20260128_Gov-JAWS発表資料.pdf

Bedrock Agentを活用し、Excel情報をCodeに昇華させる仕組み、かつそれをAWSのCloudformationまでデプロイするHuman in the loopの仕組みを紹介しています！

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1. ガバクラ移行の最終年度は設定変更の嵐に耐えよ！ Bedrock Agentを用いたNW運用管理を劇的に変える 『設定変更パイプライン』の構築 第5回 Gov-JAWS ・NTTビジネスソリューションズ ・野村 稜武 2026/01/28
2. Outline • 取り組み背景 • アーキテクチャの設計/構築 • アーキテクチャの評価 • まとめ/今後の展望
3. Outline • 取り組み背景 • アーキテクチャの設計/構築 • アーキテクチャの評価 • まとめ/今後の展望
4. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 4/70 自治体の基幹業務システム(マイナンバー・生活保護etc.)のクラウド移行に伴い、 自治体職員が安心安全に使用するための閉域環境を一貫して提供 担当業務（X-HUB） A市 B町 情 報 Ｈ Ｗ 地域DC ガバメントクラウド 業務の紹介 集約DC 集約DC⇒クラウド への接続環境 AWS内の運用管理補助業務 （各システムと自治体を接続） 地域DC⇒クラウド への閉域NW マイナンバー 生活保護 背景 課題 設計 構築 評価 1.初期環境構築 2.設定変更依頼 具体業務
5. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 5/70 自治体の基幹業務システム(マイナンバー・生活保護etc.)のクラウド移行に伴い、 自治体職員が安心安全に使用するための閉域環境を一貫して提供 担当業務（X-HUB） A市 B町 情 報 Ｈ Ｗ 地域DC ガバメントクラウド 業務の紹介 集約DC AWS内の運用管理補助業務 （各システムと自治体を接続） マイナンバー 生活保護 背景 課題 設計 構築 評価 1.初期環境構築 2.設定変更依頼 具体業務 地域DC⇒クラウド への閉域NW 集約DC⇒クラウド への接続環境
6. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 6/70 自治体の基幹業務システム(マイナンバー・生活保護etc.)のクラウド移行に伴い、 自治体職員が安心安全に使用するための閉域環境を一貫して提供 担当業務（X-HUB） A市 B町 情 報 Ｈ Ｗ 地域DC ガバメントクラウド 業務の紹介 集約DC 集約DC⇒クラウド への接続環境 AWS内の運用管理補助業務 （各システムと自治体を接続） 地域DC⇒クラウド への閉域NW マイナンバー 生活保護 AWS内のアーキテクチャ（概要） 今回の対象範囲 背景 課題 設計 構築 評価 1.初期環境構築 2.設定変更依頼 具体業務
7. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 7/70 VPCアタッチの現状 VPCアタッチ手動設定における課題 ・定型作業（30分/回）を大量に繰り返す必要ある ・手動では手戻りも発生する。数が多いと大変 Route table Attachment 承認 作成 Route table 関連付け・伝播 n ❖ 従来：人の介在・手戻りが多い ❖ 本提案：人の操作は1度だけ 設定シート パラメータ シート コンソール 完了！ 自然言語指示 完了！ 手動 手動 自動 より速く より確実に 改善前後の変化目標 伝播先ミスった！ VPCアタッチ依頼における大量の定型作業を高精度で効率化する手段が確立されていない 課題 命名規則勘違いした 自然言語でワークフローが動き出し、自動でデプロイ完了するIaCの仕組みを開発 目的 背景 課題 設計 構築 評価 設定シート (Code作成/デプロイ)
8. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 8/70 4つの主要機能 Amazon Bedrockに着目し解決目指す 複数のモデルをAPI経由で簡単に利用できる、フルマネージド型の生成AI基盤サービス マルチモーダル RAG Agent Amazon Kendra OpenSearch Service Knowledge Bases for Amazon Bedrock Amazon Aurora AWS Lambda Open API Knowledge Bases ・ファインチューニング ・継続事前学習 ・強化学習ファインチューニング ・プロンプト最適化 チャット 画像 音声 動画 ①アクショングループ ②ナレッジベース 様々なサービスと連携 モデルカスタマイズ 背景 課題 設計 構築 評価
9. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 9/70 4つの主要機能 Amazon Bedrock Agentを活用 複数のモデルをAPI経由で簡単に利用できる、フルマネージド型の生成AI基盤サービス マルチモーダル RAG Agent Amazon Kendra OpenSearch Service Knowledge Bases for Amazon Bedrock Amazon Aurora AWS Lambda Open API Knowledge Bases ・ファインチューニング ・継続事前学習 ・強化学習ファインチューニング ・プロンプト最適化 チャット 画像 音声 動画 ①アクショングループ ②ナレッジベース 様々なサービスと連携 モデルカスタマイズ 背景 課題 設計 構築 評価
10. Outline • 取り組み背景 • アーキテクチャの設計/構築 • アーキテクチャの評価 • まとめ/今後の展望
11. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 11/70 GenAIの限界を知る Step1.Excel解釈の限界を知る ❖ 構成：ナレッジベースを活用したRAG検索 Knowledge Bases S3 Bedrock Agent ❖ 結果 ❖ Excelの設定シート ASP account Attach Id ASP name 野村社の Transit Gateway Attach Id を抜き出して I can’t find the specific transit gateway attach id information for the Tokyo region. Excelの情報をGenAIのみで読み込むのは難しい 原 因 ・そもそもExcelが苦手 ・セル結合でコンテキスト崩壊 背景 課題 設計 構築 評価
12. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 12/70 GenAIの限界を知る Step1.Excel解釈の限界を知る ❖ 結果 Excelの情報をGenAIのみで読み込むのは難しい 原 因 ・そもそもExcelが苦手 ・セル結合でコンテキスト崩壊 Bedrock Agent Lambda 全体のオーケストレート （頭脳） コード生成などの各動作 （手足） ： ： のLLM担当 の関数担当 アクショングループへの方針変更 背景 課題 設計 構築 評価 ❖ 構成：ナレッジベースを活用したRAG検索 Knowledge Bases S3 Bedrock Agent ❖ Excelの設定シート 野村社の Transit Gateway Attach Id を抜き出して ASP account Attach Id ASP name I can’t find the specific transit gateway attach id information for the Tokyo region.
13. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 13/70 設計要件の整理 設計要件 アーキテクチャに必要なフェーズを整理 運用性 信頼性 経済性 性能 複数ステップを 玉突き的に実行 最大限サーバーレスで 稼働時間課金に絞る Human-in-the-loopに よる信頼性の確保 5分以内の実行完了 (従来比80%削減) つまり 人間による承認プロセスを組み込み、 工数/コストを最小化した、 高速な自動IaCシステム の構築 １．Excel to Code ２．承認プロセス ２．YAMLデプロイ 背景 課題 設計 構築 評価 YAML全体 Excel Mermaid Mermaid YAML差分 CloudFormation YAML全体 デプロイ 図で明瞭 コードで正確 YAML差分
14. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 14/70 実際に構築したもの Bedrock Agent×Lambda →Excel to Codeの部分 Step Functions →承認/デプロイの部分 背景 課題 設計 構築 評価
15. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 15/70 YAML・Mermaid生成 ント ント 背景 課題 設計 構築 評価 S3バケット「◦◦」に格納された設定シート（△△）の内容に基づき、 TGWルーティング設定の抽出を実行し、その後にCloudFormation YAML ファイルの生成を完了してください。 抽出プロセスで使用する条件は以下の通りです。 1. **動的なフォルダ名 (Dynamic Prefix)**: ◇◇ 2. **Excelシート名 (Source Sheet Name)**: □□ prompt
16. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 16/70 YAML・Mermaid生成 ント ント Lambda BR-1.2で作成したYAML全体 Lambda BR-3.4で作成したMermaid(レンダリング後) 背景 課題 設計 構築 評価
17. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 17/70 SNSによるHuman-in-the-loop ント ント 背景 課題 設計 構築 評価
18. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 18/70 SNSによるHuman-in-the-loop ント ント 背景 課題 設計 構築 評価 S3一時認証キーによるアクセス（短縮URL）
19. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 19/70 S3ホストによる二段階承認 ント ント 背景 課題 設計 構築 評価
20. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 20/70 S3ホストによる二段階承認 ント ント 背景 課題 設計 構築 評価 １ ２ ３
21. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 21/70 アーキテクチャをもう一度 Bedrock Agent×Lambda →Excel to Codeの部分 Step Functions →承認/デプロイの部分 背景 課題 設計 構築 評価
22. Outline • 取り組み背景 • アーキテクチャの設計/構築 • アーキテクチャの評価 • まとめ/今後の展望
23. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 23/70 VPCアタッチの所要時間比較 VPC接続数に依存しない動作安定性 同時接続VPC数の増加に伴い、 効果が顕著に（大半が自動のため） 2VPC接続時に既に 78%の時間削減効果 少ない同時接続VPC数でも 効果が期待される IaC化により、少数のVPC接続でも78%の時間削減を実現し、接続数増加に伴い導入効果はさらに向上 背景 課題 設計 構築 評価 0 20 40 60 80 100 120 140 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 同時接続VPC タッチ数, - 所 時間, min 5 分 23分 7 分 72分 ※１：承認確認の時間が多少増える ※１ 従来法 本システム
24. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 24/70 なぜこれほどまでの時間削減が可能か？ 12min 構築前準備 構築中 従来法 本システム 2min Excel to Code (自動) パラメータシート作成 (手動） 2VPC接続時の比較 11min 3min コンソールでポチポチ (手動） 承認/Cloudformation (自動) 人が作業ではなく、完成物のチェックに回ることで大幅な時間短縮を実現 背景 課題 設計 構築 評価 全体 -78%
25. Copyright 2023 NTT Business Solutions corporation. 25/70 まとめ/今後の展望 まとめ 今後の展望 ✓ ガバクラ環境におけるVPCアタッチ作業に対し、Bedrock Agentを活用し、効率化する手法を確立 ✓ YAML生成のみならずMermaidでコード検証を行うHuman-in-the-loopを搭載 ✓ 2つのVPC同時接続下では78%の稼働削減が見込まれ、高い拡張性も実現 各設定変更に対応したAgentを作成し、全ての設定変更業務を自然言語で対応可能に
26. Appendix