今年の抱負を達成するためにAIエージェントを作った話

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1. 今年の抱負を達成するために AI エージェントを作った話 1
2. 自己紹介 名前：こば（小林　京介） 仕事：SIer でバックエンドエンジニア 好き：Bedrock, CDK, Lambda, Kiro CLI 2
3. もくじ 1. 今年の抱負 2. なぜAI エージェントを作ったか 3. 作ったもの 4. まとめ 3
4. 1. 今年の抱負 4
5. 突然ですが、皆さんは抱負を達成したことがありますか？ 私はないです 5
6. そんな自分の今年の抱負 1. 英語の勉強頑張る 2. データ分析/ 機械学習の勉強頑張る 3. AI エージェント頑張る 4. アウトプット頑張る 6
7. 2. なぜAI エージェントを作ったか 7
8. 英語学習の一部として単語の記憶定着にAnki を採用 フラッシュカード学習アプリ 間隔反復学習（SRS ）で効率的な記憶定着 → 忘却曲線に合わせて問題出してくれる 実は今まで何回か挫折してしまっている 8
9. 今までの課題 既製のフラッシュカードのデッキを使う → 身近な単語が少なくて作業感がすごい 自分でフラッシュカードのデッキを作る → カードを作るのがめんどくさくて長続きしない じゃあパーソナライズされたカードを AI エージェントに作ってもらえば？ 9
10. 3. 作ったもの 10
11. 実際にAI エージェントに作ってもらったカードの画面 自分が最近見たWeb サイトからパーソナライズされたカードを作成 11
12. ルールが決まっているところはツールをプログラム化して それ以外( 単語/ 例文選び等) はAI にええ感じにしてもらう構成 12
13. CDK のAgentCore 設定部分（これだけで動いていいの？） // エージェントのDockerfileのディレクトリを指定 const agentRuntimeArtifact = agentcore.AgentRuntimeArtifact.fromAsset( path.resolve(__dirname, "..", "agent") ); // AgentCoreのランタイムの設定 const agentRuntime = new agentcore.Runtime(this, "AnkiAgentRuntime", { runtimeName: "AnkiAgent", agentRuntimeArtifact: agentRuntimeArtifact, description: "Ankiの英単語フラッシュカードを作成するエージェント", }); // ランタイムにモデルを呼び出す権限付与 agentRuntime.addToRolePolicy( new iam.PolicyStatement({ effect: iam.Effect.ALLOW, actions: [ "bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream", ], resources: [ "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*", `arn:aws:bedrock:${this.region}:${this.account}:inference-profile/*`, ], }), ); 13
14. 作った結果 本番運用始めて4 日途絶えず学習できてます 14
15. 4. 伝えたいこと 習慣づけしたいけど/ 新しく始めたいけど若干作業がめんどくさい ルーチンワークに近いけど多少判断が必要で自動化できない → AI エージェントを作れば意外とやってくれる AgentCore でAI エージェントをクラウドに簡単にデプロイできる しかもCPU/RAM はAWS が必要な分だけ自動で割り当ててくれる 15
16. 皆さんも2026 年AI エージェント 作ってみませんか？ 16