Amazon Quick、AIエージェントによるカタログ資産活用でメタデータ継承を実現

発表の概要

2026年7月31日、AWSはAmazon Quickにおいて「Agentic Catalog Experience」を発表した。これはデータキュレーター（BIエンジニアやアナリスト）向けに、AIエージェントがカタログ資産の発見・作成・継承を支援するワークフローである。自然言語による対話で、数千テーブルの中から必要なものを特定し、上流カタログに存在するビジネス定義やリレーションシップを自動的にデータセットとトピックへ引き継ぐ。

この機能は、アナリティクスにおける「ラストマイル」の問題、つまりカタログに定義されたメタデータをエンドユーザーが利用できる形に変換する最終工程を解決することを狙っている。製品が単独で動作するのではなく、AWS Glue Data CatalogやDatabricks Unity Catalogなどでキュレーションされた定義やガバナンス情報をネイティブに消費できるようにする点が特徴だ。

背景: メタデータの断片化と手作業の負担

企業のデータチームはすでにAWS Glue Data CatalogやDatabricks Unity Catalogなどでテーブル定義、列の意味、主キー・外部キー、用語集、メトリクス定義を整備している。しかしAmazon Quickで利用する際には、それらの定義を手動で再入力しなければならず、「売上」が総額か純額かといった解釈のずれが生じる。

さらに、検索方法が整備されておらず、数千のテーブルから承認済みの資産を見つけるのは困難だった。この結果、データから洞察を得るまでに数週間かかり、上流の定義が変わると手動で作ったセマンティクスが古くなり、AI回答やダッシュボードの信頼性が損なわれるという問題があった。

仕組み: 自然言語検索と一括生成

新機能の中核は「Quick Agent」と呼ばれるAIエージェントである。キュレーターは「財務チームのシニアアナリストです。四半期の売上報告とコスト分析に使うテーブルが欲しい」のように自然言語で要件を伝えると、エージェントがカタログ全体を検索し、ビジネス説明、タグ、Gold/Silver/Bronze分類、品質スコアなどを基に関連テーブルを提示する。

ユーザーがテーブルを選択すると、1回の会話確認で複数のデータセットを一括生成できる。生成されたデータセットは「Semantics Inherited」というバッジが付き、メタデータは読み取り専用となる。また、プライマリキーと外部キーの関係を検出して、スタースキーマやスノーフレークスキーマのジョインをあらかじめ設定した「トピック」も自動作成する。

設計原則と制約

この機能の設計原則は、Amazon Quickは上流カタログのメタデータを「消費する」存在であり、独自のカタログにはならないという点にある。データは複製せず、DirectQueryで直接参照する。継承したメタデータはAmazon Quick内では読み取り専用で、上流カタログが常に正とされる。

変更があった場合は手動で同期ボタンを押す必要があり、自動同期はロードマップ上である。現時点でサポートされるカタログはAWS Glue Data CatalogとDatabricks Unity Catalogの2つで、今後追加される予定だ。なお、継承されるメタデータは意図的にテーブル定義と列定義、およびリレーションシップに絞られており、品質スコアやタグなどは発見には使われるがデータセットには継承されない。

エンドユーザー体験と今後の展望

実際のエンドユーザー体験として、営業マネージャーが「2024年第4四半期の地域別売上は？」と質問すると、AIエージェントは継承されたビジネス記述と用語集を活用して該当データセットを見つけ、トピックで事前設定されたジョインを適用し、PIIマスキングルールを尊重した上で回答を返す。データセットの設定は不要で、キュレーターが一度コンテキスト境界を定義すれば、すべてのエンドユーザーが即座に利用できる。

この機能はSlackやOutlook、ドキュメント、ナレッジベースとの統合とも組み合わさり、構造化データと非構造化コンテキストを統一した企業全体の文脈を提供する。ただし、この記事はAWSの発表時点の情報であり、実際の利用にはプレビュー段階での検証が推奨される。