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私はこれまで、ありがたいことに複数の商業技術書を出版させてもらう機会に恵まれました。 長年ライターをやっていたりするわけではなく、エンジニア業務の傍ら、半分趣味で2年ほど執筆を行なっています。 元々Qiitaを書き慣れていて筆が速いというのもありますが、特にここ半年ほどは、Claude CodeやCodexなどのコーディングAIエージェントの進化がめざましく、あらゆる業務の爆速化に使えるようになりました。 今回は「商業書籍の出版（特にIT技術書）」にフォーカスを当てて、AIで爆速化するテクニックを紹介します。 基本的な考え方 「え、書籍の本文をAIに生成させるの？」と思われがちですが、そうではありません。 あくまで執筆以外の周辺作業をすべてAIで半自動化して、著者は執筆に、編集者はレビューに集中できる環境を整えるというコンセプトです。 なお、出版業務に限らず、非開発業務をAIエージェントで

この4ドキュメントを使うと、品質を落とさずに速く仕事を進められるようになります。 PLAN.mdで「音声入力」が最重要な理由 この中で特に大事なのが、最初のPLAN.mdで自分の考えを全部ダンプすることです。そしてそのために音声入力が欠かせません。 LLMにドキュメンテーション系の仕事（資料作成、記事執筆、提案書など）をやらせるとき、少ない情報で動かしてしまうと、人間が思ってもいないことをどんどん生成してしまいます。これが「AIが書いた感」の正体です。 逆に、自分が思っていることを全部ダンプした上で「詳細の整理と日本語の微調整をやって」と頼むと、クリエイティブな仕事であっても「AIが勝手に生成した」という感じになりにくい。あくまで自分の考えの細部をClaudeに整えてもらった、という仕上がりになるので、100%手書きしたときと比べてアウトプットの品質が落ちにくいです。 ただ、この「全部ダン

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AWSコミュニティ仲間の塚田さん・森田さんが書かれたMCP本が、いよいよ2/26に発売されます！ 私もご恵贈いただきました。ありがとうございます🙇‍♂️ 私はレビュアーとして発売前の原稿を読ませていただいたので、気に入ったポイントをいくつか紹介します。 どんな本？ MCPの基礎理論から、AWSサービスを使った実践的なハンズオンまでを一冊でカバーしている本です。全編フルカラーで304ページ。前半で「知る」、後半で「作る」という構成になっています。 MCPにそろそろキャッチアップしたいと考えているAWS開発者には間違いなく買いの一冊です。そのオススメ理由を以下に紹介します。 私が気に入ったところ 認証認可の図解がめちゃくちゃわかりやすい 第2章でMCPのアーキテクチャを解説しているのですが、認証認可まわりの説明が特に良かったです。OAuth 2.1やPKCEといった仕様を6つのステップに分解

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先日投稿したこちらの記事が好評だったため、AWS CDKを使ってフルIaCでデプロイする手順も解説します！ フルサーバーレスで維持費激安なのが嬉しいポイントです。 モダンな汎用AIエージェントWebアプリをすぐデプロイできるので、画面デザインやAIエージェントの設定を少しいじるだけで、色んなバリエーションを簡単に量産することができます。 見飽きたStreamlitの画面は、もう卒業！ 以下のコードをフォークすれば秒でデプロイできるのですが、初心者は一から自分で開発した方が理解がグッと進みますので、以下手順で一緒にハンズオンしてみましょう。 事前準備 アカウント作成 AWSアカウントを作成 GitHubアカウントを作成 Claudeの利用申請 AWSアカウントにサインイン（https://console.aws.amazon.com） リージョンを東京に変更 Claudeモデルの利用申請 A

年末の怪文書です。 1. モニター配置で無限に悩む シングルモニターだと並行作業で物足りない かといってデュアルにすると、目線が姿勢と合わないモニターが出てくる 横に並べる？縦に並べる？？ そうだ、ウルトラワイドにまとめれば良くね？ →会議の画面共有で地味に不便 2. 社会人誰もが悩む「社用PC」セキュリティの壁 JTCあるある「社用PCのみWindows」「でも私物はMac」 キーボード＆マウスをマルチOS、マルチデバイス対応にすると妥協事項が一気に増える Touch IDとトラックパッドは死守したい（MacのFace ID対応はよ） 社用PCがMacでも、iCloudが使えなかったりしてOSの機能を最大限に活かせない 3. 地味に周りで聞かない「スピーカーとマイク」の悩み Web会議やオンライン登壇時にハウリングしないことは絶対条件 マイクは指向性低いと、別の部屋から家族の生活音とか入

AWSの最新機能をフルに生かした、フルスタックのAIエージェントWebアプリを作ってみましょう。 フロントエンド： React on Amplify Gen2 バックエンド： Strands Agents on Bedrock AgentCore 見飽きたStreamlitの画面は、もう卒業！ 完成するアプリのデモは以下から誰でも試せます。 https://main.d32c8uilwurx3w.amplifyapp.com/ AWS Amplify Gen2はとにかく「サーバーレスで安い」「マネージドで楽」なのがメリットです。 フロントエンド苦手な方のために、とにかく不要なファイルやコードを削って、手順数もとことん減らし、認知負荷を大きく下げています。 事前準備 アカウント作成 AWSアカウントを作成 GitHubアカウントを作成 Claudeの利用申請 AWSアカウントにサインイン（h

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以下のイベントで実施するハンズオンですが、この記事を読めば1.5hぐらいで誰でも出来ます！ 前提条件 AWSアカウントがあること ルートユーザー（初期ユーザー）、もしくはAdminAccess相当のIAMユーザーがあること GitHubアカウントがあること 1. 環境準備 AWSアカウントにサインインする https://console.aws.amazon.com AWSリージョンは「バージニア北部」のみを利用します。切り替えておいてください GitHubリポジトリを新規作成する http://github.com/new Repository name： agentcore1210 Choose visibility： private コードスペースを起動する 画面左上「Create a codespace」より AWS CLIをインストールする コードスペース下部のターミナルで以下を

AWS re:Invent 2025、初日（12/1月）はまだキーノートも開始しておらず、AWS What's Newの更新のみスタートしています。 その中でほぼ唯一、生成AI関連のアップデートを解説します。 公式ドキュメントは以下。 ナレッジベースがマルチモーダル埋め込みに対応！ BedrockでRAG APIを簡単に作れる機能「ナレッジベース」が、動画や音声の埋め込みに対応しました。 主な変化点は以下 データソースの種別：これまでのテキストと画像に加えて、動画と音声に対応 パーサーの強化 BDAパーサー：Bedrock Data Automationを使って、マルチメディアをテキストに変換して埋め込み可能 基盤モデルパーサー：Nova Multimodal Embeddingsモデルを使って、マルチメディアをバイナリのまま埋め込み可能（＝テキストには変換されない） クエリーに画像を利用

Amazon ECSの新機能「エクスプレスモード」が登場しました。 ECRにコンテナイメージさえプッシュしておけば、面倒なネットワークやタスク定義などの準備をせずとも、簡単にECS周りのインフラをまとめて自動構築してくれます。 Expressモードのポイントまとめ ECRへのイメージプッシュまでは自分でやっておく必要がある 作成ウィザードで、詳細設定を変更せず進めるとデフォルトVPCにデプロイされる 同じくデフォルトの場合、ALB・タスクともにパブリックサブネットに配置される 実行環境はFargate。x86系アーキテクチャのためMacでビルドする際は注意 サービスを削除すると、自動作成されたリソースをまとめて掃除してくれる これまでの課題 特にBedrockなどのAIチャットボットをStreamlitで開発したとき、WebSocketに対応したインフラを使う必要があるため、AWS App

このイベント用の手順書ですが、本記事を読めば1時間ぐらいで誰でも試せます！ Claude Codeなど、AIエージェントを「使う」人はかなり増えてきました。 もはや、AI使うのは全員やって当たり前。 僕らは一歩進んで、AIエージェントを「作る」方にも入門しましょう。100倍楽しいですよ🙌 当日までの事前準備 AWSアカウントの作成 新規作成推奨。既存アカウントを使う際は自己責任でお願いします。 ※最近は機能制限つきの完全無料プランも出てきますが、「有料（Paid）」を選んでください。 GitHubアカウントの作成 既に持っている方は既存アカウントをお使いください。 前説 AIエージェントの構築には、クラウドサービスを使うと便利です。 Strandsを使えば、Pythonで簡単にAIエージェントが書けます。 開発したAIエージェントは、AgentCoreを使えばサーバーレスで安くデプロイで

日本時間2025/9/30未明に登場！Anthropicの公式リリースはこちら。 Claude Opus 4.1よりも全体的に高性能（ツール利用と多言語Q&Aは微妙に及ばず） Claude Sonnet 4から価格据え置き（API料金がOpusの1/5） システムカードを見ると、ナレッジカットオフ（情報鮮度の断面）は2025年7月となっています。 AWSのBedrockからの利用 いつものように、Amazon BedrockとGoogle Vertex AIでも同時リリースされています。 あれ、まだ必要？ モデルアクセスの有効化 Bedrockでは、最新モデルを使う際に「モデルアクセスの有効化」が必要でしたが、今月に入ってから新モデルではこのプロセスが省略されています。 米国時間10/8からすべての既存モデルでもモデルアクセスがデフォルトで有効になるようです。 ※キャプチャは日本語表示のた

AWSを用いたハンズオンをする際、とても便利だったブラウザIDE「Cloud9」が昨年、新規利用を停止してしまいました。 私はよくコミュニティでハンズオン会を主催したり、ハンズオン付きの入門書を書いたりするため、これは非常に痛手でした。 Cloud9の良かったところ ブラウザさえあればCLIやコードを用いた開発が実施できる セキュリティ制約の多い会社PCでハンズオンに参加される方は意外と多く、ローカルOSで管理者権限がなくてもハンズオン実施できる可能性が高まります。 また、PythonをはじめOSや環境の統一が非常に大変ですが、Cloud9で新規インスタンスを立ち上げれば全員同じ条件でハンズオン開始できます。 AWSの認証情報がセット済み IAMユーザー作って、aws configure したり…といったことが不要で、Cloud9自体のIAMロールでBedrock叩いたり、ECRにアクセス

このイベント用の手順書ですが、本記事を読めば1時間ぐらいで誰でも試せます！ Claude Codeなど、AIエージェントを「使う」人はかなり増えてきました。 もはや、AI使うのは全員やって当たり前。 僕らは一歩進んで、AIエージェントを「作る」方にも入門しましょう。100倍楽しいですよ🙌 当日までの事前準備 AWSアカウントの作成 新規作成推奨。既存アカウントを使う際は自己責任でお願いします。 ※最近は新しい無料専用プランが出てきますが「有料」を選んでください。 GitHubアカウントの作成 既に持っている方は既存アカウントをお使いください。 前説（Strands、AgentCoreって何？） Strands： AIエージェント開発用のPythonフレームワーク。AWS製のOSS AgentCore： Bedrockの姉妹サービス。AIエージェント用の便利パーツ的なAPI群 0. 環境構

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 日本時間7/16(水)深夜24時、AWSサミットの千秋楽がニューヨークで開催されました。 昨年に続いて、年末のre:Inventばりの大型アップデートがAI中心に多数発表されました！ AIエージェント関連の大型アップデートを中心に紹介します。 AgentCore は本当に熱い…！！！ 「AIエージェントを作る人」向けのアップデート 🔥 Amazon Bedrock AgentCoreが登場（プレビュー） 開発者向け生成AIサービス、Bedrockの大型新機能「AgentCore」が発表。 これまで存在していた「Amazon Bedro

主にAIエージェントとツールの接続を標準化するのに使われているModel Context Protocol。 急速に普及が進んでいますが、その仕様は絶賛策定中です。 前回の改版2025/3/26から約3ヶ月、先週6/18に大きなアップデートがありました。 そのうち大きな変更点を9つ、ピックアップしてまとめます。 基本プロトコル ライフサイクル 1. 運用フェーズの遵守事項を義務化 ネゴシエートしたときの「MCPバージョン尊重」と「成功した機能のみ使用」がSHOULDからMUSTに強められました。 トランスポート 2. 標準入出力でJSON-RPCのバッチ対応が廃止 stdioでサポートされていたJSON-RPCのバッチ呼び出しが削除されました。 3. HTTPヘッダー内でMCPバージョン指定が義務化 HTTPでネゴシエートしたプロトコルバージョンを、後続リクエストヘッダーで指定することが必

主にAIエージェントとツールの接続を標準化するのに使われているModel Context Protocol。 急速に普及が進んでいますが、その仕様は絶賛策定中です。 前回の改版2025/3/26から約3ヶ月、先週6/18に大きなアップデートがありました。 そのうち大きな変更点を9つ、ピックアップしてまとめます。 基本プロトコル ライフサイクル 1. 運用フェーズの遵守事項を義務化 ネゴシエートしたときの「MCPバージョン尊重」と「成功した機能のみ使用」がSHOULDからMUSTに強められました。 トランスポート 2. 標準入出力でJSON-RPCのバッチ対応が廃止 stdioでサポートされていたJSON-RPCのバッチ呼び出しが削除されました。 3. HTTPヘッダー内でMCPバージョン指定が義務化 HTTPでネゴシエートしたプロトコルバージョンを、後続リクエストヘッダーで指定することが必

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何かすごそうなのが来ました！ Strandsは日本人に馴染みの薄い単語ですが、DNAのように複数の糸がからまって幹をなす鎖を表すようですね。（LLMとツールの暗喩のようです） いわゆる「組み紐」ですね。ﾀｷｸｩｰﾝ! 世はAIエージェントSDK戦国時代！ この分野ではLangChainシリーズのLangGraphがずっと人気ですし、 最近はTypeScriptで書けるMastraも注目です。 また、OpenAIやGoogleなどのモデルベンダーもSDKをオープンソース公開する流れになっています。 そこにAWSも参入！というわけです。 3秒でAIエージェントが書ける！ ユーザーガイドを見てみましょう。 pip install strands-agents したら、なんと以下だけでAIエージェントが動きます！

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 実際にChatGPTにサンプル記事を生成させてみた結果を例に、紹介します。 特徴① 箇条書きが多い ＆ 行頭が太字 特に太字は、AIからのコピペの際に ** 記号が残っている記事も多いですね。 特徴② 見出しでやけにコロンが使われる これは英語圏でのライティング文化の影響を受けている気がします。 特徴③ 抽象名詞による体言止めが多い これも英語表現に引っ張られていますね。 おまけ： AIに生成させて何が悪いの？ 書き物仕事でAIを活用することについては、賛否あると思います。私も両方の言い分が理解できるので一様に肯定・否定はしていません。

現代のPython開発環境はpyenv + Poetry（もしくは最近ならuv）を使って管理することが多いと思います。 名前が似ていてややこしいvenvは、これらと違ってPythonに標準搭載されているベーシックな仮想環境ツールです。色々ありますが、まずはこいつを改めて学びましょう。 venvとは？ こういう、みんなが使う開発ツールは巷にユーザー記事が溢れていますが、こういうものほど最初は公式ドキュメントを読んでみましょう。 venvとは：Pythonのモジュールの一つ 軽量な稼働環境の作成を行う。ようは、色んなバージョンのPythonを同じPCの中で混在させて、プロジェクトによって使い分けられる インストール済みのPython（ベースPython）の上に仮想環境が作成される 仮想環境の中でpip installを行うと、仮想環境内にパッケージが追加される しかしvenvは公式ページが結構

AWSで開発をする際に必須のわりには、CLIやSDKからAWSアカウントへのアクセス設定ってかなり複雑ですよね。 私も未だによく混乱しては調べ直しているので、改めてベスプラを整理してまとめておきます。 AWS Organizations & IAM Identity Centerが使える場合 理由がなければこちらを採用しましょう。 個人検証用のAWSアカウントでも、用途ごとにアカウントをつど発行して使い捨てにできるので、安全ですし便利です。 理想的なアクセス方式 個人用IAM IICユーザー（Assume Role権限のみ） -> Assume Roleを実施（MFA認証必須） -> 作業対象AWSアカウント（作業に必要なIAMロールを利用） 補足： IAM IICとは？ IAMユーザーとは別に、IIC自体にユーザーアカウントを作成することができます。このIICユーザーには、IAMポリシー

AWSの生成AIサービス、Amazon Bedrockに新機能「マルチエージェントコラボレーション」がプレビューとして登場しています。 人間の代わりに仕事をこなしてくれるAIエージェントですが、この機能を使えば「複数のエージェントを協働させる高度なアプリケーション」が簡単に作れます。 実際にハンズオンしてみましょう！ 1〜2時間あれば実施できます。 ※今回紹介する手順は、以下のオンラインイベントでも使用します。 今回構築するアプリ サンプルアプリとして 「生成AIユースケース検討くん」 を構築してみましょう。 3体のAIエージェントが協働します。ユーザーの質問をもとに、監督者エージェントが2体の協力者エージェントに指示を出します。 協力者エージェント1は、Googleフォームの社内アンケート結果を参照して、自社の生成AIユースケースを分析します。 協力者エージェント2は、アクショングループ

なぜ作ったの？ 日本では、AWSのパートナー企業（AWS Pertner Network, 通称APNの所属企業）向けにJapan AWS Top Engineerという表彰プログラムが存在します。 昨年は200名ほどのエンジニアが認定されたのですが、2025年度の審査基準として、要求される活動実績の技術レベルが「Level 300以上」と例年よりも格上げされており話題になりました。（前年まではLevel 200以上） このレベルの基準は以下のように定義されています。 Level 100 : AWS サービスの概要を解説するレベル Level 200 : トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能を解説するレベル Level 300 : 対象のトピックの詳細を解説するレベル Level 400 : 複数のサービス、アーキテクチャによる実装でテクノロジーがど