本部長の代わりに提案書レビュー！ KDDI営業が毎日使うAIエージェント「A-BOSS」開発秘話

AI Engineering Summit
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https://www.youtube.com/watch?v=jELS1TOuPtI

1. 2025年6⽉18⽇ KDDI株式会社 原 彩夏 KDDIアジャイル開発センター株式会社 御⽥ 稔、⼤坪 悠 本部⻑の代わりに提案書レビュー︕ KDDI営業が毎⽇使うAIエージェント 「A-BOSS」開発秘話
2. 略歴 KDDI株式会社に新卒⼊社し、IoT営業推進部で インフラ関係の法⼈へIoT案件の営業活動に従事。 その後、ビジネスイノベーション推進部へ異動し、 ⽣成AIの社内活⽤および外販推進に取り組んでいる。 原 彩夏 （はら あやか） KDDI株式会社 ビジネスイノベーション推進部 A-BOSS プロダクトオーナー ⾃⼰紹介
3. 本部⻑業務AI化の実施内容 4⽉ 5⽉ 6⽉ 7⽉ 本部⻑より社内AI化アイデア20個受領 インタビュー 全19回 合計15.5時間の打ち合わせに同⾏ 全6回 本部⻑へインタビュー実施 MVP*開発 KDDIの営業本部⻑が「本部⻑業務を50％AI化したい」として20個のアイデアを提⽰ 営業本部⻑がAI化で本当に達成したいことを理解するため、2024年4⽉より業務同⾏・インタビューを複数回実 施→営業本部⻑の時間を創出し、イノベーティブな時間を増やすことを⽬的にMVPを開発 業務同⾏ 2024年 *MVP：Minimum Viable Product
4. 本部⻑業務AI化 MVP開発後 営業本部⻑の時間を創出し、イノベーティブな時間を増やすことを⽬的にMVPを開発 →本部⻑からのフィードバックや、営業担当へのインタビューで利⽤者の声をヒアリング →本部⻑だけでなく、営業全体がイノベーティブになれるようなツールへと⽅針を転換し、開発を 実施 MVP時の画⾯ お試し利⽤時のアンケート結果
5. A-BOSS 体制図 KDDIアジャイル開発センター（KAG）と開発チームを組み、7名体制で開発！ KDDI KAG セールス サビデザ部 部⻑ 開発５部 部⻑ ステークホルダー 営業本部⻑ BI推進部 グループリーダー BI推進部 部⻑ プロダクトオーナー リード デザイナー エンジニア ⼤坪、御⽥ プロダクトオーナー 原 開発チーム
6. 社外秘Ｂ 社外秘Ｂ
7. 社外秘Ｂ A-BOSS
8. 7 © 2024 KDDI 営業の課題・悩み リサーチの負荷 企業情報を集めるのが⼤変、 ⽬を通すのにも時間がかかる… 提案の硬直化 型が決まってしまって 提案の幅が広がらない… 相談機会の不⾜ 上司や同僚のアドバイスが 欲しいけど、みんな忙しそう… A-BOSSが解決します！
9. 8 © 2024 KDDI A-BOSSを使うと… ドラフト準備 AIが収集した情報を元に企業 理解を深め、提案ドラフトま で作成。 初回提案 会話内容の分析や論点整理は AIに任せて、お客さまのヒア リングに集中。 資料作成 AIによる新しい⽰唆や、議事 録に基づくアドバイスを踏ま え、提案資料を更新。 再提案 商談を重ねるごとにAIの精度 も向上し、よりお客さまに適 した提案が実現。 企業リサーチ 提案アシスト 提案書レビュー 提案アシスト 提案書レビュー
10. 9 © 2024 KDDI A-BOSSでできること 企業リサーチ • 中計や株価、プレスリリースなど、 気になる企業の最新動向を探索的に 調査して、企業情報を整理。 • 企業情報を元に、ディスカッション ペーパーやヒアリングシートなどの 提案ドラフトを作成。 提案アシスト • 商談や会議の発話録・⾳声データを 取り込み、会話内容の分析結果や要 点を提⽰。 • お客さまの企業情報や会議の内容を 踏まえて、KDDI商材と組み合わせた 場合の提案ストーリーを作成。 提案書レビュー • 提案書を分析し、お客さまの特徴や KDDI商材を活かすためのフィード バックのほか、新しい観点での提案 アイデアも⽰唆。 • 商談時のお客さま反応や、提案 フェーズ・⽬的などに合わせて、レ ビュー観点をカスタマイズ。
12. © 2024 KDDI A-BOSSの効果 情報収集の効率UP 短期間で網羅的なリサーチを実現。 検索結果の要約で理解も容易に。 引⽤元の表⽰で信頼性も担保。 提案内容の最適化 気軽にレビューを繰り返し、 提案書の改善サイクルを⾼速化。 AIの助⾔で思考の幅も広がる。 戦略的なサポート AIが企業情報や業界動向を分析し、 お客さまごとに最適な戦略を提案。 ⾃信を持って商談に向かえるように。
13. © 2024 KDDI 利⽤者の声 ⼿広く検索できて、情報収集が 効率化できる！ 時間削減に なるかなと思いました。＊＊＊ 提案資料の⾁付けに役⽴ちま した。 資料のレベルを引き上 げてくれます！＊＊＊＊XXX 気軽に何度も試せるのが良い です。 外部情報や出典元の URLも参考になります。＊＊ ＊ X X X
14. 13 KDDI Agile Development Center Corporation そんなA-BOSSの 技術⾯を紹介します︕
15. 14 KDDI Agile Development Center Corporation $ whoami 御⽥ 稔（みのるん） @minorun365 テックエバンジェリスト KDDIアジャイル開発センター株式会社（KAG） クラウドや⽣成AIで内製開発を⾏いながら 技術の楽しさを広める活動をしています AWS Community Hero AWS Samurai 2023, 2024 2024 Japan AWS Top Engineer 2024 Japan AWS All Certs Engineer Qiita 2024 Top Contributor
16. 15 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSは、AWS上に構築された AIエージェントです
17. 16 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSの技術選定 • 変化の早い⽣成AIプロダクトのため、素早くリリースして改善を重ねる必要がある。 開発に慣れたエンジニアが多く、エコシステムが成熟したクラウドを採⽤したい。
18. 17 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSの技術選定 • 変化の早い⽣成AIプロダクトのため、素早くリリースして改善を重ねる必要がある。 開発に慣れたエンジニアが多く、エコシステムが成熟したクラウドを採⽤したい。 • ビジネス⽂書の解釈や、品質の⾼いレビュー⽣成が求められる。 ⽇本語テキストの⽣成クオリティが⾼いLLMが必要。
19. 18 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSの技術選定 • 変化の早い⽣成AIプロダクトのため、素早くリリースして改善を重ねる必要がある。 開発に慣れたエンジニアが多く、エコシステムが成熟したクラウドを採⽤したい。 • ビジネス⽂書の解釈や、品質の⾼いレビュー⽣成が求められる。 ⽇本語テキストの⽣成クオリティが⾼いLLMが必要。 • 図表が多いパワーポイントの読み込みが必要。 マルチモーダルで画像⼊⼒の解釈性能が⾼いLLMが必要。
20. 19 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSの技術選定 • 変化の早い⽣成AIプロダクトのため、素早くリリースして改善を重ねる必要がある。 開発に慣れたエンジニアが多く、エコシステムが成熟したクラウドを採⽤したい。 • ビジネス⽂書の解釈や、品質の⾼いレビュー⽣成が求められる。 ⽇本語テキストの⽣成クオリティが⾼いLLMが必要。 • 図表が多いパワーポイントの読み込みが必要。 マルチモーダルで画像⼊⼒の解釈性能が⾼いLLMが必要。 クラウド ＝AWSを採⽤ LLM ＝Claudeを採⽤
21. 20 KDDI Agile Development Center Corporation VPC A-BOSSのアーキテクチャ AWSアカウント Web API Claude 4 on Bedrock AWS WAF Cloudfront S3 ElastiCache ALB ECS ユーザー
22. 21 KDDI Agile Development Center Corporation VPC フロントはVite + React、バックエンドはFastAPIの王道構成 AWSアカウント Web API Claude 4 on Bedrock AWS WAF Cloudfront S3 ElastiCache ALB ECS フロントエンド APIサーバー ユーザー
23. 22 KDDI Agile Development Center Corporation VPC ソースIP制限 ＆ バックエンドの閉域化で、エンプラ要件にも対応 AWSアカウント Web API Claude 4 on Bedrock AWS WAF Cloudfront S3 ElastiCache ALB ECS IP制限 VPCオリジンで バックエンド閉域化 ユーザー
24. 23 KDDI Agile Development Center Corporation VPC 多数の推論タスクを並列でさばくため、ValkeyとCeleryで⾮同期処理を実現 AWSアカウント Web API Claude 4 on Bedrock AWS WAF Cloudfront S3 ElastiCache ALB ECS ⾮同期処理 タスク管理 ユーザー
25. 24 KDDI Agile Development Center Corporation VPC アジャイルで改善を重ね、⼯夫が詰まったアーキテクチャになりました AWSアカウント フロントエンド APIサーバー ⾮同期処理 タスク管理 Web API IP制限 Claude 4 on Bedrock VPCオリジンで バックエンド閉域化 AWS WAF Cloudfront S3 ElastiCache ALB ECS ユーザー
26. 25 KDDI Agile Development Center Corporation AIエージェントに 「⾔うことを聞かせる」⼯夫
27. 26 KDDI Agile Development Center Corporation • PoC段階では、⾃律型のReActエージェントを採⽤ • ⾏動をエージェントに任せられる反⾯、必要なタスクを漏らすことも多かった AIエージェントで「⾃由と統制のバランス」をとるには︖
28. 27 KDDI Agile Development Center Corporation • PoC段階では、⾃律型のReActエージェントを採⽤ • ⾏動をエージェントに任せられる反⾯、必要なタスクを漏らすことも多かった 落としどころとして「エージェンティック・ワークフロー」を採⽤ AIエージェントで「⾃由と統制のバランス」をとるには︖ LLMの推論能⼒をうまく活かしつつ、処理フローを ある程度プログラムで制御してしまうアプローチ
29. 28 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM
30. 29 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 企業調査 タスク
31. 30 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合名称 検索 競合企業 深掘り 競合製品 検索 競合製品 深掘り 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 企業調査 タスク
32. 31 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合名称 検索 競合企業 深掘り 競合製品 検索 競合製品 深掘り 企業 多⾓分析 証券 コード 検索 株式情報 深掘り 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 企業調査 タスク
33. 32 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合名称 検索 競合企業 深掘り 競合製品 検索 競合製品 深掘り 企業 多⾓分析 証券 コード 検索 株式情報 深掘り 改善 ヒント 分析 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 企業調査 タスク
34. 33 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合名称 検索 競合企業 深掘り 競合製品 検索 競合製品 深掘り 企業 多⾓分析 証券 コード 検索 株式情報 深掘り 改善 ヒント 分析 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 最終アドバイス⽣成 企業調査 タスク
35. 34 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSのエージェンティック・ワークフロー ECS APIコンテナ ワーカーコンテナ LLM 提案改善 タスク 競合名称 検索 競合企業 深掘り 競合製品 検索 競合製品 深掘り 企業 多⾓分析 証券 コード 検索 株式情報 深掘り 改善 ヒント 分析 競合調査 タスク 提案書レビュー 機能の例 最終アドバイス⽣成 提案書レビュー結果 ファースト インプレッション レビュー観点 考慮すべき市場動向 ブラッシュアップの ヒント 結果出⼒ 企業調査 タスク
36. 35 KDDI Agile Development Center Corporation LLMアプリならではの 実装上の⼯夫
37. 36 KDDI Agile Development Center Corporation LLMアプリならではの実装Tips • BedrockのClaudeモデルは需要が⾼く、過負荷エラー（HTTP 429）が発⽣しやすい。 クロスリージョン推論をフル活⽤し、エラー発⽣時は APAC→US→EU を巡回する。 世界⼀周してもダメなときは、⾃動でモデルのグレードを落としてリトライ。 Sonnet AP US EU Haiku AP US EU
38. 37 KDDI Agile Development Center Corporation LLMアプリならではの実装Tips • BedrockのClaudeモデルは需要が⾼く、過負荷エラー（HTTP 429）が発⽣しやすい。 クロスリージョン推論をフル活⽤し、エラー発⽣時は APAC→US→EU を巡回する。 世界⼀周してもダメなときは、⾃動でモデルのグレードを落としてリトライ。 • エージェントの推論コストとレイテンシーを少しでも節約するため、 Tool Useの後半の推論のみ、Haikuなどの軽量モデルを組み合わせている。 Sonnet AP US EU Haiku AP US EU Sonnet Haiku Tool Use 発動 リクエスト ⽣成 実⾏結果 を要約 API実⾏
39. 38 KDDI Agile Development Center Corporation 実は、A-BOSSには 「成⻑機能」もあります
40. 39 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能とは︖ 利⽤者がフィードバックを送信すると、A-BOSSが⽇々賢くなります︕ もうちょっと xxxxxx してほしいなぁ 学習して成⻑︕
41. 40 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能の仕組み A-BOSS利⽤者が送信したフィードバックは、LLM運⽤ツール「Langfuse」に⽇々蓄積されます
42. 41 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能の仕組み 蓄積されたフィードバックを、定期的にLLMが取捨選択・要約してA-BOSSに学習させます Claudeが フィードバックを 取捨選択 ＆ 要約 学習︕
43. 42 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能の仕組み 次回利⽤時からは、A-BOSSを利⽤するとフィードバックを加味した状態へ成⻑しています︕ おぉ、 改善されてる︕ フィードバックをうけて 改善したプロンプトを利⽤
44. 43 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のすごいところ • ユーザーからのフィードバックが、毎⽇ほぼリアルタイムにA-BOSSの動作へ反映される A-BOSSというアプリケーションでは、ユーザー（KDDIの営業担当）が作成した提案資料に対して、まるで彼らの本 部⻑のように資料改善のためのアドバイス出⼒を⾏います。そのための仕組みとして、アドバイス出⼒のためのプロ ンプトテンプレートを⽤意し、LLMにアドバイス⽣成を依頼しています。 あなたの役割は、実際にA-BOSSを利⽤したユーザーからのフィードバックを要約することです。その要約は、A- BOSSのプロンプトテンプレートに挿⼊され、次回のアドバイス⽣成に⽣かされます。まず、以下はユーザーが実際 に経験した⼀度きりの⽣成結果と、それに対するフィードバックです。連番が同じもの同⼠がペアになっています。 <⽣成結果とフィードバックのペア> {feedbacks} </⽣成結果とフィードバックのペア> あなたはフィードバック要約の役割を遂⾏するため、上記の「⽣成結果とフィードバックのペア」すべてに対して、 以下の順で処理を⾏ってください。 <あなたが実施すべき⼿順> ⼿順1. actual_output_XX が無いと user_feedback_XX 単体ではプロンプトテンプレートに⼊れても意図が分から ないものについては、actual_output_XX の内容をふまえて user_feedback_XX を補⾜してください。そのうえで actual_output_XX はすべて破棄してください。 ⼿順2. ⼿順1を経た user_feedback_XX の全項⽬のうち、あまりに個別具体的なケースであり、A-BOSSアプリで 毎回使われるプロンプトテンプレートの⼀部としてふさわしくないフィードバックがあれば、それを破棄してくださ い。また、出⼒の⼝調やキャラクターを変えるようなフィードバックも破棄してください。 ⼿順3. ⼿順2を経た user_feedback_XX の全項⽬をリストアップしたとき、トータルの⽂字数が600⽂字を超えて いる場合のみ、それらの内容を要約して600⽂字以内になるように出⼒してください。そうでなければリストアップ したままの状態で出⼒してください。 </あなたが実施すべき⼿順> ※前述のとおり、出⼒結果はそのままプロンプトテンプレートの⼀部となるため、このあとのあなたの返答では「は い、分かりました。要約します」と⾔ったような枕詞は出⼒しないでください。要約内容そのものののみを出⼒して ください。
45. 44 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のすごいところ • ユーザーからのフィードバックが、毎⽇ほぼリアルタイムにA-BOSSの動作へ反映される • ⽟⽯混合のフィードバックのなかでも、 汎⽤的で有⽤なフィードバックのみを LLMが選別してくれる A-BOSSというアプリケーションでは、ユーザー（KDDIの営業担当）が作成した提案資料に対して、まるで彼らの本 部⻑のように資料改善のためのアドバイス出⼒を⾏います。そのための仕組みとして、アドバイス出⼒のためのプロ ンプトテンプレートを⽤意し、LLMにアドバイス⽣成を依頼しています。 あなたの役割は、実際にA-BOSSを利⽤したユーザーからのフィードバックを要約することです。その要約は、A- BOSSのプロンプトテンプレートに挿⼊され、次回のアドバイス⽣成に⽣かされます。まず、以下はユーザーが実際 に経験した⼀度きりの⽣成結果と、それに対するフィードバックです。連番が同じもの同⼠がペアになっています。 <⽣成結果とフィードバックのペア> {feedbacks} </⽣成結果とフィードバックのペア> あなたはフィードバック要約の役割を遂⾏するため、上記の「⽣成結果とフィードバックのペア」すべてに対して、 以下の順で処理を⾏ってください。 <あなたが実施すべき⼿順> ⼿順1. actual_output_XX が無いと user_feedback_XX 単体ではプロンプトテンプレートに⼊れても意図が分から ないものについては、actual_output_XX の内容をふまえて user_feedback_XX を補⾜してください。そのうえで actual_output_XX はすべて破棄してください。 ⼿順2. ⼿順1を経た user_feedback_XX の全項⽬のうち、あまりに個別具体的なケースであり、A-BOSSアプリで 毎回使われるプロンプトテンプレートの⼀部としてふさわしくないフィードバックがあれば、それを破棄してくださ い。また、出⼒の⼝調やキャラクターを変えるようなフィードバックも破棄してください。 ⼿順3. ⼿順2を経た user_feedback_XX の全項⽬をリストアップしたとき、トータルの⽂字数が600⽂字を超えて いる場合のみ、それらの内容を要約して600⽂字以内になるように出⼒してください。そうでなければリストアップ したままの状態で出⼒してください。 </あなたが実施すべき⼿順> ※前述のとおり、出⼒結果はそのままプロンプトテンプレートの⼀部となるため、このあとのあなたの返答では「は い、分かりました。要約します」と⾔ったような枕詞は出⼒しないでください。要約内容そのものののみを出⼒して ください。
46. 45 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のすごいところ • ユーザーからのフィードバックが、毎⽇ほぼリアルタイムにA-BOSSの動作へ反映される • ⽟⽯混合のフィードバックのなかでも、 汎⽤的で有⽤なフィードバックのみを LLMが選別してくれる • フィードバックの数が増えても、 LLMが要約してくれるため、 ⽂字数をオーバーせずプロンプト テンプレートに反映できる A-BOSSというアプリケーションでは、ユーザー（KDDIの営業担当）が作成した提案資料に対して、まるで彼らの本 部⻑のように資料改善のためのアドバイス出⼒を⾏います。そのための仕組みとして、アドバイス出⼒のためのプロ ンプトテンプレートを⽤意し、LLMにアドバイス⽣成を依頼しています。 あなたの役割は、実際にA-BOSSを利⽤したユーザーからのフィードバックを要約することです。その要約は、A- BOSSのプロンプトテンプレートに挿⼊され、次回のアドバイス⽣成に⽣かされます。まず、以下はユーザーが実際 に経験した⼀度きりの⽣成結果と、それに対するフィードバックです。連番が同じもの同⼠がペアになっています。 <⽣成結果とフィードバックのペア> {feedbacks} </⽣成結果とフィードバックのペア> あなたはフィードバック要約の役割を遂⾏するため、上記の「⽣成結果とフィードバックのペア」すべてに対して、 以下の順で処理を⾏ってください。 <あなたが実施すべき⼿順> ⼿順1. actual_output_XX が無いと user_feedback_XX 単体ではプロンプトテンプレートに⼊れても意図が分から ないものについては、actual_output_XX の内容をふまえて user_feedback_XX を補⾜してください。そのうえで actual_output_XX はすべて破棄してください。 ⼿順2. ⼿順1を経た user_feedback_XX の全項⽬のうち、あまりに個別具体的なケースであり、A-BOSSアプリで 毎回使われるプロンプトテンプレートの⼀部としてふさわしくないフィードバックがあれば、それを破棄してくださ い。また、出⼒の⼝調やキャラクターを変えるようなフィードバックも破棄してください。 ⼿順3. ⼿順2を経た user_feedback_XX の全項⽬をリストアップしたとき、トータルの⽂字数が600⽂字を超えて いる場合のみ、それらの内容を要約して600⽂字以内になるように出⼒してください。そうでなければリストアップ したままの状態で出⼒してください。 </あなたが実施すべき⼿順> ※前述のとおり、出⼒結果はそのままプロンプトテンプレートの⼀部となるため、このあとのあなたの返答では「は い、分かりました。要約します」と⾔ったような枕詞は出⼒しないでください。要約内容そのものののみを出⼒して ください。
47. 46 KDDI Agile Development Center Corporation ボス専⽤のフィードバック画⾯もあります 本物のボスがフィードバックを送信すると、A-BOSSがさらに賢くなります︕ 本物のワイは もっとxxxxx な回答するで 学習して成⻑︕
48. 47 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のアーキテクチャ CloudFront S3 Lambda Lambda ① フィードバック ⽇々の⽣成履歴 Langfuse AppSync フロント エンド 取得 記録 本物のボス フィードバック （コメント機能）
49. 48 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のアーキテクチャ CloudFront S3 Lambda EventBridge Lambda Lambda DynamoDB Bedrock ① フィードバック ② サマリー反映 ⽇々の⽣成履歴 Langfuse AppSync フロント エンド 取得 記録 取得 フィードバック を要約 定期的に ⾃動起動 本物のボス フィードバック （コメント機能）
50. 49 KDDI Agile Development Center Corporation 成⻑機能のアーキテクチャ CloudFront S3 ECS Bedrock Lambda EventBridge Lambda Lambda CloudFront S3 ALB DynamoDB Bedrock ① フィードバック ② サマリー反映 ③ 次回利⽤ ⽇々の⽣成履歴 ボス⽤プロンプト テンプレート Langfuse AppSync テンプレートに フィードバック要約を反映︕ フロント エンド フロント エンド 取得 記録 取得 フィードバック を要約 新しいテンプレートで アドバイス⽣成 定期的に ⾃動起動 本物のボス A-BOSS利⽤者 フィードバック （コメント機能）
51. 50 KDDI Agile Development Center Corporation 楽しく成果を出す︕ A-BOSS開発チームの裏側
52. 51 KDDI Agile Development Center Corporation フルリモートで和気あいあいと開発してます • 1週間スプリントのスクラム開発 Slackハドルでのモブプログラミング レトロスペクティブ （ふりかえり）の様⼦
53. 52 KDDI Agile Development Center Corporation フルリモートで和気あいあいと開発してます • 1週間スプリントのスクラム開発 Slackハドルでのモブプログラミング • POの原が、朝「こんな機能ほしい」 と⾔ったら昼前には⽣えてる レトロスペクティブ （ふりかえり）の様⼦
54. 53 KDDI Agile Development Center Corporation フルリモートで和気あいあいと開発してます • 1週間スプリントのスクラム開発 Slackハドルでのモブプログラミング • POの原が、朝「こんな機能ほしい」 と⾔ったら昼前には⽣えてる • AWS re:Inventで渡⽶中に 障害発⽣するもリモートで即解決 レトロスペクティブ （ふりかえり）の様⼦
55. 54 KDDI Agile Development Center Corporation フルリモートで和気あいあいと開発してます • 1週間スプリントのスクラム開発 Slackハドルでのモブプログラミング • POの原が、朝「こんな機能ほしい」 と⾔ったら昼前には⽣えてる • AWS re:Inventで渡⽶中に 障害発⽣するもリモートで即解決 • PO⾃ら営業部署全体に宣伝しまくる のでどんどん利⽤者が増える レトロスペクティブ （ふりかえり）の様⼦
56. 55 KDDI Agile Development Center Corporation たまに無茶振りもあるけど、技術⼒でゴリ押しして即解決 BOSSご本⼈から「ゴルフスイング解析機能があったら商談盛り上がるやろなぁ」というつぶやきが発⽣。 メンバーが困惑している間に、⼤坪が秒で新機能をリリースしてしまう⼀幕も
57. 56 KDDI Agile Development Center Corporation 突然ですがみなさま LLMOpsしてますか︖
58. 57 KDDI Agile Development Center Corporation ⾃⼰紹介
59. 58 KDDI Agile Development Center Corporation LLMアプリケーションの開発から運⽤までをスムーズに進めるための⼿法︕ A-BOSSはLLMOpsにもこだわってます
60. 59 KDDI Agile Development Center Corporation LLMOpsツール 使ってますか︖
61. 60 KDDI Agile Development Center Corporation LLMOpsを進めるためのツール A-BOSSではLangfuseを活⽤してます
62. 61 KDDI Agile Development Center Corporation OSS版でセルフホステッドできる理由から A-BOSSではLangfuseを採⽤してます
63. 62 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
64. 63 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
65. 64 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
66. 65 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
67. 66 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
68. 67 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
69. 68 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがなかったら…
70. 69 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがあったら…
71. 70 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseがあったら…
72. 71 KDDI Agile Development Center Corporation LLMへのインプット・アウトプットがわかる︕
73. 72 KDDI Agile Development Center Corporation ツールの呼び出し状況もわかる︕ ツールの応答もわかる︕
74. 73 KDDI Agile Development Center Corporation 各ツール呼び出し、LLMの応答速度も レイテンシーとしてわかる
75. 74 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSの開発には⼤いに Langfuseによるトレースが 役に⽴ってます
76. 75 KDDI Agile Development Center Corporation アーキテクチャ
77. 76 KDDI Agile Development Center Corporation アーキテクチャ
78. 77 KDDI Agile Development Center Corporation 結構複雑ですよね… (A-BOSS⾃体のアーキテクチャは省略してますが…)
79. 78 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseが結構複雑
80. 79 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseのアーキテクチャ
81. 80 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseのアーキテクチャ
82. 81 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuse V3はとても コンポーネント数が多い
83. 82 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuse V3になって増えたコンポーネントについてはこちらをご確認ください
84. 83 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSでは全てのインフラを Terraform化してます
85. 84 KDDI Agile Development Center Corporation ただ、新しいLangfuseの構成(V3)には 参考になるTerraformコードがなかった︕ (というよりAWS実装例がなかった）
86. 85 KDDI Agile Development Center Corporation ないなら作りましょう
87. 86 KDDI Agile Development Center Corporation 年末のお休みを使ってLangfuse V3への移⾏と Terraform化を実施︕それをA-BOSS開発で利⽤︕
88. 87 KDDI Agile Development Center Corporation どうしてもAIエージェントはコストが 気になりますよね
89. 88 KDDI Agile Development Center Corporation
90. 89 KDDI Agile Development Center Corporation モデルの利⽤量やコストを⽇々Slackに通知する仕組みを作成
91. 90 KDDI Agile Development Center Corporation 先ほどのパートで紹介した成⻑機能も LangfuseのAPIを活⽤して作っています
92. 91 KDDI Agile Development Center Corporation
93. 92 KDDI Agile Development Center Corporation ドメインエキスパート（本部⻑）向けの評価システムをLangfuseをデータベース化して構築
94. 93 KDDI Agile Development Center Corporation 提案書の実物（パワポ）と合わせて⽣成結果を確認し、フィードバックを⼊⼒する
95. 94 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSがどれくらい使われているか もっと可視化したい︕
96. 95 KDDI Agile Development Center Corporation LangfuseのDB(ClickHouse)と AWS CloudWatch RUMを統合︕
97. 96 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseにもダッシュボード機能はありますが、 より⾼度な分析がしたい
98. 97 KDDI Agile Development Center Corporation Langfuseの裏側のDB(ClickHouse)と AWS RUM(Webアクセス解析)をつなげることによって…
99. 98 KDDI Agile Development Center Corporation アクティブユーザー・アクセスユーザーの分析ができるようになりました︕ アンケート結果と合わせて分析することで A-BOSSの課題も浮き彫り︕ ネクストアクションの精度が⾼くなった
100. 99 KDDI Agile Development Center Corporation 最後に改めて
101. 100 KDDI Agile Development Center Corporation A-BOSSに関するお問い合わせは下記QRコードから︕
102. Be a Change Leader. アジャイルに⼒を与え 共に成⻑し続ける社会を創る