エージェンティックRAGにAWSで入門しよう！

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1. エージェンティックRAGに AWSで入門しよう！ 2026/06/11 (木) AWSでAIエージェント構築を始めよう！Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 福地開

2. Who am I ? 福地 開 (ふくち はるき) @har1101mony 所属：NECソリューションイノベータ/JAWS-UG東京

   業務：AWSエンジニア /エージェントビルダー 実績：AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan All AWS Certifications Engineers ※書籍のレビューに少しだけ 関わらせていただきました！ 本日は著者の森田さんの代打で お話させていただきます

3. 最近、RAG作ってますか？ 使ってますか？

4. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み

5. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる

6. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる

   日本はW杯の初戦 どことやるの？ ユーザー LLM アプリケーション

7. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • RAGを使わない場合、LLMは最新の情報や社内ナレッジを踏まえた回答が できない • 時としてハルシネーションに繋がる

   ドイツです (これは2022年) 日本はW杯の初戦 どことやるの？ ユーザー LLM アプリケーション

8. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG

9. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG 検索… 日本はW杯の初戦 どことやるの？

   ユーザー LLM アプリケーション 外部情報

10. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち 検索結果を元にLLMが生成を行う仕組み • エージェントに外部から知識を与える定番の手法、それがRAG オランダです 日本はW杯の初戦 どことやるの？

    ユーザー LLM アプリケーション 外部情報

11. RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon

    Bedrock ナレッジベース

12. RAGって2区分あんねん ◆狭義のRAG: 主にベクトル検索を行う形式 • 2023-2024年頃に流行 • AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 • 書籍の中ではこちらをメインで解説されている Amazon

    Bedrock ナレッジベース

13. RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている

14. RAGって2区分あんねん ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 • AIエージェントが使う検索ツール全般を指すことがあるということ • 最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い • コーディングエージェントなどで日常無意識のうちに使っている

15. 本題：エージェンティックRAGとは？

16. エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント

17. エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG：ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる

18. エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG：ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG：検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う

    • 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる

19. エージェンティックRAGとは ◆ツールとしてRAGを使う形のAIエージェント • 通常のRAG：ユーザーの質問がそのまま検索クエリとなり、検索は回答 生成の前段で固定的に実行される • 検索結果がほぼそのまま回答になる • エージェンティックRAG：検索が必要かをエージェント自身が判断し、 必要な時だけ検索処理を行う

    • 検索結果がそのまま回答になることもあるが、その結果を踏まえて次の推論 やツール実行へ進むこともできる

20. 余談：Claude Fable 5はAgentCore知ってる

21. 書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている

22. 書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法1. strands_tools パッケージが提供している

    retrieve ツールを使う • 1つのナレッジベースをStrandsエージェントで使う場合はこちらがシンプル

23. 書籍でのエージェンティックRAG ◆StrandsエージェントとBedrockナレッジベースを組み合わせる • エージェントからBedrockナレッジベース(RAG)をツールとして使う形 • ツールとして使うには2つの方法が紹介されている • 方法2. AWSが公開しているオープンソースのMCPサーバーを使う •

    Strands以外のエージェントにも対応、柔軟な設定や検索が可能

24. まとめ ◆RAGの振り返りと、エージェンティックRAGのお話をしました！ • なんだか難しいものに感じるかもしれませんが、最近だと普段から 触れている方が多いと思います ◆AgentCoreやStrandsエージェント、Bedrockナレッジベースを 使えば簡単に実装することができます！ • 組織でのオレオレエージェンティックRAGを構築していきましょう！