どうも、最近（約1年前）転職して浮かれていました笑笑
最近は AWS メインの業務から少し離れ、AI活用検討・AI Agent開発・AI×ワークフロー自動化 の領域をメインで触っています。
せっかくなので、最近やっていることを一旦まとめておきます。
興味ある方いたら、ぜひ気軽に連絡ください。
（スポットでこういうの作って〜みたいな副業あれば欲しい👀👀）
■ AI活用検討
最近思うのは、「AIをどう使うか」よりも「ドキュメントをどうAIライクに整備するか」 がめちゃ重要という点。
結局、LLM に渡すデータが整ってないと何も始まらない。
そこで、社内に散在する Word / Excel その他諸々を一括で Markdown に変換する自動化ツール を作りました。
- レガシードキュメント → Markdown
- 即 RAG のソースとして利用可能
- AI活用の前処理・下地作りとしてかなり便利
基盤になる部分こそ、AI活用を成功させる鍵だと思っています。
■ AI × ワークフロー（n8n / dify）
この領域が最近一番楽しいです。
サーバ・ネットワーク構成情報を収集し、
LLMによるドキュメント化 → ドキュメント管理システムへ自動アップロード
まで一連の処理をワークフロー化しました。
これで、
- システムとドキュメントの乖離がゼロ
- 手動で資料を作成する負担が消える
- サーバ/NW 情報の把握が即時化
- 週次 / 月次で自動実行できる
と、運用がかなり楽になります。
さらに応用として、
ソースコード自動解析 → ドキュメント生成
CDK でインフラをコード化 → Git 管理 → 全ドキュメント自動生成
というループが実現できれば、インフラ運用自体を丸ごと自動化できるのでは？と妄想中です。
■ AI Agent 開発
社内に散らばっているドキュメントを、
AI Agent × Vector DB で横断検索できる仕組みを検討しています。
ただし、embedding のコストが思っていたより高く、
本格的な社内展開を考えるとコスト面の課題が残るかな…という印象。
方向性としては絶対アリなので、最適化の余地を探っているところです。
■ Vector DB × Graph DB の Hybrid RAG
これも触っています。
- 技術的・構造的にめちゃ面白い
- 方向性はかなり良い
- ただ現状はユースケース側が技術に追いついていない笑笑
という、研究開発寄りの取り組みになっています👀
■ まとめ：最近めっちゃ楽しい
なんだかんだ色々やらせてもらっていて、かなり楽しく仕事しています。
- AI活用
- ワークフロー自動化（n8n / dify）
- AI Agent
- RAG / Vector DB / Graph DB
このあたりの領域に興味ある方、ぜひ声かけてください！