Amazon Q in QuickSightの基本
まずは、「Amazon Q in QuickSight」の基本から。AIアシスタントである「Amazon Q」とBIツール「Amazon QuickSight」が連携することで、自然言語でデータからインサイトを得られるようになり、素早く意思決定ができるようになる、というものです。「生成系BI」とも謳われていました。
Amazon Q in QuickSight自体は2024年4月に一般提供が開始されています。自然言語で指示するだけで、データをもとに必要な情報を抽出できることが特長で、「必要なダッシュボードを作成する」「報告や提案内容に沿ったデータをまとめた資料を作成する」といったことが可能です。前のコラムでも出した例ですが、「AWSの従量課金が急に高くなった理由を説明したい」という指示から、必要なデータをそろえた報告書を出してくれる、と。これはかなり便利なのではと注目されていました。
Amazon Q in QuickSightで、「非構造化データ」も扱えるように！
AWS re:Invent 2024では、Amazon Qに関するさまざまなアップデートが発表されましたが、Amazon Q in QuickSightに関するところでは、「Amazon Q BusinessとAmazon QuickSightがインテグレーションする」というものがあります。さぁ！これをどう読み解くのか！という謎かけをされている気分ですが、まずひとつずつ見ていくと、Amazon Q Businessは、ビジネスユース向けのAmazon Qのこと。ちなみに、ビジネスユース以外だと、開発者向けのAmazon Q Developerというものがあります。そして、Amazon QuickSightはコネクタを使うことで、データベースやDWHに保存された構造化データを収集し、Amazon Q Businessはこのデータを使えるようになる、というのがまず第一歩。
さらに、今回のアップデートでは、Amazon Q Businessはドキュメントなどの非構造化データからインデックスを作成して、回答に反映できるようになりました。これも組み合わせると、文書などの非構造化データと、データベースやDWHの構造化データの両方をベースにAIアシスタントに回答を生成させることができる、と。それがたぶん“インテグレーション”なのだと理解しています。
それで実際なにができるのかというと、たとえばSalesforceの売上データ（これは構造化データ）を、Amazon QuickSightでグラフ化するのと一緒に、営業が作った議事録など（これは非構造データ）とあわせてレポートを生成できたりする。売上予測をするときにも、データをもとにした予測だけでなく、社員が作っている日報や議事録などもあわせて、「ほかに考慮すべきことがあるのか」を提示できたりするというイメージです。確かに、「データだけ見ると今月の売上は厳しいけれども、実はかなり好感触な商談が進んでいる」ということはあるでしょうし、その逆もあるはず。それをAmazon Qでまとめて教えてくれるというのはかなりよさそうです。
ソニービズネットワークスのエンジニアの方も「ぜひ使ってみたい機能のひとつ」と言っておりまして、きっともっと便利になるのだろう！と期待はしておきたいと思います。
データに基づく意思決定をステップ・バイ・ステップで支援
もうひとつ気になるのが、「シナリオ分析機能」です。データ分析するのに、ステップ・バイ・ステップでガイドしてくれるので、データ分析が苦手な人でも、「データに基づく意思決定」ができるようになる、機能だそう。「データに基づく意思決定」。よく聞く言葉ですし、データ分析が苦手な人でもできる、というとちょっと期待したくなります。
AWSのブログ（※）にあった例をベースにすると、イベント参加者のリストを分析するとして、参加者を増やすにはどうすればいいかを考えなきゃいけないときには、「何人登録しているか？」という質問をきっかけに、「どんな役割の人が参加しているか」「（参加者が少ない企業をターゲットにマーケティング活動をするために）参加者が2名以下の企業をリストアップする」など質問や指示の候補が提示され、選んでいくといい感じに分析して、マーケティング施策を強化したときの参加者予測もできる、というイメージのようです。
こんなにうまくはいかないだろう……と思わなくもないですが、AIが「こういう質問で考えたらよいのでは」と導いてくれるあたりは、ちょっと期待したい気がします。最近やっと（いまさら感が強いですが）生成AIにExcelで関数を使った式を作らせる、というのを試したところ、一瞬でちゃんと使えるものが出てきました。「今までの苦労はなんだったんだ」という気持ちになりましたが、「参加者が2名以下の企業をリストアップする」とか、自分でいろいろ条件を指定するとなると地味に厄介そうですし、そのあたりも自然言語でササっとやってくれるのは、かなり便利そうです。
生成AIアシスタントの業務利用が本格化していくのでは
生成AI関連の話題は最近本当に多い一方で、「自分の業務でガリガリ使ってるよ！」というのは一部の層に限られているような印象もあります。おもしろそうではあるけれど、どこまで頼っていいのか不安、これまでもなんとかなってるし、いったん人が頑張ればよいのでは、みたいなところも少なくなさそうです。
ただ、データ活用やデータドリブンという言葉がずっと言われているのに、なんだかイマイチうまく進んでいないなかで、そこを生成AIがアシストしてうまくいきますよ、というならば、そこはかなり期待が大きくなるのでは……？この領域は今後もっと進化していきそうなところですし、どうにか追いかけていけたらと思います。
次回も引き続きAmazon Q。開発者向け「Amazon Q Developer」でどれくらい運用管理がラクになるのかをテーマにお届けします。以上、シイノキでした！
