デブサミ福岡CFP提出用

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1. ひとりで、出し切る。 個人開発者が Amazon Bedrock で生成 AI プロダクトを世に出して掴んだ再現でき る型 山下 祐樹／ AWS Community Builder（AI Engineering） Developers Summit 2026 FUKUOKA ・ 2026.09.11 本資料は生成 AI スライドツールで作成
2. 自己紹介 長崎県出身・東京在住の個人開発者 AWS Community Builder（AI Engineering） Amazon Bedrock で生成 AI プロダクトを継続公開 ひとりでも、出し切る
3. 「作れる」と「出し切る」は別物 個人開発が止まる 3 つの壁 時間 本業の合間、時間が足りない コスト API 費用・インフラ代が読めない 品質への不安 精度・安全性の担保が難しい
4. 作ったもの ❄ 冷蔵庫 AI GCP Vision ＋ Amazon Bedrock Claude Sonnet 4.5 写真から食材を OCR で認識し、献立を自動提案 ＋足りない食材を買い物リストとしてリストアップ 🗺 Diagram AI Amazon Bedrock Claude Haiku 4.5 自然言語や画像の入力からクラウド構成図を自動生成
5. 再現できる 4 つの型 01 最小構成の決め打ち まず動くものを作る — 最小限のサービス選定と構成パターン 02 モデル選定とプロンプト 用途に合ったモデルの選び方と、再現性の高いプロンプト設計 03 コスト管理 トークン数・ API 呼び出し回数を把握して予算内に収める 04 落とし穴の回避 ハマりやすいエラー・制限・設計ミスとその対処パターン
6. 01 ：最小構成を決め打つ アイデアを最小構成（Amazon Bedrock ＋ Lambda ＋ Vercel）に当てはめる 構成図アプリが自分の構成を描いた
7. 02 ：モデル選定とプロンプト 軽量モデル Claude Haiku 4.5 軽い ⬆ 上位モデル Claude Opus 4.8 重い ⬇ 精度 ⇄ コスト 軽いタスクは軽量モデルで十分 — 例：構成図生成は Claude Haiku 4.5（Amazon Bedrock） 精度が要る箇所だけ上位モデルを使う 精度とコストの折り合いを取る — モデル選定がコスト最適化の第一歩
8. 03 ：コスト管理 無料枠・呼び出し削減・キャッシュの 3 つでコストをコントロールする 無料枠を正しく 見極める Lambda ・ Bedrock の 無料枠の条件を把握し 超過しない設計にする 呼び出し回数を 減らす 不要な API 呼び出しを まとめ・間引きして リクエスト数を最小化 結果を キャッシュする 同じ入力への応答を キャッシュして再利用し コストを削減する
9. 04 ：落とし穴（正直版） 無料だと思ったら Bedrock で課金された 回避策：最初に料金とコスト管理を確認 「構成図アプリに前提外の入力を 入れると壊れる」 回避策：入力の前提を決めて弾く／案内する 落とし穴は先に知れば避けられる
10. まとめ 1 最小構成を決め打つ 2 モデルは用途で使い分ける 3 落とし穴は先に知る ひとりでも、出し切る 本資料は AWS 公式サンプル 「spec-driven-presentaAon-maker」に 自然言語で指示して作成。 バックエンドは Amazon Bedrock AgentCore RunAme / Memory（＋ MCP）で動く エージェントです