Amazon QuickSight は、データ分析と視覚化のためのさまざまな高度な機能を提供する包括的なビジネス インテリジェンス (BI) プラットフォームです。インタラクティブなダッシュボード、自然言語クエリ機能、ピクセルパーフェクトなレポート、機械学習 (ML) 主導の洞察、およびスケーラブルな組み込み分析を単一の統合サービスに組み合わせます。 QuickSight の Amazon Q は自然言語機能を提供し、データアナリストとビジネスユーザーの両方が意思決定を迅速に行うために必要な洞察を得るのに役立ちます。 Amazon Q がビジネスユーザーに提供する 2 つの主要な機能は、データ Q&A を使用してダッシュボードを超えて質問と回答を行う機能、およびストーリーを使用してデータを説明するドキュメントとスライドを作成する機能です。 Amazon Q 機能は、QuickSight の既存のエンタープライズデータを活用し、組織のデータガバナンスとセキュリティルールを維持します。
Amazon Q Business はエンタープライズ AI アシスタントであり、ビジネスユーザーが文書管理システム、社内 Web サイト、ビジネスアプリケーションなどの非構造化エンタープライズデータソースから洞察を発見して要約できるようにします。
この新しい統合により、ユーザーのドキュメント、Web サイト、アプリケーションから関連するデータの洞察が自動的に検索され、データ Q&A の回答と生成されたストーリーの物語にまとめられ、ビジネスのより完全な全体像が得られます。
この投稿では、この新機能の使用を開始する方法について説明します。
ソリューションの概要
QuickSight で構造化データと非構造化データを統合するために、次の主要な機能が利用できるようになりました。
- Amazon Q Business 統合による Q&A の強化 – QuickSight データ Q&A の Amazon Q は、マルチビジュアル回答の一部として Amazon Q Business からの要約された洞察を表示し、追加のビジネスコンテキストでマルチビジュアル回答を強化します。
- 非構造化データの洞察による充実したデータストーリー – QuickSight の Amazon Q には、QuickSight でデータストーリーを作成するときに Amazon Q Business からの要約情報が自動的に含まれるようになり、独自のドキュメントをアップロードして追加の物語コンテキストを取り込むことができるようになりました。これにより、Amazon Q は、構造化ソースと非構造化ソースの両方からのデータを組み込んだ、より完全で関連性の高いパーソナライズされたナラティブを生成できるようになります。
- 透明性 – データ Q&A とデータ ストーリーの両方で、非構造化ソース資料へのリンクが提供されているため、ソースを検証して、表示される洞察に自信を得ることができます。
次のセクションでは、これらの新機能がどのように機能するか、およびそれらを独自のユースケースに使用する方法を示します。
前提条件
次の前提条件が必要です。
- AWS アカウント。
- 少なくとも 1 人の Admin Pro ユーザーを持つ QuickSight アカウント。
- リレーショナル データ ソース、またはデータセットとしてアップロードされた構造化データを含むファイル フラットに接続する QuickSight データセット。 QuickSight データセットを作成するには、「データセットの作成」を参照してください。
- 上記のデータセットから作成された QuickSight トピック。トピックを作成するには、「Amazon QuickSight Q トピックの作成」を参照してください。
- データセットに基づいて構築された QuickSight ダッシュボード。ダッシュボードを構築するには、次を参照してください。 最初のダッシュボードを構築する。
- QuickSight で分析されているデータに関連する非構造化データを含む PDF または Word のドキュメント。
QuickSight から新しい Amazon Q Business アプリケーションを作成する
- QuickSight コンソールで、次を選択します。 QuickSight の管理 ドロップダウンメニューで。
- 選ぶ セキュリティと権限 ナビゲーションペインで、選択します 管理。
- 選択 アマゾンQビジネス
- 希望する AWS リージョンのドロップダウン メニューで、選択します。 作成する。
Amazon Q Business アプリケーションは、QuickSight と同じリージョンに作成されます。
AWS IAM Identity Center を使用して Amazon Q Business アプリケーションがすでに設定されている場合、QuickSight アカウントには同じリージョンに IAM Identity Center が必要です。その場合は、ここで既存の Amazon Q Business アプリケーションにリンクできます。 - 新しいアプリケーションの名前を入力します (この投稿では、名前を付けます)
New_QuickSight_application)、選択します 終わり。
Amazon Q Business アプリケーションを設定する
- これにより、作成したアプリケーションが開きます (
New_QuickSight_application) Amazon Q Business コンソールに自動的に追加されます。
- に行く データソース そしてクリックしてください レトリーバーを選択してください。
- のために レトリバー、選択します ネイティブ。
- のために インデックスのプロビジョニング、選択します 企業 または スターター (使用例によって異なります)。
- 選ぶ 確認する。
Amazon Q Business は、ドキュメントを追加して同期できる独自のインデックスをサポートしています。 - 選ぶ データソースの追加
- 選ぶ ファイルをアップロードする または、コネクタのいずれかを使用してデータ リポジトリに接続します。
- アップロードするファイルを選択し、 アップロード。この例では、2025 年のコーヒー成長計画、コーヒー売上、およびコーヒー タイプ定義の 3 つのファイルをアップロードしました。
- アップロードが完了したら、選択します 終わり。
インデックス作成プロセスが完了するまでに数分かかります。ページを更新してステータスを確認できます。
QuickSight の Amazon Q を使用して構造化データと非構造化データをクエリする
この例では、というトピックを使用します。 coffee sales クイックサイトで。このトピックは、顧客、製品、地域ごとのコーヒー売上を含む Excel ファイルを使用して作成されます。 QuickSight データセットの作成方法の詳細については、「データセットの作成」を参照してください。トピックの作成方法については、「Amazon QuickSight Q トピックの作成」を参照してください。
コーヒー販売トピックの詳細ページで、 Q&A で Amazon Q Business からの洞察の概要を許可する 以下のように有効になります。
QuickSight で Amazon Q を使用して、「パフォーマンスが最も低い製品」というクエリを入力します。。左側のペインに追加のセクションが表示されます。 Q ビジネスからの洞察。この情報は、Amazon Q Business インデックスにアップロードされたドキュメントから得られます。
非構造化データをデータストーリーに統合する
この例では、コーヒー販売データに基づいて作成された QuickSight ダッシュボードを使用します。ダッシュボードの構築方法の詳細については、を参照してください。 最初のダッシュボードを構築する。
プロンプト用のストーリーを作成し、ビジュアルを選択します。関連するドキュメントをコンピュータからアップロードし、Amazon Q Business に保存されているドキュメントの会社リポジトリにリンクする追加のオプションが追加されました。ストーリーを構築すると、QuickSight の構造化データと Amazon Q Business 内に保存されている非構造化データの両方からインサイトが取得されていることがわかります。
結論
この投稿では、Amazon Q Business の非構造化データを QuickSight Q&A に取り込んで、データに関する質問をしたり、会社の文書から関連する洞察を取得したり、データストーリーで充実した洞察を得ることができるようになった方法について説明しました。
ビジネスインテリジェンスの革新で他の新しいエキサイティングな Amazon Q in QuickSight 機能のリリースを確認してください: Amazon Q in QuickSight は強力な新機能を導入します。
著者について
プリヤ・マイソール AWS のシニア ワールドワイド GenAI スペシャリストであり、データと分析において 20 年以上の経験があります。 Priya は、Amazon QuickSight の AI/ML 機能を使用して、お客様がデータの真の可能性を引き出す支援に情熱を注いでいます。 Priya は、ビジネス ユーザーと技術ユーザーの両方がセルフサービス分析を通じてデータの可能性を最大限に活用できるようにすることに優れています。彼女は、データ アクセスを民主化し、あらゆるレベルのユーザーが実用的な洞察を発見し、データに基づいた意思決定を行い、ビジネス価値を推進できるようにする直感的な AI 主導のソリューションの実装を組織を指導しています。ビジネス インテリジェンスに関する深い知識と、アプリケーション層の AI サービスに対する熱意が組み合わさった Priya は、AWS の顧客の進化するニーズを満たす革新的なソリューションを提供する原動力となっています。
ラーフル・イーシュワル Amazon QuickSight のシニアプロダクトマネージャーであり、さまざまな業界でグローバル分析プログラムの実装と主導において 15 年以上の経験を持っています。彼の専門知識は、AWS エコシステム内でのビジネス インテリジェンスの未来の形成に貢献してきました。 Easwar は、Amazon QuickSight Pixel-Perfect Reporting の製品リーダーとして、2022 年にこの画期的な機能の立ち上げを成功させることに陣頭指揮を執りました。現在、Easwar は、QuickSight の Q を使用して AI を活用した分析の限界を押し上げることに重点を置いています。この最先端の取り組みは、自然言語処理と機械学習を活用してデータの洞察を民主化し、技術的専門知識に関係なく、すべてのユーザーがデータ探索をより直観的にアクセスできるようにすることを目的としています。
