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効果的なAIエージェントを考える 〜それホントにAIエージェントじゃなきゃだめですか？〜

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November 15, 2025
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効果的なAIエージェントを考える 〜それホントにAIエージェントじゃなきゃだめですか？〜

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November 15, 2025
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Transcript

  1. 効果的なAIエージェントを考える 〜それホントにAIエージェントじゃなきゃだめですか？〜 八雲 慎之助/Shinnosuke Yakumo 2025/11/15 JAWS-UG栃木 オフライン#5

  2. 自己紹介 八雲 慎之助（やくも しんのすけ） 出身：新潟市 今は東京 コミュニティとか： 2025 Japan AWS

    Jr.Champions JAWS FESTA 2025 実行委員 JAWS-UG 新潟支部 運営

  3. 今日のモチベ •組織内で活動する中での知見を共有したい •やたらと増え続けるPoC（ゴミ） •効果を実感しにくい…

  4. 本日お話しすること 1. AIエージェントとは？軽くおさらい 2. 効果的なエージェントとは 3. それ、ホントにAIエージェントじゃなきゃダメ？ 4. 設計時に意識すべきポイント

  5. AIエージェントとは？

  6. 2025年はAIエージェント元年だった

  7. 組織への導入は意外とハードルが高い •エージェントが暴走しがち •業務ルールに則った処理が必要 •処理に対する説明責任（ブラックボックスはNG） •小さく安全に価値を出すのは難しい

  8. 「企業が300〜400億ドルの投資を行っているにもか かわらず、95%はリターンゼロになっている」

  9. 2025年は準備期間？ 2026年からはどうなるのか…

  10. 効果的なエージェントとは… •まずはシンプルなところから始め、段階的に拡張 • いきなりすごいの作ろうと失敗します笑 • 効果を測定しつつ、段階的に拡張するべき

  11. 効果的なエージェントとは…

  12. 効果的なエージェントとは… まずはシンプルにLLM単発 必要に応じて機能拡張

  13. （そもそも）エージェントって2種類あんねん • ワークフロー型 - タスクを一連のステップに分解 • エージェント型 - タスク分解や実行などを全部LLM にお任せ

  14. Anthropicさんによると… •多くの場合単一のLLM呼び出しでも可 •複雑性を増すならワークフロー型で十分 •柔軟性とモデル駆動の意思決定が必要なら、 エージェント型がより適している

  15. エージェントが“いらない“ケース 1. 手順が決まっている（処理順が明確） 2. 答えが決まっている、検索すれば出てくる （RAG（Bedrock KnowledgeBase）など） 3. LambdaやStepFunctionsで代用できないかなど

  16. エージェントが有効なのは、 「不確実性のあるタスク」

  17. エージェントが“有効な“ケース 1. タスクの流れが決まっていない 2. 複数のツールを状況に応じて切り替えたい 3. 曖昧なリクエストから作業を行う 4. 作業計画などの調整が必要

  18. 手順が決まっている場合はワークフロー型で十分！

  19. 変動するタスクや曖昧な依頼に対して、 はじめてエージェントは役に立つよ

  20. エージェントの設計時に 意識すべきポイントは？？？

  21. まず、ゴールを超具体化する！

  22. 最後のまとめ •エージェントは便利な魔法ではない •組織に導入するのは意外と難しい •エージェントが活きる場は意外と限られている

  23. ちょっと宣伝

  24. 「品川会」というのを立ち上げました • 若手主体の勉強会を品川にも作りたい！ • Jr.Championsを中心に技術を通じた交流の場を作る • しばらくはJr.Champion+その会社の若手を対象 （ある程度クローズな場で運営してみる） • ゆくゆくは外部ゲストを呼んで開催という野望

  25. 「品川会」というのを立ち上げました スレを立ててから速攻で企画が 固まりました笑 協力してくれたみんなには感 謝！

  26. 豊洲は微妙に遠い！！

  27. 今後もやっていきます！ 第一回：11月7日 弊社オフィスでキックオフ開催しました！ 第二回：確定済！ 第三回：確定済！

  28. 参考 Anthropic. Building effective agents. 2024-12-19. Available at: https://www.anthropic.com/engineering/building-effective- agents

    MIT Nanda, Challapally Aditya, Pease Chris, Raskar Ramesh, Chari Pradyumna. State of AI in Business 2025. Project NANDA (July 2025). Available at: https://mlq.ai/media/quarterly_decks