Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
全部をAIエージェントにしない設計: AWS Step Functions × Amazon ...
Search
omiya
November 26, 2025
Programming
0
2
全部をAIエージェントにしない設計: AWS Step Functions × Amazon Bedrock AgentCore × Strands Agents Multiagent Graphで不確実性を考慮するワークフロー
紙のアンケートを全自動で集計/修正し、生成AIを用いた解析結果を含めた結果をダッシュボード表示するワークフローを紹介。
omiya
November 26, 2025
Tweet
Share
More Decks by omiya
See All by omiya
AgentCoreの基本機能と実践的なChatBotの構築
omiya0555
0
58
社内文書検索Agentをつくってみた (AgentCore/Strands Agents/Slack Bot)
omiya0555
0
74
Strands Agents で実現する名刺解析アーキテクチャ
omiya0555
1
160
Other Decks in Programming
See All in Programming
複数人でのCLI/Infrastructure as Codeの暮らしを良くする
shmokmt
5
2.2k
connect-python: convenient protobuf RPC for Python
anuraaga
0
370
CSC305 Lecture 17
javiergs
PRO
0
300
堅牢なフロントエンドテスト基盤を構築するために行った取り組み
shogo4131
8
2.1k
AIコーディングエージェント(Gemini)
kondai24
0
180
React Native New Architecture 移行実践報告
taminif
1
140
スタートアップを支える技術戦略と組織づくり
pospome
8
15k
C-Shared Buildで突破するAI Agent バックテストの壁
po3rin
0
350
全員アーキテクトで挑む、 巨大で高密度なドメインの紐解き方
agatan
8
19k
無秩序からの脱却 / Emergence from chaos
nrslib
2
12k
Building AI Agents with TypeScript #TSKaigiHokuriku
izumin5210
6
1.2k
dotfiles 式年遷宮 令和最新版
masawada
1
690
Featured
See All Featured
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.5k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
Docker and Python
trallard
46
3.7k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
329
39k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
230k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
380
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.8k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
76
5.2k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
127
17k
Transcript
©Fusic Co., Ltd. 0 全部をAIエージェントにしない設計: AWS Step Functions × Amazon
Bedrock AgentCore × Strands Agents Multiagent Graphで不確実性を考慮するワークフロー 2025.11.27 佐藤 礼央奈 X: @xthixsl_ml AI Builders Day Online (プレイベント) 大宮 佑仁 X: @_Svva110vvtai1_
©Fusic Co., Ltd. 1 自己紹介 はじめに 佐藤 礼央奈 R E
O N A S AT O 前職 : 陸上自衛隊 システム部隊 保有資格 : AWS All Certifications Engineer 2025 今年の新卒 大宮 佑仁 Y U J I N O M I YA
©Fusic Co., Ltd. 2 1. 課題 2. 作成したもの 3. 処理フロー
4. Strands Agents Multiagent Graphとは 5. 採用理由 6. まとめ
©Fusic Co., Ltd. 3 課題 1
©Fusic Co., Ltd. 4 1.課題 紙のアンケートを集計して可視化したい ・電子化が進んだ現代でも、紙のアンケートは存在している ・人間の手で集計するのは大変 例) 「紙束
を手入力して Excel グラフを作成」など
©Fusic Co., Ltd. 5 作成したもの 2
©Fusic Co., Ltd. 6 2.作成したもの PDFをアップロードすると、集計結果がダッシュボードになっている世界 ・人手だと半日〜1日 だった 集計と可視化処理 が
数分で完了 ・AWS Step Function と Strands Agents を活用したワーフクロー
©Fusic Co., Ltd. 7 2.作成したもの どこまで AI Agent に任せるか ・静的なワークフロー部分
→ Step Function で実装 ・文章の解釈が必要なワークフロー部分 → Strands Agents で実装
©Fusic Co., Ltd. 8 2.作成したもの どこまで AI Agent に任せるか ・静的なワークフロー部分
→ Step Function で実装 ・文章の解釈が必要なワークフロー部分 → Strands Agents で実装 Step Functions (静的) の具体例 ・ S3トリガ ・ PDF分割 ・ MAPで各ページ並列処理 ・ DynamoDBへの書き込み
©Fusic Co., Ltd. 9 2.作成したもの どこまで AI Agent に任せるか ・静的なワークフロー部分
→ Step Function で実装 ・文章の解釈が必要なワークフロー部分 → Strands Agents で実装 Step Functions (静的) の具体例 ・ S3トリガ ・ PDF分割 ・ MAPで各ページ並列処理 ・ DynamoDBへの書き込み Agents (動的) の具体例 ・回答結果の揺れ ・OCRの誤字修正 ・自由記述の分析 → 事前に if 文で全部書けない処理
©Fusic Co., Ltd. 10 処理フロー 3
©Fusic Co., Ltd. 11 3.処理フロー 全体処理フロー 1.S3 に PDF をアップロード
2.Step Functions 1. PDFファイルの分割 2. MAP(各PDFページを並列に処理) 1. Upstage の OCR (Information Extractモデル) で文字列抽出 2. Lambda → Strands Agents を呼出 1. 誤字修正 2. 感情分析 3. Dynamo DBへの結果格納 3. フロントエンドで表示(DynamoDBデータを参照)
©Fusic Co., Ltd. 12 3.処理フロー 全体処理フロー 1.S3 に PDF をアップロード
2.Step Functions 1. PDFファイルの分割 2. MAP(各PDFページを並列に処理) 1. Upstageの OCR (Information Extractモデル) で文字列抽出 2. Lambda → Strands Agents を呼出 1. 誤字修正 2. 感情分析 3. Dynamo DBへの結果格納 3. フロントエンドで表示(DynamoDBデータを参照)
©Fusic Co., Ltd. 13 • 構造化されていないデータから、必要な情報を自動的に取り出すこと • 自動化を実現するための機械学習(あるいは深層学習)モデルやアルゴリズム Upstage のUniversal
Information Extraction使用 • ドキュメントから抽出したいフィールドを、JSON形式で定義することが可能 補足:情報抽出とは 必要な情報のみ抽出することで、マルチモーダルLLMよりも安定した結果が取得可能
©Fusic Co., Ltd. 14 3.処理フロー 全体処理フローの細分化
©Fusic Co., Ltd. 15 3.処理フロー 全体処理フローの細分化 ・静的なワークフロー部分 → Step Function
で実装
©Fusic Co., Ltd. 16 3.処理フロー 全体処理フローの細分化 ・静的なワークフロー部分 → Step Function
で実装 ・意味的理解が必要なワークフロー部分 → Strands Agents で実装
©Fusic Co., Ltd. 17 3.処理フロー 全体処理フローの細分化 不変な処理は Step Function で確実に実行し、
文章の解釈が必要な処理は Strands Agentsで実行するアーキテクチャが完成 ・静的なワークフロー部分 → Step Function で実装 ・意味的理解が必要なワークフロー部分 → Strands Agents で実装
©Fusic Co., Ltd. 18 Strands Agents Multiagent Graphとは 4
©Fusic Co., Ltd. 19 4.Strands Agents Multiagent Graphとは サブタイトル •
グラフ(Gpaph)とは、数学におけるグラフ理論 • 物事を点(ノード)と線(エッジ)を結んだもの 1 3 2
©Fusic Co., Ltd. 20 4.Strands Agents Multiagent Graphとは サブタイトル
©Fusic Co., Ltd. 21 4.Strands Agents Multiagent Graphとは サブタイトル Claude
Sonnet 4でOCRしたものを修正するAgent
©Fusic Co., Ltd. 22 4.Strands Agents Multiagent Graphとは サブタイトル 修正したコンテキストから感情分析
DynamoDB用追記
©Fusic Co., Ltd. 23 4.Strands Agents Multiagent Graphとは サブタイトル 最終的なバリデーション
©Fusic Co., Ltd. 24 採用理由 5
©Fusic Co., Ltd. 25 5.採用理由 Graph Swarm Workflow コンセプト 開発者が定義したフローで、
各ノードのLLMが次の経路を 選ぶパターン 複数エージェントのチームが、 自律的にタスクを進める協調 パターン 事前にコードで定義したタ スクグラフを、1つのツー ルとして一括実行するパ ターン 分岐・ループ 条件付きエッジで分岐可能。 サイクルありのグラフも定義 でき、ループ表現ができる エージェント間の往復ハンド オフで、実質的な分岐・ルー プや再検討サイクルが可能 分岐はあっても一方向のみ メリット 構造は予測可能だが、分岐は LLM で柔軟に決まる 最適な順番が事前に決めにく い問題に向いている 常に同じ結果を狙える安定 的な動作
©Fusic Co., Ltd. 26 5.採用理由 Graph Swarm Workflow コンセプト 開発者が定義したフローで、
各ノードのLLMが次の経路を 選ぶパターン 複数エージェントのチームが、 自律的にタスクを進める協調 パターン 事前にコードで定義したタ スクグラフを、1つのツー ルとして一括実行するパ ターン 分岐・ループ 条件付きエッジで分岐可能。 サイクルありのグラフも定義 でき、ループ表現ができる エージェント間の往復ハンド オフで、実質的な分岐・ルー プや再検討サイクルが可能 分岐はあっても一方向のみ メリット 構造は予測可能だが、分岐は LLM で柔軟に決まる 最適な順番が事前に決めにく い問題に向いている 常に同じ結果を狙える安定 的な動作
©Fusic Co., Ltd. 27 5.採用理由 サブタイトル
©Fusic Co., Ltd. 28 まとめ 6
©Fusic Co., Ltd. 29 まとめ 文字起こしをInformation Extractモデルを使用することに表記揺れを抑制させる Strands Agents Multiagent
Graphを採用することでエラーや実行順番の考慮が可能に 役割分担設計をすることで実用性あるアーキテクチャでのAIアプリ運用が可能に Point.01 Point.02 Point.03
©Fusic Co., Ltd. 30 Thank You We are Hiring! https://recruit.fusic.co.jp/
ご清聴いただきありがとうございました