イベントレポート「今日から使える！Amazon Quick入門ハンズオン」

2026年6月5日

2026年、株式会社シーイーシーは、名古屋・東京・大阪の3都市で「今日から使える！Amazon Quick入門ハンズオン」を開催いたしました。

未来図編集部

イベントの中にハンズオンを含めることで、Amazon Quickの活用方法を実際に体験いただくことを目的としました。

Amazon Quickは、2025年10月に発表・提供を開始したエンタープライズ向けのAgentic AI搭載のワークスペースです。

どの会場も満員御礼となり、多くの皆様にご参加いただき、盛況のうちに全日程を終了することができました。誠にありがとうございました。

本レポートでは、当日のハンズオンの様子や、参加者の皆様からいただいたリアルな声をお届けします。

「今日から使える！Amazon Quick入門ハンズオン」名古屋開催の様子 — 名古屋開催の様子

「今日から使える！Amazon Quick入門ハンズオン」東京開催の様子 — 東京開催の様子

コラム執筆者

株式会社シーイーシー
AWSコミュニティチーム

AWSに関する技術情報を発信するテックブログをQiitaにて運営中。日々の業務の中で、AWSを使ったシステムの設計や構築、運用に取り組む中で得られた知見や「実際にやってみて分かったこと」「つまずいたポイントとその解決方法」などを、できるだけ分かりやすく共有しています。

AIについて詳しくはこちらの記事から

今回のイベントの登壇者

登壇者

株式会社シーイーシー
インテグレーションセグメント
ビジネスイノベーションサービス事業部首都圏サービス部
荒木銀之介

登壇者

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社
パートナー技術統括本部テクニカルイネーブルメント部
パートナーソリューションアーキテクト
尾﨑周也氏

イベントの流れとハイライト

当日のアジェンダ

ハンズオンイベント「今日から使える！Amazon Quick入門ハンズオン」当日のアジェンダはこちらになります。

オープニング・概要説明（株式会社シーイーシー）
はじめてのAmazon Quick（アマゾンウェブサービスジャパン合同会社）
Amazon Quickのハンズオン体験会（株式会社シーイーシー）
1. Chat agents – 朝の30分で情報収集完了
1-1. MCP – 自分専用の AI Agent を作ろう
2. Research – 1時間で本格分析レポート完成
3. Spaces – 組織の知識を資産化
4. Flows – データ探索業務の自動化
まとめ
クロージング（株式会社シーイーシー）

はじめてのAmazon Quick

まずはアマゾンウェブサービスジャパン合同会社の尾崎周也氏（パートナーセールスソリューションアーキテクト）にご登壇いただき、以下のような点をお話いただきました。

データ利活用とAI
AI 活用を成功させるためのデータ基盤
Amazon Quick を活用した業務課題解決

ハンズオン前にAmazon Quickの特徴を掴んでいただき、どのようなシーンで業務課題解決ができるか学んでいただきました。

Amazon Quickのハンズオン体験会

次に弊社の荒木が講師として、ハンズオンを行いました。

今回のハンズオンでは、workshop studioを活用し、各機能どでのようなことができるか学びながら、Amazon Quickを実際に触って、日々の仕事にAgenttic AIをどのように取り入れるかを体験していただきました。

構成は以下の4部で進行しました。

Chat agents – 朝の30分で情報収集完了
MCP – 自分専用の AI Agent を作ろう
Research – 1時間で本格分析レポート完成
Spaces – 組織の知識を資産化
Flows – データ探索業務の自動化

【1．Chat agents – 朝の30分で情報収集完了】

最初のセクションでは、Amazon Quickの基本となるChat agents機能を体験していただきました。

未来図編集部

ここで最初にぶつかるのが、AIが最新の情報を持っていないという問題です

Amazon Quickのような新しいサービスについて質問しても、
学習データに含まれていないため正確な回答が得られません。
そこで登場するのがMCP（Model Context Protocol）連携です。

【1.1 MCP – 自分専用の AI Agent を作ろう】

MCPを使うことで、外部のナレッジベースをAIエージェントに接続できます。
ハンズオンでは、統合ページからMCPサーバーエンドポイント（knowledge-mcp.global.api.aws）を設定し、
AWS Knowledge Baseと連携する手順を実施していただきました。

未来図編集部

AWS Knowledge Base を利用することで、AWSの最新情報のドキュメントにアクセスすることができるようになります。

さらにカスタムプロンプトを設定することで、AWS専門のエージェントを作成。
最新のAWSサービス情報にも即座にアクセスでき、正確な回答を返せるエージェントが完成すると、参加者の方々からは「独自のチャットボットをこんな簡単に作れて便利」といった声もいただきました。

設定はエンドポイントの登録とプロンプトの記述だけで完了するため、「これなら自分でもできそう」という感想も多くいただきました。

【2. Research – 1時間で本格分析レポート完成】

次に体験していただいたのは、Research機能です。

想定シナリオは「経営層から調査依頼を受けたが、通常なら数日かかる」というもの。
Research機能では、まず製品マニュアル（PDF）をアップロードし、研究目標を自然言語で設定します。

未来図編集部

今回は「Quickの製品概要と競合優位性を調査」といった形で指示を出していただきました。

10分〜30時間ほどで、分析レポートが出来上がる様子を見て、
参加者の皆様も「本格的な分析結果がでて、普段から使いたい」との声もいただきました。

【3. Spaces – 組織の知識を資産化】

「どのデータを見ればいいですか？」という質問に毎回個別対応している、という課題は多くの組織で共感できるのではないでしょうか。
実際、参加者の方々にも頷いていただける場面が多く見られました。

未来図編集部

Spaces機能はこの属人化を解消します。

ハンズオンでは、まずQuickSightで売上データのダッシュボードを作成し、それをSpaceに「Global売上」として登録していただきました。
そしてチャットエージェントとSpaceを連携させることで、質問するとAIが自動的に最適なダッシュボードを提案し、円グラフやサンキー図などの視覚化も即座に実行してくれる環境が完成。
参加者の皆様には、組織の知識やデータを「個人の頭の中」から「誰でもアクセスできる資産」に変えるという体験をしていただけたと思います。

【4. Flows – データ探索業務の自動化】

最後はFlows機能です。

各部署から「良いデータはないか」という問い合わせが頻繁に来る、
という課題に対するソリューションです。

未来図編集部

Flows機能では、業務内容を自然言語で記述するだけでワークフローを構築できます。

参加者の皆様には「AWS Open Data Registryから関連データを検索するフロー」を作成していただき、
実行モードで「最適な配送経路の予測モデルを作るためのデータ」と質問を入力。
AIが自動的に関連するデータセットを検索し、候補を提案してくれる様子を確認していただきました。

プログラミング不要で定型的なデータ探索業務を自動化できるこの機能は、参加者の方々にとっても特に実用性を感じていただけたセクションだったようです。
参加者の中には、ハンズオンの内容をさらに応用し、独自のフローを作成して試されている方もいらっしゃいました。