👉本ブログは AWS AI Agent ブログ祭り (Zenn: #awsaiagentblogfes, X: #AWS_AI_AGENT_ブログ祭り) の第 12 日目です。
はじめに
こんにちは、みなさんは最近旅行に行きましたか?
いろんなタイプの旅行がありますが、ゆっくりくつろぐために言った旅行先が、すごく混んでいるとちょっと損した気分になりますよね。
せっかくのお休みを有効に使うなら、穴場スポットを見つけたいものです。とはいえ、忙しい毎日のなかでそれも手間。
このブログでは Amazon Quick Suite の Research を使い、穴場スポットを探してみましょう。
1. 観光庁からデータをダウンロード
観光庁では宿泊施設を対象に統計データを取っています。
このサイトから 3 年分のデータを手元にダウンロードします。
- 2024年（令和6年）1月~ 12月分（年の確定値）集計結果［Excel:2.5MB］
- 2023年（令和5年）1月~ 12月分（年の確定値）集計結果［Excel:2.6MB］
- 2022年（令和4年）1月~ 12月分（年の確定値）集計結果［Excel:2.6MB］
2. Amazon Quick Suite にサインアップする
Amazon Quick Suite のサインアップ画面へアクセスし、サインアップを進めます。
- アカウント名
- アカウント通知用メールアドレス
をそれぞれ入力し、アカウントを作成ボタンを押下します。
※ アカウント名は一意である必要があります、
しばらく待つとアカウント作成が完了します。
リージョンが us-east-1(バージニア)であることに注意してください。
また、此処から先の手順は日本語で進めていきます。
3. アップロードして質問する - まずは何のデータか聞いてみましょう
では、まず Amazon Quick Suite のコンソールから「研究」の右側にある + アイコンをクリックしてリサーチをはじめましょう。
まずはこのデータがどんなデータかを尋ねます。
Web検索は OFF にしておいてください。
また下記のプロンプトを入力します。
アップロードしたデータについて教えて
Amazon Quick Suite の Research には、改訂機能があります。例えば英語でのリサーチ計画であれば、日本語にすることも可能です。
もしリサーチ計画が問題なければ、右上の「研究を始める」より研究を開始します。
4. 人気の観光地と穴場を調査
では、待っている間に、他のリサーチも進めておきましょう。
アップロードしたデータに基づいて回答してください。
人気の観光地と、穴場の観光地について教えて下さい。
5. 並行して5年間でどのように変わっているのか傾向を見る
さらに、待っている間に、他のリサーチも進めておきましょう。
今度は 3 年分のデータをアップロードします。
アップロードしたデータに基づいて回答して。
3年間を通して人気の観光地がどのように変わっているか変遷を分析して。
6. サマリーをする
しばらく待ち、リサーチのコンソール画面に移動すると、検索完了 になっていることが確認できます。
それぞれ開いてみます。
長い文章が書かれていますね。私はせっかちなので、サクッとまとめたくなります。右上の 要約 ボタンを押下します。
下記プロンプトを入力して、ようやくしてもらいます。色々書いてますが、「要するに何？」を言うことを丁寧な日本語で書いているだけです。
行間が読み切れないので箇条書きは使わないでください、やさしい日本語を使って全体を300文字の文章でまとめて。
他のリサーチも同様にまとめてもらった結果は下記の通りです。
Amazon Quick Suite の削除
Quick Suite の管理ページから Manage ボタンを押下し、削除を進めます。
まとめ
このブログでは観光庁のデータを Amazon Quick Suite にアップロードして、穴場の観光地を見つけてもらいました。
観光地も増えたり減ったりと、変動があるのですね。観光に関連するデータを分析することは初めてだったのですが気づきがありました。
どうやら岡山県か埼玉県が穴場なようなので、今度行ってみようと思います。🏃♂️
リサーチ機能は時間がかかるものの、並列でたくさんのリサーチを回しておける のがとても魅力的だと感じました。
また、リサーチ対象にできるデータソースも多様でいろんなデータの関係性も調べられそうですね。
手前味噌ですが、最近 Quick Suite のワークショップ を作りました。ぜひこちらも合わせてご覧ください。
この Publication に投稿している記事は、アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社または Amazon Web Services, Inc. 所属社員による個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。参加したい従業員の方は、Sugiyama Suguru までお知らせください。
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