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
生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会!
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
みのるん
May 11, 2023
Technology
25
32k
生成AI周回遅れキャッチアップ勉強会!
社内勉強会からの抜粋資料です。
みのるん
May 11, 2023
Tweet
Share
More Decks by みのるん
See All by みのるん
2026年のAIエージェント構築はどうなる?
minorun365
17
5.7k
モダンUIでフルサーバーレスなAIエージェントをAmplifyとCDKでサクッとデプロイしよう
minorun365
5
370
Claude Codeベストプラクティスまとめ
minorun365
68
52k
AWSの新機能をフル活用した「re:Inventエージェント」開発秘話
minorun365
3
870
まだ間に合う! Agentic AI on AWSの現在地をやさしく一挙おさらい
minorun365
20
4.7k
【AWS re:Invent 2025速報】AIビルダー向けアップデートをまとめて解説!
minorun365
5
750
AIエージェントは「使う」だけじゃなくて「作る」時代! 〜最新フレームワークで楽しく開発入門しよう〜
minorun365
11
2.8k
Bedrock AgentCoreで解き放て! Strands Agentsで構築するマルチエージェントの実装Tips
minorun365
13
5.1k
まだ間に合う! StrandsとBedrock AgentCoreでAIエージェント構築に入門しよう
minorun365
14
3.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
決済サービスを支えるElastic Cloud - Elastic Cloudの導入と推進、決済サービスのObservability
suzukij
2
620
Claude Code のコード品質がばらつくので AI に品質保証させる仕組みを作った話 / A story about building a mechanism to have AI ensure quality, because the code quality from Claude Code was inconsistent
nrslib
13
7.3k
Claude Codeの進化と各機能の活かし方
oikon48
22
12k
AIエージェント時代に備える AWS Organizations とアカウント設計
kossykinto
3
880
vLLM Community Meetup Tokyo #3 オープニングトーク
jpishikawa
0
340
Lambda Web AdapterでLambdaをWEBフレームワーク利用する
sahou909
0
110
情シスのための生成AI実践ガイド2026 / Generative AI Practical Guide for Business Technology 2026
glidenote
0
220
JAWS Days 2026 楽しく学ぼう! 認証認可 入門/20260307-jaws-days-novice-lane-auth
opelab
10
1.9k
マルチアカウント環境でSecurity Hubの運用!導入の苦労とポイント / JAWS DAYS 2026
genda
0
580
20260311 ビジネスSWG活動報告(デジタルアイデンティティ人材育成推進WG Ph2 活動報告会)
oidfj
0
290
[JAWSDAYS2026][D8]その起票、愛が足りてますか?AWSサポートを味方につける、技術的「ラブレター」の書き方
hirosys_
3
170
製造業ドメインにおける LLMプロダクト構築: 複雑な文脈へのアプローチ
caddi_eng
1
560
Featured
See All Featured
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
SEO in 2025: How to Prepare for the Future of Search
ipullrank
3
3.4k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
32k
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
250
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.7k
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
620
Leo the Paperboy
mayatellez
4
1.5k
Designing for Timeless Needs
cassininazir
0
160
Scaling GitHub
holman
464
140k
Design in an AI World
tapps
0
170
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.2k
Max Prin - Stacking Signals: How International SEO Comes Together (And Falls Apart)
techseoconnect
PRO
0
120
Transcript
ੜ"*ͷਐԽ͕ૣ͗ͯ͢ ͢ͰʹपճΕؾຯͳࢲ͚ͨͪͷ ΩϟονΞοϓษڧձ --.ʁ -BOH$IBJOʁ ϑΝΠϯ νϡʔχϯάʁ &NCFEEJOHTʁ
͜ͷษڧձʹ͍ͭͯ ࠷ۙɺ$IBU(15Λ͡Ίͱ͢Δ ੜ"*ͷਐԽૣ͗͢ͳ͍Ͱ͔͢ʁ ࢲͨͪ͢ͰʹपճΕؾຯͳͷͰɺ (8தʹ߄ͯͯΩϟονΞοϓͨ͠༰Λ ΈΜͳʹڞ༗͠·͢👍
࠷ۙͷੜ"*τϨϯυΛ Ͱ͓͞Β͍ʂ ʙେنݴޠϞσϧʢ--.ʣΛத৺ʹʙ ΈͷΔΜ !NJOPSVO
͔ͦͦΒ
"*ͬͯԿ͚ͩͬʁ "*ʢਓೳʣ ਓؒͷࢥߟϓϩηεʹࣅͨಈ࡞Λ͢ΔϓϩάϥϜ .-ʢػցֶशʣ ਓؒͷʮֶशʯʹ૬͢ΔػೳΛ࣮ݱͨ͠ͷ %-ʢਂֶशʣ χϡʔϥϧωοτϫʔΫΛ༻͍Δͷ ʢࢀߟʣ૯ল ใ௨৴നॻ XXXTPVNVHPKQKPIPUTVTJOUPLFJXIJUFQBQFSKBSIUNMOEIUNM
ʮੜ"*ʯͷଟ͘͜ͷதͷҰछʂ "*ʢਓೳʣ ਓؒͷࢥߟϓϩηεʹࣅͨಈ࡞Λ͢ΔϓϩάϥϜ .-ʢػցֶशʣ ਓؒͷʮֶशʯʹ૬͢ΔػೳΛ࣮ݱͨ͠ͷ %-ʢਂֶशʣ χϡʔϥϧωοτϫʔΫΛ༻͍Δͷ ʢࢀߟʣ૯ল ใ௨৴നॻ XXXTPVNVHPKQKPIPUTVTJOUPLFJXIJUFQBQFSKBSIUNMOEIUNM
ੜ"*ϒʔϜͷ͖͔͚ͬ • 4UBCMF%JGGVTJPOʢ݄ʙʣ • $IBU(15ʢ݄ʙʣ
4UBCMF%JGGVTJPO • ʹ4UBCJMJUZ"*ࣾΒ͕ڞಉެ։ • ςΩετ͔Βը૾Λੜ͢ΔUFYUUPJNBHFϞσϧ ΠϥετߘαΠτʹ ଟग़ݱ͢ΔΑ͏ʹͳΓ ࿈ωοτχϡʔεʹ
4UBCMF%JGGVTJPO • ެࣜ8FCΞϓϦʮ%SFBN4UVEJPʯͰແྉࢼ༻Մೳ • ୈࡾऀఏڙͷ-*/&Ϙοτʮ͓ֆඳ͖Γ͙ͬͲ͘Μʯ༗໊ʁ
ϏοάΣʔϒʮ$IBU(15ʯ
$IBU(15 • ʹ0QFO"*͕ࣾແঈͰެ։ • 4/4Ͱॠؒ͘ʹͱͳΓɺݱࡏͷେϒʔϜ
$IBU(15ͱʁ ։ൃݩ 0QFO"*ࣾ "*Τϯδϯ (15 νϟοτϘοτ $IBU(15 ʹαϯϑϥϯγείͰઃཱ͞Εͨ"*ݚڀॴɻ ͋ͷΠʔϩϯɾϚεΫ্ཱͪ͛ʹࢀը 5SBOTGPSNFSͱ͍͏ਂֶशϞσϧΛ༻͍ͨ
ΦʔϓϯιʔεͷςΩετੜιϑτΣΞ (15ϑΝϛϦʔͷݴޠϞσϧΛ νϟοτԠରʹ࠷దԽʴ8FC6*ఏڙ
͜Ε͕͍ΘΏΔ--.ʢେنݴޠϞσϧʣ ։ൃݩ 0QFO"*ࣾ "*Τϯδϯ (15 νϟοτϘοτ $IBU(15 ʹαϯϑϥϯγείͰઃཱ͞Εͨ"*ݚڀॴɻ ͋ͷΠʔϩϯɾϚεΫ্ཱͪ͛ʹࢀը 5SBOTGPSNFSͱ͍͏ਂֶशϞσϧΛ༻͍ͨ
ΦʔϓϯιʔεͷςΩετੜιϑτΣΞ (15ϑΝϛϦʔͷݴޠϞσϧΛ νϟοτԠରʹ࠷దԽʴ8FC6*ఏڙ
$IBU(151MVT • ʹαϒεΫൢച։࢝ɻֹ݄υϧʢ ԁʣ • ॳੑೳ༏۰͕ओͳར͕ͩͬͨɺ ʹ࠷৽Τϯδϯ(15͕ར༻ՄೳͱͳΓେਓؾʹʂ • ճਫ਼͕ඈ༂తʹ্ •
ιΛׂͭ͘߹͕େ͖͘ݮͬͨʢ͔Βͳ͍ͱਖ਼ʹճʣ
0QFO"*͕ల։͢ΔϓϩμΫτͨͪ • (15 • $IBU(15 • %"--w& • 8IJTQFS •
$PEFY ςΩετੜ༻ͷݴޠϞσϧ (15Λར༻ͨ͠νϟοτϘοτ ࣗવݴޠ͔Βը૾Λੜ Ի͔ΒςΩετΛੜ ࣗવݴޠ͔ΒίʔυΛੜ
ੈੜ"*ઓࠃ࣌ʂ
͢Δଞࣾͷੜ"*ͨͪ ϚΠΫϩιϑτ • #JOH"*$IBUɿΣϒݕࡧ݁Ռʴ(15Ͱճੜ • "[VSF0QFO"*ɿ֤छ"1*ΛΫϥυ্ͰηΩϡΞʹఏڙ άʔάϧ #BSEɿ(PPHMF൛ͷରܕ"* ΞϚκϯ "NB[PO#FESPDLɿੜ"*ͷ"1*Λ"84্Ͱఏڙ
ʢݴޠϞσϧࣗࣾଞࣾͷͷෳʣ
ϚΠΫϩιϑτ • #JOH"*$IBUɿΣϒݕࡧ݁Ռʴ(15Ͱճੜ • "[VSF0QFO"*ɿ֤छ"1*ΛΫϥυ্ͰηΩϡΞʹఏڙ άʔάϧ #BSEɿ(PPHMF൛ͷରܕ"* ΞϚκϯ "NB[PO#FESPDLɿੜ"*ͷ"1*Λ"84্Ͱఏڙ ʢݴޠϞσϧࣗࣾଞࣾͷͷෳʣ
͢Δଞࣾͷੜ"*ͨͪ ͋͘·Ͱ0QFO"*ࣾͷϞσϧ͕ϕʔε ·ͩൃදͷΈʢ࣮ఏڙະఆʣ
͍͜ͳ͢͏͑Ͱආ͚ͯ௨Εͳ͍ʂ Α͘ग़Δ--.༻ޠ
--.جຊ༻ޠ • τʔΫϯ --.͕ॲཧ͢ΔςΩετͷ࠷খ୯Ґɻ ୯ޠΑΓ͞Βʹখ͍͞Πϝʔδɻར༻੍ݶ՝ۚͷ୯ҐʹΘΕΔ • 5FNQFSBUVSF ຖճͷग़ྗςΩετͷϒϨ۩߹Λௐ͢Δύϥϝʔλʔɻ ͕େ͖͍΄ͲϒϨ͘͢ͳΔ •
ϋϧγωʔγϣϯʢݬ֮ʣ --.͕Βͳ͍͜ͱΛ࠷Β͘͠ςΩτʔճͯ͠͠·͏ݱ
--.͍͜ͳ͠ઓུ༻ޠ • ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯά • &NCFEEJOHT*OEFYJOH • ϑΝΠϯνϡʔχϯά
ݴޠϞσϧΛޮΑ͘ ͍͜ͳͨ͢Ίʹ ೖྗςΩετهड़ςΫΛ ٻ͢Δख๏ --.͍͜ͳ͠ઓུ༻ޠ • ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯά • &NCFEEJOHT*OEFYJOH •
ϑΝΠϯνϡʔχϯά
ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͱʁ
ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͱʁ Α͘ΘΕΔઓུ • 'FXTIPUɿ͓खຊΛ͍͔ͭ͘ఏ͔ࣔͯ͠Βճͤ͞Δ • $IBJOPG5IPVHIUʢ$P5ʣɿਪϓϩηεΛఏࣔ͢Δ
ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͱʁ ମܥͩͬͨղઆʮ1SPNQU&OHJOOFSJOH(VJEFʯඞಡʂ XXXQSPNQUJOHHVJEFBJKQ
ϓϩϯϓτͷೖྗใ͕ τʔΫϯ্ݶΑΓᷓΕͳ͍Α͏ • ςΩετΛϕΫτϧԽͨ͠ ͷʢ&NCFEEJOHTʣΛ • ϕΫλʔετΞʹ֨ೲ ʢ*OEFYJOHʣ͓͖ͯ͠ ඞཁͳ෦͚ͩೖྗʹར༻ ͱ͍͏Γ͘Γઓज़
--.͍͜ͳ͠ઓུ༻ޠ • ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯά • &NCFEEJOHT*OEFYJOH • ϑΝΠϯνϡʔχϯά
TQFBLFSEFDLDPNPTNBQVSPOQVUPFO[JOJBSJOHVLBSBTIJNFSVMBOHDIBJOSVNFO େౢ͞Μ !PTIJNB@ͷ-BOH$IBJOղઆεϥΠυ͕֓ཁཧղ͍͢͠Ͱ͢ &NCFEEJOHT*OEFYJOHͱʁ
&NCFEEJOHT*OEFYJOHͱʁ 0QFO"*ͷެࣜυΩϡϝϯτͰ&NCFEEJOHTͷৄ͍͠ղઆ͋Γ QMBUGPSNPQFOBJDPNEPDTHVJEFTFNCFEEJOHTXIBUBSFFNCFEEJOHT
܇࿅ࡁΈϞσϧʹରͯ͠ɺ ՃͷσʔληοτΛֶशͤ͞ ύϥϝʔλʔΛඍௐ͢Δ͜ͱ --.͍͜ͳ͠ઓུ༻ޠ • ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯά • &NCFEEJOHT*OEFYJOH • ϑΝΠϯνϡʔχϯά
--.Λଘʹಇ͔ͤΔͨΊͷ ศརπʔϧͨͪ
"VUP(15 େ͖ͳతΛ༩͑Δ͚ͩͰɺ(15ΤϯδϯΛ༻͍ͯ ʮλεΫચ͍ग़͠ʯʮϓϩϯϓτੜˍ࣮ߦʯΛ܁Γฦ͠ ࣗతʹతߦΛਐΊͯ͘ΕΔ044
"VUP(15 ࢼ͠ʹʮԿ͔αοͱ͍͢͜͝ͱͬͯݟͤͯʯͱࢦࣔΛग़ͯ͠Έͨͱ͜Ζʜ • উखʹ1ZUIPOϓϩάϥϜΛॻ͍ͯσόοά࢝͠Ίͨ • Τϥʔ͕ղফͰ͖ͳ͍ͱࣗΒ8FCͰݕࡧ͠ඞཁͳରॲΛ࣮ࢪ ਓ͓ؒ࣌ΓʮZʯΛԡͯ͠ߦಈΛঝೝͯ͋͛͠Δ͚ͩͰ0,
ศརͳ։ൃ༻ϥΠϒϥϦܥ • -MBNB*OEFY --.ʹ֎෦σʔλΛ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δ044ɻ ࠷৽ใϓϥΠϕʔτͳσʔλιʔε׆༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹ • -BOH$IBJO ศརػೳΛ٧Ί߹Θͤͨ044ɻϓϩϯϓτͷςϯϓϨʔτԽɺ ձهԱɺ*OEFYJOHɺ֎෦πʔϧ࿈ܞʜͳͲΛܨ࣮͛ͯߦͰ͖Δ •
4FNBOUJD,FSOFM ϚΠΫϩιϑτ൛-BOH$IBJOʁ (8ͷͪΐ·Ͳࢯ৴ʹ
"*ಛԽͷϓϩάϥϛϯάݴޠʮ.PKPʯ • ൃදɻϩʔϧΞτرऀ͚ʹ8BJUMJTUొडத • 4XJGUΛ࡞ͬͨΫϦεϥτφʔࢯͷ.PEVMBS͕ࣾ։ൃ • ʮ1ZUIPOͷརศੑʯʴʮ$ฒΈͷ͞ʯ͕Ϧ
ੈؒͷΈΜͳͷ--.׆༻ࣄྫ
--.׆༻ࣄྫ • ࣗࣾઐ༻νϟοτϘοτ • طଘΞϓϦέʔγϣϯʹαδΣετදࣔΛՃ • จষ࡞ࢧԉ • ϓϩάϥϛϯά࣌ͷίʔυ࡞ࢧԉ •
ΦϦδφϧ"*5VCFSͷ࡞
ࣗࣾઐ༻νϟοτϘοτ ʮϕωοη(15ʯͳͲෳࣾͰࣾ׆༻ͷಈ͖͕͕Δ
طଘΞϓϦʹαδΣετՃ ;Γ͔͑ΓπʔϧʮBOZDPNNVʯͰ "*εΫϥϜϚελʔ͔ΒͷϑΟʔυόοΫදࣔΛ࣮ݱ
จষ࡞ࢧԉ ਓؾϝϞΞϓϦʮ/PUJPOʯͰจॻ࡞ͷ"*ࢧԉػೳ͕Ճ
ίʔσΟϯάࢧԉ • (JU)VC$PQJMPU9ɿ0QFO"*ͷ$PEFYΛ׆༻ • "NB[PO$PEFXIJTQFSFSɿ"84ར༻ίʔυ͕ಘҙ
ΦϦδφϧ"*5VCFSͷ࡞ EPDTXFMMDPNTTBME@SB2323 $IBU(15.FFUVQ5PLZPͰʹͳͬͨ4BMESB͞Μͷ࡞
࠷ۙͷ--.χϡʔε;Γ͔͑Γ
࠷ۙͷ--.χϡʔε • (15ϕʔεͷ$IBU(15"1*͕ఏڙ։࢝ • $IBU(151MVTͰ(15ϞσϧΛఏڙ։࢝ • 0QFO"*͕ϒϥϯυΨΠυϥΠϯެ։
• $IBU(15͕ΦϓτΞτʹରԠ (15ͷ"1*͕ϩʔϧΞτ։࢝ • $IBU(15ͷ#SPXTJOHϓϥάΠϯ͕ϩʔϧΞτ։࢝
࠷ۙͷ--.χϡʔε • (15ϕʔεͷ$IBU(15"1*͕ఏڙ։࢝ • $IBU(151MVTͰ(15ϞσϧΛఏڙ։࢝ • 0QFO"*͕ϒϥϯυΨΠυϥΠϯެ։
• $IBU(15͕ΦϓτΞτʹରԠ (15ͷ"1*͕ϩʔϧΞτ։࢝ • $IBU(15ͷ#SPXTJOHϓϥάΠϯ͕ϩʔϧΞτ։࢝ ʮͳΜͱ͔(15ʯ໊শ͕ར༻ෆՄʹ ೖྗ༰Λֶशʹར༻͞Εͳ͍Α͏ʹͰ͖Δɻ ͨͩ͠νϟοτཤྺࢀরෆՄ
࠷ۙͷ--.χϡʔε • (15ϕʔεͷ$IBU(15"1*͕ఏڙ։࢝ • $IBU(151MVTͰ(15ϞσϧΛఏڙ։࢝ • 0QFO"*͕ϒϥϯυΨΠυϥΠϯެ։
• $IBU(15͕ΦϓτΞτʹରԠ (15ͷ"1*͕ϩʔϧΞτ։࢝ • $IBU(15ͷ#SPXTJOHϓϥάΠϯ͕ϩʔϧΞτ։࢝ ͍ͭʹ-MBNB*OEFYతͳ͜ͱ͕ $IBU(15Ͱ݁Ͱ͖ΔΑ͏ʹʜʁ
͓͢͢ΊͷษڧձΞʔΧΠϒͳͲ
"[VSF0QFO"*%FWFMPQFSTηϛφʔ ZPVUVCFU'HRE),T0.& 0QFO"*ͷಈɺ"[VSFͰͷؔ࿈αʔϏεͱ͍ํ͕͔Γֶ͘͢·͢
ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯά͔Β࢝ΊΔ-BOH$IBJOೖ TQFBLFSEFDLDPNPTNBQVSPOQVUPFO[JOJBSJOHVLBSBTIJNFSVMBOHDIBJOSVNFO ϓϩϯϓτΤϯδχΞϦϯάͱ-BOH$IBJOͷ֓ཁ͕ඇৗʹ͔Γ͍͢εϥΠυ
$IBU(15.FFUVQ5PLZP XXXZPVUVCFDPNMJWF,9[L4Y8[T ,%%*σδλϧήʔτͰେگͷॳճʂ্ڃऀͨͪͷ׆༻ࣄྫ͕ຬࡌͰͨ͠ɻ
--.ΛֶͿ͏͑Ͱ͍ͪΜେࣄͳ͜ͱ
͍ͪΜେࣄͳ͜ͱ l৽͍͠αʔϏεొͷ χϡʔεࣗମ ΩϟονΞοϓ͍ͯ͠Δ͕ ࣮ࡍʹ৮ͬͯΈ͍ͯΔਓ ڻ͘΄Ͳগͳ͍l ֿ୩݈ਓ͞ΜͷϒϩάΑΓ OPUFDPNLBKJLFOOOECGFD
͍ͪΜେࣄͳ͜ͱ χϡʔεΛݟͨΓάάͬͯஅยతͳઙ͍ใ͕ଟ͍Ͱ͢ɻ ͱʹ͔ࣗ͘ͰखΛಈ͔ͯ͠ɺݱΛ৮ͬͯΈ·͠ΐ͏ʂ