Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
Search
Har1101
June 10, 2026
Programming
110
4
Share
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
2026/06/11 (木) AWSでAIエージェント構築を始めよう!Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 での登壇資料です
Har1101
June 10, 2026
More Decks by Har1101
See All by Har1101
TypeScriptだけでAIエージェントを作る フロント・エージェント・インフラのフルスタック実践
har1101
6
1.3k
AgentCore Registry入門~マルチアカウントでどう使うの~
har1101
1
77
AgentCore×VPCでの設計パターンn選と勘所
har1101
4
490
AgentCore RuntimeからS3 Filesをマウントしてみる
har1101
4
660
AgentCore Session Storageで激安RAG作るためのあれやこれや
har1101
4
380
(技術的には)社内システムもOKなブラウザエージェントを作ってみた!
har1101
2
580
今日から始めるAmazon Bedrock AgentCore
har1101
4
550
My First Year as a Community Builder
har1101
3
370
EventBridge API Destination × AgentCore Runtimeで実現するLambdaレスなイベント駆動エージェント
har1101
7
380
Other Decks in Programming
See All in Programming
Oxlintのカスタムルールの現況
syumai
5
980
脅威をエンジニアリングの糧にして――現場編 / Turning Threats into Engineering Fuel — Field Edition
nrslib
0
240
ふつうのFeature Flag実践入門
irof
7
3.5k
ADKを使って簡単にAIエージェントを作ってみよう
k1mu21
0
170
Make SRE Operations Easier with Azure SRE Agent
kkamegawa
0
3.2k
Inspired By RubyKaigi (EN)
atzzcokek
0
500
Lemonade + Foundry Toolkit でお手軽アプリ開発
seosoft
1
270
OSもどきOS
arkw
0
400
ReactとSvelteのその先、Ripple-TS / Beyond React and Svelte: Ripple-TS
ssssota
3
2k
AI時代の仕事技芸論 — ソフトウェア開発で「遊ぶように働く」職人的熟達のすすめ
kuranuki
1
600
技術記事、AIに書かせるか、自分で書くか? 〜それでも私が自分の手で書く理由〜 / #QiitaConference
jnchito
2
1.3k
不変条件と整合性境界—ビジネスが決める設計判断と実現パターン / Invariants and Consistency Boundaries
nrslib
13
3.3k
Featured
See All Featured
Mind Mapping
helmedeiros
PRO
1
230
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
2
840
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
320
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
520
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
720
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
1
2.2k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
370
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
410
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
34
9.3k
Transcript
エージェンティックRAGに AWSで入門しよう! 2026/06/11 (木) AWSでAIエージェント構築を始めよう!Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 福地開
Who am I ? 福地 開 (ふくち はるき) @har1101mony 所属:NECソリューションイノベータ/JAWS-UG東京
業務:AWSエンジニア /エージェントビルダー 実績:AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan All AWS Certifications Engineers ※書籍のレビューに少しだけ 関わらせていただきました! 本日は著者の森田さんの代打で お話させていただきます
最近、RAG作ってますか? 使ってますか?
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
日本はW杯の初戦 どことやるの? ユーザー LLM アプリケーション
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
ドイツです (これは2022年) 日本はW杯の初戦 どことやるの? ユーザー LLM アプリケーション
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG 検索… 日本はW杯の初戦 どことやるの?
ユーザー LLM アプリケーション 外部情報
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG オランダです 日本はW杯の初戦 どことやるの?
ユーザー LLM アプリケーション 外部情報
RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon
Bedrock ナレッジベース
RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon
Bedrock ナレッジベース
RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている
RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている
本題:エージェンティックRAGとは?
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG:検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う
• 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG:検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う
• 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる
余談:Claude Fable 5はAgentCore知ってる
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法1. strands_tools パッケージが提供している
retrieve ツールを使う • 1つのナレッジベースをStrandsエージェントで使う場合はこちらがシンプル
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法2. AWSが公開しているオープンソースのMCPサーバーを使う •
Strands以外のエージェントにも対応、柔軟な設定や検索が可能
まとめ ◆RAGの振り返りと、エージェンティックRAGのお話をしました! • なんだか難しいものに感じるかもしれませんが、最近だと普段から 触れている方が多いと思います ◆AgentCoreやStrandsエージェント、Bedrockナレッジベースを 使えば簡単に実装することができます! • 組織でのオレオレエージェンティックRAGを構築していきましょう!