re:Invent2025 大阪reCap “Agent SOP(Standard Operating Procedures)” で手軽に管理・更新できる AIエージェントを構築しよう

re:Invent2025期間にて発表された“Agent SOP(Standard Operating Procedures)”について、整理・検証しました。SOPの、workflowとagentの中間的な位置付けを理解して、使いどころを見極めて導入すると有効です。

Transcript

1. “Agent SOP(Standard Operating Procedures)” で手軽に管理・更新できる AIエージェントを構築しよう 2026/1/9(金) ForgeVision, Inc. 藤岡 敦史
2. 自己紹介 藤岡 敦史 AWSグループ シニアエンジニア 2025 All AWS Certifications Engineer 開発要素も絡むAWS構築/運用案件にて 複数のお客様をサポート 担当 エリア 好きなAWS サービス 好きな 言語 Lambda CDK 群馬 → 東京 → 横浜
3. 今回re:Invent初参加でしたが... 現地でこその学びを得られて 大満足でした！
4. 初参加ながら効率的に動けた結果、 合計11セッション受講できました (Keynoteを除く) 社内にre:Invent経験者が多く、 移動や良いセッション選びのコツ など手厚くアドバイスもらえました！ その中で、CodeTalk形式（その場でLiveコーディングする）の How Amazon Teams Use AI Assistants to Accelerate Development (DEV403) を受ける中で、 Agent SOP という仕組みが紹介され、 「これは！」と私の目が輝きました！
5. Agent SOP って何？ 先に結論を言うと… ① Agent SOP = Markdownで”手順＋制約”を定義して、 LLMの判断ブレを抑える ② Agent SOPを使うことによって、ワークフロー型AIエージェント よりも軽量に構築管理できるが、厳密性は落ちる 今日はこの2点だけご理解頂ければと思います
6. Agent SOP って何？ Agent SOPが求められる背景として • 多くの業務には順序や決まりごとがあります • Ex. 報告会イベントの開催 • 企画 → 会場を予約 → 集客 → etc. [順序] • 予算は5万円以内、梅田駅周辺で [決まりごと] • 順序や決まりごと(制約)がある業務の効率化は、 ワークフロー型のAIエージェントを使うのが有効です ※ Anthropic「Building effective agents」より意訳 AIエージェントは2分類される • Agent ： LLMが自立的に、プロセスやツール使用を判断 • Workflow：事前に定義されたプロセスに沿って、LLM呼び出しやツール使用
7. Agent SOP って何？ ただしワークフロー型は面倒くさい… Creating Workflows with Strands Agentsより抜粋 ライブラリを使った 実装が発生する
8. Agent SOP って何？ この課題感に対して、 Markdownに手順&制約を自然言語で書いて、プロンプトとしてLLMに 渡すというAgent SOP(標準操作手順)を実践することで、 LLMにブレの少ない作業をさせることが可能になります！ 処理A 処理B 処理C ワークフロー型 の場合 処理D プログラミング言語を使って、 エージェント自体に処理や分岐を定義 Agent SOP の場合 処理A 処理B --処理C --処理D 入力 自然言語で処理や分岐を記述し、 入力としてエージェントに渡す →正確だが手間が大きい →カンタンだがブレるリスクあり (agent/workflowの中間的存在)
9. AWS公式から以下のAgent SOPが 公開されていて、ライブラリとして使用可能 GitHub -Agent SOP- pdd 計画 ラフな説明から、プロンプト駆動開発に沿って、 設計書・実装計画・TODOリストを具体化 codebase- summary ドキュメン テーション コードを読み取ることで、アーキテクチャや処 理フローなどを整理し、ドキュメントを生成 code-task- generator タスク作成 ラフな説明などから、タスクを計画し、構造化 されたファイル形式で生成・出力 code-assist 実装 Explore → Plan → Code → Commit の流れで、 テスト駆動開発（TDD）に基づく実装 eval 評価 Strands Evals SDKを用いて、AIエージェントの 評価設計からテストデータ生成、実行、 結果分析を支援 Agent SOPの公式情報
10. Agent SOPのセットアップ&構築 SOPをセットアップ&構築します →ライブラリのインストール後に以下の実装だけで ミニマム版を試すことができます!! (pdd SOPの場合) from strands import Agent from strands_tools import editor, shell from strands_agents_sops import pdd agent = Agent( system_prompt=pdd, tools=[editor, shell] ) agent(“pdd SOPを実行してください。日本語でお願いします。") while(True): agent(input("\nInput: "))
11. Agent SOPのセットアップ&構築 ワークフローとなる順序や 制約は、OSS公開されている ので自前で作成不要です 各フェーズにおけるタスク実行の 判断基準となる制約(Constraints) を、MUSTやSHOULD、MUST NOT などを使って指示します ※ RFC 2119形式
12. Agent SOPのセットアップ&構築 実行の流れは以下のイメージです ※私はローカルでAgentを起動しましたが、問題なく試せました ※python環境＋Strandsライブラリ＋AWS認証権限(Bedrock) のみでOKです SOP Strands Agent （SOP付き） ①「〇〇ファイルをインプット として、計画SOPを実行 してください」として指示 ②SOPが指示されたことを理解し、SOPファイルを読み込んで、 アクションを逐次決定してワークフローのように駆動する ③逐次決定された アクションを実行 ファイル入出力, プログラム実行 など…
13. Agent SOPを試す -実行結果- PDD SOPを実行して、GitHubのPRレビューエージェントの作成を相談してみます
14. Agent SOPのメリット・デメリット ✓ メリット ✓ Markdownなので、エージェントの判断基準やフローを コードの変更なしで手軽にブラッシュアップできる ✓ SOPの判断軸（手順や制約）を毎回提供するため、 長い作業でも手戻りが少なくエージェントが連続的に駆動できる ✓ デメリット ✓ モデル依存で、指示への忠実度・再現度は変化する ✓ 判断基準やフローをLLMに委ねるので、トークン消費が激しい
15. 自前のAgent SOPを作ってみる お作法を理解すれば、 Agent SOPは自前で手軽に作れます。 （※PRレビュー用のSOPを例に説明します） ポイントは主に2つ！ ①Parameters ②Constraints(制約) 判断基準にグラデーションを持たせる ▼レビュー基準 Critical Major Minor 判断やアクションに対する縛りを与える ▼コーディング自体のレビュー MUST: コード規約に合致すること SHOULD: 潜在的リファクタリングを 特定することが望ましい MUST NOT: 可読性を犠牲にした 実装修正の提案を禁ずる ▼レビュー観点 バランス セキュリティ重視 メンテナンス性重視 エージェント実行時に 事前に用意したパラメータ一覧から どれを使用するか選択する パラメータを加味して、制約を受けながら 判断&アクション
16. 自前のAgent SOPを作ってみる -Parameters- 公式は英語のみです が、日本語のSOP でも問題なく動作を 確認できました!!
17. 自前のAgent SOPを作ってみる -Consrtaints- ステップごとにConstraints（制約）を定義
18. 自前のAgent SOPを作ってみる -Consrtaints- ステップごとにConstraints（制約）を定義 今日はここまで！ 日々SOPやプロンプトを磨いているので、またブログなどでご紹介できればと思います！
19. まとめ ✓ Agent SOP = Markdownで”手順＋制約”を定義して、 LLMの判断ブレを抑える ✓ Agent SOPを使うことによって、ワークフロー型AIエージェント よりも軽量に構築管理できるが、厳密性は落ちる ✓ 従来のワークフロー型エージェントと競合する関係でなく、 お互いのメリット・デメリットを理解して使い分けることが重要 ✓ Agent SOPは、自社業務や自分専用のエージェントなど、 使いどころを見極めて導入するのがオススメ
20. ご清聴ありがとうございました THANK YOU FOR YOUR LISTENING.