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2025年度 生成AI 実践編

2025年度 生成AI 実践編

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CyberAgent

May 29, 2025
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  1. • 自己紹介 • 前置き ◦ 本講義の一言 ◦ 本講義で伸ばす能力 ◦ 本日の目標

    • エージェントの基礎知識 • Difyハンズオン • OpenAI Agents SDKハンズオン • Cursor + MCPハンズオン • まとめ • 発表
  2. • 技術選択能力 ◦ 戦略的思考能力、フレームワーク評価・比較、技術スタック決定 • 実装能力 ◦ コーディング、再利用性・拡張性の考慮 • 分析能力

    ◦ 要件分析、問題定義、ビジネスニーズの把握 • 設計能力 ◦ アーキテクチャ設計、システム設計、DB設計 本講義で伸ばす能力 重点領域
  3. OpenAIのAI進化5段階 LEVEL1 LEVEL2 LEVEL3 LEVEL4 LEVEL5 Chatbot Reasoner Agent Innovator

    Organization 自然な会話能力を持つAI 専門家のレベルのように高度な問題解決能力を持つAI 単独で指示に基づいて行動する能力を持つAI 創造的な解決策を提案、人類の知識に貢献するAI 組織全体の業務を遂行するAI 出所: https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-11/openai-sets-levels-to-track-progress-toward-superintelligent-ai
  4. エージェントのフローイメージ 利用者 生成AI ナレッジ (RAG) ツール 1. 自社製品の入力 2. 競合分析の指示

    (プロンプト) 3-1. 自社製品 の詳細データ参 照 3-2. 競合他社の製 品データのリサーチ 4. 競合分析の 結果 5. 回答 自社製品の競合分析の例 自律的に行動 例: 自社製品「スマートウォッチ Z」の競合分析を入力
  5. ハンズオン②: リサーチAI(3) ① プロンプトを入力 ② ツールを追加 プロンプト あなたはリサーチの専門家AIです。 # タスク

    - Web検索を利用し、指定されたトピック/質問に 関する情報を十分に収集してください。 - 収集した情報から主要なポイントを抽出し、分 かりやすく簡潔にまとめて報告してください。 ③ Perplexity Searchを追加 ④ Search the webを 追加
  6. ハンズオン③: 製品の競合分析AI (2) ① AIパネルを開く ② プロンプトを入 力 ⑤ 生成されたCSVファイ

    ル プロンプト # 指示 - スマホのダミーデータをCSV形式で出力 - 説明は不要です。 - 製品IDはSP001から始まります。 # 項目 製品ID, 製品名, カテゴリ, メーカー, 価格(円), 在庫数, 発 売日, スペック ④ 実行 ③ Agentモード、claude-3.7-sonnetを選 択
  7. ハンズオン③: 製品の競合分析AI (6) ① プロンプトを入力 ⑤ ツールを追加 あなたは製品の競合分析の専門家AIです。 # タスク

    - 自社の製品データを活用すること - 他社の製品データはWeb検索を利用すること - 主要競合の「機能、ターゲット、価格、強み/弱 み、最新動向」を分析すること - 簡潔なサマリーを作成すること プロンプト ⑥ Perplexity Searchを追加 ⑦ Search the webを 追加 ② 自社の製品データを追 加 ③ 自社の製品データを選 択 ④ 追加
  8. ハンズオンの技術選定 OpenAI Agents SDK 学習の容易さ 向いている ケース 制約 特徴 低

    Agent Development Kit LangGrpah 中 中〜高 • シンプル設計 • 組込みツール充実 • Google Cloudに統合 • エンタープライズ向け • 詳細な状態管理 • モデル非依存性 • 素早くプロトタイプ • シンプルな業務自動化 • 高度なエージェント制御 • Google Cloud利用 • 複雑なフロー • 詳細制御 • OpenAIに最適化 • 仕様変更が多い • プレビュー段階 • Google Cloud寄り • 学習曲線が急 • 複雑な設計になりがち
  9. 主要コンポーネントと機能 • エージェント: 指示とツールでタスクを遂 行するLLM。 • ツール: エージェントの能力を拡張する外 部連携機能。 •

    ハンドオフ: エージェント間でタスクや会 話制御を委譲する仕組み。 • ランナー: エージェントの実行を管理する クラス。 • ガードレール: エージェントの入出力を検 証し品質と安全性を維持する機能。 • トレーシング: エージェントの動作フロー を記録・可視化するデバッグ支援機能。
  10. ハンズオン④: リサーチエージェント エージェントフロー 検索キーワードに基づいて、複数エー ジェントが協力してリサーチを行う • PlannerAgent • WriterAgent •

    SearchAgent エージェント概要 Google Colabリン ク https://github.com/buddypia/openai-agents-sdk-cola b/blob/master/research_bot.ipynb
  11. ハンズオン⑤: MCP活用エージェント エージェントフロー Google Colabリン ク MCPサーバーの作成エージェントでそのMCP サーバーを活用する例 1. MCPサーバーの作成

    2. addツール, get_secret_word, get_current_weatherツールを定義 3. MCPサーバーへ接続 4. 各ツールの確認 5. エージェントでMCPサーバーの利用 エージェント概要 https://github.com/buddypia/openai-agents-sdk-cola b/blob/master/simple_mcp_server.ipynb
  12. MCP(Model Context Protocol)とは? • AIエージェントが 外部サービスと連携 する方法を 標準化したプ ロトコル •

    例) データソースやツール、サービスと連携する 指示 サービスを利用 AIエージェント サービス連携の標準 化
  13. ツール実行の違い 東京の天気リクエスト AIエージェン ト Function Calling 関数定義 JSON Schema定義1 JSON

    Schema定義2 東京の天気は? { city: “東京” } 天気API AIエージェン ト 東京の天気は? MCPクライアン ト MCPサーバー 東京の天気を提供 AIやアプリによっ て実装が異なる MCP 東京の天気を提供 東京の天気リクエスト クライアントの 関数定義不要
  14. MCPアーキテクチャ • ユーザーとAIが対話す るアプリケーション • 例: Claude Desktop、Cursorな ど MCPホスト

    MCPクライアント MCPサーバー • ホストアプリ内に存在 • 特定のMCPサーバーと の1対1の接続を管理 • 特定の機能サーバー • 例: filesystem、API 連携など
  15. MCPの通信方式 STDIO(標準入出力) SSE(Server Sent Events) • クライアントとサーバーが同一マ シン上で動作 • ローカル統合に適する

    • クライアントがHTTP経由でサーバーに 接続 • サーバーはSSEを用いて持続的な接続上 でクライアントにメッセージをプッ シュ
  16. MCPの主な機能3つ • AIが実行できる関数やアク ション • API実行、データ取得、コー ド実行など • AIが利用可能なデータソース •

    (ファイル、データベースの 情報など) • 「よく使うプロンプトの型」 をあらかじめ作って保存して おく機能 • メールのテンプレート
  17. 事前準備 ① Cursor設定 ② mcp.jsonを開く { "mcpServers": { "playwright": {

    "command": "npx", "args": [ "@playwright/mcp@latest" ] } } } ② MCP Serverを入 力
  18. ハンズオン②: 商品比較AI エージェントが直接ブラウザを操作し、EC サイトから商品を検索して比較結果をレ ポートにまとめる エージェント概要 あなた商品の価格比較AIです。 # 指示 -

    キーワードに基づいて、楽天市場、ヤフーショッピングで商品 を検索してください - 商品の検索結果を現在のディレクトリにファイルとして保存し てください - 最後の比較まとめは、ローカルに保存したファイルに基づいて 比較をまとめてください # ツール利用 use playwright # キーワード AirPods Pro 2 プロンプト 指示 思考プロセス 比較結果