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
2.1k
9
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
Claude CodeとAgentCore Gatewayを繋ぐ際の認証認可 / Authentication and authorization when connecting Claude Code with AgentCore Gateway
har1101
1
240
これからAgentCoreを触る方へトレンドはGatewayです
har1101
6
530
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
190
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
7
1.8k
AgentCore Registry入門~マルチアカウントでどう使うの~
har1101
1
110
AgentCore×VPCでの設計パターンn選と勘所
har1101
4
580
AgentCore RuntimeからS3 Filesをマウントしてみる
har1101
4
750
AgentCore Session Storageで激安RAG作るためのあれやこれや
har1101
4
450
(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
620
Other Decks in Programming
See All in Programming
関東Kaggler会_NVIDIA_Nemotron_コンペ_振り返り
rick_ds
0
440
改善しないと、タスクが回らない。 “てんこ盛りポジション” を引き継いだ情シスの、入社3ヶ月の業務改善録
krm963
0
260
FDEが実現するAI駆動経営の現在地
gonta
2
270
PHP に部分適用が来るぞ!……ところで何それ?おいしいの? #phpcon / phpcon-2026
shogogg
0
580
2年かけて Deno に DOMMatrix を実装した話 / How I implemented DOMMatrix in Deno over two years
petamoriken
0
210
ドリフトを絶対に許さない(?)CDK運用 / CDK Ops with Zero Tolerance for Drifts (?)
akihisaikeda
1
170
ビデオ通話が繋がる0.2秒で何が起きているのか
supurazako
2
180
komatsuna「分散システムにおけるバグ分析手法」
komatsunaqa
0
240
Google Apps Script で Ruby を動かす
kawahara
0
130
変わらないものが、変わるものを決める — 意図駆動開発 × イベントソーシング × イミュータブル | What Doesn't Change Decides What Can — IDD × Event Sourcing × Immutability
tomohisa
0
1.3k
Claude Code全社展開のためにやったことn選~プラグイン302個・コミッター271人を支えるために~
kenchan
5
1.4k
TSX の <Hoge<Fuga>> という構文に驚いた話 / tsx-type-argument-syntax
kanaru0928
0
210
Featured
See All Featured
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
56k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
201
75k
Building the Perfect Custom Keyboard
takai
2
830
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.8k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
760
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.9k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
380
Building an army of robots
kneath
306
46k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
470
Design in an AI World
tapps
1
270
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.1k
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
0
190
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!