Amazon Quick SuiteとクイックなAIエージェント構築
投稿日: 2026/2/24
はじめに
こんにちは、廣瀬です。
AWSのBIツールであるAmazon QuickSightが、新しくAmazon Quick Suiteとして進化しました。今回は、このAmazon Quick Suiteについてご紹介します。
注意事項
本記事の一部は、Amazon Quick Suiteを用いたAIエージェントによって生成されていますが、筆者によってレビューされていますのでご安心ください。
Amazon Quick Suiteとは
Amazon Quick Suiteは、AWSが提供する包括的なエージェント型AI搭載のデジタルワークスペースです。2025年10月、Amazon QuickSightから進化・拡張される形で誕生しました。 この進化は、単なるリブランディングではなく、ビジネスインテリジェンスの概念そのものを再定義するものです。従来のQuickSightは、優れたデータビジュアライゼーションとレポーティング機能を提供していましたが、Quick Suiteへの進化により、「データから洞察を得る」段階から「洞察を具体的なアクションに変換する」段階へと大きく飛躍しました。
Quick Suiteは、従来のビジネスインテリジェンス機能(Quick Sightとして継承)に加えて、最新のAIアシスタンス機能を統合し、データ分析、ビジュアライゼーション作成、ワークフロー自動化、そして組織全体でのコラボレーションを一つのプラットフォームで実現します。AIエージェントがユーザーと協働し、複雑な質問への回答、深い調査の実施、日常的なタスクの自動化を行いながら、企業が求めるセキュリティ、信頼性、ガバナンスを維持します。
Quick Suiteの最大の特徴は、機械学習の専門知識を必要とせず、自然言語での会話を通じてAIエージェントと対話しながら、複雑なタスクを簡単に実行できる点です。ビジネスユーザーは、質問に対する迅速な回答を得るだけでなく、その回答を具体的なアクションに変換することができます。
料金体系
Amazon Quick Suiteは、シンプルで透明性の高い2層構造の料金体系を採用しており、組織の規模やニーズに応じて最適なプランを選択できます。従来の高額な長期ライセンス契約ではなく、月額のサブスクリプション方式により、予測可能なコスト管理が可能です。
Professional プラン:月額$20/ユーザー
すべてのビジネスユーザー向けの基本プランで、Quick Suiteの主要機能を包括的に利用できます。
含まれる主な機能:
- チャットエージェント
自然言語での質問応答とAI支援 - Spaces
ファイル、ダッシュボード、データセットのコラボレーション環境 - Quick Sight(閲覧機能)
インタラクティブなダッシュボードとデータビジュアライゼーションの閲覧 - Quick Research
包括的な調査・分析とプロフェッショナルレポート作成 - Quick Flows
事前定義されたワークフロー自動化の実行
このプランは、データ分析結果を活用し、意思決定を行うビジネスユーザーに最適です。ダッシュボードの閲覧や既存の自動化フローの実行は可能ですが、新規作成には対応していません。
Enterprise プラン:月額$40/ユーザー
Professionalプランのすべての機能に加えて、コンテンツ作成と高度な自動化機能を必要とするパワーユーザー向けのプランです。
Professionalプランに追加される機能:
- Quick Sight(作成機能)
ダッシュボードとビジュアライゼーションの新規作成・編集 - Quick Automate(作成機能)
複雑な自動化ワークフローの設計と構築 - 高度な分析機能
カスタムデータモデリングと詳細な分析
このプランは、データアナリスト、ビジネスインテリジェンス担当者、プロセス自動化の設計者など、組織内でコンテンツを作成・管理する役割を持つユーザーに適しています。
料金体系の特徴
- 使用量ベースの柔軟性
- 追加コストなしの統合機能
- 30日間無料トライアル
- 予測可能なコスト構造
コスト最適化のポイント
組織は、ユーザーの役割に応じて適切なプランを割り当てることで、コストを最適化できます:
- Professionalプラン
経営層、営業担当、マーケティング担当など、データを活用する大多数のビジネスユーザー - Enterpriseプラン
データアナリスト、BIスペシャリスト、自動化エンジニアなど、コンテンツを作成する限定的なユーザー
この戦略的な配分により、全社的なAI活用を実現しながら、総所有コスト(TCO)を効果的に管理できます。
主要機能
Amazon Quick Suiteは、5つの統合された主要機能で構成されています:
1. Amazon Quick Sight
インタラクティブなダッシュボードとデータビジュアライゼーション機能を提供します。AWS データ、サードパーティデータ、ビッグデータ、スプレッドシート、SaaSデータなど、多様なデータソースを統合的な分析環境で組み合わせることができます。
2. Amazon Quick Flows
ワークフロー自動化機能により、繰り返し発生するタスクを効率化します。シンプルな反復作業から複雑なビジネスプロセスまで、幅広い自動化に対応しています。
3. Amazon Quick Automate
プロセス最適化機能により、業務効率を向上させます。
4. Amazon Quick Index
データディスカバリー機能により、企業内のデータを簡単に発見・活用できます。
5. Amazon Quick Research
包括的な調査・分析機能を提供します。深い調査が必要なトピックについて、プロフェッショナルなレポートを作成できます。
その他の特徴的な機能
- AIエージェント
- カスタムAIエージェントを作成し、ドメイン固有の専門知識を提供できます。会話型インターフェースを通じて分析タスクを自動化します。
- Spaces(スペース)
- ファイル、ダッシュボード、トピック、データセット、統合アクションとナレッジベースのコレクションを作成できます。最大100ファイルをアップロード可能で、Word、Excel、PowerPoint、PDF、CSV、TXTなど多様なファイル形式に対応しています。
- 拡張機能
- ブラウザ、Slack、Microsoft Officeアプリケーション向けの拡張機能により、既存のツールに直接AI支援機能を統合できます。
動作環境
Amazon Quick Suiteは、クラウドベースのサービスとして提供されています。
対応ブラウザ
- 主要なモダンブラウザ(Chrome、Firefox、Safari、Edge)に対応
統合環境
- ブラウザ拡張機能
- Slack統合
- Microsoft Office統合
データソース接続
- AWS データソース
- サードパーティSaaSアプリケーション
- オンプレミスデータベース
- スプレッドシートファイル
- その他多様なデータソース
セットアップ
ここからは、Quick Suiteのセットアップを進めていきます。
コンソールより、Quick Suiteを選択しアカウントの作成を行います。
必要な情報を入力し、アカウントを作成します。
作成したアカウントでサインインを行い、Quick Suiteのコンソール画面に入ることができました。
その他Quick Suiteを利用するために、管理者は、Quick Indexのセットアップを含む必要な権限を設定する必要があります。また、必要に応じてSPICE容量を設定します。Quick SuiteのSPICEインメモリエンジンにより、高速な分析が可能になります。
チャットエージェントを作成してみる
最後に、実際にチャットエージェントを作成してみます。今回は、本ブログ記事を作成するチャットエージェントを作成します。
インテグレーションのアクション項目より、MCPサーバーとの統合を行います。今回は、https://knowledge-mcp.global.api.awsを使用し、AWSの最新情報を取得します。従来のチャットエージェントでは、学習していないデータを含む回答を行うことができません。しかし、MCPを活用することで学習の必要なく最新情報の取得が可能になります。Quick Suiteでは、このように容易にMCPを設定することができます。
MCPの設定ができたら、次はチャットエージェントを作成しMCPを利用します。
チャットエージェント作成画面より、以下を例に適切なプロンプトを設定します。
「私は[誰]のために[何をする]チャットエージェントが欲しいです。[トピック]に関する知識ベースを使用し、[特定の機能]ができるようにする必要があります。トーンは[スタイル]であるべきです。」
次に、エージェントの詳細を設定します。今回は、システムプロンプトに加えて先ほど作成したアクション(MCP利用)とQuick Suiteのユーザーガイドを参照して出力を行います。画面右側では、プレビュー版を利用することができます。
このように、Quick Suiteを利用して今回のブログ記事を作成することができました。
最後に
今回はAmazon Quick Suiteの紹介とアカウント作成からチャットエージェントの作成まで試してみました。
Quick Suiteを利用することで、簡単な操作で生成AIを用いて作業を効率化できることが体感できました。まだ利用したことがない方はぜひ試していただき、データドリブンな意思決定のサポートに利用してみてください。
