスクの整理と優先度づけを依頼していたため、AIエージェントの提案をもとにタスクを管理することができます。
このようにQuickはAIに対する専門知識が不足している方でも、
自然言語ベースで業務自動化フローを作成することが可能です。
また、プロンプトで指定することにより、AIによる意思決定を行うことができ、
人間は確認と承認のみで、日々の業務を自動化し生産性を高めることができます。
まとめ
本日はデータ/AI利活用の重要性とAmazon Quickによる課題解決について
ご紹介しました。
ざっくりまとめると、
・データ/AI利活用はこれからのビジネスで超大事！
・Amazon Quickを利用して誰でもデータ/AI利活用ができるよー！
と言うことです。
この機会に、みなさんもぜひ利用してみてください。それでは。