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機械学習勉強会に参加するためにAIエージェント勉強してみた
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Kazuki Adachi
August 23, 2025
Technology
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120
機械学習勉強会に参加するためにAIエージェント勉強してみた
2025/08/23
JAWS-UG新潟 × Python機械学習勉強会in新潟 生成AI祭り
https://jawsug-niigata.connpass.com/event/359010/
Kazuki Adachi
August 23, 2025
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Transcript
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 1 機械学習勉強会に参加するために
AIエージェント勉強してみた 2025/08/23 JAWS-UG新潟 × Python機械学習勉強会in新潟 ⽣成AI祭り ⾜⽴和⽣
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 2 ⾃⼰紹介
⾜⽴ 和⽣(あだちかずき) @k-adachi-01 ▼ 所属 アジアクエスト株式会社 ▼肩書き 2025 AWS Jr. Champion 2025 All AWS Certifications Engineer ▼現在の業務 建設会社様向けのIT⽀援や顧客折衝 業務ではAWSを触っていない(⾮エンジニア!) ▼趣味 ⾛ること(トレイルランニング、ウルトラマラソン)
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 3 登壇のきっかけ
前提:⾮エンジニア × AIアプリ開発経験なし 業務でAIアプリを開発したことはなく、個⼈開発で少しバイブコーディングをしている程度 AIを使うことはあっても、AIを作ることは⾃分にはハードルが⾼いと考えていた 最新のAIトレンド:AIアプリ構築のハードルが劇的に下がった Strands Agents、Bedrock AgentCoreなどマネージドサービス‧フレームワークの充実 基盤モデル(Claude、GPTなど)の⾼性能化 MCPやA2Aなど規格標準化 ⾃分でもAI開発に挑戦できそう!LT登壇に応募して勉強するぞ!
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 4 なぜ今AIエージェントを学ぶのか?
標準化が進み、実装が“配線作業”に近づいた API+MCPでツール接続が共通作法に OSSフレームワーク(Strands / LangGraph / Mastraなど)やマネージドサービスも充実 ⾼性能なモデルが⽐較的低コストで使えるように 数週間‧数か⽉単位でのアップデート競争 軽量‧安価なモデル群(gpt-5-nano, gemini-2.5-flash-lite, nova-microなど) “エージェント前提”のプロダクトが増え、⼀般に浸透 コーディングエージェント(ClaudeCode / Cursor / Kiroなど) エージェント系のSaaS(Manus / Gensparkなど)
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 5 実際触ってみて感動したこと
実装ハードルが驚くほど低い!! 好きなSDK(Strands Agents / LangGraph等)で作り、AgentCoreでサーバーレス運⽤ Model / Context / Toolだけに集中すればいい ⽤途に合うモデルを選び、知っておくべき⽂脈を与え、ツールで正確性を強化 フロントエンドもStreamlitで簡単に付けられる ⼀つのファイルでチャットUI / フォーム / 可視化まで作成可能
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 6 課題①
何を作ればいいのか分からない 実際に動くものを作ろうとすると”ちょうどいい”題材が難しい 業務に使おうとすると暗黙知や⽂脈依存の内容が多い 前提を⼊⼒するコストが⾼く、評価データも必要になる 題材を⼩さく切るほど価値が出にくく、⼤きくすると制御不能に この程度ならChatGPTや他のSaaSで良くない? 何でも作れそうな錯覚の万能感(ダニング=クルーガー効果) ハンズオンやデモが簡単なので、どんどん実装できそうな気がする 実際にはAIエージェント開発の難しい部分を知らないだけ (状態管理、認証、エージェント間の連携、Human in the Loopの設計など)
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 7 最初の⼀歩:まずは業務を”⼩さな部品”に分ける
会議前 会議中 会議後 ‧⽬的‧ゴール設定 ‧アジェンダ作成 ‧スケジュール調整 ‧資料準備‧共有 ‧司会進⾏ ‧時間管理 ‧記録‧⽂字起こし ‧議事録作成 ‧タスク割り当て ‧進捗管理
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 8 今回作ったもの:会議後フォローエージェント
会議前 会議中 会議後 ‧⽬的‧ゴール設定 ‧アジェンダ作成 ‧スケジュール調整 ‧資料準備‧共有 ‧司会進⾏ ‧時間管理 ‧記録‧⽂字起こし ‧議事録作成 ‧タスク割り当て ‧進捗管理 反復が多く再現性‧標準化しやすい 資産化すれば改善フィードバックを回せる
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 9 今回作ったもの:会議後フォローエージェント
議事録作成 アクション抽出 Github Issue起票 ⽂字起こし サンプル作成 エージェント 議事録評価 エージェント ⼈間評価 Human in the Loop
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 10 課題②
オーケストレーションと評価の難しさ 複数のツールやサブエージェントが氾濫し、連携が困難に ツールを増やすほど精度が上がりそうに思えるが、 実際にはワークフロー全体の”障害点”と”評価コスト”を増やす可能性 どうやって評価すればいい? LLMは⼈間の評価基準を知らない(教える必要あり) 段階に分けて評価する(定量化できる構造チェック→⼈間評価) 評価基準を⻑期記憶メモリに残したり、⾃動化できれば可能性が広がる!(今回は未実装)
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 11 学んだこと‧気づき
標準化フレームワークやツールのおかげで実装が数⾏〜数⼗⾏に! Strands Agentsでは最短3⾏!MCPやAgentCore GatewayでのAPI連携も可能に 開発者はModel / Context / Toolだけに集中すればいい ただし、”使える”エージェント開発には無数の部品の微調整が必 須! メモリ‧状態管理、ガードレールや権限設定 議事録作成の例:⽂字起こし、構造化要約、ドキュメント参照、評価、⼈の承認‧‧‧ AIエージェントの実装ハードルは低いが、実⽤への道のりは⻑い
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 12 今⽇伝えたいこと
AIエージェント開発を始めるハードルは下がった! あとは試⾏錯誤を楽しめるかどうか 私はまだまだ初⼼者ですが、 ⼀緒に勉強していきましょう!
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 13 参考サイト‧これから読む本
Strands & AgentCoreハンズオン! MCPマルチエージェントをAWSに簡単デプロイ 著者:みのるん⽒(KDDIアジャイル開発センター) 概要:AIエージェント開発の基礎からAWSへのデプロイまでを解説したハンズオン記事 https://qiita.com/minorun365/items/6d4fae4f7dacbc1e1971 現場で活⽤するためのAIエージェント実践⼊⾨ (KS情報科学専⾨書) 著者:太⽥ 真⼈, 宮脇 峻平, ⻄⾒ 公宏, 後藤 勇輝, 阿⽥⽊ 勇⼋ 概要:AIエージェントの開発⼿法が体系的に解説された書籍。実務で利⽤可能なAIエージェントの構築⽅法を学べる。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/B0FM3QJ2DP/ref=ppx_yo_dt_b_d_asin_title_351_o02?ie=UTF8&psc=1 AWS⽣成AIアプリ構築実践ガイド 著者:針原 佳貴, 尾原 颯, 吉⽥ 真吾 概要:AWS直伝の⽣成AIアプリ実装法を解説。LLMの基礎からRAG、AIエージェントまでを網羅した実践的な内容。 https://www.amazon.co.jp/gp/product/B0FL1GW56V/ref=ppx_yo_dt_b_d_asin_title_351_o00?ie=UTF8&psc=1
Copyright © 2025 AsiaQuest Co.,Ltd. All Rights reserved 14 ご静聴ありがとうございました
@k_adachi_01