AWS財務チームがAmazon QuickSightで数百時間を節約した方法
AWS Finance チームは、Amazon Quick の生成 AI アシスタントとチャットエージェントを活用し、手動データ集計や分析に費やしていた数百時間を削減し、戦略的リスク分析の効率を劇的に向上させた。
キーポイント
業務プロセスの自動化と時間削減
AWS Finance チームは、Amazon Quick のチャットエージェントとフロー機能を用いて、データ収集やレコンシリエーションなどの反復作業を自動化し、月数百時間の工数を浮かせた。
自然言語による高度なシナリオ分析
チャットエージェントが Amazon Redshift 内の数百万行のデータや外部信号を瞬時に照会し、回帰分析やモンテカルロシミュレーションなどの複雑なシナリオモデリングを自然言語で実行可能にした。
意思決定の質と範囲の拡大
以前は限られた時間内で戦略的顧客の一部しか深掘りできなかったが、自動化により全顧客を対象に詳細な分析が可能になり、リスクの早期発見と戦略的目標設定の精度が高まった。
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影響分析
この記事は、生成 AI が単なる情報検索ツールを超え、複雑な財務分析やリスク評価といった専門業務の核心部分を自動化・支援する実用的な段階に入ったことを示しています。特に、大規模データセットを自然言語で処理し、即座に洞察を提供できる機能は、企業の意思決定プロセスを劇的に加速させる可能性を秘めており、業界全体での AI 導入の基準となる事例です。
編集コメント
本稿は、生成 AI が「分析の準備」から「分析そのもの」へと役割をシフトさせる具体的な実装例を示しており、財務部門における AI 導入の現実的なベネフィットを理解する上で非常に価値が高い。
すべての財務プロフェッショナルは、その手順をよく知っています。月曜の朝が来ると、財務計画・分析（FP&A）チームはデータ集計に没頭します。複数のシステムから数値を抽出し、ソースを照合し、チャートを作成し、解説文を書きます。すべてが、本来は単純なはずの質問に答えるためです：*先週の収益はどうなり、なぜそうなったのか？*
AWS Finance 全体では、チームがまさにこの種の業務に毎月数百時間を費やしていました。分析でも戦略でもないのです。本格的な作業を開始するために、データを準備する作業でした。
Amazon Quick は、すべてのエンタープライズデータとアプリケーションを横断して接続する生成 AI アシスタントです。これにより、ビジネスユーザーは自然言語で検索・分析し、アクションを起こすことができます。数百万行のクエリ実行や高度な分析の実行、反復的なワークフローの自動化といった複雑さを処理するため、チームがそれを行う必要はありません。
本稿では、AWS Finance が Amazon Quick の チャットエージェント と Flows を活用して、最も時間のかかる 2 つのワークフローをどのように変革したかを示します。
ユースケース 1：戦略的ポートフォリオ全体でのシナリオモデリングとリスク分析
戦略的顧客に対する財務目標の設定には、ビジネスチームからのボトムアップ予測と経営層からのトップダウン見通しとの整合性調整が必要です。また、歴史的データの下に潜むリスクを捉えるための十分な深さも求められます。
チームは、エンタープライズデータソースに直接接続し、自然言語による対話を通じて高度なインサイトを配信する Amazon Quick チャットエージェント を構築しました。このエージェントは、Amazon Redshift データテーブル内の数百万行のデータを瞬時に照会すると同時に、外部データシグナルも検索します。
*Quick がシナリオ分析の提示と 5 シートの Microsoft Excel ワークシートの作成を行っている様子を示すスクリーンショット。
ここが変化した点です:
以前: アナリストは、ボトムアップからの入力とトップレベルの目標期限の間にある限られた時間で、戦略的顧客のおよそ 3 分の 1 にしか詳細な分析を行うことができませんでした。残りの顧客については表面的なカバーのみでした。単一の顧客分析には、データの抽出、モデルの実行、発見事項の文書化などを含め、最大で 6 時間の手作業を要しました。
その後: Quick エージェントは、統計予測の評価、回帰分析の実行、モンテカルロシミュレーション、および複数の要因にわたるシナリオモデリングを、顧客あたり約 10 分で実行します。これにより、手動分析では見逃されていたリスクと機会が浮き彫りになりました。チームは現在、以前よりもさらに深い深さで、顧客ポートフォリオ全体をカバーできるようになっています。
**
「戦略的顧客の3分の1に深く取り組むことから、ポートフォリオ全体をカバーする範囲へと拡大しました。私たちの財務チームは、今では重要なことに時間を割くことができます：収益を推進するためにビジネスと連携することであり、データの集計や複雑なクエリの作成ではありません。」**
— ジェフ・ウィンクラー
この取り組みが成功している理由：**アナリストが自然言語で質問を行います。「主要な戦略的顧客の機会とリスク評価を実行してください」と。Quick は数百万行のデータを照会し、高度な分析を実行し、構造化データとフィールドレポートやパイプラインデータからの非構造化インサイトを統合します。エージェントは、契約更新のタイミングとパイプラインの強さに基づいて upside 可能性のあるアカウントをレビューすることで、ブルベア分析を行い、リスクに晒されているアカウントをフラグ付けします。これらは従来のモデルでは見逃されていた洞察です。
コーディングの障壁がないため、チーム内のすべての財務専門家がデータアナリストとなります。チームは異なる地域や事業部門向けにエージェントをカスタマイズでき、インサイトは自動的に更新されます。
ユースケース 2：週次ビジネスレビューを 6 時間から 10 分に短縮
目標設定が定期的な深掘りである場合、通常のビジネスレビューは、世界中の FP&A（財務計画・分析）チームを占める反復的な儀式です。AWS では、毎週、収益パフォーマンスに関するインサイトを収集し、分析し、経営陣向けにパッケージ化する必要があります。そして、その準備のために毎週月曜日が丸一日消費されてきました。
同じ AWS の財務チームは、各地理的領域に特化した Amazon Quick チャットエージェントをデプロイし、Flows を介して接続することで、手動介入なしで一定のスケジュールで実行されるワークフローを自動化する解決策を見つけました。
*週次ビジネスレビューのワークフローを自動化する、空の状態の収益パフォーマンス分析 Flow を示す動画。
ここでの変化は以下の通りです：
以前： 毎週月曜日の朝、FP&A アナリストは複数のシステムからデータを収集し、傾向を分析し、顧客のエピソードについて営業担当者に手動で問い合わせを行い、リーダーが収益の状況と理由を理解できるようにトークスクリプトを準備していました。このプロセスは手作業であり反復的で、戦略的な業務に割く時間がほとんど残されていませんでした。
その後： Quick は毎週月曜日の朝に Flow を自動的に実行します。領域固有のチャットエージェントが、課金タイプ別、顧客セグメント別、成長貢献度別に収益パフォーマンスを複数の次元で分析します。そして、リーダーシップ層がすぐに使用できるトークスクリプトを含む包括的なインサイトを準備し、業務開始前に最新の分析結果が用意されています。
Quick は単に数値を報告するだけではありません。財務システムからの構造化データと現場レポートからの非構造化インサイトを結びつけることで、傾向の背景にある*なぜ*という理由に迫ります。顧客を 12 以上の次元で調査し、パターンを特定し、文脈付きで異常を検知します。
**
「これらのインサイトは毎週月曜の朝に自動的に作成されます。私たちのチームは、バラバラのデータを統合する代わりに、戦略的な優先事項に取り組む時間を使えるようになりました。私たちは『なぜ』という問いや、ビジネス成果を導き出すことに時間を割くことができます。」**
— ジョフ・ウィンクラー
パターン：データ集約から戦略的パートナーシップへ
これら 2 つのユースケースには共通する点があります。ボトルネックは分析スキルではなく、データの集約にありました。データは複数のシステムに散在しており、実際の分析を開始する前に完全な像を把握するには、手動での抽出に数時間を要していました。
Amazon Quick は、エンタープライズデータソースに直接接続し、財務担当者が自然言語でデータと対話できることで、このボトルネックを解消します。その結果は単なる効率の向上ではありません。財務チームが時間をどのように使うかを変革するものです：
ワークフロー
Amazon Quick 導入前
Amazon Quick 導入後
目標設定
顧客あたり約 6 時間；ポートフォリオの 3 分の 1 をカバー
顧客あたり約 10 分；より深い分析でポートフォリオ全体をカバー
週次事業レビューの準備
月曜朝の全時間を要する手動集約と分析
毎週自動化；業務開始前にインサイトが用意される
チームの焦点
データ集約とクエリ作成
戦略的分析とビジネスパートナーシップ
これらのユースケースを通じて、AWS の営業・マーケティング財務チームは、顧客の深掘り分析における目標設定にかかる時間を 6 時間から約 10 分へと短縮しました。また、週次事業レビュー準備のための手作業による月曜日のルーチンも完全に廃止されました。節約された時間は、リスク分析、顧客事例の統合、成長機会の特定といった戦略的な業務に直接還元されています。
あなたの財務チームにとっての意味
Amazon 規模の複雑さを直面しなくても、メリットは享受できます。すべての財務チームが、断片化されたデータ、繰り返される報告サイクル、数値をまとめることと実際に活用することの間にある緊張感という課題に直面しています。
Amazon Quick はビジネスユーザー向けに設計されています。財務専門家がエンジニアリングのサポートなしに、チャットエージェントや自動化ワークフローを自ら設定できます。彼らは自社の特定のニーズに合わせてエージェントをカスタマイズし、反復を通じて洗練させ、結果が証明されるにつれて組織全体へ展開していきます。
もしあなたのチームがインサイトを提供するよりも準備に多くの時間を費やしているなら、それが Quick が埋めるべきギャップです。
Amazon Quick for Finance について詳しくはこちらをご覧ください。
*本シリーズの次回投稿では、AWS の財務チームが Quick を活用してコスト最適化を自動化し、承認ワークフローを効率化する方法、つまり手作業での分析にかかっていた時間を数分に短縮する事例を探ります。*
著者について
シンドゥ・チャンドラ
Sindhu は AWS のシニア・テック・プロダクトマーケティングマネージャーとして、Amazon Quick（注：原文の製品名）の市場投入戦略を主導しています。アマゾン、ウーバー、グーグルで 15 年以上にわたり活動し、技術マーケティングを実際の顧客価値に基づき、親しみやすく、包括的なものにすることに情熱を注いでいます。仕事以外では、愛犬と遊んだり、さまざまな産地のコーヒーを淹れることを楽しんでいます。
サラ・オーツ
サラは AWS ファイナンスのシニアプロダクトマネージャーとして、AI ツール戦略を主導しています。アマゾンで 13 年以上にわたり、オペレーション、電子商取引、機械学習（Machine Learning）の分野で活動し、実用的であり、実際のビジネスインパクトに基づいた AI ソリューションを構築することに情熱を注いでいます。2 人の子供と、少し機嫌の悪いイタリアングレイハウンドの母親として誇りを持っています。
原文を表示
Every finance professional knows the drill. Monday morning arrives, and your Financial Planning and Analysis (FP&A) team disappears into data compilation. They pull numbers from multiple systems, reconcile sources, build charts, and write commentary. All to answer a question that should be straightforward: *what happened with revenue last week, and why?*
Across AWS Finance, teams were spending hundreds of hours a month on exactly this kind of work. Not analysis. Not strategy. Getting the data ready so the real work could begin.
Amazon Quick is a generative AI assistant that connects across all your enterprise data and applications, so business users can search, analyze, and take action through natural language. It handles the complexity of querying millions of rows, running advanced analytics, and automating recurring workflows so your team doesn’t need to.
In this post, we show how AWS Finance used chat agents and Flows in Quick to transform two of their most time-consuming workflows.
Use case 1: Scenario modeling and risk analysis across the strategic portfolio
Setting financial targets for strategic customers requires reconciling bottom-up forecasts from business teams with top-down projections from leadership. It also demands enough depth to catch the risks hiding beneath historical data.
The team built an Amazon Quick chat agent that connects directly to enterprise data sources and delivers sophisticated insights through natural language conversation. The agent queries millions of rows across Amazon Redshift data tables instantly while also searching external data signals.
*Screenshot showing Quick presenting a scenario analysis and creating a 5-sheet Microsoft Excel worksheet.*
Here’s what changed:
Before: Analysts could deep-dive roughly a third of strategic customers in the time available between bottoms-up inputs and when top-level targets are due. The rest got surface-level coverage. A single customer analysis consumed up to 6 hours of manual work, including extracting data, running models, and documenting findings.
After: The Quick agent evaluates statistical forecasts, runs regression analysis, Monte Carlo simulations, and performs scenario modeling across multiple factors in approximately 10 minutes per customer. It surfaces risks and opportunities that manual analysis missed. The team now covers their entire customer portfolio with even greater depth than before.
“We have expanded from deep-diving a third of our strategic customers to covering our entire portfolio. Our finance team now spends time on what matters: partnering with the business to drive revenue, not compiling data or writing complex queries.”
— Geoff Winkler
What makes this work: An analyst asks a question in natural language: “Run an opportunity and risk assessment for our top strategic accounts.” Quick then queries millions of rows, runs advanced analytics, and synthesizes structured data with unstructured insights from field reports and pipeline data. The agent does bull versus bear analysis by reviewing accounts with upside potential based on contract renewal timing and pipeline strength, and flags accounts with risk exposure. These are insights that traditional models missed.
Because there’s no coding barrier, every finance professional on the team becomes a data analyst. Teams customize agents for different regions or business units, and the insights refresh automatically.
Use case 2: Weekly business reviews from 6 hours to 10 minutes
If target setting is a periodic deep dive, regular business reviews are the recurring ritual that occupies FP&A teams everywhere. At AWS, every week, insights on revenue performance need to be compiled, analyzed, and packaged for leadership. And every week, that preparation consumes an entire Monday.
The same AWS Finance team solved this by deploying Amazon Quick chat agents specific to each geographic region, connected through Flows to automate workflows that run on a set cadence without manual intervention.
*Video showing a blank Revenue Performance Analysis Flow that helps automate weekly business review workflows.*
Here’s what changed:
Before: Every Monday, FP&A analysts spent a full morning compiling data from multiple systems, analyzing trends, manually reaching out to sales leads for customer anecdotes, and preparing talk tracks so leaders could understand what happened with revenue and why. The process was manual, repetitive, and left little time for strategic work.
After: Quick runs the Flow automatically each Monday morning. Region-specific chat agents analyze revenue performance across multiple dimensions: by charge type, by customer segment, and by growth contribution. They prepare comprehensive insights with ready-to-use talk tracks for leadership. Fresh analysis is waiting before the workday begins.
Quick doesn’t only report numbers. It connects structured data from financial systems with unstructured insights from field reports to get to the *why* behind the trends. It examines customers across over a dozen dimensions, identifies patterns, and flags anomalies with context.
“These insights are prepared automatically every Monday morning. Our team now spends time on strategic priorities instead of compiling disparate data. We spend more time on the why and on driving business outcomes.”
— Geoff Winkler
The pattern: from data compilation to strategic partnership
These two use cases share a common thread. In both, the bottleneck wasn’t analytical skill, it was data compilation. Data was scattered across systems. Getting a complete picture required hours of manual extraction before any real analysis could begin.
Amazon Quick removes that bottleneck by connecting directly to enterprise data sources and letting finance professionals interact with their data through natural language. The result isn’t incremental efficiency. It changes how finance teams spend their time:
Workflow
Before Amazon Quick
With Amazon Quick
Target setting
Approximately 6 hours per customer; one-third of portfolio covered
Approximately 10 minutes per customer; entire portfolio covered with greater depth
Weekly Business Review preparation
Full Monday morning of manual compilation and analysis
Automated weekly; insights ready before the workday begins
Team focus
Data compilation and query writing
Strategic analysis and business partnership
Across these use cases, the AWS Sales and Marketing Finance team reduced target-setting time from 6 hours to approximately 10 minutes per customer deep dive. They also removed the manual Monday routine for weekly business review preparation entirely. The time reclaimed went directly back into strategic work: risk analysis, customer anecdote synthesis, and identifying opportunities for growth.
What this means for your finance team
You don’t need to face Amazon-scale complexity to benefit. Every finance team deals with fragmented data, recurring reporting cycles, and the tension between compiling numbers and actually using them.
Amazon Quick is designed for business users. Finance professionals set up chat agents and automated workflows themselves, without engineering support. They customize agents for their specific needs, refine them through iteration, and expand them across the organization as results prove out.
If your team is spending more time preparing insights than delivering them, that’s the gap Quick is built to close.
Learn more about Amazon Quick for Finance.
*In the next post in this series, we will explore how AWS Finance teams are using Quick to automate cost optimization and streamline approval workflows, turning hours of manual analysis into minutes.*
About the authors
Sindhu Chandra
Sindhu is a Senior Tech Product Marketing Manager at AWS, leading go-to-market strategy for Amazon Quick. With 15+ years across Amazon, Uber, and Google, she’s passionate about making tech marketing relatable, inclusive, and grounded in real customer value. Outside work, she enjoys playing with her dog, and brewing coffee from different origins.
Sarah Oates
Sarah is a Principal Product Manager, leading AI tooling strategy for AWS Finance. With 13+ years at Amazon spanning operations, e-commerce, and machine learning, she’s passionate about building AI solutions that are practical, and grounded in real business impact. She’s the proud mom of two energetic children and one grumpy Italian Greyhound.
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