Murata Coworker × Strands Agent / AgentCore による社内IT問合せエージェント開発

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1. 村田製作所 データ戦略推進部 2026/02/17 長岡 卓弥 Murata Coworker × Strands Agent / AgentCore による社内IT問合せエージェント開発
2. 2 Confidential 自己紹介 長岡 卓弥 (Nagaoka Takuya) • 所属: – 村田製作所 • Frontend / Backend Tech Lead – 業務内容 • 生成AIを組み込んだ社内プロダクト開発 –Murata Coworker • 経歴 – 化学メーカー: 約1年半 – 株式会社Rist: 2017/10-2023/12 • 画像AI関係の受託開発、研究開発など – 村田製作所: 2024/02- • AWS歴: 約1年半, 無冠
3. 3 ムラタ内製の生成AIプロダクト Murata Coworker とは？ ユーザー部門と共創しながら生成AICoEで 内製開発している生成AIコアプロダクト ミッション オールムラタの企業活動をサポートし 価値創造を促進 バリュー 開拓価値の創出（GenAI Pioneer） 既存価値の最大化（Design Unique Data） 持続可能性の追求（GenAI Ops） 利用状況 利用者数 約30,000人（累積）※MAUは約20,000人 利用率16%→52% ※24年7月→25年7月 成果 ・1人あたり約3時間/月の工数削減 ・コミュニケーションの質向上や知識共有の促進、 アイデア創出力の強化など ・内製開発によるノウハウや技術力の社内蓄積
4. 5 年 年 ムラタにおける生成AI活用 Murata Coworkerの利用状況 (月次UU数:人) ※2025/12/31時点 NPSⓇ +11 (2月) Murata Copilot NPSⓇ -2 (7月)
5. 6 CRM Agent 営業インサイト抽出 Translator 翻訳・データ形式変換 Canvas ドキュメンテーション ITSM Agent お問合せ業務 リサーチAgent 知の探索・課題の探索 Murata Coworkerにおける AIエージェント プラットフォーム 「企業知性のデジタルツイン化」の実現に向け、安全に全社展開できる基盤づくりを推進中 オールムラタ Functional Agent Data Source SPO （マーケット レポート等） 特許DB 外部WEB 社内ナレッジ CRM 事業特化 Femtetアシスタントなど 特定タスク特化 RAGソリューション スキル定義書 学習教材 Personal Agent マルチモーダル対応 （テキスト、画像、音声、動画） ・ ムラタ用語対応 ※構想含む A2A/Tool Call MCP
6. 7 CRM Agent 営業インサイト抽出 Translator 翻訳・データ形式変換 Canvas ドキュメンテーション ITSM Agent お問合せ業務 リサーチAgent 知の探索・課題の探索 Murata Coworkerにおける AIエージェント プラットフォーム 「企業知性のデジタルツイン化」の実現に向け、安全に全社展開できる基盤づくりを推進中 オールムラタ Functional Agent Data Source SPO （マーケット レポート等） 特許DB 外部WEB 社内ナレッジ CRM 事業特化 Femtetアシスタントなど 特定タスク特化 RAGソリューション スキル定義書 学習教材 Personal Agent マルチモーダル対応 （テキスト、画像、音声、動画） ・ ムラタ用語対応 ※構想含む A2A/Tool Call MCP 今回の発表内容
7. 8 ITSM エージェント: 概要 フレームワーク: Strands Agent エージェント基盤 : Bedrock AgentCore LLM : Claude 4.5 Haiku / Sonnet Tools 1. ナレッジ検索 自然文クエリから ナレッジ 検索して記事に関するメタ情報を json で返す 記事の概要把握が目的 2.記事の詳細取得 記事番号に一致するナレッジを検索して 本文と pptx のメタ情報を jsonで返す 3. ファイル展開 添付ファイルをDLしてテキストを抽出して返す AWS CDK (L2 Construct) で AgentCore Runtime をデプロイ 外部 SaaS 【概要】 社内ITシステムに関するお問い合わせが外部SaaSのナレッジベースに蓄積されている ユーザー問い合わせに対して、蓄積したナレッジを参照して迅速に回答できるように AIエージェント機能を実装してMurata Coworker 上にデプロイを実施した 社内お問い合わせに関するナレッジベース
8. 9 ITSM エージェント: 出力例 Response Chat 曖昧性の高い質問に対しては 逆質問を行うようにシステムプロンプトで制御 UX向上のため SSE でのストリーミングレスポンス処理の実装
9. 10 ITSM エージェント: Observability LLMとして Bedrock を使うことで トークン数も自動計算 各チャットのログが トレースとして出力される
10. 11 ITSM エージェント：ログ解析 取得期間: 2026/01/23(社内リリース日) - 2026/02/03 AgentCore Runtime の otel-rt-logs からクエリ検索を実行して export した CSV からカテゴリ化 カテゴリ 問い合わせ数 構成比 ガバナンス, セキュリティ 138 33.9% ITインフラ, ツール 70 17.2% メタ質問 (このエージェントにできることは？) 68 16.7% 業務システム, ワークフロー 58 14.3% 品質保証, 管理 41 10.1% 製造工程, 設備 32 7.8% All 407 100.0% 全407件のうち、リリース済の品質保証, 管理に関する質問は約１割
11. 12 開発、リリースした感想 Good: とにかく開発体験が良い, 早く成功体験が積める • ミニマムなエージェントの実装 -> デプロイまでの一連の流れが理解しやすい – Strands Agent で簡単にエージェント機能を実装 – デプロイ • DockerFile を用意してエントリポイントを指定 • AWS CDK で L2 Construct で IaC 化 – 動作確認 • Runtime でデプロイ –> フロントエンド(Next.js) に .env として URL 設定して疎通 – トレース • Observability で追跡可能 –UI としては若干見にくいがクエリ叩いてログ抽出すれば問題なし • LLM に Bedrock を指定すれば 消費トークンも自動的に出力される
12. 13 開発、リリースした感想 • Bad (懸念点) • Bedrock のトークン、リクエスト上限 – 利用ユーザーが増えていく + デプロイするエージェントが増えていくと上限にかかる懸念 – リクエスト数やトークン数をトレースしつつ上限緩和やエンドポイントの冗長化設計が必要 • 認証認可 – エージェントやツールが増えていくとユーザー / エージェント / ツール / データ 軸で認証認可の整備の必要あり – AgentCore Identity, Cognito 等での認証認可基盤をより整備することが必要 • 今後 • 開発 – システムプロンプトのチューニング： • エージェントの用途に関するメタ質問の対応 – 認証認可機能の拡充 – Bedrock AgentCore Memory による短期メモリ、長期メモリの実装 – Langfuse によるトレーサビリティの UI/UX 向上 • 運用、PR：ユーザー周知 • 調整：検索ナレッジの追加：テーブル管理している部門との調整
13. 14 採用募集 キャリア採用 • https://joblist.recruit.murata.com/job.phtml 募集ポジション • ソフトウェアエンジニア • フロントエンドエンジニア • データエンジニア etc…… リモートワーク（週1-2出社) 可 カジュアル面談も実施していますので、お気軽にご連絡ください。 応募時期によっては募集していないこともありますので、ご了承ください。