『株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250722』のカバーアート

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250722

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250722

無料で聴く

ポッドキャストの詳細を見る

このコンテンツについて

 関連リンク 【Kiroだけじゃなかった！AWSがAIインフラ続々リリースして凄すぎたので緊急整理🔥】AWSがAIエージェント開発の「実験→本番」への難題を解決！AgentCoreで誰でも本格的なAIエージェントを動かせる時代に突入 AWS Summit NYC 2025で発表された「Amazon Bedrock AgentCore」は、これまで「デモ止まり」だったAIエージェントを、企業で実用的に使えるレベルへ引き上げる画期的なサービスです。 これまでのAIエージェント開発は、プロトタイプは簡単でも、セキュリティ、多数のユーザーが同時に使うための拡張性（スケーラビリティ）、過去の会話を覚える記憶機能、そして予測が難しい動的な動作の管理といった課題があり、本番環境への導入が困難でした。 AgentCoreは、これらの課題を解決するために7つの主要な機能を統合しています。 Runtime: AIエージェントを最長8時間連続で動かせ、何千人ものユーザーが同時にアクセスしても自動で対応し、問題が起きても自動で復旧します。Memory: 人間のように短期記憶と長期記憶を自動で切り替え、複数のエージェント間で情報を共有できます。開発者が記憶管理を意識する必要がありません。Identity: 各エージェントに固有の身分証明書を与え、細かくアクセス権限を設定できるため、セキュリティも安心です。Browser: 人間のようにWebサイトを自動で操作し、情報収集やフォーム入力などを安全に行えます。Gateway: 既存の社内システム（SaaSやデータベースなど）とAIエージェントを簡単に連携させ、API操作を自然言語で行えるようになります。Observability: エージェントの全ての行動を記録し、なぜその判断をしたのかが可視化されるため、予期せぬ動作にも迅速に対応できます。 さらに、AgentCore以外にも、AIの記憶容量を劇的に安くする「S3 Vectors」（ストレージコスト90%削減）や、Webサイト操作を人間と同レベルで行う「Nova Act」、自社の専門知識を学ばせて「専用AI」を育成できる「カスタマイズ可能なNova」など、AI活用を加速する新機能が多数発表されました。 実際に、会計ソフトのIntuitでは、4つのAIエージェントが連携して業務を自動化し、中小企業オーナーの作業時間を70%削減。レガシーシステムからの脱却が課題だったThomson Reutersでは、移行速度が4倍になるなど、具体的な成果が出ています。 AWSは、生成AI分野に大規模な投資を行い、専門家による無償支援や教育プログラムも提供し、AIエージェントを販売・購入できる「AWS Marketplace」も開始するなど、この分野に本気で取り組んでいます。 新人エンジニアの皆さんへ。AIエージェントは、もはや「面白い実験」ではなく「ビジネスに不可欠なツール」になりつつあります。AWSのバイスプレジデントも「完璧を待つな、今すぐ始めろ」と語っています。まずは小さな業務からAIエージェントの活用を試して、新しい技術に積極的に挑戦してみましょう。 引用元: https://qiita.com/akira_papa_AI/items/92fa19cbac0d2918ec8f Traditional RAG vs. Agentic RAG—Why AI Agents Need Dynamic Knowledge to Get Smarter 新人エンジニアの皆さん、AIエージェントを「もっと賢く、便利にする」ための最新技術「Agentic RAG」について解説します。古いGPSが新しい道路を知らないように、AIエージェントも訓練時の固定された情報に頼っていると、間違った情報を生成したり（ハルシネーション）、情報が古くなったりする課題があります。 これを解決するのが、常に最新情報にアクセスできる「動的な知識」です。リアルタイムで更新されるGPSのように、AIエージェントも変化する世界に適応できるようになります。 AIエージェントは、「認識」「推論」「計画」「行動」といった能力を持つ自律的なAIシステムです。社内文書や外部データベースなど、多様な情報源から動的に変化するデータを見つけ出し、活用することが求められます。この動的な知識を活用する重要な技術が「RAG（検索拡張生成）」です。RAGは、AIモデルが応答を生成する際に、知識ベースから関連情報を「検索」し、その情報を基に「生成」します。 RAGには2つのアプローチがあります。 Traditional RAG: AIが問い合わせに対し、知識ベースを単純に検索し、応答を生成する...

株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250722に寄せられたリスナーの声

カスタマーレビュー：以下のタブを選択することで、他のサイトのレビューをご覧になれます。

Audible.co.jp

Amazon.co.jp
レビューはまだありません。