Amazon Quick Sight

BIツール

データ分析AI（AI‑BI）

言語：

端末・OS：

Windows

,Mac

使いやすさ
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料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ

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コスト

2,700 / 月

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IT導入補助金

無料トライアル

〇

~ BIツール

事業規模

中小

中堅

大企業

Amazon Quick Sightとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

連携

プラン

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Amazon Quick Sightとは

Amazon Quick Sightは、フルマネージドのクラウド型BIサービスとして、ダッシュボード作成、データ可視化、組織内での分析共有に利用できる製品です。サーバーレスアーキテクチャにより、小規模から大規模まで利用規模に応じた運用がしやすく、ブラウザからAWS上の各種データソースを統合・分析できます。また、機械学習を活用した異常検知機能や自然言語クエリ機能も備えているため、専門的な技術知識が限られる利用者でもデータ分析に取り組みやすい設計です。FitGapの要件チェックでは、日本語の自然言語クエリが○(対応)で、カテゴリ54製品中18.5%の製品だけが対応する要件です。既にAWS環境を活用している企業はもちろん、クラウド環境でのデータ可視化や組織内でのデータ共有を効率化したい企業に適しています。

強み

サーバーレスで自動スケール

完全サーバーレス構成によりインフラ管理が不要となり、ユーザー数や負荷の増加に応じた自動スケーリングを実現いたします。季節変動やイベント開催時のアクセス集中にも柔軟に対応し、運用要員を十分に確保できないチームにおいてもシステム運用の負担を抑えやすい製品です。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ62製品中6位、料金評価もカテゴリ62製品中6位です。運用体制や費用設計を重視しながらクラウドBIを導入したい企業で判断材料になります。

AWSネイティブ連携

Redshift、Athena、S3などのAWSの主要サービスと密接に連携することで、クラウド内のデータを可視化することが可能です。IAMとの一体化により権限管理を効率的に行うことができ、既存のセキュリティ設計にも自然に馴染みます。このような特長により、AWSを中心としたシステム基盤を構築している企業に適したソリューションといえるでしょう。FitGapのセキュリティ評価はカテゴリ62製品中3位です。AWS上の権限管理や統制を重視する企業では、データ可視化基盤を選ぶ際の判断材料になります。

SPICEによる高速応答

列指向のインメモリエンジンSPICEを活用することで、参照頻度の高いダッシュボードの体感速度を向上させることができます。大容量データ環境においてもインタラクティブな操作性を維持しやすく、多数の同時アクセスにも対応しやすい点が利点です。DWH直クエリとの使い分けを検討している現場において、特に効果を発揮しやすいソリューションとしてご活用いただけます。FitGapの操作性評価はカテゴリ62製品中7位です。ダッシュボードの閲覧頻度が高い現場では、応答速度だけでなく、日常的な操作のしやすさも含めて評価しやすい製品です。

注意点

セッション／ユーザー／アドオンで費用設計が必要

Reader/Authorなどのユーザー課金に加えて、Readerセッションのキャパシティ課金、およびAmazon Qやピクセルパーフェクトレポートなどのアドオン機能による課金体系があります。ユースケースによって最適な組み合わせが異なるため、費用見通しを立てる際には事前の設計が重要となります。導入評価の段階で課金単位を明確にしておくことで、利用規模に合った費用計画を立てやすくなります。FitGapの料金評価はカテゴリ62製品中6位ですが、複数の課金単位を組み合わせる利用形態では、利用者数、セッション数、追加機能の有無を分けて試算することが重要です。

スタンダード版は配布やAI機能に制約

Standard Editionは小規模で基本的なダッシュボード作成を対象としており、広範囲な共有機能やAI関連機能についてはEnterprise Editionの提供範囲となっています。配布対象が広範囲にわたる用途や生成AI活用を検討されている場合は、エディション選択が重要なポイントとなります。プロジェクト初期段階での要件整理において、各エディション間の機能差分をあらかじめ確認いただくことをお勧めいたします。FitGapの要件チェックでは、日本語の自然言語クエリが○(対応)である一方、外部ML基盤との連携は追加オプションでの対応です。AI活用を前提にする場合は、標準機能で足りる範囲と追加機能が必要な範囲を分けて確認すると判断しやすくなります。

SPICEやレポート等で追加コストが発生し得る

インメモリのSPICEは容量に応じた課金体系となっており、大規模データを扱う場合は追加のGB課金が発生いたします。また、ピクセルパーフェクトレポート機能については、レポートユニット制による別途課金が適用されます。これらの要素を踏まえ、事前にデータ容量や配布方式を見積もることにより、プロジェクト全体の総コストの変動を抑えやすくなります。FitGapの料金評価はカテゴリ62製品中6位ですが、容量課金やレポート単位の課金が発生する利用では、初期費用だけでなく運用開始後の利用量も含めて確認することが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Amazon Quick SightのBIツールマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

Amazon Quick Sightのデータ分析AI（AI‑BI）マーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

連携

統合パートナー

提供ベンダー間ですでに連携されており、ユーザーは簡易な設定のみで連携して使用することが可能です。

Amazon Quick Sightの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows, MacOS

スマホ対応

シングルサインオン

対応言語

提供形態

クラウド

対応サポート

導入サポート, 運用サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

BIツール

BIツール共通利用

経営・全社KPI利用

営業・マーケ利用

財務・会計利用

製造・品質利用

カスタマーサービス利用

クロスソース結合

SQLプッシュダウン結合

セマンティックレイヤー

複合モデル

自由探索

ドリルダウン

ピボット

LOD計算

ジオ分析

ライブ明細表示

自然言語クエリ（日本語）

自然言語要約

アラート通知

変更検知アラート

異常検知アラート

スケジュール配信

PDF帳票

帳票配信

データリネージ

AI予測

AutoML内蔵

ML連携

異常検知分析

シナリオ分析

書き戻し

広告・CRMコネクタ

リアルタイム広告同期

品質管理テンプレート

複数会計基準

埋め込みBI

音声文字起こし

感情分析

データ分析AI（AI‑BI）

NLQ・対話分析

自動インサイト分析

自動レポート生成

埋め込み分析

予測分析

テキスト分析

セマンティックレイヤー

データ基盤

NLQマルチターン会話

NLQ時系列理解

NLQ用語辞書連動

自動インサイト検出

KPI自然言語要約

インサイト根拠提示

自動異常値検知

イベントアラート通知

定期ハイライト配信

レポート文章生成

スライド生成

ダッシュボード要約生成

埋め込みダッシュボード

AutoML予測

時系列予測

予測可視化

予測シナリオ比較

テキスト分析統合

セマンティック適用

指標定義管理

データ更新制御

APIデータ連携

Amazon Quick Sightのプラン

Amazon QuickSightの料金は、利用するエディション（Standard / Enterprise）と、ユーザーの役割（Author / Reader）によって異なります。Enterprise Editionでは、生成AI機能（Amazon Q）を利用できるProロールや、大規模向けのキャパシティ料金も用意されています。

エディション / ロール	月額料金	備考
Standard Edition
Author	$12 / ユーザー	年額払い時の月額換算（月額払いの場合は$18）
Enterprise Edition
Reader	$3 / ユーザー	ダッシュボードの閲覧、データダウンロードなど
Reader Pro	$20 / ユーザー	Readerの機能に加え、Amazon Qによる生成AI機能を利用可能
Author	$24 / ユーザー	ダッシュボードの作成、データ接続、ユーザー管理など
Author Pro	$50 / ユーザー	Authorの機能に加え、Amazon Qによる生成AI機能を利用可能
キャパシティ料金	$250 / 月〜	500セッション/月から。大規模な埋め込み用途などに適したセッションベースの料金

Amazon Quick Sightと比較されるサービス

Amazon Quick Sightは、AWSが提供するAI活用型のBIサービスです。AWS上のデータと連携し、自然言語で分析やダッシュボード作成を進めたい場合に向きます。Microsoft環境ではMicrosoft Power BI、ビジュアル分析ではTableauが候補です。データアプリまで広げるならDomo、無料寄りの可視化ではGoogle Looker Studioが比較対象になります。