記事で作るもの

以下のようなビジュアルボードを対話形式で簡易に作成できるQuickの機能の紹介となります。

内容に先駆けて補足

Quickの各種最新機能は現在、バージニアリージョンのみ作成が可能

2026/03/12現在では、Amazon Quickの最新機能群であるindex機能やFlows機能の提供が行われていないため、
最もサービス提供が早いバージニア北部を選びます

対応していないリージョンを選択していた場合は以下のようなエラーが表示されますのでご注意ください

スペース作成しようとした時のエラー画面

デモ内容について

今回のデモでは
顧客名、セグメント（Enterprise/SMB等）、製品カテゴリ、売上、利益のデータが入っているデータに対して
売上推移のグラフを生成AIに指示して作成するデモをご説明します

使用するデータ

以下のデータを用います。
SaaSのサンプルデータとなり、以下リンクからダウンロードも可能です
パッとどんなデータかだけ流し読んでいただくだけで十分です

https://raw.githubusercontent.com/aws-samples/saas-silo-quicksight-assets-cicd-solution/main/Sample%20Data/Saas-Sales.csv

SaaS-Sales.csv

Order ID Order Date Country City 〜 Product Sales Quantity Profit
EMEA-2020-152156 11/9/2020 Ireland Dublin Marketing Suite 261.96 2 41.9136
EMEA-2020-152156 11/9/2020 Ireland Dublin FinanceHub 731.94 3 219.582
AMER-2020-138688 6/13/2020 United States New York City FinanceHub 14.62 2 6.8714
EMEA-2019-108966 10/11/2019 Germany Stuttgart ContactMatcher 957.5775 5 -383.031
EMEA-2019-108966 10/11/2019 Germany Stuttgart Marketing Suite – Gold 22.368 2 2.5164
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City SaaS Connector Pack 48.86 7 14.1694
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City ChatBot Plugin 7.28 4 1.9656
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City Site Analytics 907.152 6 90.7152
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City ContactMatcher 18.504 3 5.7825
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City OneView 114.9 5 34.47
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City ContactMatcher 1706.184 9 85.3092
AMER-2018-115812 6/9/2018 United States New York City Site Analytics 911.424 4 68.3568
EMEA-2021-114412 4/16/2021 Sweden Stockholm Support 15.552 3 5.4432
AMER-2020-161389 12/6/2020 Canada Toronto ContactMatcher 407.976 3 132.5922
APJ-2019-118983 11/22/2019 Japan Saitama OneView 68.81 5 -123.858
APJ-2019-118983 11/22/2019 Japan Saitama ContactMatcher 2.544 3 -3.816
EMEA-2018-105893 11/11/2018 Italy Naples Marketing Suite – Gold 665.88 6 13.3176
EMEA-2018-167164 5/13/2018 Turkey Ankara Marketing Suite – Gold 55.5 2 9.99
AMER-2018-143336 8/27/2018 United States Los Angeles ChatBot Plugin 8.56 2 2.482

ビジュアル作成手順

それではビジュアル作成手順を解説していきます。

まず左のバーから「分析」を選択し、「分析の作成」を行います。

これがダッシュボードの元となります。

この後、ファイルのアップロードで上記で説明したcsvをアップロードします

この後、「次へ」を選択

視覚化するを選択します

そうするとビジュアル化の準備が整います

ここで右上の「質疑応答を管理」から

ビジュアル構築と質疑応答にリンクされたトピックを使用 > トピックを作成
を行います。

このトピックがあることで生成AIがビジュアル作成してくれるようになります

今回はcsvと同名のSaaS-Salesなどで問題ないと思います

そうすると左下のナビゲーションで作成中になるので、少々待ちます

完了したらトピックを編集をクリックします

データのタブを開くと、AIが扱えるデータ項目が表示されますので、

ここで全てのトグルをオンにして

一括アクションでトピックに含めてしまいましょう
こうすることで、AIが該当のデータ列を活用対象とします。

その後、分析に戻って「チャットを開く」をクリックします

そうするとこのように、提供したデータを用いてインタラクティブにダッシュボードの構築が可能となります

以上がQuickで追加された対話でのBIビジュアライズ機能となります。
BIツールを自然言語で便利に拡張してみてください。
またよければQuick Flowsについても関連した調査記事を執筆しているので、そちらも興味があればご確認ください。
（自分の著者ページにリンクがあると思います）