AIアシスタントと一緒に1日でAIエージェントを作った話（AI Agent①）

Last updated at 2026-04-21Posted at 2026-01-06

はじめに

こんにちは、株式会社ラフールで開発を担当している李です。

今回は、社内のハッカソンイベントでAIアシスタントを活用しながら、セルフヘルスケアAIエージェント（Health Agent）を0→1で開発した取り組みをご紹介します。

本プロジェクトでは、健康診断書の画像をアップロードするだけで、AIが自動解析・データベース保存・トレンド分析まで行うシステムをたった1日で構築しました。

使用技術:

Mastra - AIエージェントフレームワーク
Claude Sonnet 4.5 - マルチモーダルLLM（AWS Bedrock経由）
PostgreSQL - 健康データの永続化
Next.js + Chart.js - トレンド可視化ダッシュボード

1. システムアーキテクチャ

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Health Agent                           
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │           Claude Sonnet 4.5 (マルチモーダルLLM)        │    │
│  │         画像認識 + 自然言語理解 + 推論能力               │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                           │                                  │
│              ┌────────────┴────────────┐                     │
│              ▼                         ▼                     │
│  ┌─────────────────────┐   ┌─────────────────────────┐       │
│  │  save-health-check  │   │ generate-health-trend   │       │
│  │     (保存ツール)      │   │     (分析ツール)         │       │
│  └─────────────────────┘   └─────────────────────────┘       │
│              │                         │                     │
│              └────────────┬────────────┘                     │
│                           ▼                                  │
│              ┌─────────────────────────┐                     │
│              │       PostgreSQL        │                     │
│              │    (健康データ永続化)     │                      │
│              └─────────────────────────┘                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 実装

2.1 エージェント定義

Mastraフレームワークを使用してHealth Agentを定義します。

import { Agent } from '@mastra/core/agent';
import { Memory } from '@mastra/memory';
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql';
import { healthCheckTool } from '../tools/health-check-tool';
import { healthTrendChartTool } from '../tools/health-trend-chart-tool';
import { createAmazonBedrock } from '@ai-sdk/amazon-bedrock';

export const healthAgent = new Agent({
  name: 'Health Agent',
  instructions: `あなたは健康診断結果を包括的に解析する専門アシスタントです...`,
  model: createAmazonBedrock({...})('us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0'),
  tools: { healthCheckTool, healthTrendChartTool },
  memory: new Memory({ storage: new LibSQLStore({ url: 'file:../mastra.db' }) }),
});

ポイント:

instructions でエージェントの役割を簡潔に定義
tools で保存・分析ツールを登録
memory で会話履歴を永続化

instructionsの書き方

項目	説明	例
役割定義	エージェントの専門性	健康診断結果を解析する専門アシスタント
主な機能	できることのリスト	画像解析、DB保存、トレンド分析
ツール	どのツールをいつ使うか	画像が来たらsave-health-checkを呼ぶ
対応データ	扱える項目・形式	34項目の検査項目に対応
出力形式	回答のフォーマット	Markdownテーブルで表示

2.2 ツール定義

ツール名	機能	主な特徴
save-health-check	健康診断結果をDBに保存	Zodスキーマ検証、トランザクション管理、重複データ上書き
generate-health-trend	時系列トレンド分析	統計計算、改善/悪化判定（HDL・eGFR↑=改善、LDL・中性脂肪↓=改善）、Markdownテーブル出力

3. データベース設計

3.1 スキーマ構造

-- 検査記録マスター
CREATE TABLE health_checkups (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  checkup_id VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
  checkup_date DATE NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 検査項目詳細（4カラムパターン）
CREATE TABLE health_items (
  checkup_id VARCHAR(255) REFERENCES health_checkups(checkup_id) ON DELETE CASCADE,

  -- 各項目に対して4カラム（例: LDLコレステロール）
  ldl_cholesterol DECIMAL(10, 2),           -- 数値
  ldl_cholesterol_unit VARCHAR(50),         -- 単位
  ldl_cholesterol_reference VARCHAR(100),   -- 基準値
  ldl_cholesterol_status VARCHAR(20),       -- 判定（正常/要注意/異常）

  -- 他34項目も同様のパターン...
);