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

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！

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。

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。

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。

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。

STEP 4ウェルカムメッセージ・推奨プロンプトを設定する

エージェントを初めて使うユーザー向けに、案内文と「最初に聞くべき質問例」を設定します。
ここを丁寧に設定しておくと、「何を聞けばいいか分からない」という迷いをなくせます。

STEP 5完成！

以上でアイスクリームショップの売上分析専門エージェントが完成しました！
プログラミング不要、専門知識不要。設定はたったこれだけです。

数分で業務特化エージェントが作れてしまうのがChat Agentsの最大の魅力です。
次回は、この完成したエージェントに実際に質問して、
どんな回答・グラフが返ってくるかをご紹介します。

まとめ：Chat Agentsで始めるデータ活用の第一歩

本記事では、Amazon Quickのホーム画面の確認から、Chat Agentsの作成手順まで、
実際の画面を見ながらご紹介しました。
Amazon Quickは、自然言語でAIと会話するだけでデータからインサイトを引き出せる
まったく新しいデータ活用のかたちです。

次のステップ

• 実際にChat Agentsで質問してみる（次回記事で紹介！）
• 自社のデータやダッシュボードで同じ手順を試してみる
• セミナーで実際のデモを体験する

次回予告

次回は、Quick Flowsの機能を使って、主要な分析項目を取りまとめて
レポートを作成するワークフローを構築してみます
お楽しみに！