AWSの生成AI「Amazon Q」とは【中編】
AIアシスタント「Amazon Q」で“難解過ぎるBI”が簡単になる日は来るのか
AWSは2023年11月に発表したAIチャットbot「Amazon Q」を、BIサービス「Amazon QuickSight」をはじめとする複数サービスに組み込むことを計画している。Amazon Qはデータ分析のハードルをどう下げるのか。
データ分析は従来、専門家の領域だった。昨今は自然言語処理による対話機能を搭載するなど、BI(ビジネスインテリジェンス)ツールを一般ユーザーに利用しやすくする試みが部分的に成功を収めている。だがそうした試みにもかかわらず、企業内での分析ツールの利用は停滞気味だ。
AIチャットbot(AI技術を用いたチャットbot)は、より詳細なデータの掘り下げを可能にすることで、この停滞した状況を変える可能性を秘めている。実際、OpenAIが2022年11月に「ChatGPT」を公開してから1年間で、大手ITベンダーだけではなく、数々の分析ツールベンダーが生成AIを製品開発の中心に据えるようになった。Tableau Softwareは同社のBIツールに、親会社であるSalesforceの生成AI「Einstein GPT」を組み込んでいる。Qlik Technologiesはユーザー企業のデータ分析を生成AIで支援するAIサービス群「Qlik Staige」を発表した。
Amazon Web Services(AWS)も例外ではない。同社は2023年11月に開催したユーザーカンファレンス「AWS re:Invent 2023」の基調講演で、AI(人工知能)技術を活用したチャットbot「Amazon Q」を発表した。AWSはAmazon Qを、BI(ビジネスインテリジェンス)サービス「Amazon QuickSight」などの同社サービスに組み込むことを計画している。
データ分析がAmazon Qで加速する理由
併せて読みたいお薦め記事
連載:AWSの生成AI「Amazon Q」とは
AWS×生成AIの可能性
調査会社Ventana Researchのアナリストであるデービッド・メニンガー氏は、「ChatGPTが登場する以前は、データ分析で自然言語はあまり使われていなかった」と話す。「Amazon Qの登場は、自然言語でのインタラクションが、データ分析をより身近なものにすることを後押しする」とメニンガー氏は期待を寄せる。
以下に、Amazon QによってAmazon QuickSightで利用可能になる機能を挙げる。
- Data Q&A
- ソースコードを記述することなく、ダッシュボードやレポートを出発点として、自然言語による会話形式でデータを掘り下げられる機能。
- 例えばダッシュボードに地域の売上高が表示されている場合、エンドユーザーはその地域内の特定の都市における売上高をAmazon Qに尋ねて、より深く掘り下げることが可能だ。返答を得たら、その地域で何が起きているのかをさらに理解するために、別の質問を続けることができる。
- Stories
- データを他の人に説明するための物語を自動的に作成する機能。
- 意思決定のための共同作業に活用できる。
- Build for Me
- ダッシュボードを開発する機能。
- 開発者は、データを収集したりソースコードを書いたりせずに、自然言語を通じてダッシュボードを構築できる。
- Executive Summaries
- レポートやダッシュボード内の事実や統計を自動的にハイライトし、サマリーを作成する機能。
このうちメニンガー氏が重要だと考えるのは、データに質問を投げ掛けることができるStoriesだ。「ストーリーは重要であり、価値がある。説明とビジュアルを組み合わせることは重要であり、現状ほとんどの人はプレゼンテーションツールを使っている。それらをまとめるのに役立つツールは、非常に理にかなっている」と同氏は話す。
「Amazon Qは、データ分析に関連する生成AIの最も先進的な機能の一つだ」ともメニンガーは述べる。ただしAmazon Qが唯一ではなく、あくまでも「先陣を切っている」ものだというのが同氏の考えだ。「Amazon Qは最前線ではあるが、他のツールと必ずしも差異化できるものではない」と同氏は語る。具体的には、自然言語による問い合わせ、ストーリー構築、掘り下げるための質問といった機能は最前線のものであるという。
一方で調査会社Constellation Researchのアナリストであるダグ・ヘンシェン氏は、Amazon QuickSightにおけるAmazon Qの全体像は、「AWSがQuickSight Qに生成AIを導入することを2023年7月に発表した際の説明をはるかに超えている」と指摘する。Amazon Qは「データ、テキスト、ソースコードの文脈を理解するAIアシスタント」というアイデアに基づく。「エンドユーザーが自然言語で質問したときに、Amazon Qが、ニュアンス豊かで文脈に沿った答えを出す“唯一無二”のAIアシスタントになるはずだ」とヘンシェン氏は述べる。
次回は、Amazon Qの今後の見通しを紹介する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[ゾーホージャパン株式会社] サイバー攻撃からネットワークを守る上で確実に押さえておきたいポイントとは? -
事例
[アルプス システム インテグレーション株式会社] 中小企業でも安心して活用できる「手ごろなSOCサービス」とは? -
製品資料
[株式会社シーイーシー] 脱VMwareに成功した企業は何をどう実践した? 事例に学ぶ戦略立案&実装のコツ -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] ランサムウェア攻撃を“二重の防御構造”で防ぐ、クラウド型基幹システムの実力 -
製品資料
[株式会社オービックビジネスコンサルタント] 動画で知るランサムウェア被害企業のリアル、会計データが無事だった理由とは
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
2
鹿島建設のDXを阻む「10年前のAWS」 安全性と自由度を両立したモダナイズ
-
3
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
4
NECの「BluStellar」に必要なデータ保護と活用のための技術とは
-
5
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
-
6
「Excel管理」では限界――製造現場の改善が進まない“隠れた原因”
-
7
LINEヤフーはなぜ「社内の管理者」すら信用しないインフラを作ったのか
-
8
「ノートPC派」は損をしている? Dellと考える“自作PC”のメリット
-
9
「また同じ説明か」 消費者の半数が離脱するAIチャットbotの“記憶喪失”
-
10
「企業におけるAI導入検討度とIT投資優先度」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX/AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む? 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー