Amazon QuickSight ML Insights

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ML Insights は、AWS の実績ある機械学習 (ML) と自然言語 (ML) 機能を利用して、お客様がデータからより深いインサイトを取得する手助けをします。これらのパワフルですぐに使用できる機能によって、技術的な専門知識や ML の使用経験がなくても、誰でも簡単に隠れたトレンドや異常値を発見し、主なビジネス要因を特定し、強力な仮説分析と予測が実行できるようになります。

ML Insights は、QuickSight Enterprise Edition の一部として利用可能です。

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Amazon QuickSight ML Insights (1:33)

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データのいたる所に潜む洞察の発見

QuickSight の ML による異常検出を使用すれば、データすべてを継続的に分析して、集計内の異常および差異を発見でき、ビジネスに変化が起きた際に行動するためのインサイトを得られます。数十億規模のメトリクスにわたる自動異常検出ジョブをスケジューリング可能です。

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Illustration representing anomaly detection and data variation in Amazon QuickSight, featuring a magnifying glass highlighting a warning sign on a data chart with gears indicating analytics processing.

高精度の予測を実行

ML による予測を使用すると、ビジネスメトリクスの精確な予測、およびシンプルなポイントアンドクリック操作によるインタラクティブな仮説分析を実行できます。QuickSight の組み込みアルゴリズムによって、誰でも簡単に ML を使用してデータのパターンから学習させることができ、履歴データのトレンドに基づいた高精度の予測を行えます。

An illustration showing a graph with fluctuating data lines and a gear with a brain icon, representing machine learning powered forecasting and predictive analytics.

読みやすい Auto-Narrative の生成

QuickSight では、自然言語ナラティブの自動生成が可能です。ダッシュボードやレポートに取り込めば、ユーザーにより深いコンテキストを提供できます。計算をカスタマイズしたり、カスタムフォーマットを使用したりすれば、ユーザーに提示するストーリーを制御できます。

Illustration showing Amazon QuickSight natural language insights with graphical charts, a document, and a brain icon representing machine learning and AI-driven analytics.

仕組み

A workflow diagram explaining how Amazon QuickSight with ML Insights operates, showing the flow from data sources through QuickSight to dashboards, with outputs to email reports and embedded analytics. The diagram highlights the connection to data sources, the generation of ML-powered dashboards featuring anomaly detection, forecasting, and auto-narratives, and the ability to send automated email reports or embed analytics in applications.

ユースケース

セールスレポート

店舗の場所、製品カテゴリー、SKU、顧客といったデータのすべてにわたって、セールスメトリクスを自動的に分析できます。ML による異常検出を使用すると、セールスを継続的にモニタリングでき、最高レベルの詳細度で履歴データのパターンから学習させて、隠れたトレンドおよび異常を検出できます。特定の製品や場所、さらには個別の顧客に関してのセールスが、予想を上回るか下回った場合の集計結果などを掘り下げることで、インサイトを容易に検出できます。

ウェブ分析

ML Insights を使用すれば、ウェブサイトまたはアプリケーションにおける利用行動をモニタリングできます。また、直近で実施したキャンペーン以降に急上昇しているアイテム、新機能および改良が利用行動に起こした反応、それらの変化の最大の要因を迅速に把握することもできます。

財務計画

複数の周期レベルにおける収益 (売上の週ごとおよび四半期ごとのトレンド等) を精確に予測できます。QuickSight は、価格低下に起因する急上昇といった異常を自動的に除外するため、それらが予測に影響をおよぼすことはありません。QuickSight は欠損値を処理するため、事前のデータのクレンジングや準備について考える必要はありません。インタラクティブな仮説分析を実行すれば、ビジネス目的の達成に必要な成長軌道を決定できます。

組み込み分析

QuickSight の ML 機能および NL ナラティブは、アプリケーションおよびウェブポータルに簡単に埋め込むことができます。QuickSight でダッシュボードを作成および公開後、シングルサインオンと AWS と QuickSight SDK を使用した API を使用して、それらのダッシュボードをアプリケーションに埋め込みます。ライブダッシュボードには、コードの記述およびデプロイの管理なしに数分で変更を加えることが可能です。

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お客様

Expedia Group

「Expedia Group における主要な戦略的必須事項とは、顧客中心主義と世界規模での地域密着性の 2 つです。これが、Amazon QuickSight といったツールを非常に重宝している理由です。このツールを使用すると、簡単にビジネスメトリクスを測定しレポートを作成して行動の根拠とすることができ、顧客が旅行検索でベストマッチを見つけるための手助けが可能です。Amazon QuickSight での即時使用可能な機械学習による洞察は、継続的にビジネスをモニタリングして異常を検出したり、異常値の発生時に利害関係者に警告を発したり、ビジネスが将来のトレンドを描く際の役に立ちます。これにより、チームはそうした機能をゼロから構築する代わりに、その他の優先事項に注力できます」

Expedia Group ‒ テクノロジー/フライトデータ/分析部門ディレクター、Amit Marwah 氏

Tata Consultancy Services Limited

「Amazon QuickSight を使用すると、Amazon Connect コンタクトセンターメトリクスをクライアントチケッティングツールに迅速かつ簡単に統合できます。これにより、顧客が好むインタラクティブな自動ダッシュボードを提供できます。当社では Amazon QuickSight ML Insights を使用して、人員管理、トレーニング、機能停止レポートを変革させました。これにより、コールフローの変動を予測してそれに応じた対応を取ることで、コールの急増を回避して顧客により良いサービスを提供できます」

Tata Consultancy Services ‒ クラウドマネージャー、Marco David Martinez 氏

株式会社リコー

「機械学習は、増大するデータ量と BI のニーズを満たすため、かつてないほど重要性を増しています。Amazon QuickSight ML Insights が提供する機能により、強力な機械学習がわずか数回のクリックで簡単に利用できます。これにより、当社の世界中にあるスマートデバイス群における予期せぬ利用行動のモニタリングや、使用状況のトレンドの予測を継続的に行えます。また、これらのデバイスが生成した洞察を自動ナラティブとして取り込める包括的なダッシュボードを、一連のビジネスユーザーに継続的に提供することもできます。ML Insights を使用すると、具体的なデバイスや機能レベルですばやく異常を特定でき、それに基づいて行動を取れます。これにより、顧客エクスペリエンスを向上させ付加価値を提供することが可能です」

株式会社リコー ‒ グループリーダー、梅原直樹氏

Magebit

「QuickSight により、重要な KPI およびグラフをすばやく確認できるほか、メトリクスを掘り下げる可能性も得られます。会計、CRM、Jira 等のメインデータソースはすべて QuickSight で接続しました。ML insights を使用すれば、重要なデータを迅速に収集して周期的な変化による影響を予測することもできます。また、ML insights による異常検出は、チームにおけるパフォーマンスの変化を把握することにも役立ちます」

Magebit ‒ CEO、Arturs Kruze 氏