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Day 20

Stylez Advent Calendar 2025

@tsumida

Amazon Quick Suite として統合されたAmazon Q in QuickSightを使ってみた

Last updated at Posted at 2025-12-22

AmazonQとQuickSightを連携させた生成BI機能「Amazon Q in QuickSight」は今年の7月に東京リージョンで正式リリースされました。

また、前回の記事でも書きましたが「Amazon QuickSight」として提供されていたものは、2025/10に新規発表された「Amazon Quick Suite」の一機能として統合され「Amazon Quick Sight」として提供されるようになりました。

この統合で「Amazon Q in QuickSight」も「Amazon Quick Suite」として提供されるようになりました。今回「Amazon Quick Suite」の画面で「Amazon Q in QuickSight」を使ってみましたので、実際に使ってみた感想などを書いていきたいと思います。

この記事で話す内容

  • Amazon Q in QuickSight各機能を使ってみた
  • Amazon Q in QuickSightの利用料金
  • Amazon Q in QuickSightの始め方

前提

  • 既にQuick Sight を使った事がある人向け
    ※Quick Sight を試してみたい方はAmazon QuickSight 可視化BASIC編がおすすめです。
  • 現在バージニアリージョン北部リージョンのみで提供されているAI機能（チャットエージェント、スペース、フロー、研究）は試していません。タイミングを見てまた記事を書こうと思います

こんな人に読んでほしい

  • Amazon Q in QuickSightでどんなことができるか興味がある
  • Amazon Q in QuickSightはどのタイミングで契約が変わるのか知りたい

1.Amazon Q in QuickSightの各機能を使ってみた

Amazon Q in QuickSightはQuick Suite画面の以下メニューで提供されています。

  • シナリオ
  • ストーリー
  • トピック

image.png

その他のメニューはQuickSightのみでも利用できる機能になります。

※ちなみに今回詳細は話しませんが、現在バージニア北部リージョンのみ、チャットエージェント、スペース、フロー、研究といった機能も追加されています。
（東京リージョンで使えるようになるにはもう少し待つ必要がありそうです。）
image.png

ではAmazon Q in QuickSightを実際に使ったイメージを紹介していきます。

利用したデータ

AWS公式ブログ BIサービス Amazon QuickSight のセルフハンズオンキット日本語版を公開 のQuickSight 販売管理ダッシュボード編URLで公開されいているデータを活用させていただきました。
本ハンズオンに沿ったダッシュボードのイメージは以下です。

image.png

販売部門の「事業部ー部署ー支店」軸と「顧客」軸で予算に対する売上・利益を分析できるダッシュボードとなっています。

1-1.Amazon Q in QuickSight シナリオ機能

分析したいデータを選択し、自然言語で問いを繰り返して行くことで、様々な分析をしてくれる機能です

  • 開始画面
    image.png

  • 分析したいデータのダッシュボードを選択
    image.png

  • 対象データの確認
    ダッシュボードの元となっているデータのプレビュー画面が表示されます。
    フィルタ―用で表示してない分析軸などは選ばれてない状態で表示されるので、必要に応じてここで追加します。（計算フィールドはUnsupported fiedls と出るので対応してないようです。）
    image.png

  • 左側に選択したデータが表示されました
    image.png

  • このデータの分析について自然言語で質問してみると、分析の候補を提案してきます。

※日本語で記載しても英語で候補を出してくるのですが、明示的に「日本語で」と指示すればある程度日本語化してくれます。
image.png

  • 「事業部ごとの利益率を計算し、比較してください」を選択して送信すると、事業部別の利益率とそのグラフを出してくれました。
    image.png

  • 続いて時系列の分析結果が出てきます。
    image.png

※2018年度も対象にしたつもりでしたがデータが無く、あれっ？と思ったのですが、別の質問した時に2018のデータがないよという事を教えてくれました。（後述します）

  • いくつかの分析結果を出した後、「B部門の利益率低下の要因を調査し、是正措置を実施する。C部門の業務慣行を調査し、他部門に適用できるベストプラクティスを特定する。」といった提案までしてくれます。

image.png

※どうしても英語になる部分はある模様。

  • 追加で質問したい場合、「+」ボタンが分析結果の下に表示されるので、聞いてみます
    image.png

  • 「各部門でTOP5顧客」を選んで送信すると前の文脈の続きの分析結果がでました。
    image.png

このように質問を重ねていく事で追加で分析やチャートを作る事ができるようです。
ここから画面上部に戻って別の質問（分岐）を出すことも可能です。

  • 一番上まで戻って「2018年度と2019年度の売上金額と予算金額の差異を分析してください」を選んでみます。
    image.png

  • 別の分析の結果が出ました。ただ、2018年のデータが含まれてないという事を教えてくれました。
    image.png

出した後に気づいたのですが、最初に選んだダッシュボードビジュアルは2019年度でフィルターしたままだった事が原因でした。データの確認画面で「スナップショットが作成されました」と表示されててそれで気付きました。
image.png

データセットの全データで分析したい場合は予めダッシュボード画面でフィルターを外しておく必要がありそうです。

シナリオ機能は以上です。うまく使いこなせばアドホック分析の大きな助けになってくれそうです。
（ただ、一部英語になってしまう点は改善されると良いなあ　と思います

1-2.Amazon Q in QuickSight ストーリー機能

シナリオ機能は、質問を重ねてアドホックな分析をしていくイメージの機能でしたが、ストーリー機能はプレゼンテーションの自動作成機能の位置づけになっています。

  • シナリオ機能と同様にダッシュボードのビジュアルを選び、ストーリーの内容を自然言語で入力するようになっています。

image.png

「2018年と2019年の販売実績から、2020年の販売戦略を出してください。英語ではなく日本語でお願いします」と入れてからビルドしてみました。

  • このようなプレゼン資料を自動で作ってくれました。

image.png
image.png

ぱっと見は「おおっ」って思ったのですが、ざっと内容を読んでみたらデータが足りなくて分析できないよ　っていう記載が目立ちました。
ダッシュボードでは顧客や事業部などの軸はコントロールフィルターで絞る作りにしており、このグラフの軸としては表示していないのでデータとして拾われなかったからと推測しました。
image.png

  • 試しに「全てのデータ軸を入れたテーブル」を作成して、それでビルドしてみました

image.png

  • 時系列の売上利益グラフを指定した時に比べて、分析内容は少しブラッシュアップされました。ただし、逆に「視覚化したもの」や「グラフ」がないよという記載が出るようになりました。
    image.png

この機能は、分析ネタになるビジュアルが予めいくつかある前提で、それらを全て与える事で本領を発揮できそうな機能だと感じました。

1-3.Amazon Q in QuickSight トピック機能

トピック機能はデータに予め用語・同義語・計算方法を定義しておく機能です。データセットの項目名はDBのカラム名で定義している事が多いと思いますが、それに論理名や別名をつけてQが質問を理解しやすくなるよう補助をする位置づけの機能だと思います。

販売分析のサンプルデータでは直感しずらかったので、Sampleトピック作成機能で作成したものを紹介します。

  • Crate sample topic でAWS Cost and Usage Data のTopicを作成

image.png
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※AWSの料金データ（CURレポート）のエクスポートフォーマットのデータ。見たことある人はわかると思いますが、項目数多すぎ＆どこに何があるか探すのが大変なデータ

  • Summary画面
    image.png

右のグラフはStatisticsとして、Qの提案したものについてのFeedback統計を表示しています。feedbackはこのようなUIで送る事ができます。
image.png

  • Data画面
    image.png

項目編集で項目に意味を付けたり、別名を定義できます。
image.png

NAMED ENTITY機能で項目セットに意味を付ける事も出来ます
image.png

  • User Activity画面
    image.png

誰がどんな質問をしてどんなフィードバックを送ったか　また質問に対する結果（View）を確認できる画面です。
以下は「monthly trend of cost and usage by purchase option for the last 12 months」の質問のView
image.png

  • Suggested Questions画面（VERIFIED)
    image.png

自分もしくは誰かがverifyして共有された質問リスト
良い質問だった場合はverifyしてみんなに共有しよう　といった位置づけのもの
image.png

  • Suggested Questions画面（AIGENEARTED)
    image.png

データフィールドからAIが自動で生成した質問リスト（質問自体をAIが作成したもの

  • Custom Instructions 画面
    image.png

この画面は正直何に使うのか理解がまだできていないので勉強しておきます。。。

以上がトピック機能です。
データに予め意味を持たせることでAIに質問自体を作らせたり、質問した結果の良し悪しを管理・共有する事ができる機能になっています。

2.Amazon Q in QuickSightの料金

Amazon Q in QuickSightは通常のQuickSight利用料より料金がかかるので機能を試してみる際はご留意ください。

(2025/12/22現在の価格）
・著者プロ
　50 USD ユーザー/月あたり　※通常の作成者は24 USD
・リーダープロ
　20 USD　ユーザー/月あたり　※通常のリーダーは3 USD
・Amazon Q 有効化料金　250 USD/月

※プロユーザ料金に加えて、固定で250USD が課金されます。

補足
・リーダーをキャパシティ料金（セッション数）で購入している場合
　アマゾン Q 質問キャパシティ　250ドル　500 問/月　～
　も適用されると思います。

・公式QAで現時点では以下の記載があり、30日間「Amazon Q 有効化料金」が無料になる可能性がありますが適用されるかどうかはAWSサポートにご確認頂いたほうが確実だと思います。

既存のエンタープライズ版のお客様には、QuickSight は QuickSight Q の 30 日間の無料トライアルを提供しています。このトライアルでは、最初の 30 日間、250 USD/月の基本料金が免除され、4 人の作成者に対する 10 USD/月のアドオン料金も免除されます。

3.Amazon Q in QuickSightの始め方

QuickSightユーザのロールを誰か一人でも「管理者プロ」、「作成者プロ」、「閲覧者プロ」などのプロユーザに変更した時点で「Amazon Q in QuickSight」が有効化され、有効化料金が発生します。
※「Amazon Q in QuickSight」を有効化する　といった設定があるのかと最初探しましたがありませんでした。

  • 有効化前のサブスクリプション管理画面
    image.png

  • プロユーザに変更時の確認
    image.png

  • 有効化後のサブスクリプション管理画面

image.png

※変更当日は有効にはならず、翌日からなっていました。
※私の環境では画像の通り無料期間がありました。

まとめ

  • Amazon Q in QuickSightの生成BIは自然言語によるアドホック分析やプレゼン資料作成ができる
  • トピック機能でデータに意味を持たせたり、質問の管理・運用ができる
  • Amazon Q in QuickSightはユーザの追加料金だけでなく月額の有料化料金がかかるので注意

正直まだ業務で使いこなせるイメージはないのですが、個人的にはトピック機能が一番使えそうかなと思ったのでちゃんと使ってみる所から始めてみようかなと思いました。

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