もりもり新機能を一挙紹介！ AgentCoreに入門して、AWS上にAIエージェントを構築しよう

製造業でも生成AI活用したい！名古屋LLM Meetup #12
https://kinto-technologies.connpass.com/event/388207/

Transcript

1. もりもり新機能を一挙紹介！ AgentCoreに入門して、AWS上に AIエージェントを構築しよう みのるん　@minorun365
2. 名古屋LLM Meetup ２周年おめでとうございます
3. 御田 稔（みのるん） KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト AWS AI Hero / AWS Samurai Qiita 2025 Top Contributor 3
4. みなさん、AIエージェント 使ってますか？
5. みなさん、AIエージェント 作ってますか？
6. なんでわざわざ自社で作る必要あるの？ チャッピー、Copilot、Claude Code、Cowork… 汎用エージェント製品が毎月のように発表される時代。 既製品で十分なのに、なぜわざわざ自社で作るのか? 6
7. その既製品、本当に使い物になってますか？ 鳴り物入りでリリースされた汎用エージェントあるある 「実際に触ってみたら、正直まだ使い物にならない…」 ビッグテックが汎用品を出してくるまでの半年〜1年。 その空白こそが、 自社業務向けに先回りできるチャンス！ 既製品が追いついてきた頃には、もう次の最新トレンドにピボット。 内製で「作る側」 にサッと回れる組織が、いま圧倒的に強い！ 7
8. そもそも、AIエージェントって何だっけ？ 普通のLLM：一問一答のテキスト生成のみ AIエージェント：計画を立て、ツールを使い、自動で試行錯誤 8
9. ツールが使えると何が変わる？ AIに「読む」だけでなく「操作する」こともやらせられる メールを送る カレンダーに予定を登録する 社内システムにデータを入力する ファイルを作成、編集する つまり、僕らが普段やっている 書き込み系の業務 を代行できる！ 9
10. 実際にAIエージェントって どんなものがあるの？
11. KDDIの本部長AIエージェント「A-BOSS」 11
12. パワポ作るマン 誰でも無料で使えます。ユーザー1,000名突破 12
13. M365操作代行！ 秘書エージェント 　 13
14. でも、作るの難しいんでしょ？
15. 実はもう、相当簡単に開発できるのが現状 もはや、データサイエンティストや機械学習エンジニアが PythonとJupyter Notebookを使う "敷居高い" 世界観はもう昔。 便利な機能がすべてAPIやライブラリとして抽象化され、 僕ら 普通のWebエンジニア が自分のアプリに組み込める 最強の武器になっている！ 15
16. モダンなハーネスSDKを使ってみよう！ 令和のエージェントは3行のコードで書ける from strands import Agent agent = Agent() agent("AIエージェントって何？") 他にもLangChain、Mastra、ADK…好きなの使えばOK。 最近のフレームワークの共通点は シンプルなコードで書ける こと！ 16
17. 好きなモデルをエージェントの頭脳にしよう GPT-5.5 on Bedrockにも対応！ from aws_bedrock_token_generator import provide_token from strands import Agent from strands.models.openai_responses import OpenAIResponsesModel model = OpenAIResponsesModel( model_id="openai.gpt-5.5", client_args={ "base_url": "https://bedrock-mantle.us-east-2.api.aws/openai/v1", "api_key": provide_token(region="us-east-2"), }, ) agent = Agent(model=model) 17
18. あとは欲しいツールを足せばOK 関数を書いて、@tool でデコるだけ！ from strands import Agent, tool @tool def add(x, y): return x+y agent = Agent( model="jp.anthropic.claude-sonnet-4-6", tools=[add] ) agent("さんたすななは？") 18
19. AIエージェントが書けても デプロイ先が悩ましい
20. 「問題児」を動かすインフラ選定の課題 AIエージェントが書けた！デプロイしてみんなに使ってもらおう… ストリーミングレスポンスに対応したい 時間のかかる非同期処理もある 認証認可や監視なども必要 なるべくお金のかからないサーバーレスがいい ➡︎ これまではクラウドの機能を自分で組み合わせるしかなかった 20
22. すべていいとこ取りした新機能が登場！ 22
23. 今一番アツい「Bedrock AgentCore」 AIエージェントの本番構築に特化した便利機能群 実行基盤、記憶管理、認証認可、ツール集約、トレース監視… エンタープライズ運用に必要なものが一通り揃っている 中でもメイン機能のAgentCoreランタイムは、 簡単に言うと AIエージェント専用のLambda 的な新時代インフラ 23
24. AgentCoreランタイムの利用例 作ったエージェントをコンテナにしてデプロイするだけ！ 24
25. じゃあ、フロントエンドはどうする？ バックエンドはPythonでなんとか書ける。 でもフロントエンドは苦手意識あり。TypeScript書けない… 結果、どうなるかというと… 25
26. こうなりがち 26
27. でもコーディングエージェントがあれば Reactを使ったモダンなフロントも実は簡単に書ける！ AWSなら Amplify Gen2 を使えば、書いたコードをGitHubにプ ッシュするだけでデプロイとCI/CDも全自動で楽ちん 27
28. AIと開発するならIaCはマスト AWS CDKでインフラ全体をコードで管理しておくと… マネコンぽちぽちするより構築が爆速になる Claude Codeと一緒にインフラごと簡単に作り変えられる 新しいアプリを作るときも、コピペで構成を再利用できる バックエンドもフロントもインフラも、全部コードで完結！ 28
29. フルサーバーレスの鉄板アーキテクチャ例 29
30. 「型」ができればアレンジや量産も簡単 一度作ったエージェントをベースに、 機能やデザインを変えて簡単に量産できる！ 私はこのおかげで、商用クオリティのAIエージェントを 激安フルサーバーレス構成で、かつCI/CDや運用作業Skills付きで 爆速量産できるようになりました。 30
31. エンプラの開発、デプロイして終わりじゃない エージェントを "公開するだけ" なら、ローコードSaaSでもできる。 でも企業でそれを セキュアに運用/改善し続ける のは別の話。 この領域のマネージド化は、まさにAWSのお家芸。 知っておくと便利な5つの武器を、ケース別に紹介します 31
32. ① エージェントにSaaSを触らせるけど みんな同じ権限でいいの？
33. よくある課題 放置すると… 「あれ、なんか部長専用のSharePoint見れちゃったぞ？」 対応するには… 認証/認可のゲートウェイを泣く泣く自作。 トークン交換のコード書くの超面倒 33
34. そんなときは、AgentCoreアイデンティティ 認証/認可を丸ごとおまかせ。 SDKで ツール関数をデコるだけ でトークン取得・管理を自動化！ 34
35. ② ツールの中でも、 特定の操作はさせたくないんだけど…
36. よくある課題 放置すると… 「危険な削除操作をうっかり承認してしまった！」 対応するには… ツール内に if文で権限チェックを埋め込み、 ルール変更のたびにデプロイし直し 36
37. そんなときは、AgentCoreポリシー エージェントループの外側から、ツールの挙動をしっかり統制 37
38. ③ リリースしたら終わり？ 監視SaaSを別途入れなきゃダメ？
39. よくある課題 放置すると… そもそも今どのくらい使われてるの？ エラー報告受けたけど、ログ多すぎて追えない 対応するには… 監視SaaSを別途契約し、 エージェントのコードにSDKで計装処理を追加 39
40. そんなときは、AgentCoreオブザーバビリティ トレースを自動で いい感じに可視化！ PoC程度なら、 監視SaaSの契約不要に 40
41. ④ リリースはしたけど、 ユーザーは本当に満足してる？
42. よくある課題 放置すると… 徐々に利用者が減ってるけど、何が原因か分からない 対応するには… データセットを自作してCI/CDに統合。 評価器やダッシュボードも自前で整備 42
43. そんなときは、AgentCore評価 選んだメトリクスで、エージェントの行動を自動で採点。 人間は 「これまずいかも？」 というログを絞って改善に集中できる 43
44. ⑤ 社内のエージェントやツールが 増えすぎて管理しきれない…
45. よくある課題 放置すると… 野良エージェントが乱立し、同じ機能を別チームが重複開発 対応するには… Confluenceで台帳管理、承認ワークフローは別ツール。 利用者はSlackで「あのエージェントどこ？」 45
46. そんなときは、AWSエージェントレジストリ MCPのツールや、A2Aのエージェント、スキルなどを社内公開。 提供者からの登録依頼も承認ワークフロー化してくれる 46
47. 他にも、面白い新機能が 先月いろいろ登場しました！
48. AIに買い物させよう！ AgentCore Payments ステーブルコインを使って、有料コンテンツへの少額決済を自動管理 48
49. AIが勝手に成長！ AgentCore最適化 機能①「推奨事項」 システムプロンプトやツール説明の改善案を生成してくれる 49
50. AIが勝手に成長！ AgentCore最適化 機能②「A/Bテスト」 本番リクエストの一部を、しれっと改善版に流して自動テスト。 成績がいい方を新バージョンに昇格できる 50
51. 興味出たから試したいんだけど、 コード書かなきゃダメなの？
52. 新機能「AgentCoreハーネス」で簡単構築 マネコンだけでもローコード構築できます！ 52
53. AgentCore、入門してみたくなりました？ 発売初日からベストセラー1位！ 図解フルカラーでやさしく解説。 　 53
54. 書籍の中身を紹介
55. 最初に基礎とStrandsを学ぼう 55
56. メインのAgentCoreを体系的に学ぼう 56
57. 本番業務で使える応用テクニックを学ぼう 57
58. ちょっとだけ紙面紹介
72. オススメの読み方 ゼロから学ぶ方は、前から順に読んでみよう 完璧に読み込むより、パラっと流し読みを繰り返すのがオススメ （周回ごとに少しずつ深度を深める） 一部既習の方は、知りたいとこだけつまみ食いしてもOK ハンズオンはGitHubのコードをコピペに使おう 72