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
1.7k
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
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
120
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
1.6k
AgentCore Registry入門~マルチアカウントでどう使うの~
har1101
1
92
AgentCore×VPCでの設計パターンn選と勘所
har1101
4
530
AgentCore RuntimeからS3 Filesをマウントしてみる
har1101
4
700
AgentCore Session Storageで激安RAG作るためのあれやこれや
har1101
4
410
(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
590
今日から始めるAmazon Bedrock AgentCore
har1101
4
590
My First Year as a Community Builder
har1101
3
410
Other Decks in Programming
See All in Programming
Agentic UI
manfredsteyer
PRO
0
190
ADKを使って簡単にAIエージェントを作ってみよう
k1mu21
0
280
LLM本来の能力を解き放つサンドボックス技術とAI民主化への適用
yukukotani
3
4.5k
代数的データ型って何が嬉しいの? #frontend_phpcon_do
kajitack
8
3.8k
RTSPクライアントを自作してみた話
simotin13
0
630
AIだと陥りがちなJakarta EE最新技術への移行時の落とし穴と解決策
tnagao7
0
120
AI 輔助遺留系統現代化的經驗分享
jame2408
1
970
Language Server 使ってる? 〜VSCode と Zed の場合〜 / Are you using a Language Server? ~For VS Code and Zed~
handlename
0
800
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
1.5k
dRuby over BLE
makicamel
2
390
ローカルLLMを使ってB2Bサービスを作っていての学び
yaotti
0
210
Snowflake Summitでの新機能 CoCo / CoWork / snowflake-summit-2026-overall-what-new-coco
tatsuhiro
1
170
Featured
See All Featured
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.7k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
170
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
950
Everyday Curiosity
cassininazir
0
230
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
210
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
750
Crafting Experiences
bethany
1
190
Designing for Timeless Needs
cassininazir
1
260
Highjacked: Video Game Concept Design
rkendrick25
PRO
1
400
What does AI have to do with Human Rights?
axbom
PRO
1
2.2k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
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!