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
チーム立ち上げにAWSを活用したらClaudeさんに褒められた話
Search
k.masachika
May 12, 2024
Technology
3
550
チーム立ち上げにAWSを活用したらClaudeさんに褒められた話
2024年5月11日 JAWS-UG DE&IでのLT資料。
k.masachika
May 12, 2024
Tweet
Share
More Decks by k.masachika
See All by k.masachika
Amplifyとゼロからはじめた AIコーディング 成果と展望
mkdev10
2
880
Amplifyとゼロからはじめた AIコーディング。失敗と気づき
mkdev10
2
380
関西でも盛り上げたい!AWS Amplify
mkdev10
1
65
フロントエンドも盛り上げたい!フロントエンドCBとAmplifyの軌跡
mkdev10
2
1.3k
DAYSでAmplifyについて語りたかった話
mkdev10
0
96
3分re:Cap 私のイチオシAmplify アップデート
mkdev10
0
240
実は仲良し?Amplify Gen2と生成AI
mkdev10
1
550
アルファリリース Storage Browser for Amazon S3をためしてみた
mkdev10
1
220
生成AIを使ってAmplifyGen2を楽しく学べるワークショプをやってみた
mkdev10
2
460
Other Decks in Technology
See All in Technology
LINEスキマニ/LINEバイトにおけるバックエンド開発
lycorptech_jp
PRO
0
390
pmconf 2025 大阪「生成AI時代に未来を切り開くためのプロダクト戦略:圧倒的生産性を実現するためのプロダクトサイクロン」 / The Product Cyclone for Outstanding Productivity
yamamuteki
3
2.6k
.NET 10のEntity Framework Coreの新機能
htkym
0
120
雲勉LT_Amazon Bedrock AgentCoreを知りAIエージェントに入門しよう!
ymae
2
220
持続可能なアクセシビリティ開発
azukiazusa1
6
330
レガシーシステム刷新における TypeSpec スキーマ駆動開発のすゝめ
tsukuha
4
730
ECS組み込みのBlue/Greenデプロイを動かしてELB側の動きを観察してみる
yuki_ink
3
420
PostgreSQL で列データ”ファイル”を利用する ~Arrow/Parquet を統合したデータベースの作成~
kaigai
0
170
AWS re:Invent 2025 で頻出の 生成 AI サービスをおさらい
komakichi
3
240
Datadog LLM Observabilityで実現するLLMOps実践事例 / practical-llm-observability-with-datadog
k6s4i53rx
0
160
AI エージェント活用のベストプラクティスと今後の課題
asei
2
310
確実に伝えるHealth通知 〜半自動システムでほどよく漏れなく / JAWS-UG 神戸 #9 神戸へようこそ!LT会
genda
0
150
Featured
See All Featured
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.7k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Designing for Performance
lara
610
69k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.9k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
420
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.8k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Docker and Python
trallard
46
3.7k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Transcript
νʔϜ্ཱͪ͛ʹ "84Λ׆༻ͨ͠Β $MBVEF͞Μʹ๙ΊΒΕͨ .BTBDIJLB,VXBCBSB
ࣗݾհ @mkdev_10 ℬݪກʢ,VXBCBSB.BTBDIJLBʣ େࡕγʔϦϯάҹגࣜձࣾ اը൛ຊ෦γεςϜਪਐ՝՝ ॴଐࣄ τϐοΫε ҹձࣾʹۈΊ͍ͯΔͷͰ"EPCFιϑτΛར༻ɻ ϓϨϦϦʔεϓϩάϥϜʹࢀՃ͠ɺ5PQ+BQBOFTFϓϨϦ ϦʔείϯτϦϏϡʔλʔʹબΕͨɻ
͝๙ඒʹͷΫϨδοτʹ໊લΛͤͯΒͬͨաڈɻ ʢɺɺʣ ͖ͳ"84αʔϏε "NQMJGZɺ'4YGPS/FU"QQ0/5"1ɺ4ɺ$%,
ࠓ͍ͨ͜͠ͱ wνʔϜ্ཱͪ͛ͷΈ wνʔϜ্ཱͪ͛ʹ"84Λ׆༻ͨ͠ w$MBVEF͞Μʹ๙ΊΒΕͨ w·ͱΊ
ࢲͷνʔϜͷϛογϣϯ ։ൃ ϋοϐʔ γεςϜ։ൃͰۀվળϋοϐʔͳੈքΛ࡞Δ
νʔϜ্ཱͪ͛ͷഎܠ wͱͱਓͰ͍ͬͯͨۀ͕ධՁ͞Ενʔ Ϝͱ্ཱͯͪ͛͠Δ͜ͱͱͳͬͨɻ wϝϯόʔΛूΊͯ՝Λ࡞ͬͨɻ wগਫ਼Ӷɺ໊Ͱߏ͞Ε͍ͯΔɻ ͍ΘΏΔҰਓγε ຊ֨తʹνʔϜ։ൃΛऔΓೖΕΑ͏ʂ ໊ʹͳͬͨ͜ͱͩ͠
্ཱͪ͛ॳͷνʔϜϝϯόʔ ࢲ एखͷϗʔϓ ΩϥΩϥͷ৽ਓ ͋Γ͕ͪͳԿͰ ϓϩάϥϛϯάͰ͖·͢ ԭೄ͔Βདྷ·ͨ͠ɻ
্ཱͪ͛ͷ࣌ͷΈ wνʔϜͷׂͷதʹΩοςΟϯάΒαʔό ʔཧΒϊʔίʔυ։ൃΒͯΜ͜Γɻ wৗతʹ(JU(JU)VCɺ"84͢Β৮Ε͍ͯΔ༷ ͳঢ়ଶͰͳ͔ͬͨɻ wͦΖͦΖνʔϜ։ൃʹ৮Ε͍ͤͨ͞ɻ ։ൃҎ֎ʹΔ͜ͱ͕ଟ͍தͰɻ Ͳ͏͢ΕνʔϜ։ൃ͕ৗʹਁಁ͢Δͷ͔
ཧ৬ͳͷͰɺϝϯόʔͷΈղܾͤͶ wਓલͰ͢ͷ͕ۤखͰ͢ɻ wࢿྉΛ·ͱΊΔͷ͕ۤखͰ͢ɻ w*5ͷֶश͢Δ͕࣌ؒཉ͍͠Ͱ͢ɻ ֶश࣌ؒ࡞ͬͯ͋͛ΕΔ͚Ͳɻ ۤखͷࠀ܇࿅͔͠ͳ͍ΑͶʔ ͱ͔ࢥ͍ͳ͕Βฉ͍͍ͯΔͱɻɻɻ ໘ஊ͢Δͱɻɻɻ
ಥવર͍ͨ wਓલͰ͢ͷ͕ۤखͰ͢ɻ wࢿྉΛ·ͱΊΔͷ͕ۤखͰ͢ɻ w*5ͷษڧ͢Δ͕࣌ؒཉ͍͠Ͱ͢ɻ ։ൃҎ֎ʹΔ͜ͱ͕ଟ͍தͰɻ Ͳ͏͢ΕνʔϜ։ൃ͕ ৗʹਁಁ͢Δͷ͔ ͜Ε"84ͰղܾΜ ࢲͷΈ ϝϯόʔͷΈ
ԿΛર͍ͨͷ͔ w$*$%Ͱߋ৽͢Δࣾ༻ͷφϨοδαΠτΛ্ཱͪ͛Α͏ʂ wϒϩά.BSLEPXOͰॻ͍ͯɺϓϧϦΫͰߋ৽͠Α͏ɻ wֶΜͩ͜ͱΛϒϩάʹͯ͠φϨοδڞ༗͢ΔձΛఆظతʹ࡞Ζ͏ʂ w$*$%ͰαΠτΛߋ৽͢ΕνʔϜ։ൃͯ͠ΔͬΆ͍ wࢿྉϕʔεͰ͢ػձΛ࡞ΕΔͷͰۤखࠀͷ܇࿅ʹͳΔɻ wهࣄԽͷͨΊʹษڧ͢Δ࣌ؒΛ࡞ͬͯ͋͛ΕΔɻ "84ͳΒ͙͢ʹ͜ͷڥΛߏஙͰ͖Δʂ
ͬͨ͜ͱ "NQMJGZϗεςΟϯάΛ͍ɺ(JU)VCͰ؆୯ʹ$*$%ڥΛߏஙɻ )VHPͷςϯϓϨʔτΛ׆༻ͯ͠αΠτߏஙɻϓϧϦΫ4MBDLͰ௨ɻ "NQMJGZϗεςΟϯά ੩తαΠτδΣωϨʔλʔ ϦϙδτϦ ϓϧϦΫ௨
ग़དྷ্͕ͬͨαΠτ "NQMJGZͰαΫοͱߏஙɻ͓Α͙ͦΒ͍ɻ
ޮՌ w࡞ઓ௨ΓɺৗతʹϓϧϦΫΤετ͕དྷΔ༷ʹͳ͖ͬͯͨɻ w݄ʹҰ։࠵͍ͯ͠Δɺٕज़ڞ༗ձʢφϨοδڞ༗ʣΛϒϩάΛϕʔεʹ͢ ͜ͱͰɺਓલͰ͢͜ͱࢿྉʹ·ͱΊΔϨϕϧ্͕͖ͬͯͨɻ wֶͼΛڞ༗Ͱ͖Δ͜ͱͰޓ͍ʹϨϕϧΞοϓɻ "NQMJGZ࠷ߴ ෦ԼҭͬͯνʔϜͷงғؾ͍͍ײ͡
͙Β͍ӡ༻ͯ͠ɻɻɻɻ wࢲͨͪࣾͰಛघͳ͜ͱΛ͍ͬͯΔνʔϜɻ wᷚΛฉ͖͚ͭͨํʑ͔Β৬࣭Λड͚Δ͜ͱ͕͋Δ wಉ͡આ໌͢ΔͷർΕΔɻɻɻ ܅ԿΛ͍ͯ͠ΔΜͩͶ ࢲͨͪͷνʔϜd νʔϜͷ׆ಈͷͯ͢φϨοδαΠτʹ͋Δɻɻɻ #FESPDLͷग़൪͡ΌͶʁ νʔϜͷ͕͕ᷚΓɺ࣭͞ΕΔ͜ͱ૿͖͑ͯͨɻ
ͬͨ͜ͱ w"NQMJGZͰ࡞ͬͨφϨοδαΠτͷهࣄ͔ΒճͰ͖Δ2"#PU࡞ͬͯΈͨɻ w6*4USFBNMJUͰαΫοͱ࡞ɻੜ"*पΓ#FESPDLΛ׆༻ɻ wϕΫλʔετΞΛ'"*44ͱ"NB[PO5JUBOͰߏஙɻ w-BOH$IBJOΛ׆༻͠ͳ͕Β$MBVEFΛݺͼग़͠ɺϩδοΫΛ࡞ɻ
࣭ͯͨ͠Έͨ ͓͒ɻ͍͍ײ͡ʹཁͯ͘͠ΕͯΔ ٕज़ڞ༗ձφϨοδڞ༗ձ
͍ͭͰʹࣗͷ͜ͱฉ͍ͯΈͨ ๙ΊΒΕͯΔʔʔʔʔʔʔʔʔʔʂ
·ͱΊ w"NQMJGZϗεςΟϯάͰരͰࣾϒϩάΛ࡞Ͱ͖ͨɻ w$*$%؆୯ʹߏஙͰ͖ɺνʔϜ։ൃΛਁಁͤ͞Δͷʹޭͨ͠ɻ wੜ"*Λ͏͜ͱͰφϨοδݕࡧͷ෯͕͕ͬͨɻ #FESPDL࠷ߴ ࣍"NQMJGZ(FOΛ৮Γ͍ͨ ͍͢͝؆୯ʹ3"(γεςϜ͕࡞ΕΔʂ