Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
Bits Agent Builder の⼊⾨と活⽤事例
Search
株式会社ヌーラボ
PRO
August 06, 2026
Technology
3.2k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Bits Agent Builder の⼊⾨と活⽤事例
株式会社ヌーラボ
PRO
August 06, 2026
More Decks by 株式会社ヌーラボ
See All by 株式会社ヌーラボ
製造業の設計・生産技術向け Backlog入門
nulabinc
PRO
0
22
配布資料_ヌーラボの情シスがおすすめする_問い合わせ対応を削減するBacklog活用術.pdf
nulabinc
PRO
0
120
Getting Started with Bits Agent Builder: Real-World Use Cases
nulabinc
PRO
0
84
The_Evolution_of_Bits_AI_SRE.pdf
nulabinc
PRO
0
430
進化するBits AI SREと私と組織
nulabinc
PRO
4
1.3k
実践 Datadog MCP Server
nulabinc
PRO
4
1k
全社横断PjM⽀援チーム “PEaS”の取り組みと プロジェクトマネジメント でのAI活⽤について
nulabinc
PRO
0
260
Datadog の RBAC のすべて
nulabinc
PRO
4
1k
Datadog Live Tokyo 2025登壇資料
nulabinc
PRO
0
280
Other Decks in Technology
See All in Technology
20261017福岡devIO 「AIは"良いダッシュボード"を作れるか?
jtakeda
0
250
CloudWatch Logsのコスト最適化:どこまでAIに任せてどこから人間が承認すべきか
yama3133
0
170
AWSDirectConnectの構築の進め方を整理してみた
masa_my
1
160
[JAWS-UG彩の国埼玉#12]そろそろ準備する?re:Invent2026をやさしく解説 / reinvent2026-sainokuni
sh_fk2
1
410
AI駆動開発におけるハーネスエンジニアリングの勘所
tsukuboshi
1
610
AI駆動開発における開発環境のセキュリティの考え方
yamahiro
2
470
「私が一番顧客に詳しい」を捨てる~ 全員が一次情報に精通する開発チームをつくり、PMが次のボトルネックへ染み出すまで
kaminashi
3
1.8k
CTO Night|NotionのAIエージェントとFDE
kzkhykw1991
0
310
Codex を使った障害対応机上演習の実際
orgachem
PRO
0
330
VLA-JEPA: Enhancing Vision-Language-Action Models with Latent World Models
takmin
0
230
S3 Filesで挑む! 八戸せんべい汁の食べ頃問題
usanchuu
0
160
Kiro Crewで「みのるん式」仕事術やってみた
minorun365
PRO
3
1.1k
Featured
See All Featured
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.6k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
50
10k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
3.1k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.4k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
2
370
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
640
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
610
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
6.2k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
8.3k
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
59k
Transcript
Bits Agent Builder の⼊⾨と活⽤事例 2026/08/10@JDDUG札幌 株式会社ヌーラボ ⼆橋 宣友(@futahashi)
⼆橋 宣友 • Principal Engineer / AWS Alliance Lead @株式会社ヌーラボ
• 技術顧問 @ホライズンテクノロジー株式会社 • 2026 Datadog Ambassador • 2022 & 2023 APN AWS Top Engineers (Software) • 2023 Japan AWS All Certifications Engineers @futahashi 2
3
お話の流れ • はじめに • Bits Agent Builder とは? • Bits
Agent Builder の基礎 • Bits Agent Builder の活⽤事例 • Bits Agent Builder のよくある失敗例 • Bits Agent Builder で得られた効果 • まとめ 4
はじめに 5
なぜエージェントが必要なのか? • 指⽰待ちから⾃律実⾏への進化 ◦ ⽬的を与えるだけで、状況に応じた判断を⾏い、最後まで完遂する。 • 操作と構築の⼿間を削減 ◦ プログラミング無しで、複数のツール操作や複数の処理を実⾏する。 •
⼈間を作業から解放 ◦ 複雑な繰り返し業務をAIに任せ、⼈間はより価値ある活動に時間を使う。 AIを⾃律して働く労働者へ発展させるため 6
Bits Agent Builder とは? 7
Bits Agent Builder とは? • Datadog 内で動くカスタムエージェント Datadog にあるリッチなデータを活⽤ ①豊富なコンテキスト
Log / Metrics / Trace / Signal / Event など 約3,000のアクション、約50サービス、4つのMCPをサポート ②多様なツールサポート Datadog / AWS / Kubernetes / GitHub / Slack など Datadog の各機能、他サービスなど約30から起動可能 ③柔軟なトリガー Workflow / Monitor / Incident / GitHub / Slack など 統合オブザーバビリティプラットフォームを活かすエージェント 8
Bits Agent Builder の基礎 9
作成⽅法 • 3通りの⽅法で可能 ①プロンプトで作成 ②Blueprintから選択 ③スクラッチで作成 10
構成要素 ①Instructions エージェントへの指⽰を記載 例) 役割、⼿順、制約など 実⾏後の学びを指⽰⽂に反映し反復学習できる 11
構成要素 ②Tools エージェントが使える道具 例) Datadog / AWS / Kubernetesなど 約3,000のアクション、
約50サービス、4つのMCP Toolsを知ると委任できる業務の解像度が上がるのでおすすめ 12
構成要素 ③Automation エージェントの起動条件を設定 例) スケジュール、Monitor、 Incident など ⼈⼿を介さない業務遂⾏を実現 13
構成要素 ④Chat エージェントとの対話インタフェース 例) 実⾏、デバッグ、質問 エージェントを作ったらまずはここで動作確認&改善 14
Bits Agent Builder の活⽤事例 15
①AWS Commitment の監視と推奨提案 組織⽅針と利⽤状況を 加味した提案 組織とサービス横断 の統合監視 年数回の巨⼤な買い物を漏らさずデータと組織⽅針に基づく推奨 16
②Datadog料⾦の傾向分析 請求書に限らない複合 的な分析 定点観測と傾向調査の負担を削減 17
②AWS料⾦の傾向分析 ID / ARN レベル での特定 イベントやログを活⽤ した分析 テレメトリデータを使った深い洞察 18
③インシデント対応の記録係 ⾃社のフォーマットに 従った記録 会話に基づく正しい記録と要約 インシデント対応のコミュニケーションを構造化し円滑に 19
(余談) Bits Investigation との協働 12m で正しい結論付け Action / Workflow の実⾏も可能
調査の主体はAIで⼈間は指揮に注⼒できる 20
④Security Signal のトリアージ (⾃動アーカイブ) 判断理由と関連情報 理由を添えて適切なアーカイブを実⾏ セキュリティアラートの即時調査と判断を実現 21
④Security Signal のトリアージ (⼈へのエスカレ) Caseの作成と⼈への割り当て エージェントだけでは判断できないものは⼈へ 22
⑤WAFのログ解析 膨⼤なログ分析を代替 将来的には即時対応 への接続も可能 WAF運⽤を⾃⾛させるログ解析&改善提案 23
Bits Agent Builder のよくある失敗例 24
曖昧な指⽰による誤った⼿順の⽣成 🙋 🙅 Datadogの料⾦をいいかんじに分析して サービスの利⽤量と料⾦単価より 全部気合で計算します!!! 料⾦メトリクスあるよ! 🤖 根拠の確認と誤りの修正指⽰が⼤切 25
コンテキストオーバーフロー すべてのAWSアカウントの すべてのサービスの料⾦を すべて分析して すべての洞察を教えて 🙋 すべて気合ですべてしますすべて!!! ギギギ... 😇 🤖
タスク分割や出⼒のスコープを絞る設計をすることが⼤切 26
Bits Agent Builder で得られた効果 27
得られた効果 • ①仕事が先⼿で回りだす • ②運⽤が⾔語化される • ③⼩さく始めて⼤きく育成できる 28
得られた効果 ①仕事が先⼿で回りだす タスク タスク ⼈間 AI 指⽰ 結果 AI 結果
⼈間 エージェントが先回りして業務遂⾏する 29
得られた効果 ②運⽤が⾔語化される ⽅法 ⽅法 制約 契機 契機 例外 例外 🧠
制約 知⾒や観点が⾔葉として具現化される 30
得られた効果 ③⼩さく始めて⼤きく育成できる 調査と提案 ⾃律と実⾏ 中品質 ⾼品質 単⼀領域 複数領域 単⼀エージェント エージェント連携
豊富なコンテキスト 多様なツール 柔軟なトリガー 統合プラットフォームだからこその早さと深さ広さの実現 31
まとめ 32
まとめ • エージェントは繰り返し発⽣する複雑な業務を⾃律遂⾏できる • Bits Agent Builder は統合プラットフォームを最⼤に活かせる • すぐに利⽤できて簡単に育てられる
• 正しく作るためにAI教養と深い専⾨知識は必要 Bits Agent Builder の可能性は無限⼤! 統合プラットフォームを活かして組織の業務を回そう! 33
ご清聴 ありがとうございました Thank you for your attention. 34