意味のあるダッシュボードを構築するには、経験豊富なBIプロフェッショナルでも数時間の手動設定が必要です。Amazon Quick は、自然言語プロンプトから完全なマルチシートダッシュボードを生成できるようになり、1つ以上のデータセットから本番環境対応の分析を数分で実現します。定期的な運用レポートを作成するデータアナリスト、リーダーシップレビューを準備するプログラムマネージャー、新しいデータセットを探索するエンジニアは、必要な内容を記述するだけで、Amazon Quick がデータに適したビジュアル、関係者がさまざまな次元で探索できるフィルターコントロール、前年比成長や前月比比較などの計算フィールドを備えた、整理された複数のシートを生成します。生成前に、提案された構造のインタラクティブな計画を確認および編集できるため、最終出力を制御できます。
Amazon Quick では、Analysis が作成面であり、複数のシートにわたってビジュアル、フィルター、計算フィールドを構築および配置します。共有する準備ができたら、分析をダッシュボードとして公開します。この新しい生成 AI 機能は分析を作成し、ワンクリックで分析を洗練してダッシュボードとして公開できます。
この記事では、プロンプトからの分析生成、計画の確認、完成した出力の調査について順を追って説明します。
前提条件 次の前提条件が必要です：
- AWS アカウント
- Amazon Quick Enterprise Edition サブスクリプション
仕組み 分析を生成するには、まず分析するデータを選択します。Amazon Quick では、データはデータセットに保存され、Amazon Redshift、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、アップロードされたファイルなどのソースに接続します。データセットを準備したら、表示したい内容を説明し、計画を確認して生成します。
- データセットを選択
Amazon Quick でデータセットを開き、「分析を生成」を選択します。［分析］ページから開始することもできます。分析用に1〜3個のデータセットを選択します。データが複数のテーブルにまたがる場合（注文が1つのデータセット、製品が別のデータセットなど）、一緒に選択できます。必要に応じて［データを追加］を選択してデータセットを追加します。
- 分析/ダッシュボードで必要な内容を説明
分析で作成するインサイトを説明する自然言語プロンプトを記述します。ビジネス上の質問、関心のあるメトリクス、シート間での情報の整理方法を説明します。例：「注文量の傾向、収益KPI、予定配達日と実際の配達日を比較する配達パフォーマンス、収益と注文数による製品カテゴリの内訳を示す運用ダッシュボードを作成してください。総収益、平均注文額、前月比注文成長の計算フィールドを含めてください。」
- Amazon Quick がデータを分析
Amazon Quick はデータセットの構造と列統計を調べます。作業中にリアルタイムの進行状況の更新が表示されます：データセット列の分析、列統計の分析、分析計画の作成。移動した場合は、［分析］→［生成］タブを使用してステータスを確認し、進行状況画面に戻ります。
- 計画を確認および編集
Amazon Quick は分析の概要を2ペインビューで表示します。左ペインには最初のプロンプトと選択したデータセットの要約が表示されます。右ペインには提案された構造が表示されます：フィルターコントロール、シート、各シートに計画されたビジュアル。すぐに生成するか、［編集］を選択して最初に計画を洗練できます（シート名の調整、ビジュアルの追加/削除、レイアウトの再編成）。
- 分析を生成
［生成］を選択します。リアルタイムの進行状況の更新により、各コンポーネント（計算フィールド、フィルター、各シート）が順次作成されていることがわかります。
早期アクセス期間中、運用、エンジニアリング、データサイエンス分野の作成者は、この機能が大幅な時間節約になると報告しており、以前は数時間かかっていた手動設定が、ガイド付き生成で数分になりました。
早期アクセス中に、これまでAI分析を使用したことのない作成者が最初のデータセットでこの機能をテストしました：「結果は素晴らしく、AIが分析を実行しダッシュボードを作成するのにかかる時間は、人間と比較して比べ物になりません。」— Jeff Sondic、Pre-Construction Manager、GES Ops Construction、Amazon、カナダ、オンタリオ州
出力はネイティブの Quick 分析です。既存の公開ワークフロー、埋め込みパターン、継続的インテグレーション/継続的デリバリー（CI/CD）パイプライン、Analysis サーフェスでのポイントアンドクリック編集と連携します。生成後もすべてのビジュアルを洗練できます。これは静的画像ではなく、データに接続されたライブでインタラクティブな分析です。
- ダッシュボードとして公開および共有
分析に満足したら、［公開］を選択してダッシュボードを作成します。ダッシュボードを他のユーザーと共有したり、数分でアプリケーションに埋め込んだり（1クリック埋め込みなど）、メール配信をスケジュールしたりできます。公開されたダッシュボードには、生成された分析のすべてのシート、ビジュアル、フィルターコントロール、計算フィールドが保持されます。受信者は、基盤となる分析にアクセスしなくてもダッシュボードを操作できます。
はじめに ローンチ時点では、［分析の生成］は Enterprise サブスクリプション/Author Pro ユーザーが利用できます。また、作成者は所属組織がアクセスを制限していない場合、2026年12月までこの機能へのプロモーションアクセス権があります。以下の AWS リージョンで利用可能：米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（シドニー）、アジアパシフィック（東京）、欧州（フランクフルト）、欧州（アイルランド）、欧州（ロンドン）。
結論 Amazon Quick の［分析の生成］は、自然言語プロンプトから完全なマルチシート分析を作成し、ダッシュボード作成時間を数時間から数分に短縮します。早期アクセス期間中、運用、エンジニアリング、データサイエンスの作成者はダッシュボード作成時間が90%以上削減されたと報告しています。
ある作成者は次のように述べています：「新規ユーザーとして、このダッシュボードの作成には少なくとも丸一日かかったでしょう。それが5分でできました。」— Prabhakant Rasal、SDE-III、PXT DLS Tech、Amazon、テキサス州ダラス
AI が開始点を構築します。それを洗練してダッシュボードとして公開します。ダッシュボードは、チームが繰り返し回答する必要のある質問をエンコードします。フォローアップの調査やその都度生じる単発の質問には、Dataset Q&A を試して、自然言語でデータに直接クエリを実行してください。