【第4回】Amazon Quick Flowsで業務自動化！AIワークフローを自作してみた

【UPDATE】ついにAmazon Quickが東京リージョン（ap-northeast-1）でも
ご利用いただけるようになりました！
詳しくはこちら → 【UPDATE】ついに "Amazon Quick" が東京リージョンで利用可能に！

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3回では、Chat Agentsを使って「会話形式で分析するエージェント」を
構築する手順をご紹介しました。
「でも、毎回同じ質問をチャットで打つのは面倒だな…」と
感じた方もいらっしゃるのではないでしょうか？

そこで今回は、Amazon Quickの「Flows」という機能をご紹介します。
これを使えば、専門知識がなくても、自然言語で指示するだけで業務の自動化ワークフローを構築
できます。
「一度設定すれば、あとはAIが勝手に分析してレポートを届けてくれる」
―― そんな“楽”なデータ活用の世界を覗いてみましょう！

この記事でわかること

Amazon Quick Flowsの概要とメリット
自然言語でワークフローを構築する手順
「売上分析〜改善提案」までを自動化するプロンプトの実例
自動生成されるレポートの出力イメージ

Flowsとは？

前回ご紹介したChat Agentsが「その場の問いかけに答える対話型AI」だったのに対し、
Flowsは「あらかじめ決めた手順を自動で実行するワークフロー型AI」です。

💡 Flowsのここがすごい！
・プログラミング不要：自然言語（日本語）でやりたいことを書くだけ。
・定期実行が可能：毎週月曜日の朝にレポートを自動生成、といった運用ができます。
・一貫した品質：人間が分析する際の「見落とし」を防ぎ、常に同じ基準で洞察を得られます。

「データは溜まっているけど、分析する時間が取れない」
「レポート作成が属人化している」といった課題を、Flowsが解決します。

今回のシナリオ：月次分析レポートの自動生成

「アイスクリームショップ売上分析」ダッシュボードのデータを使用し、
複数の観点で順々に分析を行い、レポート生成まで実行させます。
以下の4つのステップを、AIに一気に自動実行させてみましょう。

分析ステップ	具体的な内容
1. 売上データ概要	総売上、総粗利、平均利益率の算出、商品種別ごとの集計
2. パフォーマンス分析	売上・利益率のトップ5特定、平均以下の商品の抽出
3. 顧客セグメント分析	年齢層別の購買傾向、人気商品の特定、平均購入額の算出
4. 利益率改善提案	改善インパクトの大きい商品を特定し、具体的な施策を3つ提案

Flowsを実際に作ってみよう

STEP 1Flowsの新規作成

ホーム画面の左タブから Flows を選択ます。

「フローを作成」というボタンから新しいフローを作成できます。

STEP 2自然言語で指示（プロンプト）を入力

ここがFlowsの真骨頂です。やりたいことを日本語でそのまま入力します。
今回は以下の指示を入力しました。

「アイスクリームショップ売上分析」ダッシュボードのデータを使用して、
以下の分析を自動実行するフローを作成してください：
なお、起動するチャットエージェントは、個別カスタムしたものを選べるようにしたいです。

1. 売上データ概要の生成
   - 総売上金額、総粗利、平均利益率を算出
   - 商品種別ごとの売上・粗利を集計

2. 商品パフォーマンス分析
   - 売上トップ5商品を特定
   - 利益率トップ5商品を特定
   - 利益率が平均以下の商品を抽出

3. 顧客セグメント分析
   - 年齢層別の売上と購買傾向を分析
   - 各年齢層で最も人気のある商品種別を特定
   - 年齢層別の平均購入額を算出

4. 利益率改善提案
   - 平均以下の利益率商品を特定
   - 改善インパクトの大きい商品トップ5を抽出
   - 具体的な改善施策を3つ提案

出力形式：視覚的に分かりやすいように、必要に応じて表やグラフなどのビジュアルも活用し、
具体的なアクションプランも必ず含めてください。
対象期間：2023年1月～12月

入力が終わったら「生成」のボタンを押してみましょう。