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【開催報告】データから業務アクション、展開まで繋げる ​ Amazon Quick ワークショップ​ in 大阪

こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの多田です。2026 年 5 月 29 日に、大阪オフィスにて「AWS Business Innovation Series – West Japan」の第 2 回を開催いたしました。本シリーズは、西日本のお客様のデジタル変革を加速することを目的に、生成 AI を活用した実践的なプログラムを約 3 ヶ月に 1 回のペースでお届けしているものです。ご参加いただいた皆様に、改めて御礼申し上げます。

本ブログでは、イベントの背景や当日の様子、参加者の皆様からいただいた声をお届けいたします。

はじめに

本シリーズは 2025 年に関西を中心に開催したワークショップの高い満足度を受けて、2026 年は業界を問わず幅広い企業の皆様にご参加いただける形で継続しています。約 3 ヶ月に 1 回のペースで年 4 回の開催を予定しており、今回がその第 2 回です。第 2 回では、さらに一歩進んで Amazon Quick をテーマに選びました。

Amazon Quick は、Slack・メール・カレンダー・ファイルなど業務で使う多様なデータソースに接続し、AI アシスタントが業務のコンテキストを深く理解した上でアクションまで実行できるツールです。チャットエージェント、ワークフロー自動化、リサーチなど幅広い機能を備えていますが、今回はデータ接続とチャットエージェント構築にフォーカスしました。「AI ツールは気になるけれど、自分の業務にどう活かせるかイメージが湧かない」「社内のデータを活用したいけれど、どう繋げればいいかわからない」――そんな方々に、半日でデータ接続からエージェント構築までを体験していただくことが今回のイベントの狙いでした。

過去開催分についてはこちらをご覧ください。

イベント概要

項目 内容
テーマ データから業務アクション、展開まで繋げる Amazon Quick ワークショップ
日時 2026 年 5 月 29 日（金）13:00〜18:00（懇親会 18:00〜）
場所 アマゾン ウェブ サービス ジャパン 大阪オフィス（中之島三井ビルディング 26F）
参加者 20 社 34 名
満足度 4.11 / 5

タイムテーブル

時間 内容
13:00 – 13:10 オープニング
13:10 – 13:30 座学：AI アシスタントは あなたの仕事の何割を見ていますか？ ― Why Quick
13:30 – 14:50 Amazon Quick ハンズオン ~ HR Agentを作ってみよう
14:50 – 15:00 休憩
15:00 – 17:30 Amazon Quick ハッカソン ~ ビジネス貢献できるチャットエージェントを作ろう
17:30 – 17:50 LT：あなたの業務、アプリにしませんか？
17:50 – 18:00 クロージング

当日の様子

座学：AI アシスタントは あなたの仕事の何割を見ていますか？ ― Why Quick

発表資料：AI アシスタントは あなたの仕事の何割を見ていますか？ ― Why Quick

最初のセッションでは、「AI に何ができるか」ではなく「AI があなたの仕事のどれだけを見ているか」という問いからスタートしました。私たちは日常業務で、コミュニケーションツール(メール / Teams / Slack など)、コラボレーションツール(Box / SharePoint など)、社内システム、SaaS、Web といった 5 つの階層のデータソースを無意識に行き来して判断しています。一方で多くの AI ツールが見ているのはそのうち 1〜2 階層だけ ― このギャップが AI 活用の天井を決めているという構造を整理しました。さらに、データに繋がった先で「探せる → 見渡せる → わかる → 動ける」の 4 象限を回すことが重要であり、Amazon Quick はその全体をカバーする設計であることをお伝えしました。まずは小さく検証し、効果が見えたら利用者を広げていくというアプローチを紹介し、後半のハンズオン・ハッカソンへの橋渡しとしました。

Amazon Quick ハンズオン ~ HR Agent を作ってみよう

ハンズオンでは、架空の人事課題 ―「直近 1 年で離職率が上昇傾向にある。散在する従業員データを活用し、離職可能性の高い従業員を早期に特定してリテンション施策を打てる仕組みを構築してほしい」― をミッションに設定しました。参加者は以下の 4 つの練習を通じて、段階的にデータ接続の深さを体験しました。

  1. Chat で触ってみよう ― ドキュメントをアップロードして自然言語で Q&A。手軽さを体験する一方、毎回のアップロードが必要で、チームで共有しにくい限界も実感。
  2. Space を作ろう ― 非構造化データ（社員フィードバックレポート、オンボーディングチェックリスト）を永続的なナレッジベースとして統合。他ユーザーへの共有も可能に。
  3. 構造化データと接続しよう ― S3 上の従業員マスタ テーブルをデータソースとして接続し、自然言語で「部門ごとの平均満足度は？」と分析。非構造化データと統合して横断分析可能な状態を構築。
  4. HR Agent を作ろう ― Chat Agent を作成し、構造化データ（数値・フラグ）と非構造化データ（評価コメント・退職面談記録）を組み合わせた離職リスク分析を実施。単なるダッシュボードでは得られない、文脈を踏まえた多角的な分析を体験。

Amazon Quick ハッカソン ~ ビジネス貢献できるチャットエージェントを作ろう

ハンズオンで基本操作を習得した後は、個人ハッカソンです。ゴールは「ビジネスに役立つチャットエージェントを作る」こと。参加者は以下のステップで進めました。

  1. テーマ設計 ― Amazon Quick からの質問に答えながら、自社ビジネスに貢献できるエージェントのテーマを決定
  2. チャットエージェント作成 ― ハンズオンの手順を応用してエージェントを構築
  3. 評価エージェント作成 ― 作ったエージェントの品質を評価する仕組みも構築
  4. 反復改善 ― 評価結果をもとにプロンプトやデータを改善
  5. 提案資料作成 ― Amazon Quick を使って導入提案の PPTX を自動生成し、自社に持ち帰れる成果物に
  6. グループ内発表 ― 成果を共有

LT：あなたの業務、アプリにしませんか？

発表資料：あなたの業務、アプリにしませんか？

ハッカソンの興奮冷めやらぬ中、LT（ライトニングトーク）では「あなたの業務、アプリにしませんか？」と題して、Amazon Quick のアプリ機能「Quick Apps (プレビュー)」をご紹介しました。ハンズオン・ハッカソンで体験したチャットエージェントに加え、Quick には自然言語で Web アプリを作成できる機能もあります。定型業務をアプリ化し、Publish & Share でチームや組織に展開できる ― 個人の武器を組織の力に変えるもう一つのアプローチをお伝えしました。

参加者の声

参加者アンケートからいくつかの声をご紹介します。

  • 「資料・説明ともにわかりやすかったです。SA の方も楽しく教えてくれて良かったと思いました。」
  • 「持ち帰れるモノが多く、有意義な時間でした。」
  • 「Quick を使っているつもりでしたが、全然足りませんでした。他の人の使い方をみるのは非常に重要です。」
  • 「業務アプリが一通り構築できそうです。」
  • 「Quick の利点について、データ連携先が豊富であること、BI ツールと統合した UI が作成可能であることが、既存のチャット型 AI エージェントにない利点だと理解しました。」

まとめ

第 2 回「AWS Business Innovation Series – West Japan」では、Amazon Quick をテーマに、座学で「AI が見ている世界」の構造を理解し、ハンズオンで Chat → Space → データソース接続 → Agent 作成を段階的に体験し、ハッカソンでは自社課題をもとにエージェントと導入提案資料を作り上げる ― データから業務アクション、そして展開までを一気通貫で体験いただくプログラムとなりました。

普段コードを書かない方々も含め、参加者の皆様が半日で実際に動くエージェントと導入提案資料を作り上げる姿は非常に印象的でした。

ご興味のある方は、担当のアカウントチームまでお気軽にお問い合わせください。皆様のご参加をお待ちしております。

本ブログは、ソリューションアーキテクトの多田 慎也が執筆いたしました。