Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
【re:Invent2025 Notion reCap】AIエージェントを制御する “Agen...
Search
fujioka-a
January 23, 2026
Technology
45
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
【re:Invent2025 Notion reCap】AIエージェントを制御する “Agent SOP(Standard Operating Procedures)” をチームで継続的に管理・更新する
fujioka-a
January 23, 2026
More Decks by fujioka-a
See All by fujioka-a
DevOps Agentで運用判断をチーム資産にする~Agent InstructionsとAgent Skillを継続的に育てる~
fujioka6789
0
250
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
fujioka6789
0
110
re:Invent初参加でも120%満喫するための心構え@フォージビジョンre:Invent報告会
fujioka6789
0
290
書籍推薦AIエージェントを作ってみよう ワークショップ
fujioka6789
0
29
Bedrock AgentをサポートしたPowertools for AWS Lambdaによる開発の効率化・省力化
fujioka6789
0
450
Other Decks in Technology
See All in Technology
dbt と Snowflake と tag
kevinrobot34
1
180
案件に一番詳しいAIを Amazon Bedrock AgentCore で作る ― 知見が知見を生むチームへ / Compounding Knowledge with AgentCore
yusukeshimizu
1
170
巨大気象データと戦う ― サロゲートモデル学習を高速化する圧縮技術
gpuunite_official
0
250
同じWAFが、攻撃の“形”は弾く── 正当な“形”の不正は通す
kuroneko13
0
270
AI開発に用いられるHPC技術について
gpuunite_official
0
260
小粒でもパワフルなJS Runtime Antjsについて
comamoca
0
120
【GCC2026】TrueHDRIを用いたルックデブ環境とライティングテクニック
bandainamcostudios
PRO
0
330
2026-08-15 JAWS-UG 茨城 #16 Secrets ManagerにおけるSecret値の管理(Terraformの場合) / Secrets Manager Secrets
masasuzu
0
560
DatadogのBits Chatが開発組織にもたらしたもの / What Bits Chat Has Brought Us
sms_tech
1
300
AIで変わるエンジニアの働き方(仮)
naoinaoi
0
480
Android skills に学ぶ
kokiko
0
160
LanceDB入門
mocobeta
9
670
Featured
See All Featured
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
1
250
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
23k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.1k
Fireside Chat
paigeccino
42
4k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.5k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
232
55k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
870
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
220
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
1
2.8k
Transcript
AIエージェントを制御する “Agent SOP(Standard Operating Procedures)” をチームで継続的に管理・更新する 2026/1/23(金) ForgeVision, Inc. 藤岡
敦史
自己紹介 藤岡 敦史 フォージビジョン AWSグループ 2025 All AWS Certifications Engineer
好きなAWS サービス 好きな 言語 Lambda CDK
None
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!
初参加ながら効率的に動けた結果、合計で 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! 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!
Agent SOP って何? 先に要点お伝えすると… 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
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. re:Capイベントの開催
• 企画 → 会場を予約 → 集客 → etc. [順序] • 予算は◯万円以内、東京駅周辺で [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
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
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)
Agent SOPの設定イメージ Markdown形式でプロンプトのように 指示を記載します ✓ SOPの概要を書く ✓ 箇条書きで各ステップの処理を書く ✓ 各処理に制約(Constraint)を書く
# 実装SOP 「探索、計画、実装、コミット」のワークフローに従っ て、コードタスクを実装するための指針です。 可読性と保守性を優先して、対象のプログラミング言語 における慣用的なコードを生成します。 ## ステップ ### 1. 指示・コンテキストの確認 指示内容を解釈して、依頼された実装に関連するドキュ メントを、/docs配下から取得します 制約(Constraints) - MUST: /docs配下から関連するドキュメントを探索し て読み込む。 - SHOULD: ルートのREADME.mdを読み込む。 - MUST NOT: 指示内容に対して、推測を挟まないでく ださい。 ### 2. 実装計画の作成 ・・・・ ステップでのエージェントの 判断基準となる制約(Constraints) を 、 RFC 2119形式 でを使って指示 利用するには、作成したSOPを プロンプトやMCPでエージェントに 渡す、それだけ!!
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、実装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…
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 エージェントの実装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
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 エージェントの実装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 チームでMarkdownのSOPを ブラッシュアップ・管理するなら、 Notionは有効な選択肢の1つ
Notionを使った利用イメージ Notionを使って チームでSOPを作成 エクスポートして Markdownを取得 エージェントから SOPを実行 実行結果を見て SOPをブラッシュアップ
Notionを使うメリット ✓ Agent SOPを採用するのは、単純な箇条書きでは 制御が不足する、やや複雑な業務を扱うケース ✓ 複雑な業務は、エンジニア以外の関係者との議論が 必要であったり、繰り返しのブラッシュアップが発生する →Notionを使うことで… コミュニケーションが取りやすい
使いやすく、会話しながら手軽に更新できる エクスポートも手間なく可能
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 ✓ 手軽に更新できるMarkdownを扱うSOPは、 繰り返しブラッシュアップして精度をあげていきます ✓ Notionを、チームで議論・合意してSOPを育てる場として 使うのが有効です × Notion
ご清聴ありがとうございました THANK YOU FOR YOUR LISTENING.
APPENDIX
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
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: "))
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