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
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
Search
Har1101
June 10, 2026
Programming
2.1k
9
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
エージェンティックRAGにAWSで入門しよう!
2026/06/11 (木) AWSでAIエージェント構築を始めよう!Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 での登壇資料です
Har1101
June 10, 2026
More Decks by Har1101
See All by Har1101
Claude CodeとAgentCore Gatewayを繋ぐ際の認証認可 / Authentication and authorization when connecting Claude Code with AgentCore Gateway
har1101
2
270
これからAgentCoreを触る方へトレンドはGatewayです
har1101
6
540
Even G2とAWSで推しのエージェントを召喚しよう!
har1101
1
190
TypeScriptだけでAIエージェントを作る フロント・エージェント・インフラのフルスタック実践
har1101
7
1.8k
AgentCore Registry入門~マルチアカウントでどう使うの~
har1101
1
120
AgentCore×VPCでの設計パターンn選と勘所
har1101
4
590
AgentCore RuntimeからS3 Filesをマウントしてみる
har1101
4
760
AgentCore Session Storageで激安RAG作るためのあれやこれや
har1101
4
450
(技術的には)社内システムもOKなブラウザエージェントを作ってみた!
har1101
2
630
Other Decks in Programming
See All in Programming
型も通る、synthも通る、それでも危ない 〜AIのCDKの権限とコストを機械で検証する〜 / It Passes Type Checks, It Passes Synth Checks, but It’s Still Risky — Automatically Verifying Permissions and Costs in AI’s CDK —
seike460
PRO
1
550
komatsuna「分散システムにおけるバグ分析手法」
komatsunaqa
0
260
使いながら育てる Claude Code — 開発フローの1コマンド化 × 繰り返し指摘の自動仕組み化
shiki_kakaku
0
1.8k
Japan Community Day at Kubecon + CloudNativeCon Japan 2026: Learning Container Privilege Control by Building My Own Low-Level Container Runtime
ternbusty
1
150
AI時代に設計が 最大の生産性レバーになる 意図駆動開発とデータを消さない設計|Don't Delete Your Data or Your Intent — Design as the Deepest Lever in the AI Era
tomohisa
1
860
プロポーザルを書いてもらう
pvcresin
0
510
源内ハンズオン概要編
hideg
0
180
【やさしく解説 設計編・中級 #6】良いアーキテクチャとは ~ 一本の登り道の、行き先 ~
panda728
PRO
0
210
琵琶湖の水は止められてもNet--HTTPのリトライは止められない / You might be able to stop the water flow of Lake Biwa but you can't stop Net::HTTP retries
luccafort
PRO
0
720
Laravelで学ぶ Webアプリケーションチューニング入門/web_application_tuning_101
hanhan1978
4
1.8k
リアルな遅延を測る仕様
kota_yata
1
100
ソフトウェアエンジニアにとっての生成AI - 特性を知って使い倒す / generative ai for software enginner
kishida
3
1.1k
Featured
See All Featured
Making Projects Easy
brettharned
120
6.7k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
510
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
52k
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
11
39k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.8k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Test your architecture with Archunit
thirion
1
2.3k
Effective software design: The role of men in debugging patriarchy in IT @ Voxxed Days AMS
baasie
0
470
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.2k
Transcript
エージェンティックRAGに AWSで入門しよう! 2026/06/11 (木) AWSでAIエージェント構築を始めよう!Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 福地開
Who am I ? 福地 開 (ふくち はるき) @har1101mony 所属:NECソリューションイノベータ/JAWS-UG東京
業務:AWSエンジニア /エージェントビルダー 実績:AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan All AWS Certifications Engineers ※書籍のレビューに少しだけ 関わらせていただきました! 本日は著者の森田さんの代打で お話させていただきます
最近、RAG作ってますか? 使ってますか?
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
日本はW杯の初戦 どことやるの? ユーザー LLM アプリケーション
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる
ドイツです (これは2022年) 日本はW杯の初戦 どことやるの? ユーザー LLM アプリケーション
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG 検索… 日本はW杯の初戦 どことやるの?
ユーザー LLM アプリケーション 外部情報
RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG オランダです 日本はW杯の初戦 どことやるの?
ユーザー LLM アプリケーション 外部情報
RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon
Bedrock ナレッジベース
RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon
Bedrock ナレッジベース
RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている
RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている
本題:エージェンティックRAGとは?
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG:検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う
• 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる
エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG:ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG:検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う
• 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる
余談:Claude Fable 5はAgentCore知ってる
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法1. strands_tools パッケージが提供している
retrieve ツールを使う • 1つのナレッジベースをStrandsエージェントで使う場合はこちらがシンプル
書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法2. AWSが公開しているオープンソースのMCPサーバーを使う •
Strands以外のエージェントにも対応、柔軟な設定や検索が可能
まとめ ◆RAGの振り返りと、エージェンティックRAGのお話をしました! • なんだか難しいものに感じるかもしれませんが、最近だと普段から 触れている方が多いと思います ◆AgentCoreやStrandsエージェント、Bedrockナレッジベースを 使えば簡単に実装することができます! • 組織でのオレオレエージェンティックRAGを構築していきましょう!