AIエージェンとはAzureインフラも構築できるのか？

HCCJPの第61回勉強回で登壇した際の資料です。
AIエージェントの説明と、実際の動作を紹介しています。
動画アーカイブは下記です。
https://www.youtube.com/live/m6UmaJN4_RU?si=zQdyOoNI1yjv7zQv

Transcript

1. AIエージェントは Azureインフラも構築できるのか？ ~結果は出たとこ勝負です。~ @ebi Masahiko Ebisuda
2. 日本ビジネスシステムズ株式会社 胡田 昌彦(えびすだ まさひこ) Youtube https://youtube.com/@ebibibi 自己紹介 日本ビジネスシステムズ株式会社 こんな方にオススメ！  企業の情報システム部で働く方  一般ユーザーだけど、コンピューターに興味 があって、もっと詳しくなりたい方  Windows, Azure, M365等のMicrosoft 関連技術に興味がある方 チャンネル登録よろしくお願いします！
3. AIエージェントはAzureインフラも構築できるのか？ •AIエージェントとは? •コーディングの自動化の現状 •Azureインフラに使えるエー ジェントやツールの状況 •AIを活用してAzureインフラを 構築する方法 •実際にやってみる！
6. Chatbots 喋る Reasoners 論理的思考 Agents 自発的行動 Innovators 新規発見 Organizations 組織化
8. RPAも「AIエージェント」?
9. 定義にはこだわらず行きます。
10. LLMを活用して 自律的に判断・行動して 目標を達成するソフトウェア
12. 人間がすべての コードを書く - 予測して自動補完 - 依頼してコード全体を生成 - バグ,セキュリティ修正 AIが全自動で すべてのコードを書く コーディングの世界は激変 ～2020年 2021～24年 2024,25年 GitHub Copilot GitHub Edits Tabnine …など多数 Devin GitHub Copilot Workspace GitHub Copilot Agent Mode Replit Agent Cline Cursor Jules …など多数 ※他にも多数あると思います。変化早すぎて追いつけない…。
13. 人間がすべての コードを書く - 予測して自動補完 - 依頼してコード全体を生成 - バグ,セキュリティ修正 AIが全自動で すべてのコードを書く コーディングの世界は激変 ～2020年 2021～24年 2024,25年 GitHub Copilot GitHub Edits Tabnine …など多数 Devin GitHub Copilot Workspace GitHub Copilot Agent Mode Replit Agent Cline Cursor Jules …など多数 ※他にも多数あると思います。変化早すぎて追いつけない…。 AIエージェント
14. 引用元：https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/
15. 引用元：https://zenn.dev/mizchi/articles/all-in-on-cline
16. なぜコードの世界は 変化が早いのか？
17. コードは大量の学習データがあり、AIの学習が進みやすい。 コーディングはルールやパターンが明確で、AIが得意とする分野。 物理的要素（設備や材料）がなく、実験や導入が容易。 ソフトウェアはAPIやインターフェースが明確で、AIが自律的に扱いやす い。 エラーが明確に出るため、AIが結果を自己評価・修正しやすい。 動作が意図どおりかどうか（成功・失敗）が明確で評価しやすい。 開発効率やコスト削減のメリットが大きく、市場の需要が高い。 多くの企業やコミュニティが競争的にAIツール開発を進めている。 オープンソース文化の影響で技術進化や情報共有が速い。 AI自身の進化がソフトウェア開発に直接反映されやすい。 エンジニアが自身の作業効率向上のため、積極的に新しい技術を取り入 れる傾向がある。 ……などなど、他にも色々。
18. インフラ領域も時間の問題
19. 例：Amazon Q Developer CLI Agent
20. 引用元：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-the-enhanced-command-line-interface-in-amazon-q-developer/
21. 引用元： https://qiita.com/moritalous/items/09b7461044f8ff55bc05
22. 動画：https://www.youtube.com/watch?v=eD_HvJ2VhiA
23. (Model Context Protocol)で 外部のツール/サービスとの連携の 標準化
26. 前提 Azure Portalの操作をAIにやらせるのは(現状)ハードルが高い&筋が悪い 「画像認識→マウス、キーボード操作の自動化」 ※そのうちなんでもできるようになっちゃうかもですが。 Azureにはしっかりと自動化のための仕組みがある(理屈上できないこと は無い) Azure REST API Azure CLI Azure PowerShell Azure SDK ARM Template Bicep Terraform for Azure Azure Arcでオンプレも対象
27. Microsoft 公式AIツール  Microsoft Copilot in Azure (限定パブリックプレビュー)→4月9日にGAしました！  https://azure.microsoft.com/ja- jp/products/copilot  ニーズに合ったインサイトの生成  新しいクラウド機能の発見  リソース間のシームレスなオーケストレー ション  現状はまだまだ…。  VSCodeからも@Azureで呼べる。
28. Microsoft 公式AIツール  AIShell(パブリックプレビュー)  https://learn.microsoft.com/ja- jp/powershell/utility- modules/aishell/overview PATHを通してしま えば起動したが？
31. 1. 【人間主体】AIを相談相手として利用 質問やアドバイスをもらい、手作業で実装 メリット：設計や検討作業を効率化 2. 【協働】AIにコードやスクリプト生成を任せる AI生成コードを人間がレビュー・修正して適用 メリット：単純作業削減、重要部分に集中可能 3. 【AI主体】AIエージェントが完全自動構築 人間が高レベルな指示を出し、AIが自動で環境構築 メリット：究極の自動化（ただし現状は人間の確認が必須）
32. 1. 【人間主体】AIを相談相手として利用 質問やアドバイスをもらい、手作業で実装 メリット：設計や検討作業を効率化 2. 【協働】AIにコードやスクリプト生成を任せる AI生成コードを人間がレビュー・修正して適用 メリット：単純作業削減、重要部分に集中可能 3. 【AI主体】AIエージェントが完全自動構築 人間が高レベルな指示を出し、AIが自動で環境構築 メリット：究極の自動化（ただし現状は人間の確認が必須） ドライバー＝人間 ドライバー＝人間 ドライバー＝AI
34. Tips • 毎回おこないたい指示や使ってほしい手法な どはファイルに書いておくと便利。 • GitHub Agent • .github/copilot-instructions.md • Cline • .clinerules
35. 新規にlinux VMを1台展開してください。 東日本リージョンに作成をお願いします。 作成にはAzure CLIを用いてください。 作成に用いたコマンドはdeploy.ps1に保存しそれを実行する形で展開でき るようにしてください。 実際に構築を実行し、該当のlinux VMに非対話型SSHコマンド実行できる ことを確認するところまで実行してください。 進捗は日本語で教えてください。 ※このくらいは楽勝です。
36. 下記のレポジトリの内容を確認し、サンプルアプリケーションを展開して ください。 https://github.com/Azure-Samples/azure-search-openai-demo 進捗は日本語で教えてください。 ※このくらいは楽勝です。
37. Azure WebAppsを使って企業用のWebサイトをホストするようにしてく ださい。その際、最低限のセキュリティの構成も行ってください。 リソースグループ名やリージョン等は自由に決めてください。名称の重複 は避けるようにしてください。 ※このくらいは楽勝です。
38. 実際の動作の様子は ライブ配信を御覧ください。 https://www.youtube.com/live/m6 UmaJN4_RU?si=zQdyOoNI1yjv7zQv