1. はじめに
INSIGHT LABは、2024/05/21(火) - 2024/05/23(木) の3日間、グランドニッコー東京 台場で開催された「ガートナー データ＆アナリティクス サミット 2024」に出展しました。
本記事は、イベントで展示したAmazon QuickSightのデモの紹介記事となります。
2. 使用したデータ
INSIGHT LABは、Notionに社内ナレッジを蓄積しています。今回はそのデータを取得し、QuickSightで可視化してみました。使用したデータは、大きく以下の３つとなります。
- 各ページのメタデータ（タイトル、著者、作成日、URLなど）
- 各ページのテキストマイニング結果
- 所属情報（著者が所属する部署や役職など）
3. 作成した画面
今回は大きく2つの画面を作成しました。
3-1. 画面1：投稿数
所属別の投稿数や、年月別の投稿数の推移を可視化しています。
2023年12月に投稿数が一時的に大きく増加していることが見受けられます。2024年6月も同様に一時的に増加すると私は予想しています。（ヒント：評価期間）
3-2. 画面2：本文・タグ
本文に登場するワードや、タグに設定されたワードを集計しています。 当然の話ですが、INSIGHT LABがよく利用しているツールの名称が上位に表示されています。
4. 紹介した機能
展示会では、作成した画面に加え、Amazon Q in QuickSight の機能をいくつか取り上げてご紹介しました。本記事でもピックアップしてご紹介します。
＜Amazon Q in Quicksight とは＞
Amazon Q in QuickSight は、生成 BI 機能を使用してビジネスの生産性を高め、意思決定を加速します。Amazon Q の新しいダッシュボード作成機能により、ビジネスアナリストは自然言語によるプロンプトを使用して、意味のあるインサイトを数秒で構築、発見、共有できます。Amazon Q では、エグゼクティブサマリー、データに関する、コンテキストを踏まえた新しい質疑応答エクスペリエンス、インサイトに基づく意思決定に役立つカスタマイズ可能かつインタラクティブなデータストーリーにより、ビジネスユーザーはより容易にデータを理解できます。
4-1. ビジュアル作成のサポート
Amazon Q in QuickSight の機能を利用することで、自然言語の入力のみでビジュアル（チャート）を生成・編集することが可能になります。もちろん、生成されたビジュアルはユーザーが手動で編集できます。
キャプチャでは、項目名が英語のためビジュアルの生成文を便宜上英語で入力していますが、日本語で入力しても翻訳して生成してくれます。
ビジュアルの編集もキャプチャのように日本語で入力することができます。ただし、決まった形で入力しないとすぐにエラーが発生してしまい、不自由なく編集できるようになるのはまだ時間がかかりそうです。
4-2. Executive Summary
「Executive Summary」という機能を使用すると、複数のビジュアルで構成されたシートのサマリが生成できます。（出力はシートごと）
出力は英語のみとなっており、生成されたサマリの精度も含めて実用的かどうかは少し疑問が残りますが、大量のビジュアルを含んだシートのサマリが数秒で得られるのは画期的ですね。
4-3. Data Story
どういった説明がほしいかを入力し、使用したいビジュアルを選択することで、その内容に沿った「ストーリー」という複数ページで構成される文章入りのコンテンツを生成してくれます。
便宜上プロンプトを英語で入力していますが、日本語での入力も可能です。こちらは Executive Summaryとは異なり、プロンプトで指定することで日本語での出力も可能です。
5. まとめ
今回は、2024/05/21(火) - 2024/05/23(木) の3日間、グランドニッコー東京 台場で開催された「ガートナー データ＆アナリティクス サミット 2024」に出展した際の、Amazon QuickSightのデモ内容についてご説明しました。
Qlik Sense, Tableau, Power BI, Looker, ThoughtSpot, Sisense…といったツールたちを広く浅く触ったことがありますが、どのツールも生成AIまわりの機能は発展を続けていますね。
QuickSightは今回の出展で初めて本格的に触ったのですが、UIがシンプルで分かりやすく、かつ生成AIまわりの機能は他ツールに比べて秀でている印象を受けました。今後も継続してウォッチしていきたいと思います。
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