【AWS re:Invent2024】Amazon Q in QuickSight Scenariosをハンズオンしてみた！

# 1.はじめに
初めまして。今回、AWS re:Invent2024に初参加してきました、某ベンダー勤務3年目のインフラエンジニアです。
初めてのアメリカかつAWS re:Inventでとても沢山の刺激や気づきを得るとともに、色々な企業の方々とも交流でき濃密な一週間を過ごすことができました。参加させてくれた会社には心から感謝します。（個人手配でグランドキャニオンにも行けました！）

re:invent期間中は現地でしかできない体験をすることを優先して、「workshop」と「Gameday（AWS JAM）」を中心に参加してました。中でも特に、以下の理由から「workshop」をメインに参加しました。
* ハンズオン形式で手順も完備されており学習するには最適であること
* 自端末で参加できるのでエビデンスを取得しながら参加できること
* 聴講系のセッションの内容は後日動画でみれる+優秀な日本のエンジニアの方たちがまとめ記事を作成してくれるだろうと予測

また現在、私は業務でAWSに触れていないということもあり触ったことのないAWSサービスのworkshopを中心に参加しました。

:::note info
本記事で紹介している内容は、KeyNoteで発表された「Amazon Q in QuickSight Scenarios」です。
参加時点では米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）のみ使用可能であり、QuickSight Proユーザーを対象にプレビュー提供を開始しているとのことです。
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# 2.参加したセッション
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/10c25d80-758a-b334-7c30-fcc2b6be2abd.png)
* タイトル：
**Hands-on with Amazon Q in QuickSight: A step-by-step workshop**

* 内容（和訳）：
**このワークショップでは、QuickSightのAmazon QのジェネレーティブBI機能を探求します。 自然言語を使ってビジュアルを作成し、洗練させることを体験します。 ビジネスユーザーが自然言語を活用してデータストーリーを生成し、データから高度にカスタマイズ可能なナラティブやスライドデッキを作成する方法を学びます。 Amazon Qを使用した自然言語Q&Aにより、ユーザーがダッシュボードに表示される以上の洞察を得ることができる一方、エグゼクティブサマリーはデータの一目でわかるビューを提供し、傾向と説明を浮き彫りにします。 参加にはノートパソコンが必要です。**

本セッションは、会場の前にいるAWSの方が解説しながらみんなでハンズオンをするという内容でした。
他で参加したworkshopでは各々進めていき何か質問があればスタッフの方を呼ぶスタイルでしたが、「step-by-step workshop」と記載がる通り、講師の方が解説しながらのハンズオン形式となっているセッションでした。

👇会場の様子
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/8662ec2e-4ebf-315c-d1d7-2996e4bd9b53.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/a740514a-8d27-131b-a5bc-7ba914e53589.png)

# 3 .workshopの内容
Amazon QuickSightの機能として組み込まれているAmazon Qを使い、BIデータを生成/カスタマイズする方法を学びました。すでに元となるデータはAWS上に用意されており、そのデータをQuickSight×Qでどのように可視化できるのかを学べるハンズオンになっていました。

## 3-1.ビジュアル作成
まずは、シンプルにAmazon Qから自然言語を使ってビジュアルを作成します。通常であれば、手動でデータセットから作成するものですがその手間が省け、後からでも変更可能です。

1. 「Build visual」をクリックし、Amazon Qのウィンドウに英語で作りたいビジュアルを入力します。
![20241206_024.JPG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/be2a27ff-1824-5278-8504-76041b0eeebf.jpeg)


2. 「BUILD」ボタンをクリックするとビジュアルが生成されるので、「ADD TO ANALYSIS」でダボードに追加します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/3fb66e62-2b3e-3883-465e-0b1544a6e705.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/e2918cd6-bca0-c7e6-73eb-7fabf3161820.png)

3. このように、Amazon Q を使えば、複雑なデータの組み合わせなどを考える必要もなく自然言語で作成したいビジュアルを言語化して伝えることができれば、誰でも簡単に作成することができます。最終的には、作成したビジュアルをダッシュボードとして公開することができます。
 ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/332e258b-470d-3c62-9a90-ff919a62cf13.png)

## 3-2. Scenarios
こちらがKeyNoteで発表された新機能になります。
ビジネスユーザがデータタスクを自動化し、自然言語プロンプトを使用して複雑な質問に答えることができる新機能になります。

1. 前提
この機能はプレビューを有効にすることで使用することができます。
QuickSightのメインページで、UIの右上にあるユーザープロファイルアイコンをクリックし、「Preview manager」をクリックし、有効にして「SAVE」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/87c29326-ad08-1508-c7cc-ec9456f79c66.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/d6f327f2-c2ad-991b-3f3c-794dc1ab8b80.png)


2. 「NEW SCENARIOS」をクリック
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/c679b437-f90b-9fb4-ffa8-4ec633ef7cf2.png)

3. 「UPLOAD FILE」から使いたいデータを選びます。既存のダッシュボードをアップロードすることも出来るようです。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/e1d3b47c-caea-cdb1-4f0b-e104e0c44d0e.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/28098743-a1a8-230c-53d7-d5c7907fcd6f.png)


4. 「START ANALSIS」をクリックすると、いくつかのプロンプトの候補が表示されます。今回は試しに、「ボールドコーヒーを複数回購入したお客様は何人いますか？」という提案を選択し、「SUBMIT」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/0277f435-a045-9407-fb88-3305eae9c862.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/39933237-0428-378b-3a35-97f3e76bcfa0.png)

5. そうすると、プロンプトに基づいたビジュアルと分析結果を生成してくれます。Qとの対話形式で分析が可能となっています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/e9eca1f8-8bff-0800-0304-f4294eee3df4.png)

6. 「+」ボタンから別のシナリオを始めることもできますし、5で生成されたスレッド下の「+」ボタンから分析を続けることも可能です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3691986/9c8d452c-c691-4d72-3873-60312dc3f566.png)

# 4.さいごに
今回、そもそものQuickSightも初めて触ったのでこんなに簡単にデータ分析ができるのか！と感動しました。
Amazon Qとの組み合わせにより、さらに誰でも使えるサービスになったと感じました。

### 参考
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/scenario-analysis-capability-amazon-q-quicksight-preview/