みなさん、こんにちは。
お久しぶりです。QuickSight担当のhiroです。
今日はAmazon QuickSight Qについてのアップデート情報をお届けします。
Amazon QuickSightについて、簡単にまとめています。過去記事はこちら。
今月のアップデートで、QuickSight の作成者は、ユーザーアクティビティのさらに詳しい分析が可能になりました。
Amazon QuickSight Qとは
Amazon QuickSight Q は QuickSight の Enterprise Edition 用の自然言語理解 (NLU) を使って質問の意図が理解できます。機械学習を活用することで、既存のデータがよりアクセスしやすくなり、より価値が高まります。
従来の自然言語クエリベースの BI ツールとは異なり、Q は機械学習を使用してデータ間の関係を自動的に理解し、インデックスを構築する仕組でできています。すべてのデータについて質問し、数秒でインサイトを取得できます。
Q を個人的なビジネスインテリジェンスエンジニアまたはデータアナリストと捉えていただけるとイメージにあっているかと思います。24時間いつでも呼び出しに答えてくれます。「ねぇ、グーグ〇」って感じで呼びかけるのと同じ感覚です（笑）迅速で有意義な結果を返してくれます。
もし、Q が間違った答えになった場合は、Q にフィードバックを提供して回答を訂正できます。
過去記事で紹介させていただだきました。詳細はこちらからご確認くださいませ。
今回のアップデート
QがGAになったのは、2021年9月なので1年を経たずして、QuickSightの作成者はサブスクリプションなしで、 [Q Topics] からQを1か月無料トライアルで試してみることができるようになりました。
※前提としてEnterprise Edition でのみ QuickSight Q は利用可能です。さらに注意点として、QuickSight Q が利用可能なリージョンでのみ試すことが出来ます。
ここから、更なる今回のアップデートです。2022年9月のアップデートでは、トピックのユーザーアクティビティに新機能が追加されました。具体的にみていきましょう。トピックのユーザーアクティビティの新機能とは？どういったところでしょうか。
・a. 回答を生成する際に「ユーザーの曖昧さ回避」が必要となる質問を特定する
・b. 回答済みか、またはユーザーの曖昧さ回避が必要かに基づいて質問を絞り込む
・c. 質問を送信したユーザーに基づき質問を絞り込む
上記が今までと比べるとより簡単にできるようになっています。
さらに、作成者は、質問の一覧から未回答の質問、ユーザーの曖昧さ回避が必要となる質問の中から、QuickSight Qに質問を送信したユーザー別に絞り込むことができるようになります。
賢いQが答えられなかった質問が分かるし、どのユーザからの質問がわかるので、直接サポートを行うことや、そもそもの質問を分析していくこともできますし、もしかするとダッシュボードの改善を試してみることもできるでしょう。
Q Topicsから試してみる。
(1)作成者権限でログインすれば、左側のナビゲーションで [Topics] をクリックして、Q のアップデート機能を試してみます。今回はSampleとして提供されているTopicのうち「Financial Services Card Payments」を利用しました。
(2)まず、未回答となる質問を試してみました。
「please show me the customer satisfaction」にしました。
未回答（Unanswerable）の場合は、以下のように表示されます。なかなか未回答にならず40回も質問を投げてしまいました・・。
(3)次に曖昧となる質問を試してみました。
「merchants with medium score transactions last month」
曖昧さ回避（Disambiguation）の場合は、以下のように表示されます。
(4)今回のメイン機能である「Q が回答しなかった質問、曖昧さ回避」の質問を確認するには、該当Topicの「Financial Services Card Payments」を選び、
「User Activity」タブをクリックします。未回答（Unanswerable）、曖昧さ回避（Disambiguation）の質問も含めて、今までの質問がリストになって表示されています。
(5)曖昧さ回避（Disambiguation）のタブをクリックすると、質問に用いられた語句が強調して表示されます。
(6)曖昧さ回避（Disambiguation）質問を展開すると、曖昧さ回避質問の語句の詳細、およびその語句が関連付けられているフィールドが表示されます。
(7)「User Activity」タブからは、質問の一覧を、未回答の質問またはユーザーの曖昧さ回避が必要となる質問のみに、質問を送信したユーザー別で絞り込むこともできます。該当の質問を分析して改善をしていくことも可能です。
QuickSight Qにフィードバックをしてみる
(1)本アップデートとは少し離れるのですが、Qからの回答に対してフィードバックを行うこともできます。「Report Issue」をクリックします。
(2)フィードバックコメントは、質問に対する答えとして表示されたビジュアルとともに、トピックの所有者に送信されます。まずカテゴリとして、以下から選ぶことができます。
・曖昧さ回避では、私が望むオプションは提供されなかった
・質問が誤解された
・データは正しくフィルタリングされなかった
・関係ない回答がされた
・質問は正しく解釈されたが、回答が間違っていた
・間違ったディメンションが表示された
・グラフのタイプが間違っていた
・周期が間違っていた (毎日、毎週など)
(3)プルダウンから該当のカテゴリを選び、記入欄にフィードバックを記入できたら、「Send」をクリックします。送付後は「Thank you for your feedback」メッセージが表示されます。
まとめ
Amazon QuickSight QでQの未回答や曖昧さ回避の質問を確認して、より高度な分析が提供できるよう新機能をご紹介しました。
SunnyCloudは スケーラブルでサーバーレス、組み込み可能なML（機械学習）ベースのBI（データ分析）サービスであるAmazon QuickSightに関して、日本国内初となるAWSサービスデリバリープログラム（以下：SDP）認定を受けております。
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