仕事はAIに任せてラスベガスへ行きたいのでDSPyで自分のクローンを作った

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1. 仕事はAIに任せてラスベガスへ行きたいので DSPyで自分のクローンを作った にんにんLT 2025 2025.12.30 そのだ(@sonoda_mj)
2. 自己紹介
3. 自己紹介 苑田 朝彰 普段の業務内容 • AI エージェント開発（Strands Agent, Google ADK） • 社内AI推進（Agent開発, AI駆動開発） • クラウド（AWS, Google Cloud） 資格 • AWS Community Builders（ML） • 甲賀流忍者検定（中級） 趣味 • 月一で面白いことをするのにハマってます ◦ Spartanレース ◦ 100kmウォーキング ◦ 無人島かくれんぼ ◦ 滝行 SNS • https://x.com/sonoda_mj • https://zenn.dev/tomomj • https://note.com/sonoda_mj Tomotada Sonoda
4. 目次 1. 背景 2. 実際につくてみる 3. まとめ
5. 背景
6. そのだ、東京でAI Agentをいっぱい作ってます。 生成AIハッカソン 準優勝 AI面接官
7. そろそろAI Agentに仕事任せられるのでは？ 〇〇のタスク よろしく！！ そのだ Agent タスク AI Agentが普及した世界は、人間がAgentに指示するだけでタスクが消化され、お金を稼ぐようになる かもしれない。 まかせろり！
8. そろそろAI Agentに仕事任せられるのでは？ 〇〇のタスク よろしく！！ そのだ Agent タスク AI Agentが普及した世界は、人間がAgentに指示するだけでタスクが消化され、 お金を稼ぐようになる かもしれない。 まかせろり！
9. すなわち
10. 自分のクローンを 作ってしまえば
11. ラスベガスにいても お金を稼げる
12. かもしれない
13. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示
14. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示 〇〇のタスク よろしく！！
15. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示 まかせろり！
16. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示
17. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示
18. イメージ図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示 2倍儲かる！！！
19. 実際に作ってみる
20. 構成図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示
21. 構成図 in 東京 in ラスベガス そのだ Agent 指示
22. 従来のプロンプトチューニング 評価関数 テストデータ ユーザー 評価したい Agent スコア1.0 Input: 入力 Expected Output: 予期する回答 Input Expected Output Output • モデルを変更した • プロンプトをチューニングした • 精度を上げるために、 Toolを追加・変更した • など • StrandsAgents Eval • DeepEval • ragas • など
23. DSPyとは 言語モデルをプロンプトではなくコードでプログラミングし、自動的に最適化するフレームワークです。 Signature (入出力を定義する) question -> answer Module - predict - ChainOfThought - ReAct など ④ Optimizer - BootstrapFewShot - MIPROv2 - GEPA など ② テストデータ ③ 評価関数 ① DSPyプログラム Signature Module DSPyプログラム (最新)
24. 1. 「自分らしさ」とは何だろう プロンプトを最適化するためには、まず「自分らしさ」を定義する必要がある。 そのだのイメージ （異論は認めん） 自分らしさを 抽出 • 口調 • 知識 • 価値観 • 性格 • 感情表現 • 対話スタイル
25. 「自分らしさ」という曖昧なものを、 300件のテストデータで形にする。1時間くらいかかりました（二度とや りたくない）。 2. テストデータを作ってみる • 口調 • 知識 • 価値観 • 性格 • 感情表現 • 対話スタイル テストデータ 作成 300件のテストデータ （各項目50件ずつ） テストデータ
26. 3. 評価関数を作ってみる 人間がみると、正解かどうかすぐわかりますが、 300件全部見るの正直だるいです。なので、 LLMに評 価してもらいました（LLM as a Judge）。 そのだの特徴的な口調・表現が 使われているかを評価 対象フレーズ： 「まかせろり」「せやろ」「ええで」 「クソ」「わからん」「学び」など 含まれていれば2点、なければ0 点で、そもそも質問にない場合は 2点。 回答の簡潔さを評価 （そのだは5-15文字の短い回答 が多い） - 期待の1.5倍以内 → 3点 - 期待の2倍以内 → 2点 - 期待の3倍以内 → 1点 - それ以上 → 0点 Gemini 2.5 Flashを評価者として使用 し、意味の一致とカジュアルさを評価 5点: 意味完全一致、カジュアルな口調 4点: 意味一致、やや丁寧だが許容範囲 3点: 意味ほぼ一致、口調が少し硬い 2点: 意味は合っているが口調が丁寧す ぎる 1点: 意味が部分的に一致 0点: 意味が異なる 特徴的表現のスコア（ 0-2点） 長さのスコア（ 0-3点） 意味と口調の評価（ 0-5点） LLM αs a Judge
27. 4. Optimizerで最適化する 作成した評価器を元に、Optimizer（MIPROv2）で最適化しました。MIPROv2はプロンプト命令と few-shotの例をベイズ最適化で自動的にチューニングします。 プロンプト命令 （ユーザーの具体的なお願い） few-shot （返答の例） ベイズ最適化 最強のプロンプト命令 最強のfew-shot
28. 4. Optimizerで最適化する 作成した評価器を元に、Optimizer（MIPROv2）で最適化しました。MIPROv2はプロンプト命令と few-shotの例をベイズ最適化で自動的にチューニングします。 プロンプト命令 （ユーザーの具体的なお願い） few-shot （返答の例） ベイズ最適化 最強のプロンプト命令 最強のfew-shot ① 命令の候補を作る ② 返答の候補を作る ③ それぞれの候補から 最強の組み合わせを選 ぶ
29. 最適化した結果
30. デモ
31. 今回初めましての方も多いと思うので 実際に同僚に使ってもらいました。
32. その結果を共有します。
33. 同僚の感想 お前は苑田じゃない。 誰？？ つまらん男 時間の無駄 何なら知ってるんやお前 ゴミアプリ
34. 結論
35. 約30ドル！！！ ゴミ作りました！！ ←30ドルのゴミ
36. まだまだラスベガスは 行けなさそうです！ ←30ドルのゴミ
37. まとめ
38. まとめ 1. テストデータや評価関数をちゃんとしないと、ゴミができる。 2. ラスベガスでの開発はまだダメそう。 3. できるところからAI Agentに任せましょう。
39. ご清聴ありがとう ございました！！