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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
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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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 大人気のローコード開発ツールの書籍が今週刊行！ 生成AIを仕事で使っている方なら、昨年一度は「Dify」というツールの名前を聞いたことがあるのでは？ 2024年に大ブームを巻き起こし、今も多くのユーザーに使われているDifyの入門書が今週4/4に出版されます。 ありがたいことに著者のお一人である吉田真吾さんより、発売前に本書をご恵贈いただきましたので、レビューをみなさんに共有します！ そもそもDifyって何？ 生成AIを組み込んだアプリケーションを、プログラミングなしで開発できるツールです。 2024年の春に登場した「ワークフロー」とい
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
最近、AIにアンテナの高いエンジニア界隈でClineというツールが話題です。 これは元々Claude Devと呼ばれていた、VS Codeの拡張機能です。 サイドバーで生成AIとチャットしながら開発補助をしてもらえて、自分のリポジトリから必要なファイルを読み込んで理解してくれたり、ターミナルでコマンドを実行して出力を確認してくれたり、さらには必要なコードを書いたりしてくれます。 似たようなツールでCursor（カーソル）も結構前から人気ですが、Clineのいいところは いつものVS Codeに拡張入れるだけでそのまま使える どこまで手動/自動で補助してもらうか、好きな具合にカスタマイズできる 結果、コーディングしながらChatGPTやClaude.aiとエディタを往復する手間が省ける ことが大きなメリットです。私も秒でトリコになりました。 実際に試してみよう！ VS Codeに拡張機能「C
以降の本記事は、上記公式ブログが公開される前にまとめた情報となります。参考程度にご覧ください。 この記事は何？ 先月下旬ごろから、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を利用する際、多くの基盤モデルのステータスが「使用不可（Unavailable）」となってしまう事象が発生しているようです。 私も6月に出版した下記書籍において、Bedrockのハンズオンを掲載していることもあり、戸惑っているユーザーの方々へ知りうる対応策をご共有します。 3行でまとめ 経緯は不明だが、一部のAWSアカウントにおいてサービスクォータ「モデルの利用上限値」が0になってしまっていることが本件の原因である可能性が高い 発生してしまった人は、AWSサポートへ問い合わせを実施すると良い。サポートに課金していなくても「アカウントと請求」カテゴリーであればチケット作成が可能 急ぎの場合は、別のAWSリージ
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ターミナルに langfuse-server-1 | ✓ Ready in XXXXms といった表示がされたら無事に起動しています。ChromeなどのWebブラウザを立ち上げて、localhost:3000 にHTTPでアクセスしてみましょう。 最初に自分用のユーザー、Organization（組織）、Projectを作成しましょう。名前は好きな文字列で大丈夫です。 RAGアプリをLangfuseで監視してみる シンプルなRAGアプリをLangChainで記述し、実行結果をLangfuseに表示してみましょう。 先ほどのLangfuseとは全く別の場所で大丈夫なので、以下のPythonファイルを作成してみます。 # 必要なライブラリのインポート import os from dotenv import load_dotenv from langchain_core.prompts imp
RAG評価の定番ツール「Ragas」とは？ みなさん、生成AIでアプリ作ってますか？ そろそろRAGを使ったチャットボットみたいなPoCはやり飽きてきた方も多いのではないでしょうか。 PoCから本番運用へ移行するためには、RAGを使ったテキスト生成結果がユーザーにとって価値ある品質になっているか、「評価」をうまく行う必要があります。 様々な生成結果を実際のユーザーに評価してもらえるなら最高ですが、膨大なパターンを検証したり、アプリや参照データの日々の変化に追従して試験し続けるのは人力だと辛いものがあります。そこで有用なツールが「Ragas」です。 Ragasは簡単に言うと、Python言語用のライブラリです。GitHub上でコードが公開されており、誰でも無料で試すことができます。 Ragasの思想とできること Ragasでは「メトリクス駆動開発」というコンセプトのもと、LLMアプリの性能評
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? GraphRAGとは？ Microsoft社が、以前から提唱していたRAGの新しいアプローチ「GraphRAG」のサンプル実装を7月にGitHubで公開したことから、LLM界隈で一気に話題となりました。 従来のRAGは、検索対象のドキュメントを埋め込み（ベクトル）に変換しておくことで、検索クエリーと意味的に近いかたまり（チャンク）を数学的な計算によって探し当てて持ってくる手法でした。 これに対してGraphRAGでは、検索対象のドキュメントを埋め込みではなく「グラフ」として保存する手法です。これによって、従来のRAGでは検索精度がイマイ
TeamsやSlackから簡単にBedrockを呼べるように！ 今週9/17のAWSアップデートで、AWS ChatbotというサービスからAmazon Bedrockのエージェントを簡単に呼び出せるようになりました。 公式ドキュメントはこちらです。 今回は多くの会社員が利用しているであろうMicrosoft Teamsから使える、Bedrockの生成AIチャットボットをノーコードで開発する手順を紹介します。 30分もあれば簡単にできます！ ※Teamsではなく、Slackから使いたい方は以下の森田さん記事を参照ください！ 1. Teams環境の準備 Teamsには家庭用と法人用の2種類あり、ややこしいですが別サービスとなっています。 今回は会社用Teamsを想定した検証のため、Teams Essentialsを無料試用してみました。 この記事は会社でTeamsを利用されている読者を想定し
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ついに「生成AIコーディング」の本が出た！ 今週9/17(木)、技術評論社より以下の書籍が発売予定です。 コード×AI ーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門 服部佑樹 著 大変ありがたいことに、こちらの書籍を発売前にご恵贈（献本）いただきましたので、簡単ですが宇宙最速で書評をアウトプットさせていただきます！ この本について 最近はGitHub Copilotをはじめ、プログラミングを支援する生成AIサービスが普及してきました。 本書はGitHub JapanにてCustomer Success Architectとして活躍されて
この記事は何？ 先日公開した以下ハンズオンが大変好評だったので、今回はバリエーション版を作成しました。 GoogleスライドではなくPowerPoint資料を作成するようにアレンジしています。 MS Officeを普段使いしている会社で、より実務に活かしやすくなります。 Google関連の初期設定が不要となり、ハンズオンの所要時間を短縮できます。 （デモ動画） https://www.youtube.com/watch?v=78DPihePNUo 本ハンズオンの概要 生成AIブームは終わりが見えませんが、そろそろRAGは十分試したよという方も多いのではないでしょうか。次のトレンドと目されているのが、人間の代わりに自動で仕事してくれる「AIエージェント」です。 AWSクラウドの生成AIサービス「Amazon Bedrock」には、そんなエージェントを簡単に作れるマネージドサービス 「Agen
この記事は何？ 生成AIブームは終わりが見えませんが、そろそろRAGは十分試したよという方も多いのではないでしょうか。次のトレンドと目されているのが、人間の代わりに自動で仕事してくれる「AIエージェント」です。 AWSクラウドの生成AIサービス「Amazon Bedrock」には、そんなエージェントを簡単に作れるマネージドサービス 「Agents for Amazon Bedrock」 という機能があります。 これを使えば、難しいPythonのコードをたくさん書かなくても、AWSのマネジメントコンソールでGUIをポチポチやるだけで賢いエージェントが作れてしまいます。 今回作るアプリ ユーザーが「xxxについて資料にまとめて」と依頼すると、 Web検索して情報を集める Googleスライドで資料を作成する 作成したスライドURLをユーザーにメールで送る という流れを自動でやってくれます。 不
LangGraphとは？ LLMで「AIエージェント」を開発するための便利なライブラリがLangGraphです。 LLMアプリ開発のフレームワークで有名なLangChain社が開発しています。 LangChainだけを使ってAIエージェントを作ることももちろんできますが、LLMの推論に基づいて行動を計画させる場合、なかなか思いどおりに動いてくれない場合は多々あります。 これを解決するのがLangGraphで、エージェントの動作をグラフ（点と線の組み合わせ）で定義することができます。 グラフって何？ 「グラフ理論」のグラフです。クラスメソッドさんの以下記事が概要を掴みやすいです。 公式ハンズオンをAWSでやってみよう LangGraphの公式ページにサンプルコードやチュートリアルがいくつも掲載されているのですが、OpenAIやAnthropicのAPIをそのまま使う例となっています。 日本の
この記事は何？ 最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。 特に、Streamlitという便利なライブラリを使えば、Reactなどが書けなくても簡単にフロントエンドをPythonで作ることができます。 開発端末のローカルやCloud9などでこれを動かすのは簡単なのですが、いざ他の人にも使ってもらおうとするとクラウド上にデプロイする必要があります。 しかし、アプリをコンテナに固めてAWSにデプロイ！ といった王道の作業をGUIで分かりやすく解説する記事が意外と少なかったので、初心者向けハンズオンとしてまとめてみます。 ハンズオンの概要 作成するアーキテクチャ 作業環境 端末：Macbook（Appleシリコン） ブラウザ：Google Chrome コードエディター：VS Code Python：3.9以降のバージョン 注意事項
ついに最新のClaudeが東京リージョンに来た！ Amazon Bedrockの生成AIモデルの一つ「Claude」シリーズの最新バージョンが、AWS東京リージョンで提供開始されました 🎉 先月のAWS Summit Japanで7月のローンチが予告されて以来、首を長くして待っていた方も多いのではないでしょうか。無事に7月37日に来ましたね！ 上記アナウンスではClaude 3という言及のみでしたが、実際には以下のモデルが利用可能となりました。 Claude 3.5 Sonnet Claude 3 Haiku 東京リージョンと併せて、以下の3リージョンでもリリースされています。 オレゴン（Claude 3.5追加） フランクフルト（Claude 3.5追加） シンガポール（Claude 3.5、Claude 3 Haiku追加） ※Gated（特別な利用申請が必要なリージョン） そもそも
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 背景 2024年7月29日、日本時間20時ごろからAWS Cloud9の新規利用に制限がかかるようになりました。 新規作成したAWSアカウントや、これまでCloud9を利用していなかったAWSアカウントで、Cloud9コンソールにアクセスできなくなっている模様 AWS Organizations配下に作成した新規AWSアカウントも同様の状況 当初、本件に関するAWSからの公式アナウンスはなく、数日前から「Cloud9から類似環境への移行方法」を紹介する意味深なブログが投稿されていたのみでした。 そして7/31にようやく、AWSのチーフエ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ついにGenAI on AWSの日本語版が！ IT技術書で有名なオライリー社より、新刊「AWSではじめる生成AI」が来週8/2に出版されます。すでに予約可能。 AWSではじめる生成AI Chris Fregly、Antje Barth、Shelbee Eigenbrode 著、久富木 隆一 訳、本橋 和貴、久保 隆宏 技術監修 これは昨年11月に刊行された同社の洋書「Generative AI on AWS」の日本語版となります。 原著はAWSの米国拠点で生成AIを担当する3名のエキスパートによる書籍です。AntjeさんはAmazon
Cohereの最新リランク用モデルが登場！ 生成AIで有名なCohere社から、リランク用途の最新モデル「Rerank 3 Nimble」がリリースされました。英語版と多言語版が用意されています。 ※ちなみにNimbleは「機敏な」という意味で、Turbo的な命名と捉えておけばよさそうです。 クラウドではAWSのみ対応。SageMaker JumpStartから利用可能です。 リランクって何だっけ？ 生成AIでよく行われる「社内文書検索」などのユースケースを実現するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャにおいて、検索精度を高めるために使われる手法の一つです。 検索して得られたドキュメントのチャンク（かたまり）複数を、ユーザーの質問と関連度が近い順番に並び替える（その後、関連度が低いものは適宜切り捨てる）ことによって、より正確な回答の生成に繋げる
日本時間のけさ7/24未明、Meta社からオープンな生成AIモデルLlamaの最新版3.1シリーズがリリースされました。 Llama 3.1の特徴まとめ Llama 3に無かった405B（4,050億）という巨大なパラメーターのラインナップがある 対応言語は英語を含む8言語（日本語は含まれず） コンテキストウィンドウは128K ライセンス規約が変更され、条件付きで他社モデルの学習用途にも利用可能となった Claude 3.5 SonnetやGPT-4oなど最先端の商用LLMと互角のベンチマーク結果を出しているとのこと。 詳細な評価を紹介した論文も同時に公開されています。 AWSからも利用可能！ AWSで生成AIモデルをサーバーレスに利用できるサービス「Amazon Bedrock」でも早速、Llama 3.1シリーズが利用可能となりました。 オレゴンリージョンのみ対応 405Bモデルはプレ
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