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新しい Amazon Q in QuickSight は、生成系 AI アシスタンスを使用してデータインサイトをより迅速かつ簡単に取得 (プレビュー)

11月28日、Amazon Q in QuickSight がプレビュー版でご利用いただけるようになりました。7 月 26 日に発表された Amazon QuickSight の生成系 BI 機能と、ビジネスユーザー向けの 2 つの追加機能体験できるようになりました。

Amazon Q in QuickSight でインサイトをより早くインパクトに変える
今回の発表により、ビジネスユーザーはデータを調査した説得力のある共有可能なストーリーを作成したり、データから得られる重要なインサイトを導き出すダッシュボードのエグゼクティブサマリーを数秒で表示したり、再考された Q&A エクスペリエンスでダッシュボードやレポートでは回答できないデータに関する質問に自信を持って回答したりできるようになりました。

各機能を詳しく説明する前に、以下、簡単に概要をご紹介します。

  • ストーリー – これは、インサイトを提示し、共有するための視覚的に説得力のある新しい方法です。ストーリーは、自然言語によるプロンプトを使用して数分で自動的に生成でき、ポイントアンドクリックオプションを使用してカスタマイズし、他のユーザーと安全に共有できます。
  • エグゼクティブサマリー – この新機能により、Amazon Q はお客様がダッシュボードの重要なポイントを理解するのに役立ちます。
  • データ Q&A – この機能により、新しい使いやすい自然言語による Q&A エクスペリエンスがもたらされ、既存のダッシュボードやレポートでは得られない質問に対する回答が得られます。​

はじめに、[Preview manager] (プレビューマネージャー) で [Preview Q Generative Capabilities] (プレビュー Q 生成機能) を有効にする必要があります。

有効にすると、ビジネスユーザーやビジネスアナリストがダッシュボードを作成するときに Amazon Q in QuickSight がもたらす機能をご体験いただけます。

ストーリーはフォーマットされたナラティブを自動的に作成する
ビジネスユーザーは、チームの意思決定に役立つように、データから得た検出結果を他のユーザーと共有する必要があることがよくあります。これまでは、ビジネスインテリジェンス (BI) システムからデータを取得する必要がありました。ストーリーは、ビジネスユーザーがデータを説明する優れたフォーマットの説明文を作成し、ビジュアル、画像、テキストをドキュメント形式またはスライド形式で直接含めて、QuickSight 内の他のユーザーと簡単に共有できるようにする新しい機能です。

これで、ビジネスユーザーは、Amazon QuickSight ダッシュボードの Amazon Q [Build] (ビルド) メニューから開始して、自然言語を使用して Amazon Q にデータに関するストーリーの作成を依頼できるようになりました。Amazon Q は、厳選されたビジュアルからデータインサイトと統計を抽出し、大規模言語モデル (LLM) を使用して複数の部分に分かれたストーリーを構築し、データがビジネスにとってどのような意味を持つかを調べ、特定の目標を達成するためのアイデアを提案します。

例えば、セールスマネージャーは、「全体的な販売実績の傾向についてのストーリーを作成してください。データを製品別および地域別に分類してください。売り上げを伸ばすための戦略を提案してください」と依頼することができます。 または、「地域の売上動向を利用して、収益を増やす機会を発見するマーケティング戦略を策定してください」と依頼することもできます。 Amazon Q は、売上を伸ばすための戦略など、具体的なデータインサイトを探るストーリーを構築します。

構築が完了すると、ビジネスユーザーはポイントアンドクリックツールとそれを補強する人工知能 (AI) を利用した書き換え機能を利用して、リッチテキストエディタを使用してストーリーをカスタマイズし、メッセージを改良したり、アイデアを追加したり、重要な詳細を強調したりできます。

ストーリーは、E メールで他の QuickSight ユーザーと簡単かつ安全に共有することもできます。

エグゼクティブサマリーは、重要な情報の簡単なスナップショットを提供する
Amazon QuickSight の Amazon Q [Build] (ビルド) メニューを使用して、エグゼクティブサマリーをワンクリックで利用できるようになりました。Amazon QuickSight は興味深い事実と統計を自動的に判断し、LLM を使用して興味深い傾向について記述します。

この新機能では、自然言語を使用して記述された重要なインサイトを一目で確認できるため、詳細なダッシュボードを調べる時間を節約できます。

エグゼクティブサマリー機能には 2 つの利点があります。まず、ビジネスユーザーがダッシュボード上の何十ものビジュアルを閲覧したり、それぞれの変化を理解したりすることなく、すべての重要なインサイトを生成できるようになります。次に、読者は最小限の労力で、ダッシュボードやレポートのコンテキスト内の情報に基づいて重要なインサイトを見つけることができます。

新しいデータ Q&A エクスペリエンス
興味深いインサイトが見つかると、ビジネスユーザーは既存のダッシュボードやレポートで理解できる範囲を超えて深くデータを理解する必要があることがよくあります。この問題を解決するために設計された自然言語クエリ (NLQ) ソリューションでは、ビジネス上の質問に答えるために、どのようなフィールドが存在するのか、またそれらをどのように組み合わせるべきかをユーザーが既に知っていることを期待することがよくあります。ただし、ビジネスユーザーは必ずしも基礎となるデータスキーマのエキスパートではなく、「先週のニューヨークでの売り上げはどうでしたか」など、より一般的な質問があがることがよくあります。 または、「最も売り上げたものは何ですか」といった質問もあります。

ダッシュボードとレポートからアクセスできる新しい Q&A エクスペリエンスにより、ビジネスユーザーはデータに関する質問に自信を持って回答できます。これには、AI が提案する質問、どのデータについて質問できるかのプロファイル、データのコンテキストを説明するナラティブ付きの概要を含む自動生成されたマルチビジュアル回答が含まれます。

さらに、Amazon Q では、漠然とした質問に答えたり、特定のデータに対する代替案を提示したりすることができます。例えば、顧客が「トップ製品」などの漠然とした質問をしてもよく、Amazon Q は製品を売上ごとに分類したり、製品の代わりに顧客数別や利益別の製品データを示したりして回答します。Amazon Q は、総売上高、製品数をまとめたナラティブの中で回答のコンテキストを説明し、上位の製品の売上高を適示します。

顧客は特定のデータ値だけでなく、例えば「contactmatcher」という製品名など 1 つの単語で検索することもできます。 Amazon Q は、その製品に関連する完全なデータセットを返し、総販売数などの重要なインサイトを説明する自然言語による内訳を示します。回答の特定のビジュアルをピンボードに追加して、後で簡単にアクセスできるようにすることもできます。

デモを視聴する
これらの新機能の実際の動作を確認するには、デモをご覧ください。

知っておくべきこと
他にも知っておくべきことがいくつかあります。

プレビューをお試しください
Amazon Q in QuickSight 製品ページ

構築がうまくいきますように。
– Donnie

原文はこちらです。