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【re:Inent 2025】Build, govern, and share Amazon Quick Suite dashboards with Amazon SageMaker (ANT344) 参加レポート

AWS re:Invent 2025 Amazon Quick Suite Amazon QuickSight
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はじめに

エンタープライズクラウド本部の小林です。

AWS re:Invent 2025で開催されたセッション「Build, govern, and share Amazon Quick Suite dashboards with Amazon SageMaker (ANT344)」にて、Amazon Quick SuiteとSageMakerを連携し、データ活用現場でよくある悩み「データが見つからない」「野良ダッシュボードが乱立する」という課題の解決策についての講演がありました。

このセッションの全貌をレポートします。データ基盤の整備や全社的なデータ活用推進の一助になれば幸いです。

1. 導入：データ活用における「2つの断絶」

昨今の企業におけるデータ活用環境では、ツールやデータソースの爆発的な増加により、ユーザーが最適な手段を選べない「決定疲労」が起きています。セッションでは、特に分析の現場において2つの深刻な「断絶」が発生していると指摘されました。

  1. 発見から可視化への断絶
    BIアナリストがデータを探し、アクセス権を得るまでのプロセスが、データエンジニアリングのパイプラインから分断されています。「データがどこにあるか分からない」「申請フローが不明」といった状況が、インサイトを得るまでのリードタイムを長期化させています。

  2. ガバナンスの欠如による「野良ダッシュボード」の乱立
    個人のワークスペースで作成されたダッシュボードが適切に管理されず、似たようなダッシュボードが組織内に重複して存在しています。これにより、「どのダッシュボードが正（信頼できる情報源）なのか」が不明瞭になっています。

本セッションでは、これらの解決策として「Amazon SageMaker Unified Studio」と「Amazon Quick Suite」の統合ソリューションが提示されました。

2. なぜデータ活用は「疲れる」のか？

選択のパラドックスと決定疲労

バリー・シュワルツ著『選択のパラドックス』にある通り、人間は選択肢が多すぎると決定疲労を起こし、行動が阻害されます。 現在のデータ活用現場はまさにこの状態で、利用者は無数のデータソースやツールの中から「探す」ことに疲弊し、肝心の「分析・活用」にたどり着く前にエネルギーを浪費しています。

現場を阻む具体的な壁

  • 準備工程の負荷
    BIアナリストは、可視化の前段階である「データの所在確認」「権限申請」「前処理の重複」に多くの時間を奪われています。

  • 再生産されるダッシュボード
    統合的なガバナンスがないため、既存の資産（ダッシュボード）が見つけられません。結果として、ゼロから同じようなダッシュボードを作り直す非効率なサイクルが発生しています。

3. SageMaker × Quick Suite による統合ソリューション

この課題に対し、本セッションでは以下のプラットフォームを提示しました。

SageMaker Unified Studio：全データ利用者のための共通基盤

データサイエンティスト、エンジニア、そしてBIアナリストが利用する単一の統合環境です。
職種によって使用するツール（SageMaker AI, Bedrock, Redshiftなど）は異なりますが、データ探索の入り口として「SageMaker catalog」を共有。これにより、職種を超えたコラボレーションと一貫したデータアクセスが可能になります。

Amazon Quick Suite：進化したBIプラットフォーム

従来のQuickSightからリブランディングされた「Amazon Quick Suite」は、以下の要素を統合した包括的なプラットフォームとして紹介されました。

  • Quick Index: 外部ソース（SharePoint, Salesforce等）との接続
  • Quick Sight: 従来の高度なダッシュボード作成
  • Quick Research: 自然言語による調査レポート生成
  • Quick Flows: 自動化ワークフロー

これらは「Quick spaces」という概念で管理され、専任のAIエージェント（Custom chat agents）が、スペース内の全情報に基づいて分析を支援することも可能です。

統合のメリット：ダッシュボードもカタログとして管理

SageMaker catalogにおいて、データやAIモデルと同様に「ダッシュボード」も管理対象のアセットとして扱われます。
これにより、データリネージ（来歴）、品質管理、権限管理といったガバナンス機能がダッシュボードにも適用されます。アナリストはカタログ上でデータを発見し、シームレスにQuick Suiteへ遷移して可視化を行えるため、断絶が解消されます。

4. デモ解説：データ発見からダッシュボード共有まで

セッションでは、以下のシナリオで統合ワークフローの実演が行われました。

シナリオ： カスタマーサポートの履歴が顧客の解約（Churn）に影響しているかを分析する

フェーズ1：データの発見とアクセス申請

データアナリスト（Daniel）は、SageMaker Unified Studioで「support metrics」を検索し、カタログ上のテーブルを発見します。
ビジネスコンテキストを確認し、その場で「Subscribe（購読）」ボタンをクリック。データオーナー（Priya）が承認すると、バックグラウンドでAWS Lake Formationが動作し、即座に権限が付与されます。

フェーズ2：分析とデータ準備

ステータスが「Accessible」に変わると、DanielはStudio内のクエリエディタでSQLを実行。解約データとサポートデータを結合し、可視化用の中間テーブルを作成します。

フェーズ3：Quick Suiteへの連携

ここがハイライトです。画面上の「Open in Quick Suite」をクリックすると、以下の処理が自動実行されます。

  1. SageMakerプロジェクトに対応するQuick Suiteフォルダの作成
  2. IAMロール・接続情報の引き継ぎ
  3. データセットの自動生成

DanielはQuick Suiteの画面に遷移後、即座に自然言語でグラフを作成し、ダッシュボードとして公開・共有を完了させました。

5. 顧客事例：Natera社における「Data Mesh」実践

遺伝子検査のリーディングカンパニーであるNatera社は、急成長に伴うデータのサイロ化を防ぐため、SageMakerとQuick Suiteを用いた「Data Meshアーキテクチャ」を採用しています。

分散オーナーシップと統合ガバナンス

  • ドメイン駆動
    ラボ、営業、請求などの各部門がデータのオーナーシップを持ち、データを整形してプッシュする「Collectパターン」を採用しています。

  • カタログによる共有
    データ自体は各ドメインにありながら、SageMaker Catalogを通じて全社に「ゴールデンデータセット」として共有しています。データを中央にコピーすることなく、鮮度と透明性を担保する仕組みです。

具体的な成果

  • ラボ運用の最適化
    機器レベルでの稼働状況を可視化し、What-if分析を用いて将来の設備計画を策定。

  • 保険請求の自動化
    Quick Suiteで保険適用の判定データを分析し、ルールを最適化。自動判定率を約80%まで向上させたとのことです。

まとめと考察

データとダッシュボードを同一のカタログで管理することで、「発見」から「可視化」への断絶を埋めるアプローチと理解しました。個人的な考察として、今後のエンタープライズ導入では以下の2点が検証ポイントになるのではないかと感じました。

  1. コストとリソースのガバナンス
    「Open in Quick Suite」の手軽さは魅力的ですが、裏側でのSPICE容量消費やAthena/Redshiftのクエリコストへの影響をどう制御するか。ライフサイクルポリシー等のガードレール設計が重要になります。

  2. IaCとCI/CDへの統合
    GUIベースで作成されたアセットを、いかにCloudFormation/CDK等でコード管理し、本番環境へデプロイするか。開発と運用のプロセス統合であるとか、また例えばメインで利用しているリージョンで大規模障害が発生した場合の対応確立が、大規模利用の鍵となるのではないかと思います。

データの民主化と統制の両立を目指す組織にとって、SageMaker Unified Studio と Quick Suite の連携は強力な選択肢になりそうです。引き続き、検証を進めていきます。


小林 嵩生 (記事一覧)

導入～設計構築～運用まで何でもしたいなといった感じです。