Amazon Quick 活用ガイド【第3回】実際に作ってみた！ChatAgentsで売上分析エージェントを構築する

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こんにちは、この記事をご覧いただきありがとうございます。
株式会社アイディーエス　営業の近藤です。

第1回では概要と従来BIとの違い、
第2回では7つの機能と多くの企業が抱える3つの課題解決をお届けしました。

「で、実際どうやって使うの？」という声にお応えして、
今回はいよいよ実際の画面を使ったデモンストレーションです。
アイスクリームショップの売上分析を題材に、Chat Agentsをゼロから作る手順をご紹介します。
専門知識もプログラミングも一切不要。ぜひ自社の業務に置き換えながら読んでみてください！

この記事でわかること

Amazon Quickのホーム画面の構成と各タブの役割
Chat Agentsの作成手順（ステップバイステップ）
業務特化エージェントを作るためのプロンプト設計のコツ
Knowledgeソース・ウェルカムメッセージ・推奨プロンプトの設定方法

Amazon Quickのホーム画面を見てみよう

まずはホーム画面から確認していきましょう。
QuickSightを使ったことがある方なら、見覚えのある画面かもしれません。

画面左側には各種機能にアクセスするためのタブが並んでいます。
タブが見当たらない場合は「探索」をクリックしてみてください。

第2回でご紹介した7つの機能はもちろん、インテグレーションのセクションからは
様々なデータソースやアクションコネクタとの連携状況を確認できます。

💡 Salesforce・Microsoft 365・S3などの主要サービスとの連携がここから一元管理できます。
既存の環境をそのまま活かせるのがAmazon Quickの強みのひとつです。

今回のユースケース：アイスクリームショップの売上分析

さっそく本題へ。今回のデモのシナリオはこちらです。

項目	内容
業種	小売業（アイスクリームショップ）
目的	売上データの分析・新たなインサイトの抽出
現状	QuickSightでダッシュボードを作成中だが、まだ作成途中
課題	BIの専門家ではないため、自然言語でAIと会話しながら洞察を得たい

まさに「データはあるけど使いこなせていない」という状況です。
Chat Agentsを使えば、専門知識ゼロでも会話形式でデータからインサイトを得られます。
その仕組みを実際に作りながらご覧いただきます。

Chat Agentsを実際に作ってみよう

STEP 1エージェント作成画面を開く

左タブから Chat Agents を選択し、新規エージェントの作成ボタンをクリックします。

STEP 2プロンプトを入力する

エージェントに「どんな専門家として振る舞うか」を指示する部分です。
ここの設定がエージェントの回答品質を大きく左右する最重要ポイントです。

アイスクリームショップの売上分析を専門とするエリートアナリストです。
売上データから重要なインサイトを抽出し、経営判断をサポートしてください。
特に、商品別・顧客セグメント別の分析に注力し、データに基づいた具体的な改善提案までできると良いです。

例えば、以下の内容を中心に、自然言語で新たなインサイトを得たいと考えています。
・売上トレンド分析
・商品パフォーマンス評価
・顧客行動分析
・利益率改善提案
・マーケティング施策の提案

また、回答は簡潔で分かりやすい説明を意識し、数値データを根拠として提示してください。
具体的なアクションプランや必要に応じてグラフや表形式で可視化してくれると助かります。
ペルソナも日本語で作成してください。

📌 POINT：最後に「ペルソナも日本語で作成してください」と明示することで、
日本語での回答品質が格段に上がります。ビジネスユーザーへの展開を想定する場合は
必ず入れておきましょう。

STEP 3Knowledgeソースを追加する

エージェントが参照するデータを紐づけます。
今回は、既に作成済みのSpaceを選択しました。

🔖 Spaceとは？（第2回おさらい）
チーム単位でダッシュボードやナレッジを安全に共有・管理できる機能です。
今回選択したSpaceには、QuickSightで作成したアイスクリームショップの売上分析ダッシュボードが紐づいています。
既存のアセットをそのまま活かせる点が大きな強みです。