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AgentCoreとStrandsで社内d払いナレッジボットを作った話

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December 21, 2025

 AgentCoreとStrandsで社内d払いナレッジボットを作った話

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元島優

December 21, 2025
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  1. 2 秘密度 B つなごう。驚きを。幸せを。 ブランドスローガン ~つなぎきる~ 当事者意識・リスペクト・チャレンジ グループ行動原則 テクノロジーと人間力で新しいつながりを生み、心躍る価値創造で、世界を豊かに、幸せに。 グループビジョン

    自己紹介 名前:元島 優(もとじま ゆう) 所属:NTTドコモ 第二プロダクトデザイン部 ポジション:テックリード 経歴:Slerで数年ほどモバイルエンジニアとして従事後、 NTTドコモに入社 好きなAWSサービス: AWS Step Functions JAWS-UG Presents - AI Builders Day
  2. 3 秘密度 B つなごう。驚きを。幸せを。 ブランドスローガン ~つなぎきる~ 当事者意識・リスペクト・チャレンジ グループ行動原則 テクノロジーと人間力で新しいつながりを生み、心躍る価値創造で、世界を豊かに、幸せに。 グループビジョン

    社内d払いナレッジボットを作ることになったきっかけ 現場にヒアリングを行うと、以下の課題が上がってきた • サービス仕様の属人化 • ドキュメントの散財 (歴史が長い会社だとどうしても起きがちな課題...) 2025年7月、金融領域のAI活用推進をすることになった 何やろう…. とりあえず現場の課題を見つけてみるぞ それであれば、包括的な仕様回答・ドキュメント検索botがあれば便利なのでは??? 僕がやります…、いやAIがやります!!!! JAWS-UG Presents - AI Builders Day
  3. 4 秘密度 B つなごう。驚きを。幸せを。 ブランドスローガン ~つなぎきる~ 当事者意識・リスペクト・チャレンジ グループ行動原則 テクノロジーと人間力で新しいつながりを生み、心躍る価値創造で、世界を豊かに、幸せに。 グループビジョン

    ナレッジボット構想から現時点まで 8月:LambdaをベースにAIエージェント作成 (フレームワークはStrands Agentを使用) 9月:MCPサーバー ECS/Fargate 10月:Slack Socketモード でAWSとSlackを通信 11月:フィードバック対応 12月:AgentCoreへ移行 しかし、メンバーは自分を含め2人しかおらず、共に半稼働の状況 (ホントにできるのか ) だが、幸いペアでのAIコーディングは以下の点でメリットがあった • 得意な領域による分業 (一人はAI特化、一人はApp) • クイックな会話による高速な作業スピード 結果、2ヵ月でほぼすべての仕様を回答可能なbotの提供が可能に その後もエンハンス中を継続実施中 JAWS-UG Presents - AI Builders Day 課題解消のためにbot作るのがいいんじゃないか??
  4. 6 秘密度 B つなごう。驚きを。幸せを。 ブランドスローガン ~つなぎきる~ 当事者意識・リスペクト・チャレンジ グループ行動原則 テクノロジーと人間力で新しいつながりを生み、心躍る価値創造で、世界を豊かに、幸せに。 グループビジョン

    こだわりポイント① Socket Modeの使用 WebSocketベースでSlackとECSを常時接続することにより、VPC内部に閉じたセキュアな構成として いる。 比較項目 HTTP Request URL Socket Mode 接続方式 Slack → HTTPS → アプリ アプリ → WebSocket → Slack ネットワーク パブリック公開必須 VPC内で完結可能 証明書管理 必要(SSL/TLS) 不要(WebSocket) ファイアウォール インバウンド開放必要 アウトバウンドのみ JAWS-UG Presents - AI Builders Day SocketModeHandler ECS/Fargate Slack Slack Bolt Framework チャットボットへの質問受信 イベントハンドラー 質問 常時WebSocket 通信 Bedrock AgentCore Runtime AI Agent 回答生成 回答 postMessage 質問イベント
  5. 7 秘密度 B つなごう。驚きを。幸せを。 ブランドスローガン ~つなぎきる~ 当事者意識・リスペクト・チャレンジ グループ行動原則 テクノロジーと人間力で新しいつながりを生み、心躍る価値創造で、世界を豊かに、幸せに。 グループビジョン

    こだわりポイント② Strands Agentを使用したマルチエージェント構成 質問分類エージェントを起点に、ユーザー選択によって「Github」「Atlassian」「RAG」からデータソース を選択し、回答品質が一定の基準を満たす場合のみ、回答を行う。 指標 説明 合格ライン 検索関連性スコア 検索結果が質問に関連しているか ≥ 0.7 検索完全性スコア 回答に必要な情報が含まれているか ≥ 0.7 回答品質スコア 回答の論理性と明確さ ≥ 0.7 JAWS-UG Presents - AI Builders Day 質問分類 エージェント Agent エージェント選択 回答整形 文章検索エージェント Atlassianエージェント Githubエージェント Agent 評価エージェント Agent Swarm Agent + MCP Agent + MCP MultiAgentBase カスタムノード MultiAgentBase カスタムノード 品質評価基準