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Amazon Quick（旧Amazon Quick Suite）徹底解説：AIエージェントの機能と料金

AmazonQuickとは?

Amazon Quick完全ガイド

Amazon Quick（旧Amazon Quick Suite）は、AWSが提供するAIエージェントサービスです。本記事では旧Amazon Quick Suiteから進化したAWSのAIエージェントサービス「Amazon Quick」の機能・料金・導入メリットを分かりやすく解説します。BI機能だけでなく、データ調査や業務自動化までを統合した本サービスの機能や最新の料金体系、導入のメリットを分かりやすく網羅しました。

Amazon Quickの導入を検討している方が、より的確な意思決定を行えるよう支援します。

リブランディングの概要と歴史
Amazon Quick とは
1. サービス概要と位置付け
2. AWSの他AIサービスとの違い
Amazon Quickの主な機能とユースケース
1. 5つのコア機能概要
2. 業種別・職種別活用シナリオ
Amazon Quickの特長と導入メリット
Amazon Quickの料金プランと導入の流れ
独自性・優位点サマリー
Amazon Quickに関するよくある質問（FAQ）
まとめ・今後の展望

リブランディングの概要と歴史

最初に、AWSが提供するAIエージェントサービス「Amazon Quick Suite」から「Amazon Quick」へのリブランディングについて解説します。

2025年10月9日、AWSはビジネスインテリジェンス（BI）サービスであるAmazon QuickSightが「Amazon Quick Suite」へと進化することを発表しました。従来のBI機能に加えて、Quick Research、Quick Flows、Quick AutomateなどのAIエージェント機能を統合し、データの分析・検索・自動化といった幅広い業務をAIで支援するサービスへと拡張されました。Amazon QuickSightはBI機能であるQuick Sightとして、Amazon Quickエコシステムの中核コンポーネントとなりました。

さらに、2026年2月19日以降、サービス名称は「Amazon Quick」へ変更されました（AWSのWebサイトやドキュメント上では一定期間、旧名称が混在する可能性があります）。

（補足）本記事はAWS担当者からの案内に基づき、2026年2月20日時点での名称を「Amazon Quick」として記載しています。

このリブランディングは、サービスの実体がAIエージェントとの対話を中心としたワークスペースへと進化していることを反映し、よりシンプルで分かりやすい名称へと統一することを目的としている可能性があります。

Amazon Quick とは

サービス概要と位置付け

Amazon Quick（旧称: Amazon Quick Suite）は、エンタープライズ向けのAIエージェントサービスであり、ビジネスユーザーが仕事上の質問に迅速に回答を得て、その回答を具体的なアクションに変換できるデジタルワークスペースです。従来のBIツールがデータの可視化に主眼を置いていたのに対し、Amazon Quickはデータ分析、詳細な調査、定型業務の自動化までを単一の統合環境で実現します。社内外の多様なデータソースと接続し、AIエージェントがユーザーと協働しながら、複雑なビジネス課題の解決を支援します。

AWSの他AIサービスとの違い

Amazon Quickは、調査、BI、自動化を統合したワークスペースとして設計されています。

Amazon Bedrockとの違い Amazon Quickは、Model Context Protocol（MCP）などを介してエンタープライズアプリケーションやAIエージェントと連携できるワークスペースです。Amazon Bedrockが基盤モデルの利用やエージェント構築を支えるサービスであるのに対し、Amazon Quickはそれらの技術を活用しながら、ビジネスユーザーがデータの分析、調査、自動化といった業務を直接実行できる統合環境を提供します。
Amazon Q Businessとの違い Amazon Q Businessは、社内情報に基づいて回答を生成するエンタープライズ向けAIアシスタントです。Amazon Quickでは、Amazon Q Businessアプリケーションを設定して連携することができます。これにより、Quick Index、Quick Research、Quick Flows、Quick Automateといった機能と組み合わせながら、社内データの検索や分析、業務自動化を一体的に活用できます。
データソース連携の強み Amazon Quickは、AWSの既存サービスであるAmazon RedshiftやAmazon S3などのデータソースと深く連携できる点が強みです。

Amazon Quickの独自性は、「調査・BI・自動化を一元化したAIワークスペース」という点に集約されます。

Amazon Quickの主な機能とユースケース

5つのコア機能概要

Amazon Quickは、以下の5つの主要機能を中心に構成されています。

1. Quick Index：分散データの統合・検索
- 概要企業内に散在するドキュメント、データベース、アプリケーションデータを一元化し、統一された検索可能なナレッジベースを構築します。これにより、AIが組織内のあらゆるデータを安全に参照し、利用できるようになります。
- 特長 Amazon RedshiftやAmazon S3といったAWS上のデータソースに加え、Google Drive、OneDrive、SharePoint、Outlook、Adobe Analytics、Snowflake、ServiceNow、Databricksなど、50以上の企業向けサービスと接続可能です。また、Model Context Protocol（MCP）を用いた接続により、Atlassian、Asana、Box、Canva、PagerDuty、Workato、Zapierなどのサービスとも連携できます。
- ユースケース 社内の複数アプリケーションにまたがる資料から必要な情報を瞬時に取得し、データに基づいた質問に回答したり、レポート作成のための情報収集を効率化したりできます。
2. Quick Sight：AIによるBI・データ可視化
- 概要従来のAmazon QuickSightの機能を継承し、AIによって強化されたBI機能です。複数のデータソースにまたがるデータを横断的に連携・分析し、戦略的インサイトへ変換します。
- 特長自然言語で問いかけるだけで、企業データの可視化、ダッシュボード形式での表示、チャットによるデータとの対話を通じたレポーティングが可能です。
- ユースケース 売上データを地域別、製品別に可視化したダッシュボードを迅速に作成し、経営陣と共有する。また、チャットで「先月の製品売上トップ5を教えて」と質問すると、グラフ化された回答と解説が返ってきます。
3. Quick Research：社内外データの調査・分析
- 概要 AIエージェントが企業内のデータソース、インターネット上の公開情報、信頼できるサードパーティのデータなどを活用し、市場分析のような専門性の高い調査分析を行い、引用付きの包括的なインサイトを提供します。
- 特長複雑なビジネス課題に対するレポートを短時間で自動作成します。研究目標を入力するとAIが研究計画を作成し、その計画に基づいて調査を実行します。アウトプットされたレポートは、エグゼクティブサマリーやビジネスフレンドリーなトーンで要約することも可能です。
- ユースケース 新規事業の市場分析、競合他社の動向調査、特定の技術トレンドに関する詳細レポート作成など、これまで長時間費やしていた調査タスクを効率的に実行できます。
4. Quick Flows：ワークフロー自動化
- 概要自然言語でAIに説明するだけで、日常的な定型処理を自動化するワークフローを作成し、共有できる機能です。
- 特長技術知識がない一般ユーザーでも、簡単な自然言語の指示で内部・外部の情報取得、アクション実行、帳票生成などを含むワークフローを構築できます。作成したフローはチームと共有し、入力値を与えて対話的に実行することも可能です。
- ユースケース 毎朝の売上レポート自動生成とSlackへの通知、議事録からのタスク抽出とJiraチケット作成、カスタマーサポートプロセスの一部自動化など。
5. Quick Automate：マルチエージェントによる業務自動化
- 概要ユーザーインターフェースとAPIの接続や、サードパーティを含む複数のサービスの連携など、より高度で複雑な業務プロセスを自動的に処理するマルチエージェントシステムを実現します。
- 特長自然言語によるプロンプトでの指定とビジュアルデザイナーを組み合わせ、複雑な多段階のビジネスプロセスをオーケストレーションできます。承認プロセス（Human-in-the-loop）を組み込んだり、UIエージェント（Webページをクローンしてブラウザ上で動作を視覚的に確認できる機能）を利用したりすることで、安全性と透明性を確保しながら、企業全体の業務効率化を推進します。
- ユースケース 財務チームによる毎月の請求書照合、サプライチェーンにおける在庫自動発注、複雑な顧客審査業務のルーチン調査自動化、市場の競合調査とランキングデータの自動収集・分析など。

業種別・職種別活用シナリオ

Amazon Quickは、さまざまな業種・職種において生産性向上と意思決定迅速化を支援します。

セールス
- 活用シナリオ Quick Researchを活用して顧客の業界トレンドや競合情報を迅速に調査し、Quick Indexで社内の過去の提案資料や成功事例を瞬時に検索します。Quick Flowsで顧客へのフォローアップメール作成や、Salesforceでの商談ステータス更新を自動化することで、営業担当者はより戦略的な活動に注力できます。
- 効果アカウント戦略の計画策定、顧客の課題理解、ソリューション提案の調整が向上し、営業効率と成約率の向上が期待できます。
運用管理
- 活用シナリオ Quick Sightで重要なマシンメトリクスをリアルタイムで監視する集中ダッシュボードを構築し、異常を検知した際にはQuick AutomateでServiceNowなどのシステムにインシデントチケットを自動生成します。また、カスタムチャットエージェントを作成し、社内ナレッジベースからトラブルシューティングガイダンスを瞬時に提供します。
- 効果ダウンタイムの最小化、問題の早期検出、診断・解決時間の短縮、運用コストの削減が実現できます。
ITサポート
- 活用シナリオ Quick Indexで散在する標準運用手順書、技術文書、JiraやServiceNowなどの外部アプリケーションのデータを統合し、Quick Flowsで定型的な問い合わせ対応やトラブルシューティングの手順を自動化します。AIエージェントは、既存のID、ロール、アクセス許可を理解した上で推論を適用し、ユーザーの課題を検出、診断、解決を支援します。
- 効果反復的な質問への対応時間の短縮、一貫したサービス品質の維持、解決までの迅速化により、ITサポート担当者の負担が軽減され、より複雑な課題に集中できるようになります。
ソフトウェア開発
- 活用シナリオ Quick Indexで設計文書、アーキテクチャコンポーネント選定に関する情報、コンプライアンス文書、ベストプラクティス、コーディング標準などを集約した専用のデータセット「スペース」を作成します。Quick Researchで既存のドキュメントや外部の技術情報を分析し、最適なアーキテクチャやセキュリティポリシーに関する洞察を得ます。カスタムチャットエージェントと連携させ、セキュリティ体制や潜在的リスクについて質問したり、設計上の複雑な意思決定を支援したりします。
- 効果開発者は散在するドキュメントや知識を手動で探す手間がなくなり、意思決定を大幅にスピードアップできます。チケット解決の迅速化にも貢献し、生産性向上につながります。

Amazon Quickの特長と導入メリット

SaaS/クラウド連携&豊富なコネクタ

Amazon Quickは、その強力なAI機能を支える豊富なデータ連携能力が特長です。Amazon RedshiftやAmazon S3といったAWSのサービスはもちろん、Google Drive、OneDrive、SharePoint、OutlookといったGoogleやMicrosoftのサービス、さらにAdobe Analytics、Snowflake、ServiceNow、Databricksといった50以上の企業向けSaaSと接続するコネクタを備えています。これにより、企業内のあらゆるデータソースから情報を統合し、AIエージェントによる横断的な検索・分析が可能になります。また、MCP（Model Context Protocol）を介してAtlassian、Asana、Box、Canva、PagerDuty、Workato、Zapierといったサービスとも連携でき、既存のIT環境を大きく変更することなく導入できる点が大きなメリットです。

エンタープライズグレードのセキュリティ・ガバナンス

Amazon Quickは、エンタープライズ利用に不可欠な高いセキュリティとガバナンスを提供します。きめ細かなアクセス許可と行レベルのセキュリティコントロールにより、データへのアクセスを厳密に管理できます。フェデレーションやシングルサインオン（SSO）機能にも対応し、既存のIAM Identity Centerとの統合により、全ユーザーの効率的で安全な運用を保証します。また、すべてのデータは保存時および転送時に安全に暗号化され、お客様のコンテンツがAIモデルのトレーニングに使用されることはありません。これにより、企業はAI活用のメリットを享受しつつ、データのプライバシーとコンプライアンスを維持できます。

組織全体の生産性向上・意思決定迅速化

Amazon Quickは、従来のBIツールの「データを見る」という役割を超え、「データを根拠に、すぐに判断・行動する」デジタルワークスペースを提供します。AIエージェントが情報収集、分析、ワークフロー自動化をシームレスに連携させることで、従業員は定型業務から解放され、より戦略的で価値の高い業務に集中できます。これにより、組織全体の生産性向上や意思決定の迅速化に寄与することが期待されます。公式の導入事例では、レポート作成時間の短縮、書面作成時の正確性向上、業務プロセスの自動化などの効果が紹介されています。

Amazon Quickの料金プランと導入の流れ

料金プランの3本柱

Amazon Quickの料金は、大きく分けて以下の3つの要素で構成されています（2026年2月20日時点）。予算を見積もる際は、ユーザーごとの料金だけでなく、固定費やデータの従量課金も考慮する必要があります。

1. インフラストラクチャ料金（固定費）
AWSアカウントあたり、月額一律250ドルのインフラストラクチャ料金が請求されます。これは利用ユーザー数に関わらず発生するベース料金です。
2. ユーザーサブスクリプション（月額）
利用する機能の権限に応じて「プロフェッショナルプラン」と「エンタープライズプラン」の2種類から選択します（詳細は後述）。
3. Quick Indexのデータ保存・処理料金（従量課金）
アカウントごとに50MB（約5,000ドキュメント相当）のQuick Indexストレージが無料で割り当てられます。50MBを超過した分のストレージには、1MBあたり月額1ドルが課金されます。また、画像（0.003ドル/枚）や音声（0.006ドル/分）などのマルチメディアデータを処理する場合は、別途従量課金が発生します。

ユーザーサブスクリプションの詳細

利用者の役割に合わせて、以下の2つのプランが用意されています。特に「ダッシュボードの作成可否」と「本番環境での自動化」が大きな違いとなります。

機能・条件	プロフェッショナルプラン	エンタープライズプラン
月額料金 / ユーザー	20ドル	40ドル
Quick Sight (BI)	ダッシュボード・レポートの表示と操作（閲覧のみ）	ダッシュボード・レポートの作成、表示、操作
基本機能へのアクセス	チャットエージェント、スペース、Quick Research、Quick Flows	左記の全機能＋Quick Automateでの自動化作成
無料エージェント時間	2時間 / 月 (Quick Flows)	4時間 / 月 (Quick Flows ＋ Quick Automateのテスト/デバッグ)
無料リサーチ時間	2時間 / 月 (Quick Research)	4時間 / 月 (Quick Research)

エージェント／リサーチエージェント時間の追加と注意点

エージェント時間とは、Quick FlowsやQuick AutomateのAI機能を使用した時間を指します。また、Quick ResearchのAI機能を使用する時間はリサーチエージェント時間と呼ばれます。

プランの無料枠を超過した場合
プロフェッショナルプランの場合はエンタープライズプランへのアップグレードが必要です。エンタープライズプランの場合は、5分単位で追加使用料が発生します（料金はエージェントの種類とランタイムにより異なります）。
【重要】Quick Automateのデプロイ済みオートメーションについて
エンタープライズプランに含まれる4時間の無料枠は、Quick Automateの「テスト・デバッグ」およびQuick Flowsにのみ適用されます。Quick Automateで本番環境にデプロイ（運用開始）したオートメーションは無料枠の対象外となり、実行されたエージェント時間あたり一律3ドルの従量課金が別途発生します。想定外の請求を防ぐため、本番稼働時の実行回数・時間の見積もりにはご注意ください。

インフラ費用・無料トライアル・コストベネフィット

インフラ費用 月額250ドルのインフラ費用は、ユーザー数に関係なくアカウント単位で発生するため、例えば1ユーザーでプロフェッショナルプランを利用する場合でも、最低月額270ドルがベースのコストとなります。
（※Quick Indexのデータ超過分や、本番環境でのオートメーション従量課金は別途発生します）。
無料トライアル 新規顧客向けに、最大25ユーザーまで30日間の無料トライアルが提供されます。この期間はサブスクリプション料金とインフラ料金が無料になるため、検証目的での活用が推奨されます。
コストベネフィット Amazon Quickは毎月の固定費としてインフラ費用が発生しますが、自動化による業務効率化や意思決定の迅速化、専門家による分析コストの削減などにより、長期的に大きなコストベネフィットをもたらす可能性があります。

独自性・優位点サマリー

Amazon Quickの独自性と優位点は以下の点に集約されます。

統合されたAIワークスペース データ分析（Quick Sight）、ディープリサーチ（Quick Research）、ワークフロー自動化（Quick Flows）、複雑なプロセス自動化（Quick Automate）、そして分散データ統合（Quick Index）を単一のプラットフォームに統合しています。
広範なデータ連携 AWSのサービスだけでなく、Microsoft 365、Google Workspace、Salesforce、Snowflakeなど、50以上の主要なSaaSおよび企業向けデータソースと標準コネクタで接続可能です。
エンタープライズグレードの信頼性 AWSが培ってきた堅牢なセキュリティ、ガバナンス、スケーラビリティの上に構築されており、企業での大規模なAI活用に耐えうる設計です。
意思決定から実行までを支援 従来のBIツールが提供する「見る」機能に加えて、「対話する（AIチャット）」と「動かす（自動化）」機能により、インサイト獲得から具体的なアクション実行までをシームレスに支援します。

Amazon Quickに関するよくある質問（FAQ）

Q. Amazon QuickとAmazon QuickSightの違いは何ですか？

A. Amazon QuickSightはBI（データの可視化）に特化したサービスでしたが、Amazon Quickはそれを包含し、さらにAIによるディープリサーチ（Quick Research）や業務自動化（Quick Flows / Quick Automate）までを実行できる統合AIワークスペースへと進化しました。

Q. Amazon Q Businessとの使い分けはどうすればいいですか？

A. Amazon Q Businessは「社内情報に基づくAIアシスタント」であり対話がメインです。一方、Amazon Quickは「データの分析やワークフローの自動実行」という実務プロセスまで踏み込めるのが特長です。両者は連携して利用することも可能です。

Q. 無料で試すことはできますか？

A. はい、新規顧客向けに最大25ユーザーまで利用できる30日間の無料トライアルが提供されています。この期間中はインフラ費用（月額250ドル）も無料となります。

まとめ・今後の展望

Amazon Quick導入を迷っている方へのアドバイス

Amazon Quickは、従来のデータ活用の常識を覆す可能性を秘めたAIエージェントサービスです。データを見るだけでなく、AIとの対話を通じてインサイトを導き出し、さらにそのインサイトに基づいて業務プロセスを自動化できる点は、中堅・中小企業の生産性向上と競争力強化に大きく貢献するでしょう。

しかし、導入には月額250ドルのインフラ費用やユーザーサブスクリプションなどが請求されます。また、既存のIT環境との連携設定など、考慮すべき点もあります。導入を検討している企業の方は、まず30日間無料トライアルを積極的に活用し、自社のデータや業務フローでAmazon Quick各機能がどの程度効果を発揮するかを検証することをおすすめします。特に、データを使った調査・分析業務の効率化、あるいは日々の定型業務の自動化といった具体的な課題を持つ部門からスモールスタートし、その効果を評価することが成功への鍵となります。また、AWSパートナーが提供するAWS請求代行サービスを活用するのもおすすめです。

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AWSパートナーへの相談推奨

Amazon Quickの導入や効果的な活用には、AWSの専門知識やAIエージェントの設計ノウハウが求められる場合があります。特に、既存システムとの連携、セキュリティ設定、最適なワークフローの構築など、技術的な側面で不安を感じる場合は、AWSパートナーへの相談が有効です。

CloudCREW by GMOは、AWSのパートナーとして、Amazon Quickの導入から運用、そして企業ごとのカスタマイズまでを支援できる専門知識と実績を持っています。Amazon Quickの導入を迷っている方や、具体的な活用方法を模索している方は、ぜひCloudCREW by GMOにご相談ください。

今後の進化・ロードマップ

AIエージェント市場は急速に進化しており、Amazon Quickも継続的な機能強化が期待されます。今後、さらなるデータソースとの連携拡大、AIエージェントの推論能力の向上、より複雑なマルチエージェントシステムの実現、そして業種・業界に特化したカスタムエージェントの開発支援などが進むと予想されます。

「AIの民主化」というAmazonのビジョンのもと、Amazon Quickは、プログラミング知識がないビジネスユーザーでもAIを使いこなせるよう、より直感的で使いやすいインターフェースへと進化を続けるでしょう。この進化の波に乗り遅れないよう、最新情報のキャッチアップと継続的な検証が重要となります。