はじめに

会場に向かう前の仙台駅周辺のサンモール1番通り

七夕祭りの飾り付けがされていました。
楽しそうですが、仕事おわりのため回る余裕はありませんでした。
とはいえ、イベント参加を申し込みした6月くらいから今日が楽しみでした。

会場はねこまた株式会社さんのオフィスでした。

本イベントのハンズオン資料URL

AIエージェントのワークショップ資料

ワークショップ資料を掲載しているURLでは、AIエージェントについての内容に加えて、今回のイベントで行ったハンズオンの内容が再現可能となっています。

AgentCoreについてのプレゼン資料は公開されていませんので、
見えにくい画像で申し訳ありませんが、携帯で撮影したのをピックアップします。

登壇者紹介

通常のJaws-ugのLT会だと登壇者が複数いるのですが、本日は申し込みがなかったみたいで、お越しいただいた淡路氏のみでした。
ざっくりとですが、東京方面でAIエージェントの導入などを行う
第一人者のSA（ソリューションアーキテクト）みたいです。
凄い！

AWS AgentCoreのプレゼン

AIエージェントとは

みなさんもご存知の通り、AIアシスタントのようにLLMを使って回答させるだけでなく、タスクまで行う仕組みですね。
僕はまだ全然つかったことがありません。

AIエージェントの企業導入率

あくまで予想数値ですが、それでも数年でそこまで普及がすすむとすると定常的な業務の基本作業は任せることができそうで、人間が承認するだけで大半のタスクが完了できそうですね。
とはいえ、その仕組みを作るのが大変なイメージです。

Amazon Bedrock AgentCore

AWSで新しいサービス？の開発が進んでいるらしく、調べてみたら今年の夏発表のものみたいでした。内容としては、作成したAIエージェントのシステムをデプロイ・運用・監視するための統括的なサービスみたいです。
記事で紹介されているのはPythonでしたが、他の言語のフレームワークもサポートしているみたいです。
もちろんJavaも大丈夫ですよね？

AgentCore Runtime

AIエージェントでタスクを実行するにあたり、例えばLambdaを使用したりすると実行時間15分やメモリの制限があるらしいですが、その辺りがカバーしやすいそうです。
8時間もタスクの実行をまわすってなると大企業のバッチ処理とかですかね？ちょっと、自分の経験だとどういったユースケースがあるか全然思い浮かばないです。

AgentCore Memory

登壇者の淡路氏もおすすめしていましたが、このMemoryによってユーザーのやりとり履歴などの抽出などがかなり簡単になるみたいです。
今までだとDynamoDBに保存してから、ベクトルDBにEmbarassingしてから保存する仕組みを構築したり面倒な部分がかなり楽になるそうです。
正直、モデルとの通信部分だけでかなり苦労しているので、ユーザーとの履歴からより学習させていく仕組みの構築は諦めていました。
ですので、この話を聞いた時は「まじか！」って気分でした。

AIエージェント作成ハンズオン

後半は、ハンズオンで実際にAIエージェントを作成することに。
手順はこの記事の最初に記載したURLをご確認ください。

今回のイベント用に即席にAWSアカウントを用意していただいたみたいで、とても助かりました。

淡路氏自作ソフト

Bedrock Enginner

エージェント作成画面

AWSのアクセスキーの設定をすれば、エージェント作成がお手軽にできるようになっています。
→このソフトの9割ほどをお一人で作成されたみたいで、凄すぎる。
赤枠にしている箇所をクリックすると、ある程度のテンプレートのシステムプロンプトを生成してくれます。
生成される内容も淡路氏がこれまでAI導入の知見を反映したものとなっているらしいです。
→まだ未熟なため、できあがったプロンプトのここが凄いみたいのは分かりませんでした。しかし、システムプロンプトに明るくない僕でもLLMに指示を与えるためのテンプレを作成してくれるのはとても助かりました。

懇親会

今回のイベントの懇親会は、会場を提供してくださった。株式会社ねこまたさんのオフィスで行いました。立食形式で各々好きに会話する時間みたいな感じです。
僕は、自社チャットbot導入に対する知見を得たかったので、淡路さんや淡路さんとAIでの開発を取り組まれている方との会話に参加できるように動きました。
すごく衝撃だったのは、チーム内で開発AIエージェントのルール作りができてしまえば、ジュニア数名とスペシャリスト1名程度でPJを回すことも全然可能という話でした。話では、AIを使用する前の工数の約3分の1程度で、AIエージェント経由でコードを作成するので、コードの整合性も一貫があるとのことでした。

自分はまだ個人開発でAIアシスタントを活用している程度のため、AIエージェントの話で今の現場との開発環境の差を歴然と感じました。
また、今の現場のような人の頭数を揃えてなんとかPJを回すような現場は、今後会社として生きていくことができるのか不安に感じました。聞いた話が本当であれば今の現場の1人月が、AI導入の場合4〜5人月程度になるかなと思います。
現場は、受注元が大きい会社のためすぐに潰れることはないと思いますが、中小やベンチャーがAI導入により、より安価に受注できるようになると影響は大きいと思います。また、大きい会社ほどコンプラなどでAI導入に二の足を踏むため、その差は大きくなると思いました。

振り返り

今回のイベントでは、普段の仕事では関わることができない日本でAI活用の前線を走られているような方の話を聞くことができ、とても刺激となりました。
また、淡路さんを含めたAIを開発に活用している方の話は自分の現場とのギャップを感じ、焦りも感じました。一方で、AI活用の開発現場で求められるのは、AIが作成した成果物に対するレビュー能力と、システム設計能力なのかなと思いました。
Claude CodeがSNSで盛り上がった時に、簡単な指示だけで動くアプリが作れるみたいな話が上がっていました。しかし、内部的な品質はかなり低いため、指示する人間が細かく設計した上で、コード作成の指示をなげていく必要がありそうです。
要はAIの使い方の話だと思います。
その前提となるシステムの知識を指示する側が理解していることが大事だと思いますので、今僕が取り組んでいるプログラミング言語の本質理解と、設計→実装訓練は無駄ではないのかなと思いました。
とはいえ、AI分野はどんどん新しいことが発表されていきますので、キャッチアップは怠らないようにしようと思います。

以上、長々と失礼しました。
ありがとうございました。