AWS、コード不要の不正検知ガイド

何が起きたか

Amazonはチュートリアルシリーズ第3弾を公開し、Amazon SageMaker Canvas（機械学習ツール）の予測をAmazon QuickSight（ビジネスインテリジェンスサービス、現在はAmazon Quickの一部）に統合して、インタラクティブな不正検知ダッシュボードを構築する方法を紹介した。このワークフローでは、Canvasの予測をデータセットとしてインポートし、可視化を作成し、AIによるエグゼクティブサマリー付きのダッシュボードを公開する。

なぜ重要か

Snowflakeデータを利用する組織は、カスタムコードや追加インフラなしで、生データから機械学習（CanvasのXGBoost不正検知モデル）を経てビジネス対応のダッシュボードまでを移行できる。QuickSightの生成BI機能により、非技術系の関係者は自然言語でインサイトを照会し、AI生成のサマリーにアクセスできる。従来は専門的なエンジニアリングリソースを必要としていたプロセスが、視覚的でコード不要のプロセスに集約される。国内の非技術系担当者も、コード不要で不正検知ダッシュボードを構築できる可能性がある。

注目点

生成BI機能（自然言語Q&AとAI搭載エグゼクティブサマリー）を利用するには、ユーザーをAmazon QuickサブスクリプションのAdmin Pro、Author Pro、Reader Proロールにアップグレードする必要がある。ダッシュボードは、公開後、自動レポートスケジュール、しきい値ベースのアラート、PDFエクスポートをサポートする。