%20-%20https://sketch.com%20--%3e%3ctitle%3eIcon-Architecture/48/Arch_Amazon-Redshift_48%3c/title%3e%3cdesc%3eCreated%20with%20Sketch.%3c/desc%3e%3cdefs%3e%3clinearGradient%20x1='0%25'%20y1='100%25'%20x2='100%25'%20y2='0%25'%20id='linearGradient-1'%3e%3cstop%20stop-color='%234D27A8'%20offset='0%25'%3e%3c/stop%3e%3cstop%20stop-color='%23A166FF'%20offset='100%25'%3e%3c/stop%3e%3c/linearGradient%3e%3c/defs%3e%3cg%20id='Icon-Architecture/48/Arch_Amazon-Redshift_48'%20stroke='none'%20stroke-width='1'%20fill='none'%20fill-rule='evenodd'%3e%3cg%20id='Icon-Architecture-BG/48/Analytics'%20fill='url(%23linearGradient-1)'%3e%3crect%20id='Rectangle'%20x='0'%20y='0'%20width='64'%20height='64'%3e%3c/rect%3e%3c/g%3e%3cpath%20d='M40.419,28.0249501%20C39.719,28.0249501%2039.148,27.4560878%2039.148,26.756487%20C39.148,26.0578842%2039.719,25.489022%2040.419,25.489022%20C41.119,25.489022%2041.69,26.0578842%2041.69,26.756487%20C41.69,27.4560878%2041.119,28.0249501%2040.419,28.0249501%20M36.635,37.0878244%20C35.935,37.0878244%2035.365,36.5189621%2035.365,35.8203593%20C35.365,35.1207585%2035.935,34.5528942%2036.635,34.5528942%20C37.335,34.5528942%2037.905,35.1207585%2037.905,35.8203593%20C37.905,36.5189621%2037.335,37.0878244%2036.635,37.0878244%20M27.554,35.5768463%20C26.854,35.5768463%2026.284,35.008982%2026.284,34.3093812%20C26.284,33.6107784%2026.854,33.0419162%2027.554,33.0419162%20C28.254,33.0419162%2028.824,33.6107784%2028.824,34.3093812%20C28.824,35.008982%2028.254,35.5768463%2027.554,35.5768463%20M23.771,43.8852295%20C23.07,43.8852295%2022.5,43.3163673%2022.5,42.6177645%20C22.5,41.9181637%2023.07,41.3493014%2023.771,41.3493014%20C24.471,41.3493014%2025.041,41.9181637%2025.041,42.6177645%20C25.041,43.3163673%2024.471,43.8852295%2023.771,43.8852295%20M40.419,23.493014%20C38.615,23.493014%2037.148,24.9570858%2037.148,26.756487%20C37.148,27.7964072%2037.647,28.7125749%2038.407,29.3113772%20L37.106,32.6037924%20C36.951,32.5808383%2036.796,32.5568862%2036.635,32.5568862%20C35.272,32.5568862%2034.103,33.3952096%2033.613,34.5828343%20L30.787,33.9411178%20C30.601,32.3163673%2029.231,31.0459082%2027.554,31.0459082%20C25.751,31.0459082%2024.284,32.50998%2024.284,34.3093812%20C24.284,35.0988024%2024.577,35.8133733%2025.046,36.3782435%20L23.773,39.3532934%20L23.771,39.3532934%20C21.967,39.3532934%2020.5,40.8173653%2020.5,42.6177645%20C20.5,44.4171657%2021.967,45.8812375%2023.771,45.8812375%20C25.574,45.8812375%2027.041,44.4171657%2027.041,42.6177645%20C27.041,41.5309381%2026.501,40.5728543%2025.681,39.9800399%20L26.756,37.4640719%20C27.013,37.5279441%2027.277,37.5728543%2027.554,37.5728543%20C28.776,37.5728543%2029.832,36.8922156%2030.393,35.8992016%20L33.469,36.5968064%20C33.82,38.0209581%2035.102,39.0838323%2036.635,39.0838323%20C38.439,39.0838323%2039.905,37.6197605%2039.905,35.8203593%20C39.905,34.9031936%2039.522,34.0758483%2038.909,33.4830339%20L40.282,30.006986%20C40.328,30.008982%2040.372,30.0209581%2040.419,30.0209581%20C42.223,30.0209581%2043.69,28.5568862%2043.69,26.756487%20C43.69,24.9570858%2042.223,23.493014%2040.419,23.493014%20M32,52.003992%20C23.945,52.003992%2019,49.6277445%2019,47.9231537%20L19,19.3552894%20C21.768,21.3013972%2026.991,22.3273453%2032,22.3273453%20C37.009,22.3273453%2042.232,21.3013972%2045,19.3552894%20L45,47.9231537%20C45,49.6277445%2040.055,52.003992%2032,52.003992%20M32,11.996008%20C40.055,11.996008%2045,14.4241517%2045,16.1636727%20C45,17.9041916%2040.055,20.3313373%2032,20.3313373%20C23.945,20.3313373%2019,17.9041916%2019,16.1636727%20C19,14.4241517%2023.945,11.996008%2032,11.996008%20M47,16.1636727%20C47,12.1606786%2039.272,10%2032,10%20C24.729,10%2017,12.1606786%2017,16.1636727%20C17,16.1706587%2017.002,16.1766467%2017.002,16.1836327%20L17,16.1836327%20L17,47.9231537%20C17,51.8702595%2024.729,54%2032,54%20C39.272,54%2047,51.8702595%2047,47.9231537%20L47,16.1836327%20L46.998,16.1836327%20C46.998,16.1766467%2047,16.1706587%2047,16.1636727'%20id='Amazon-Redshift_Icon_48_Squid'%20fill='%23FFFFFF'%3e%3c/path%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
Amazon RedshiftAmazon RedshiftとCodatumの接続でできること
SQLから可視化・共有まで1つのツールで完結 注目
Query Editor V2でSQLを書き、結果をQuickSightに渡してダッシュボードを作る——この2ツール間の行き来が不要になります。CodatumではSQLの実行からチャート作成、レポート配信、Slack通知まで1つのツールで完結します。AWSアカウントを持たないメンバーにもレポートを共有できます。
S3・Auroraのデータもワンストップで分析
Redshift SpectrumでS3上のデータレイク、フェデレーテッドクエリでAurora/RDSの業務データベースにアクセスできます。Codatum側での追加設定は不要で、Redshift側の外部スキーマ設定だけでAWSエコシステム全体のデータを1つのインターフェースで分析できます。
クエリの管理・モジュール化
RedshiftのQuery Editor V2ではクエリの保存はできますが、構造的な管理や再利用には限界があります。Codatumでは@sql参照でクエリをモジュール化し、チームで共有・再利用できます。SQL Diagramで依存グラフも可視化できます。
カタログとAIでRedshift SQLを生成
テーブルやカラムにビジネス上の意味を登録したカタログを、AI Agentが参照してRedshift SQLを生成します。Amazon Q in QuickSightのNLQとは異なり、生成されたSQLを直接編集・モジュール化して分析ワークフローに組み込めます。
関連ユースケース
S3 + Redshift Spectrum
データレイク分析
S3上のCSV / Parquet / JSONデータをRedshift Spectrumで直接クエリできます。ETLなしでデータレイクの生データを分析に活用できます。
データソース: S3 (Spectrum)
Aurora + Redshift
業務データの横断分析
AuroraやRDS上の業務データベース（受注、在庫、顧客マスタ等）をフェデレーテッドクエリでRedshiftから直接クエリできます。ETLを組まずにプロダクションデータを分析に利用できます。
データソース: Aurora / RDS (Federated Query)
ETL → Redshift
SaaS収益分析
Stripe等の決済データをRedshiftに同期し、MRR・チャーン率・ARPU・LTVを算出できます。プロダクト利用データと組み合わせて、解約予兆の分析やアップセル機会の特定に活用できます。
データソース: Stripe, Segment等(ETL → Redshift)
Redshift + CUR
インフラコスト分析
AWSの利用料データ（Cost and Usage Report）をS3 → Redshiftに取り込み、サービス別・タグ別のコスト推移を分析できます。コスト最適化の意思決定に役立ちます。
データソース: AWS Cost and Usage Report (S3)
Redshift Serverless
アドホック分析
Serverlessワークグループで必要なときだけクエリを実行し、使った分だけ課金されます。探索的なデータ分析やプロトタイピングに適しています。
データソース: 各種ETL経由データ
マーケティング + Redshift
マーケティング分析
広告プラットフォームやCRMのデータをRedshiftに集約し、チャネル横断でROAS・CPA・コンバージョンパスを分析できます。マーケティング投資の最適化に活用できます。
データソース: Google Ads, Facebook Ads, HubSpot等(ETL → Redshift)
Codatumを使ってDWHのポテンシャルを最大化する
複数のDWHを一か所に統合し、クエリコストを最適化し、DWHの権限がないメンバーにも分析結果を届けます
マルチクラウド対応
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コスト削減 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M437.2%2051.9C446.3%2057.9%20450.2%2069.2%20446.8%2079.5L388%20256L508.9%20256C528.3%20256%20544%20271.7%20544%20291.1C544%20301.1%20539.8%20310.6%20532.3%20317.2L232%20585.9C223.9%20593.2%20211.9%20594.1%20202.8%20588.1C193.7%20582.1%20189.8%20570.8%20193.2%20560.5L252%20384L131.1%20384C111.7%20384%2096%20368.3%2096%20348.9C96%20339%20100.2%20329.5%20107.7%20322.8L408%2054.1C416.1%2046.8%20428.1%2046%20437.2%2051.9zM164.9%20336L285.3%20336C293%20336%20300.3%20339.7%20304.8%20346C309.3%20352.3%20310.5%20360.3%20308.1%20367.6L267.3%20489.9L475.1%20304L354.7%20304C347%20304%20339.7%20300.3%20335.2%20294C330.7%20287.7%20329.5%20279.7%20331.9%20272.4L372.7%20150.1L164.9%20336z'%20fill='%23F8B11A'/%3e%3c/svg%3e)
キャッシュで高速 %20Copyright%202026%20Fonticons,%20Inc.--%3e%3cpath%20d='M137.1%20191L320%20113.4L503%20191C508.9%20193.5%20512.1%20198.8%20512%20203.8C511.6%20295.2%20473.6%20453.1%20325.7%20523.9C322.1%20525.6%20317.9%20525.6%20314.4%20523.9C166.4%20453.1%20128.5%20295.2%20128%20203.8C128%20198.8%20131.1%20193.6%20137%20191zM521.8%20146.8L333.4%2066.9C329.2%2065%20324.7%2064%20320%2064C315.3%2064%20310.8%2065%20306.6%2066.9L118.3%20146.8C96.3%20156.1%2079.9%20177.8%2080%20204C80.5%20303.2%20121.3%20484.7%20293.6%20567.2C310.3%20575.2%20329.7%20575.2%20346.4%20567.2C518.8%20484.7%20559.5%20303.2%20560%20204C560.1%20177.8%20543.7%20156.1%20521.7%20146.8zM376%20272C376%20241.1%20350.9%20216%20320%20216C289.1%20216%20264%20241.1%20264%20272C264%20294.3%20277.1%20313.6%20296%20322.6L296%20392C296%20405.3%20306.7%20416%20320%20416C333.3%20416%20344%20405.3%20344%20392L344%20322.6C362.9%20313.6%20376%20294.3%20376%20272z'%20fill='%2310B981'/%3e%3c/svg%3e)
共有・配信 
データエンジニア
アナリスト
ビジネスユーザー
✓
✓
R
1つの画面で、全員が分析
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マルチクラウド
複数のDWHを、ひとつの分析環境に
BigQueryとSnowflakeが社内に混在していても、同じノートブック上で扱えます。M&Aや移行途中でDWHが分散していても、統合を待たずに分析はすぐ一か所にまとめられます。
コストカット
DWHのクエリコストを大幅削減
キャッシュがコネクション単位で共有されるため、チームの誰がレポートを開いてもDWHへの再クエリが発生しません。個人単位のキャッシュと比べて、クエリコストを大幅に抑えられます。
高速化
キャッシュによるクエリ結果の高速化
クエリ結果をキャッシュし、同じデータの再取得時にはDWHに再問い合わせしません。レポートの閲覧やダッシュボードの表示を高速化しつつ、DWHの課金を抑えます。
共有・配信
分析結果を、組織に届ける
DWHにはクエリ実行の機能はあっても、レポートの定期配信・Slackへの通知・閾値アラート・外部埋め込みといった共有機能はありません。CodatumがDWHの上にこれらを加え、分析を組織に届けます。
Amazon Redshift固有の対応
CodatumのRedshiftコネクタが対応する、Redshiftならではの機能です
Redshift SQL（PostgreSQLベース）対応
PIVOT, UNPIVOT, SUPER型の操作、HyperLogLog関数等のRedshift固有構文に対応したシンタックスハイライト・補完・フォーマッタを搭載しています。"database"."schema"."table"形式のテーブル参照も正しくパースします。Redshift固有関数のリファレンスも内蔵しており、エディタ上でAWSドキュメントへのリンク付きで仕様を確認できます。
Redshift Data API経由の接続
JDBC/ODBCではなくRedshift Data APIを使用するため、VPCピアリングやSSHトンネルの設定が不要です。
Serverless / Provisioned両対応
Redshift Data APIを通じて、RA3ノードのProvisionedクラスターとServerlessワークグループの両方に接続できます。接続設定でタイプを選択するだけで、以降の操作は同一です。
Secrets Manager認証
DBの認証情報をAWS Secrets Managerで管理します。Codatumにはパスワードを直接保存せず、Secrets ManagerのARNを参照する形式のため、認証情報のローテーションにも対応できます。
EXPLAIN（クエリプラン確認）
クエリ実行前にEXPLAINでクエリプランを取得できます。フルスキャンや非効率な結合を事前に発見でき、重いクエリの実行を未然に防げます。
AI AgentのRedshift対応
AI Agentに「Redshift SQL syntax」の方言情報を注入します。Redshift固有の構文やデータ型（SUPER, HLLSKETCH等）を理解した上で正確なSQLを生成します。
Amazon Redshiftのエコシステム
RedshiftのSpectrum・フェデレーテッドクエリを通じて、Codatumからアクセスできるデータソースです。 Redshift側の設定だけで、追加のコネクタは不要です。
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Amazon S3
Redshift Spectrum — S3上のデータを外部テーブルとして直接クエリ（CSV / JSON / Parquet / ORC / Avro / Ion）
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Aurora / RDS (PostgreSQL, MySQL)
フェデレーテッドクエリ — 業務DBをRedshiftから直接クエリ
よくある質問
CodatumでRedshiftに接続するには何が必要ですか？
AWSアカウントと、適切な権限を持つIAMユーザーが必要です。約5分で接続できます。必要な設定項目や権限の詳細についてはセットアップガイドをご確認ください。
Redshiftの課金は増えますか？
クエリ実行時のコンピュート課金はRedshift側で発生します。Codatumはクエリ結果をキャッシュし、同じ結果の再取得時にはRedshiftへのAPIコールを削減します。EXPLAINでクエリプランを事前に確認でき、重いクエリを実行前に判断できます。
RedshiftのデータをAIで分析できますか？
Codatum AgentはRedshiftのスキーマを自動認識し、Redshift SQLを生成します。カタログにメタデータを登録すれば、Agentの分析精度がさらに向上します。
S3やAuroraのデータも分析できますか？
Redshift Spectrumやフェデレーテッドクエリを通じて分析できます。Redshift側で外部スキーマを設定するだけで、Codatumから追加設定なしでクエリ可能です。
Redshift固有のSQL構文に対応していますか？
Redshift SQL（PostgreSQLベース）に対応しています。PIVOT, UNPIVOT, SUPER型操作等の固有構文に対応したシンタックスハイライト、補完、フォーマッタを搭載しています。
QuickSightとの違いは何ですか？
QuickSightはAWSネイティブのBIダッシュボードツールです。CodatumはSQLエディタ、AI Agent、@sql参照によるクエリのモジュール化、カタログ、コネクション単位のキャッシュ共有を提供します。SQLを書いてチームで分析するワークフローに向いています。
接続の概要
- 認証方式
- AWS IAM + Secrets Manager
- 必要なもの
- AWSアカウント、Redshiftクラスター（RA3ノード）またはServerlessワークグループ、適切なIAM権限
- 対応SQL
- Redshift SQL（PostgreSQLベース）
- ステータス
- プライベートプレビュー