回レ！私生活 ～LINEで動く秘書AIエージェントを作ってみた～

秘書AIエージェントを作りました。
Amazon Bedrock AgentCoreはもちろんのこと、Google Workspace MCPと連携させることでプライベートの予定をを漏れなく確認し、LINEからの操作で日々のタスクやスケジュールを整理できるようにしました。

Transcript

1. Kyoto LT #34 回レ！私生活 ～LINEで動く秘書AIエージェントを作ってみた～ Bedrock AgentCore × Google Workspace MCP × Strands Agents 2026.05.29 (Fri) | 京都リサーチパーク たまり場 Lightning Talk | 10 min 株式会社ゼネックコミュニケーション マナティ / Manato Sano ※発表内容は発表者個人の見解に基づくものであり、発表者が所属する組織の公式見解ではありません。
2. せ～の いちにっさんはい！ 最近、困っていること（リフレッシュが下手すぎる…） 12 / 18
3. 頼む、誰か私生活を管理して…
4. 今日は何を話すの…？ 秘書AIエージェントを自分で作ってみた話 何を作った？？ LINEに話しかけたら、メールやカレンダーを操作してくれるもの！ どうやって？？ AWSのBedrock AgentCore と、最近話題の MCP を組み合わせて 何を持ち帰ってほしい？？ 「MCPおもしろそう」「自分も作ってみたい」と思ってもらえたら嬉しいです！！ 5 / 18
5. 自己紹介 名前 │ 佐野 愛斗（マナティ） 所属 │ 株式会社ゼネックコミュニケーション 趣味 │ ゲーム（最近4万消えた…フェスだし、しょうがないよね…） 好きなAWSサービス │ Bedrock, Lambda, EventBridge (← 最近興味ある) 6 / 18
6. なんでAIエージェント作ったの？？ こんな日常、ありませんか？ 「あのメール来たかな…」 → メールアプリ開く 「来週の水曜、空いてたっけ？」 → カレンダー開く 「あの資料どこ置いたっけ？」 → Drive開く 毎回アプリを切り替えるの、地味に面倒… LINEで話しかけるだけで全部できたら最高じゃないか…？？ 7 / 18
7. 作ったもの LINEから操れる、自分専用アシスタント 01 操作したいもの メール (Gmail) 予定 (Calendar) ファイル (Drive) など Googleのサービスは ほぼAPIで操作可能 02 話しかける場所 LINE (なんでもOKだけど 皆おなじみのものを) 毎日開いてるアプリで 新しいUIを覚えなくていい 03 AIを動かす場所 AWS (Bedrock AgentCore + いろいろ) クラウドに置いておけば スマホからもPCからも 8 / 18
8. ここで主役の登場 MCP (Model Context Protocol) って何？ ひと言でいうと: AIに「外のサービスの使い方」を教える共通ルール MCP がないと… ◦ Gmail を呼ぶコードを書く ◦ Calendarを呼ぶコードを書く ◦ Driveを呼ぶコードを書く ◦ サービスの数だけ全部自分で… しんどい... → MCP があると… ✓ 誰かが作った「MCPサーバ」を ✓ 繋ぐだけで使えるようになる ✓ 他のAIにも使い回せる ✓ AIにとっての USB-C 端子！ ラク！ 今回はOSSで公開されてる「google_workspace_mcp」を使った ！！※公式のものではないです 9 / 18
9. もう一人の主役 Bedrock AgentCore って何？ ひと言でいうと: AIエージェントを動かすためのAWSの基盤 Runtime エージェント実行 ✓ Memory 会話履歴を覚える ✓ Gateway ツール接続のハブ Identity 認証・認可 Observability ログ・モニタリング Browser ブラウザ操作 Code Interpreter コード実行サンドボックス 今回使ったもの (RuntimeとMemoryの2つだけ) ピックアップして組み合わせて使える → 今回はシンプルに2つだけ 10 / 18
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11. 最初は別サーバに分けてたけど… MCPサーバを「外」じゃなくて「中」に入れた " 個人で使う分には AgentCore Runtime 上に入れちゃえばいいよね " 新しい構成: AgentCore Runtime の中に MCPサーバも一緒に入れて動かす LINE → Lambda 受け口 → AgentCore Runtime AI + MCPサーバ (同じ箱の中に同居) 気づき バトンリレーが減れば、エラーの起きどころも減る 「凝った構成」より「シンプルで動く構成」の方が、結局速い 12 / 18
12. どうやって作ったの？？ 5段階に分けて、少しずつ動かした 1 STEP 1 手元で動かす ローカルPCで まずAIに繋ぐ 2 STEP 2 AgentCore化 AgentCoreの 形式に合わせる 3 STEP 3 クラウドに置く AWSにデプロイ して外から触る 4 STEP 4 記憶機能を追加 前の会話を 覚えさせる 5 STEP 5 LINEと繋ぐ 受け口を作って LINEから呼ぶ なぜ分けたのか? ✓ STEP 1 が動けば「AI+MCPの組み合わせは大丈夫」と分かる ✓ あとでエラーが出ても「新しく追加した部分」だけ疑えばいい ✓ これがないと、エラーが出たとき何が原因か全くわからない 13 / 18
13. D E M O 実際にLINEで動かしてみる 「◦◦の予定を入れて」と話しかけるだけ 9 / 13
14. 結局こうなった 動いた構成: シンプル LINE App → API Gateway → Lambda → AgentCore Runtime AgentCore Runtime の中身 AIエージェント本体 Strands Agents + Claude MCPサーバ Workspace操作 短期記憶 AgentCore Memory シンプルになったので、エラーも追いやすい / 会話も覚えてくれる 15 / 18
15. 気になるお金の話 運用するといくらかかる？ 使ってない時 $1.5/ 月 誰も触ってなくても発生する固定費 (暗号化キーや認証情報の保管料など) 毎日5回くらい使う $5–10/ 月 Claude Sonnetでの推論代がメイン (モデルを Haiku にすれば 1/3に) 個人で遊ぶ範囲なら、現実的な金額で済む！(AWS Budgetでアラート設定しておくと安心) 16 / 18
16. 最後に伝えたいこと MCPは思った以上に身近 MCPは、AIに「ツールの使い方」を教える共通ルール 好きなサービス × AI = 自分専用の相棒 AgentCoreを使えば、AWSのマネージドな環境で動かせる まず触ってみたい人 Claude Desktopで好きなOSSのMCPサーバを繋いでみる → 30分くらいで雰囲気がつかめます 本気で作ってみたい人 AgentCore Runtime + Strands Agentsから始めるのが◎ → AWSの公式チュートリアルが充実してます まずは「触ってみる」が一番速い 17 / 18
17. Thank you! Kyoto LT #34 | 2026.05.29