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新登場 – ビジネスデータに関する自然言語の質問に答える Amazon QuickSight Q

Amazon QuickSight を最初のビジネスインテリジェンス (BI) サービスとして、セッションごとの料金設定で開始しました。本日は、機械学習 (ML) 駆動の自然言語クエリ (NLQ) 機能である Amazon QuickSight Q のプレビューについてご紹介したいと思います。Q を使用することにより、ビジネスユーザーは QuickSight を使用して日常の言語でデータに関する質問を尋ね、数秒で正確な回答を受け取ることができるようになります。

たとえば、「前年比売上高の伸びはどれくらいですか?」または「前年比で最も成長した製品はどれですか?」などの質問に対応できます。 Q は、質問を自動的に解析して意図を理解し、対応するデータを取得し、QuickSight で数値、グラフ、またはテーブルの形式で回答を返します。Q は、最新の ML アルゴリズムを使用して、データ間の関係を把握し、正確な回答を提供するインデックスを作成します。また、Q では BI チームが特定のデータセットでデータモデルを事前に構築する必要がないため、すべてのデータについて質問することができます。

Qの必要性
従来、BI エンジニアとアナリストは、ビジネスユーザーによる主要な指標の表示や監視を容易にするダッシュボードを作成していました。新しいビジネスの質問が発生し、既存のダッシュボードに表示されるデータに回答が見つからない場合、ビジネスユーザーは BI チームにデータリクエストを送信する必要があります。BI チームは、多くの場合、スタッフの配置が少なく、質問が回答されてダッシュボードに追加されるまで数週間待つ必要があります。

セールスマネージャーは、毎日の売上傾向を概説するダッシュボードを見ると、先月、前四半期、または前年同期と比較して、先週の全体的な売上高がどのようであったかを知りたい場合があります。セールスマネージャーは、成長率と絶対的な売上高の比較、あるいは異なる地域、製品ライン、顧客セグメントによって成長率がどのように分類されているかを理解し、新たな成長の機会を特定したいかもしれません。このため、BI チームは、データの再構築、新しいデータモデルの作成、追加の質問への回答が必要になる場合があります。このプロセスには数日から数週間かかる場合があります。このような特定のデータ要求によって、人員が不足している BI チームの作業負荷が増加し、回答を待つ時間が長くなり、タイムリーな意思決定を行うためにデータが必要なビジネスユーザーや経営幹部が不満になります。

Q の仕組み
質問をするには、QuickSight Q の検索バーに質問を入力します。質問を入力し始めると、Q はキーフレーズとビジネス用語を含むオートコンプリートの提案を提供し、プロセスをスピードアップします。また、スペルチェック、頭字語や同義語の照合も自動的に実行されるため、タイプミスを心配したり、データで正確なビジネス用語を覚えたりする必要はありません。Q は、自然言語理解技術を使用して、与えられた質問からビジネス用語 (例えば、収益、成長、配分など) と意図を抽出し、ソースから対応するデータを取得し、数字やグラフの形式で回答を返します。

Q はさらに、組織内からのユーザーインタラクションから学習し、継続的に精度を向上させます。たとえば、「マイプロダクト」が何を指すかなど、質問中にあるフレーズを理解できない場合、Q は検索バーの推奨オプションのドロップダウンメニューから選択するように促します。次の機会には、Q がフレーズを覚えているため、使用時の精度が向上します。すべてのデータについて質問すると、Q はそのデータを使用して回答を提供します。ユーザーは、事前定義されたダッシュボードに限定される質問に限らず、ビジネスに関連する質問をすることができます。

それでは、デモを見てみましょう。ここでは、会社の販売のダッシュボードがあることを前提としています。

Quicksight のダッシュボード

ダッシュボードのビジネスユーザーは、上の Q の検索バーに質問を入力するだけで、データをドリルダウンしてスライスし、ダイスすることができます。

Q の検索バーを使用して、「 カリフォルニア州での昨年の週ごとの売り上げを見せてください」と質問すると、Q は数秒で数値とグラフを生成します。

生成されたダッシュボード

答えの「Looks good (いいね)」または「Not quite right (正しくない)」をクリックすることができます。[Not quite right (正しくない)] をクリックすると、フィードバックを BI チームに送信して Q を改善できます。また、回答をさらに調査することもできます。質問の最後に「versus New York (対ニューヨーク)」を追加し、enter キーを押してみまましょう。新しい答えがポップアップ表示されます。

新しいグラフを生成

次は、カリフォルニアについてさらに調査しましょう。「What are the best selling categories in California (カリフォルニアで最も売れているカテゴリーは何ですか)」と入力します。

カテゴリ詳細

Q を使用すると、プレゼンテーションを簡単に変更できます。同じ質問の別の図を見てみましょう。

行の始点

次に、最大の業界である「Finance (ファイナンス)」を見てみましょう。Q に「Show me the sales growth % week over week in the Finance sector (財務部門の 1 週間の売上増加率を表示)」と入力し、「Line chart (折れ線グラフ)」を指定して、週ごとの売上収益成長率を確認します。

売上収益は成長を示していますが、ピークとオフピークのスパイクがあります。こうした洞察を活用して、より良い利益構造のために安定化する方法を検討するかもしれません。

Amazon QuickSight Q の使用開始方法
左側のナビゲーションバーに、新しい「Q Topics」のリンクが表示されます。トピックは、1 つ以上のデータセットのコレクションであり、ユーザーが質問できる対象領域を表すものです。たとえば、マーケティングチームには、「広告支出」、「メールキャンペーン」、「ウェブサイト分析」などの Q トピックがあります。さらに、作成者として、次のことができます。

  • Q の回答を改善するために、分かりやすい名前、同義語、説明をデータセットと列に追加します。
  • トピックについて質問できるように、ユーザーとトピックを共有します。
  • ユーザーが尋ねている質問、Q がそうした質問にどのように回答したかを確認し、その回答を改善します。

トピックツールバー[Topics] を選択し、[Topic name] およびその [Description] を設定します。

トピックの設定

[Continue] ボタンをクリックしてから、次の 2 つの方法でデータセットをトピックに追加できます。[Add datasets] を選択してトピックに 1 つ以上のデータセットを直接追加するか、[Import dashboard] を選択して、既存のダッシュボードのすべてのデータセットをトピックにインポートします。

次のステップは、データセットを自然言語に対応させることです。一般に、データセットと列の名前は技術的な命名規則に基づいており、エンドユーザーによる参照方法を反映していません。Q は、質問で使用される用語を正しいデータセットや列と一致させるために、名前に大きく依存しています。したがって、このような技術名は、正しくマッピングできるように、わかりやすい名前に変換する必要があります。以下に例を示します。

  • データセット名 – D_CUST_DLY_ORD_DTL → わかりやすい名前: 顧客日次注文の詳細。
  • 列名: pdt_cd 列 → わかりやすい名前: 製品コード

また、列ごとに同義語を設定して、ユーザーが最も使い慣れている用語を使用できるようにすることもできます。たとえば、一部のユーザーは「業界」ではなく「クライアント」または「セグメント」という用語を入力する場合があります。 Q は、クエリを入力するときに正しい名前に修正する機能を提供しますが、BI オペレータは、頻繁に使用される単語の同義語を設定することもできます。左のペインで [Topics] をクリックし、同義語を設定するダッシュボードを選択します。

次に、[Datasets] を選択します。

ここで、わかりやすい名前または同義語をエイリアスとして設定できます。たとえば、「顧客」に対して「クライアント」、「業界」に対して「セグメント」などです。

わかりやすい名前の設定

同義語を追加した後、変更を保存すると、Q の検索バーで質問を開始することができます。

Amazon QuickSight Q のプレビューが本日から利用可能
Q のプレビューは、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、米国東部 (オハイオ) および 欧州 (アイルランド) で利用可能です。Q の使用を開始するには、QuickSight で数クリックするだけです。Q は、Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Athena、Amazon S3などの AWS データソース、または SQL Server、Teradata、Snowflake などのサードパーティの商用ソースで使用できます。Salesforce、ServiceNow、および Adobe は、Analytics や Excel などのビジネスアプリケーションを含めて、QuickSight でサポートされているすべてのデータソースと自動的に統合されます。

Q について詳しく知り、今すぐプレビューを開始しましょう。

– Kame