Amazon SageMakerでAmazon AthenaとAmazon Quickを使ってエージェント型AI分析を活用する
Amazon AWS AI Blog / 2026/5/1
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要点
- この記事では、Amazon Quickのエージェント型AIアシスタントがデータ分析を自己サービス化する方法を説明しています。
- Amazon S3をデータの中心となる保存レイヤーとして活用し、Amazon SageMakerとAWS Glueでレイクハウス型の基盤を構成します。
- Amazon AthenaはサーバーレスのSQLクエリエンジンとして位置付けられ、S3 Table、Iceberg、Parquetなど複数のデータ形式を横断してクエリできます。
- 全体として、エージェント型AIとマネージドなAWS分析コンポーネントを組み合わせ、柔軟に照会可能なデータアクセスを実現するエンドツーエンド構成を示しています。
この投稿では、Amazon Quick のエージェント型 AI アシスタントが、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）をストレージとして使用し、レイクハウスに Amazon SageMaker と AWS Glue を用い、複数のストレージ形式（S3 テーブル、Iceberg、Parquet）にまたがるサーバーレス SQL クエリのために Amazon Athena を使うことで、データ分析をセルフサービス機能へとどのように変換するかを示します。
