QuickSight Roadshow 東京に行ってきました！

皆さん、こんにちは。
KDDI CCoE（*1）の柴田です。

今日はAWS主催のAmazon QuickSight Roadshow 東京に行ってきました！
https://poweredbyquicksight-tokyo.splashthat.com/

このイベントで学んだことを超速報レポートします！（*2）

※1：CCoE = Cloud Center of Excellence の略称。
自社内のクラウド利用推進をさまざまな形で支援・牽引する専任組織を指す。

※2：超速報のため、テキストOnlyとなります。ご了承ください。


# オープニング：Amazon QuickSight の最新アップデートを総まとめ！
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 QuickSightシニア事業開発マネージャー 伊東 大騎さんのセッションでした。

+ データ分析&ビジネス活用は必要

+ なぜデータを可視化するのか？
・データを表形式で見るだけでは気づきを得られにくい

+ ビッグデータを高速に全社員で使うことが今後求められる
・データに基づくビジネス判断ができるように

+ QuickSightのメリット
・ブラウザベースでどんな端末からもアクセスできる
・組み込みアナリティクスに強い
　・ダッシュボードだけでなく、定型レポートも自動で出せる
・SPICEというインメモリキャッシュが存在する
・企業での運用に適したユーザー・データの権限管理も可能
・大規模利用に応じた料金体系

+ **2022年だけで100以上**の機能アップデート！！
・レーダーチャート/サンキー図/テキストボックス/外部Webコンテンツ組み込み
・ディメンションに応じて細かい制御が可能に？（スモールマルチプル）
・フィールドの配色を統一できる
・SPICEの増分更新ができるようになっている
・データセットのバージョニングができる
・QuickSight　Qで予測とWhy質問に対応
・SageMaker Canvasとの連携でノーコード予測分析を実現
・組み込み用JavaScript SDK2.0が出ている
・匿名アクセス組み込みでの行レベルセキュリティ
・APIでアセットのインポート・エクスポートができる
・管理者向けアセット管理コンソールがある
・CloudWatchでダッシュボード表示速度などがモニタリングできる

＜コメント＞
アップデート情報多数で追いつけなかったので、別途時間取って消化します！
そのくらい力を入れてアップデートされている&される予定があるということで、
ワクワクするセッションでした。

# キーノート：今後の QuickSight の拡張予定
NDAベースということでレポート断念します、、残念、、、

# NTTドコモのネットワーク事業における社内QuickSightコミュニティの取り組み事例
株式会社NTTドコモ 無線アクセスデザイン部 エリア品質企画担当 中山 広実さんのセッションでした。

+ ネットワーク事業のデータ分析にQuickSightを使っている
・分析者ごとに、単位や規模がさまざま（基地局単位、エリア単位、など）
・DX化促進（Excelからの脱却）、ダッシュボードで事例/ノウハウ共有、気軽に分析できる環境の提供

+ 他社BIツールと比較して・・・
・安い、フルマネージド、社内AWSシステムとの連携性がよかったことが導入の決め手
+ 定型化できない分析も多い、新しい分析手法を見つけてもらうためにも気軽に使える環境を準備した
+ QuickSight社内コミュニティを立ち上げている！
・利活用を促進したい、社内認知を広めていきたい
・事例を共有し合える、相談し合える場を作りたい
+ ユーザが自主的に相談に応えたり勉強会を開いたりするような、コミュニティの自走が目標
+ 勉強会を月1回開催している
・運営がQuickSightを使って、ユーザレベルに応じた話ができるようにしている
+ ダッシュボード作成イベントも開催している
・使ってもらうきっかけ作りが重要！
+ コミュニティの取り組みからの学び
・コミュニケーションの場作りが重要
・いいものができればユーザ自身から発信したくなる
・第一歩を踏み出すきっかけを与えることが大切

＜コメント＞
事業でのデータ分析をきっかけに、QuickSightを広める活動まで取り組まれているのは素晴らしいと思いました！
利他的な活動はモチベーションのあるメンバーの動きあってこそなので、非常に価値が高いと思います。

データ分析というテーマはユーザが多岐にわたるので、コミュニティとの相性もよいと感じ、大変参考になるセッションでした。

# 〜スタートアップ事例から学ぶ〜 ビジネスをのばす QuickSight の賢い使い方
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 スタートアップソリューションアーキテクト 岸田 晃季さんのセッションでした。

+ スタートアップでは、最低限のコストで手軽にKPIを評価できる仕組みが必要
+ 中期になると、フィードバックサイクルを安定化させる必要が出てくる

+ QuickSightなら各フェーズに柔軟に対応可能！
・初期：分析基盤はなくても手軽に評価できる/エンジニアのリソースも最小限にできる
・中期：データ分析の専任者向けの柔軟なデータ分析基盤にできる/さまざまなデータソースを分析に活用できる
・後期：BtoBビジネスで規模が大きいクライアントへの対応が可能

+ 初期
・分析基盤がない状態から気軽にBIツールを導入、社内のプロダクト評価プロセスを活発に
・SPICEを使えば既存データベースへの影響も抑えることが可能

+ 中期
・データエンジニアが分析するための基盤を導入、Salesforceなどの営業データを組み合わせ、レポート化
・67%のコスト削減をしながら、レポート数を150%に増加させた

+ 後期
・BtoB向けサービス向けに大規模データを取り扱うため、アクセス制御機能を利用
　・大規模にも耐えうる認証基盤との連携や、細かいアクセス制御が求められる状況だった
・他社比較で80%のコストを削減しながら実現

+ スタートアップに限らず、ビジネスを伸長させるにはデータドリブンでのプロダクト分析が重要
・QuickSightであれば、コスト面やアクセス制御面のメリットを享受しながら分析ができる！

＜コメント＞
データドリブンなビジネス判断をしていくために、どんなフェーズでもQuickSightが役立つことを改めて認識しました。
大小問わずカバーできるのはQuickSightのいいところですね！

# QuickSightのコスト、管理していますか？新機能を用いたコスト管理のコツ
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 溝渕 匡さんのセッションでした。

+ QuickSightのコストについて、CURでできるようになったことが増えた！
・ユーザーレベルでのコスト情報の取得
・作成者と管理者に係る管理コストの把握
・閲覧者コストのユーザー/セッション別の把握
・匿名セッションのコストの把握
　・埋め込みダッシュボードのコスト効率の把握に活用可能
・ダッシュボード単位のアラートやページネイテッドレポートコスト把握

＜コメント＞
QuickSightそのもののコスト管理は優先度低くなりがちなので、
いずれQuickSight利用がスケールした際に参考にしたいと思います。

# QuickSightのユーザーコミュニティ活動のご紹介
ディップ株式会社 DX事業本部 プロダクト開発部データストラテジー課 課長 豊田 晋也さんのセッションでした。

+ JAWS Big-data支部の分科会としてQuickSightのユーザコミュニティが存在する！

＜コメント＞
弊社 @minorun365 @s3kzk が登壇したイベントがこのコミュニティ起点であるとようやくつながりました！
運営の方ともご挨拶できたので、これから注目&貢献していきます！！

# Dive Deep パート1：QuickSightにおけるアセット管理
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 QuickSightソリューションアーキテクト 坂下 和香奈さんのセッションでした。

+ QuickSightのアセットを、Assets as CodeとしてJSONやYAMLで表現できるようになった
+ Templete機能では分析とダッシュボードのレイアウトのスナップショットを作成し、QuickSightに保存できる
・ダッシュボードを移行するには、QuickSightのアセットをそれぞれAPIを使って移行する
・ただし、QuickSightの外（Codeシリーズなど）との連携はできない
+ Assets as Codeでは、分析とダッシュボードの外部定義をコード化してコードとして管理可能に
+ Assets as Bundleという機能も出ている
・分析やダッシュボードだけでなく、データセットやデータソースも合わせて定義ファイルとしてZip化可能
・そのZipファイルをインポートしてダッシュボードを移行可能

# Dive Deep パート2：フォルダと API を活用したシングルアカウントでの複数環境運用
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 シニアソリューションアーキテクト 宮﨑 太郎さんのセッションでした。

+ QuickSightにおける環境分離
・アカウント分離：複数のQuickSightをそれぞれアカウントを分ける
・名前空間分離：名前空間機能を使用して分離
・フォルダ分離：QuickSightの共有フォルダ機能を使用して分離
　・ユーザをグループで区分し、グループごとにフォルダを割り当てる
　・共有フォルダに配置するアセットを変えることで分離を図る
　　・リソースを分離するか、リソースは共通でCLI/APIを使って細やかに分離を図るかは要件に応じて

# Dive Deepパート3：データセットパラメータでクエリーを最適化し、CloudWatchで測定
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 QuickSightソリューションアーキテクト 坂下 和香奈さんのセッションでした。

+ カスタムSQLでクエリするときに、データセットパラメータを使うとクエリのパフォーマンス向上などが見込める
・ダッシュボード上にトップXXを出すなど、動的に数を変化させたい場合などに有効

＜コメント＞
Dive Deepセッションは内容が濃くその場では噛み砕ききれなかったので、
紹介いただいたハンズオンをやりながら理解向上に努めたいと思います！

# Amazon QuickSightを活用した大学IRダッシュボードサービス「IRQuA」サービス立ち上げ事例
ヴェルク株式会社 取締役 / アーキテクト 津久井 浩太郎さんのセッションでした。

+ 大学IR（Institutional Research）のためのダッシュボードプロダクト「IRQuA」にQuickSightを活用
+ 大学に関するデータは、規模は大きくない、前処理が大変のため、ワンオフ型では費用対効果が合わない
+ QuickSightでクイックに可視化、反響もいただいている
+ 今後はSageMakerやBedrockを使ったエンハンスができればと考えている

＜コメント＞
情報が可視化されること自体に価値のあるユースケースには、
コストやスピード面でメリットが大きいQuickSightがピッタリだと改めて感じました。

# SaaS で QuickSight を活用するためのポイント 〜設計から運用まで〜
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 高橋 佑里子さんのセッションでした。

+ BIツールの組み込みは、SaaSの価値を高める方法の一つ
・ユーザーがデータを活用できる → ユーザーの定着につながる

+ SaaSにおいてはテナント分離が必要不可欠
・閲覧者ごとに権限制御をする方法
 ・QuickSight上でReaderをそれぞれ作成
 ・匿名アクセスと行レベルセキュリティで実現
　・QuickSight上でのユーザー管理が不要

+ ネームスペースによる環境分離
・ユーザーとグループを隔離するため、ネームスペースごとにアクセスを制御できる

+ Asset as Codeを活用すると、外部レポジトリを用いたバージョン管理、DevOpsが可能になる

＜コメント＞
データドリブンなビジネス判断を行う必要があるという状況にマッチさせる形で、
SaaSに組み込める機能がQuickSightに用意されていることがいいなと思いました。
気軽にBIツールとして組み込んでいく、という発想&技術を身につけていきたいです。

# 生命保険会社の営業部門における予測分析のビジネス活用と得られた学び
アクサ生命保険株式会社 営業戦略本部営業デジタル部パフォーマンスレポーティンググループ 寄主 奈美 さんのセッションでした。

+ パフォーマンスレポーティンググループにて、全社のデータドリブン文化の構築と定着化のため、BIツールなどを活用したレポートの開発と配信を行っている
・予測分析とレポート利用者数の拡大に課題（伸び代）があると感じている
　・Amazon Forecastを使って機械学習を取り入れることにした
　・レポートは社内で使っているグループウェアにフレームインしてシームレスにアクセスできるようにした

+ ユーザーの「もっと見たい！」「知りたい！」を叶え、データドリブン文化の定着をより強力に推進していく予定
+ ビジネス部門で試行してみるよさがたくさんある！

＜コメント＞
BI/データ分析領域はどの企業や職種で触れる可能性があるので、
ビジネス判断に役立てるという意味でビジネス部門の方が直に使われているのは素晴らしいと思いました。

# QuickSight のポテンシャルを引き上げる SageMaker Canvas 連携で実現するノーコード予測分析
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 中島 佑樹さん、
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アナリティクススペシャリストソリューションアーキテクト 佐藤 祥多さんのセッションでした。

+ 予測がビジネス競争をもたらす
・予知保全/需要予測/不正検知/信用リスク判断etc

+ しかしデータサイエンスのリソースは限られている
・SageMaker CanvasとQuickSightで、予測から分析まで一気通貫にできる力をビジネスアナリストに与える！

+ SageMaker Canvasであれば、ノーコードで機械学習モデルを作成/予測可能

# キーノート：BI における生成 AI
AWS, ASEAN AI/ML Specialist, Dr. Chomchana Trevaiのセッションでした。

+ 生成系AIの登場によって・・・
・学習データを準備しなくても推論結果が得られるようになった
・自然なテキスト入力で翻訳や要約などのタスク結果が得られるようになった
・生成結果について厳格な確認が求められるようになった

+ 生成系AIのユースケース
・顧客体験向上
・社員生産性向上
・事業運営改善
・創造性

+ Why AWS?
・短期的なお試しから、長期的な利用まで幅広くサポートできる/したい

+ AWSは生成系AIに合わせたインフラストラクチャを開発してサービスとして提供している
+ AWSのミッション：すべてのお客さまに機械学習を

# クロージング：Generative BI
+ QuickSightでは2020年から生成系AIを取り入れる開発が行われている
・自然言語でリクエストすると、それに合ったダッシュボードがストーリー（レポート）形式で表示されるような機能など

+ セキュリティはどうなっているか？
・ Bedrockの学習に使うデータ、QuickSightで持つ利用者側のデータは分けて管理することになる

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セッションレポートは以上です。

盛りだくさんで吸収し損ねた&消化しきれなかった点も多かったので振り返りたいです。。
が、このようにインプットを浴び続ける日があるとモチベーション上がるなと改めて思いました。

KDDI CCoEでもQuickSightを使った取り組みを始めているところですので、
今日のイベントをきっかけにさらなる価値向上&社外発信に努めていきます！