Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
20231204-aws-reinvent-recap.pdf
Search
吉田真吾
December 04, 2023
Technology
35
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
20231204-aws-reinvent-recap.pdf
吉田真吾
December 04, 2023
More Decks by 吉田真吾
See All by 吉田真吾
AIに代替されるフリーランス、AIを操りチームを導くリーダー。運命を分ける『AI-DLC』とインテントマネジメント/Intent is All We Need
yoshidashingo
0
49
AI-DLCを活用した高品質・安全なAI駆動開発実践 / AI Driven Development with AI-DLC
yoshidashingo
0
250
早く行きたいならClaude Codeと行け、遠くに行きたいならチームで行け 〜AI駆動開発の講師が教えるAIがリードするチーム開発の実践ノウハウ/Fast w/ Claude Code, Far Together
yoshidashingo
0
31
AI-DLCを活用した高品質・安全なAI駆動開発実践 / AI Driven Development
yoshidashingo
1
660
はじめてのAI-DLC
yoshidashingo
3
1.2k
初手AIで実現する 「AIと一緒に働く」ということ - AIファーストを実現する汎用タスクエージェントのつくりかた / JAWS DAYS 2026
yoshidashingo
0
59
Claude Codeで実践するスペック駆動開発入門 / sdd-with-claude_code
yoshidashingo
4
17k
エンジニアはコミュニティで伸びる!テックコミュニティ代表者トークリレー / TCP2026
yoshidashingo
0
41
達人に学ぶAIコーディング / ai-coding-learned-from-master
yoshidashingo
0
49
Other Decks in Technology
See All in Technology
完全自律ロボットを作りたくて、先に開発を自律させた話(ROS Japan UG #63 LT)
rryz09
0
630
第67回コンピュータビジョン勉強会CVPR2026読会前編
tsukamotokenji
0
140
地域 SRE コミュニティ最前線 / SRE NEXT 2026 Discussion Night Track C
muziyoshiz
0
230
はじめてのWDM
miyukichi_ospf
1
140
AI、CDK と協働する Full TypeScript アプリケーション開発 / Full TypeScript Application with AI and CDK
geekplus_tech
2
240
アカウントが増えてからでは遅い? ~ マルチアカウント統制の勘所 ~
kenichinakamura
0
240
Terraform共通モジュールをチーム横断で“変えられる”運用へ ― リリースと適用の分離
kekke_n
1
3.1k
環境凍結という Toil を倒す -セルフサービス型 Ephemeral テスト環境の 設計と実践
shirouz
1
2.4k
SRE依存からの脱却 運用を開 発チームへ移す、 フルサイ クル開 発体制の実践
joooee0000
0
2.8k
kintone の AI コワーカーを、 Anthropic にエージェントを"ホストさせて"作った話 #devkinmeetup
sugimomoto
0
110
ヘルスケア領域における AI 活用と その安全性担保のための取り組み (Leveraging AI in Healthcare and Our Efforts to Ensure Its Safety) - Google I/O Extended Tokyo 2026, July 11, 2026
zettaittenani
0
390
CSに"SLO"は要らない、経営層に"99.9%"は伝わらない - SREを全社に"翻訳"する3原則
cscengineer
PRO
1
4.7k
Featured
See All Featured
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
201
75k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
23k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.6k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
460
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
3
440
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.6k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
Claude Code のすすめ
schroneko
67
230k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
3.1k
Transcript
"84SF*OWFOU --.ؔ࿈Ξοϓσʔτ ͱ(FO"*τϨϯυߟ גࣜձࣾηΫγϣϯφΠϯ දऔక$&0 ٢ాਅޗ
吉田真吾 AWS Serverless Hero n p Oracle SA p 113
/ pAWS n ( ) CTO p SaaS ( ) pAWS DevOps n pAWS (2012 ) pAWS Samurai 2014 / 2016 pAWS Serverless Hero AWS AWS Lambda Amazon S3
͍ͨΜ͝ධ͍͍ͨͩ ͓ͯΓ·͢⽏ நԽ͔ͯ͋ͭ͠͏ͬͯ େࣄͩΑͶ⽏
-BOH$IBJOͱ • LLMΛͬͨΞϓϦέʔγϣϯ։ൃͷ OSSϑϨʔϜϫʔΫ • Python/JavaScript൛ • LLMͷϞσϧ/ϝϞϦ/ΤʔδΣϯτ/ RetrieverɺϓϩϯϓτςϯϓϨʔτͳͲΛ LangChain͕நԽͨ͠ػೳͱͯ͠ར༻Մೳ
→AIΦʔέετϨʔγϣϯͱͯ͠ΞϓϦ͔Β গͳ͍ίʔυͰޮతʹΞϓϦ։ൃͰ͖Δ • ։ൃॳظͳͲʹෳࡶͳϓϩϯϓτΤϯδχΞ Ϧϯάͷख͕ؒল͚ͨΓɺϢʔεέʔεʹ߹கͨ͠ ϞδϡʔϧΛݟ͚ͭͯظతʹ։ൃ͢Δ͜ͱ͕Մೳ
"NB[PO#FESPDLؔ࿈ϦϦʔε #VJMEHFOFSBUJWF"*BQQTVTJOH"844UFQ'VODUJPOTBOE"NB[PO#FESPDL IUUQTBXTBNB[PODPNKQCMPHTBXTCVJMEHFOFSBUJWFBJBQQTVTJOHBXTTUFQGVODUJPOTBOEBNB[POCFESPDL ,OPXMFEHF#BTFTOPXEFMJWFSTGVMMZNBOBHFE3"(FYQFSJFODFJO"NB[PO#FESPDL IUUQTBXTBNB[PODPNKQCMPHTBXTLOPXMFEHFCBTFTOPXEFMJWFSTGVMMZNBOBHFESBHFYQFSJFODFJOBNB[POCFESPDL $VTUPNJ[FNPEFMTJO"NB[PO#FESPDLXJUIZPVSPXOEBUB VTJOHpOFUVOJOH BOEDPOUJOVFE QSFUSBJOJOH IUUQTBXTBNB[PODPNKQCMPHTBXTDVTUPNJ[FNPEFMTJOBNB[POCFESPDLXJUIZPVSPXOEBUBVTJOHpOFUVOJOHBOE
DPOUJOVFEQSFUSBJOJOH "HFOUTGPS"NB[PO#FESPDLJTOPXBWBJMBCMFXJUIJNQSPWFEDPOUSPMPGPSDIFTUSBUJPOBOE WJTJCJMJUZJOUPSFBTPOJOH IUUQTBXTBNB[PODPNKQCMPHTBXTBHFOUTGPSBNB[POCFESPDLJTOPXBWBJMBCMFXJUIJNQSPWFE DPOUSPMPGPSDIFTUSBUJPOBOEWJTJCJMJUZJOUPSFBTPOJOH "NB[PO#FESPDLOPXQSPWJEFTBDDFTTUP"OUISPQJD`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
τϨϯυͷมԽ • (15ͷೳྗʹҰൠ·ͰෲམͪΛͨ͠ • 3"(ͰʮطଘͷࣝΛऔΓग़͢ʯϢʔεέʔεʹ׳Εͨ • (16͕ങ͑ͳ͍ͳΒ"1*͕͋Δ͡Όͳ͍ •
(15ͷ׆༻ํ๏ʹ͍ͭͯʮϏδϣϯܕετʔϦʔςϦϯάʯ͕ʮਐతɾސ٬ϖ ΠϯܕετʔϦʔςϦϯάʯΑΓັྗతͩͬͨˠ(FO"*ͷϢʔεέʔε͕ਂ۷ Ε͍ͯͳ͍ূڌ ՝ײ • ޮతͳ3"(ɺඇޮͳ3"(ͷ໌҉͕͔Ε͍ͯΔ • 3"(ͷςετσʔληοτɺϦάϨογϣϯςετͷޮԽɾఆྔධՁɾ࡞ۀ ্࣭ • ґવޮԽ͠ͳ͍ʮۀޮʯˠࣝΛऔΓग़͚ͩ͢Ͱۀϑϩʔ݁͠ͳ ͍ • ۀքಛԽܕ ༀݚڀɺ࣏ྍํʜFUD λεΫͷղ͖ํ ΤʔδΣϯτʁϑΝΠϯ νϡʔχϯάʁ • ൴ঁ͕πϯσϨͯ͘͠Εͳ͍
τϨϯυͷมԽ • ۀϑϩʔશମΛ੍ޚ͢ΔˠΤʔδΣϯτܕɺϋΠϒϦουܕ • ΤʔδΣϯτ༻ύʔπͷਐԽ • Ϟσϧˠ൚༻ϞσϧͷਐԽɺτʔΫϯ૿ɺτʔΫϯίετݮ •
3"(ˠݕࡧਫ਼ɾମݧͷ্ ϋΠϒϦουαʔνʴЋ • ΑΓσʔλʹ͍ۙ ॏྗʹ͍ۙ ॴͰͷݕࡧΤϯδϯɾϕΫλʔσʔλͷϗεςΟϯά ˠطଘͷ3%#.4ετϨʔδɺσʔλϨΠΫͱͷ౷߹ • $PEFc0QFO *OUFSQSFUFSͷਫ਼্ • ൚༻ϞσϧͰղ͖ͮΒ͍ͷϑΝΠϯνϡʔχϯάɺνϟοτʹνϡʔχ ϯά͞ΕͨϞσϧ͔Βͷ • ηΩϡϦςΟࣄނͷ૿ՃͱϕετϓϥΫςΟε࣮ͷଅਐ • "*൴ঁͷຊ֨ϒʔϜͷ౸དྷ
トランザクション価値 トークン消費⤴&コスト⤵ ↑専⾨性 RAG/チャットボット 専⾨性が⾼いがシット ジョブが多い領域 (リサーチ、コンサル) エージェント w/ オンデマンドコード⽣成実⾏
画像/動画などコストが⾼い 割にTrx単価が低い AITuber AIキャバクラ 元データに近い場所での検索実装 ↑時間軸 ワークフロー/Copilot 検索
ୈষɿ֎෦ݕࡧɺཤྺΛ౿·͑ͨԠΛ͢Δ8FCΞϓϦͷ࣮ ࣭ʹରͯ͠ɺ%VDL%VDL(PͰ֎෦ݕࡧͯ͠ ͑Δ8FCΞϓϦ LLM を組み込んだチャットアプリケーションを写経しながら実装できる「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築[実践]⼊⾨」を読んだ https://kakakakakku.hatenablog.com/entry/2023/10/16/085525
ୈষɿ֎෦ݕࡧɺཤྺΛ౿·͑ͨԠΛ͢Δ8FCΞϓϦͷ࣮ -BOH$IBJOͷ"HFOUπʔϧͱͯ͠ %VDL%VDL(Pͱ8JLJQFEJBΛϩʔυ͢Δ
ୈষɿ֎෦ݕࡧɺཤྺΛ౿·͑ͨԠΛ͢Δ8FCΞϓϦͷ࣮ QVTI EFQMPZ
ୈষɿ֎෦ݕࡧɺཤྺΛ౿·͑ͨԠΛ͢Δ8FCΞϓϦͷ࣮ ࣭ʹରͯ͠ɺ%VDL%VDL(PͰ֎෦ݕࡧͯ͠ ͑Δ8FCΞϓϦ LLM を組み込んだチャットアプリケーションを写経しながら実装できる「ChatGPT/LangChain によるチャットシステム構築[実践]⼊⾨」を読んだ https://kakakakakku.hatenablog.com/entry/2023/10/16/085525
ষɿ--.ΞϓϦͷຊ൪ϦϦʔεʹ͚ͯ • ҙਤ͠ͳ͍ίϯςϯπͷೖྗࢭ νϟοτϘοτͷ࣭ͳͲɺೖྗίϯςϯπʹҙਤ͠ͳ͍ͷ Λؚ·ͳ͍Α͏ɺΞϓϦέʔγϣϯͷUIͰΨΠμϯεΛઃஔ͢ Δɻ ೖྗϑΟϧλʔػೳ͕͑Δ߹͏ • ෆదͳग़ྗͷճආ ྗతͳൃݴภݟɺෆշͳίϯςϯπͷνΣοΫ→ഉআɻ
ग़ྗϑΟϧλʔػೳ͕͑Δ߹͏ ϨΠςϯγͱ҆શੑͷτϨʔυΦϑΛՃຯ͢Δɻ • ϓϩϯϓτΠϯδΣΫγϣϯͷࢭ ೖྗίϯςϯπͰࢦࣔΛ্ॻ͖͠ɺҙͷࢦࣔΛՄೳʹ͢Δ߈ ܸɻ ೖྗϓϩϯϓτʹΑͬͯࢦ্͕ࣔॻ͖͞Εͳ͍Α͏ͳϓϩϯϓ τςϯϓϨʔτͷߏΛ͓͜ͳ͏͜ͱɻ • τʔΫϯΛେྔʹফඅͤ͞Δ߈ܸͷࢭ ೖྗίϯςϯπͷ͞νΣοΫɺҰఆ࣌ؒͷ࣮ߦճ τʔΫϯফඅྔʹ্ݶΛઃ͚ΔͳͲͯ͠ɺϦΫΤετ༰ʹ੍ ݶΛ͔͚Δɻ • 安全でない出⼒コンテンツのチェック LLMアプリケーションの出⼒内容が、システム全体にとって安全 でない内容(たとえばXSSやCSRFを引き起こすコードなど)を出⼒ しないように、出⼒コンテンツのチェックをおこない、⼀律の⽂ 字列エンコード処理などをおこなう。 • 脆弱性の排除 新しいライブラリやフレームワークの導⼊、リリースパイプライ ンの構築で、脆弱性が混⼊しうるポイントが増える。現⾏システ ムと同等の脆弱性対応を実施する。 • エージェントを暴⾛させない 外部接続性・実⾏性が⾼いエージェントを暴⾛させない。 エージェント = 前⼯程でLLMが⽣成したコンテンツから次⼯程の 指⽰を推論することでワークフローを達成しようと動作する.。 実⾏可能な外部機能を最⼩限にし、操作対象の権限(データの取 得・編集・削除など)を最⼩化する。 ⼗分なケースでテストを実施する。 OWASP Top 10 for Large Language Model Applications https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/ ηΩϡϦςΟϦεΫͷରԠʹ͍ͭͯ