【AWS】Amazon Quick on Desktop を使ってデータ分析からレポート作成まで一気通貫でやってみた！

こんにちは！ネットワールドSEの殿貝です。

今回はAWSが提供する「Amazon Quick」のデスクトップアプリケーションがプレビュー版で提供開始されたので触ってみました。

ローカルのCSVファイルを読み込ませて、データ分析 → 可視化 → 施策提案 → PowerPointレポート作成まで、チャットだけで一気通貫でやってみます！

Amazon Quick って何？

Amazon Quick は、AWSが提供する仕事用AIアシスタントです。

仕事で使うツールが Slack、Outlook、CRM、データベース、ドキュメントなど色々なところに散らばっていますよね。Quick はそれらを1か所にまとめて、質問に答えたり、スケジュール設定、成果物の作成、ダッシュボード作成など代わりにアクションを実行してくれます。

主な特徴は以下の通りです。

Amazon Quick はブラウザで利用できましたが、今回使うのはデスクトップ版です。

デスクトップ版の最大のポイントは、ローカルファイル（CSV、Excel、PDF、Word等）に直接アクセスできること。アップロード不要で、会話の中からドキュメントやプレゼン資料などの成果物も作成できます。

では早速、ローカルファイルを使った分析を試してみましょう。

以下の3つのCSVファイルを用意しました。

これらを使って、経営層向けのデータ分析レポートを作成してみます。

まずは Amazon Quick on Desktop に分析対象のフォルダを指定します。設定画面からローカルフォルダを追加するだけで、そのフォルダ内のファイルにアクセスできるようになります。

「分析したい」「全データを横断的に分析」と伝えるだけで、3つのCSVを自動的に読み込み、以下の分析を実施してくれました。

自分でコードを書く必要は一切なし。裏でPython（pandas）を実行して分析結果をまとめてくれます。

「顧客セグメント分析」とリクエストすると、購買データをもとに顧客を自動でグループ分け（K-Meansクラスタリング）してくれました。

上記の画像の通り、顧客を5つのセグメントに分類されています：

クラスター	特徴	人数	離脱リスク
ファッション愛好家	高頻度・アクティブ	37名	低(22%)
書籍マニア	書籍に集中投資	22名	中(34%)
食品重視（休眠傾向）	143日離脱中	26名	高(66%)
ヘビーユーザー（万能型）	全カテゴリ高頻度	35名	中(31%)
日用品中心（低単価）	日用品メイン	28名	中高(48%)

顧客の分布マップや将来売上の予測（LTV）、「このお客さん離れそう度」のスコアまで算出してくれます。

分析結果をもとに、Highchartsを使ったインタラクティブなダッシュボードをその場で生成してくれました。

「施策効果予測」と伝えると、各セグメント向けのマーケティング施策のROIシミュレーションを実施してくれました。