AIエージェント開発、ようやく“実用レベル”に近づいてきた？〜Microsoft Foundry Agent Service v2を触って感じた変化〜

最近、AIエージェント開発の話題がかなり増えてきました。ただ実際には、モデルの選択肢が少ないAPIが独特で扱いづらい記憶機能が弱いシステム全体を組みにくいなど、「試せるけど実務ではまだ厳しい」という場面も多くありました。そこで今回私たちは、Microsoft Foundry Agent Service v2を触りながら、「どこまで実用的になったのか？」を検証してみました。そもそも、AIエージェント開発の何が難しい？AIエージェントは、ただチャットできればいいわけではありません。実際に使うには、ツールを呼び出す状況を覚える複数の処理をつなぐUIや外部サービスと連携するなど、かなり多くの要素...

Kaggle Grandmasterに技術相談！「山本徹子の部屋」

こんにちは、三木です。最近、生成AIをはじめとして、新しい技術やツールが次々に登場しています。便利なものが増える一方で、「どの技術を深く学ぶべきか」「新しい情報をどう追い続ければよいのか」と迷う場面も増えてきました。今回は、そんな技術の学び方や向き合い方について、アクロのKaggle Grandmasterである山本と話せる社内イベント「山本徹子の部屋」を紹介します。黒柳徹子さんの長寿番組「徹子の部屋」をモチーフにした、遊び心のある社内イベントです。山本は自らカツラや衣装を用意して、イベントに合わせた装いで参加したそうです。今回の主役である山本は、世界中のデータサイエンティストが参加する...

AIを“1人の万能エンジニア”として使うのは限界？役割分担させてみた話〜Codexのサブエージェントで実装とレビューを分離してみた〜

最近は、生成AIを使ってコードを書く機会がかなり増えてきました。ただ実際に使ってみると、実装は速いけどレビューが甘い丁寧に考えさせると今度は遅い1つのAIに全部やらせるとバランスが難しいと感じる場面もあります。そこで今回私たちは、「AIも役割分担した方が良いのでは？」という発想で、Codexのサブエージェント機能を使った開発を試してみました。AIに全部やらせると、意外と難しい生成AIはコードを書くのがかなり得意です。ただ、開発には実装だけでなく、コードレビューテスト設計確認動作確認など、いろいろな役割があります。人間の開発でも、実装が得意な人レビューが得意な人が分かれるように、AIでも同...

AIエージェントは「UIまで作って完成」だった。AG-UIで変わる開発の話〜エージェントと画面をつなぐ新しい考え方〜

最近、AIエージェントを使った開発が増えてきました。ただ実際に作ってみると、あるポイントで手が止まります。「これ、どうやって画面とつなぐの？」何が課題だった？AIエージェントは、裏側の処理（バックエンド）は作れても、途中の生成結果を表示するツール実行の結果を見せる承認ボタンを出す（Human-in-the-Loop）といった画面側の実装は、毎回個別に作る必要があります。つまり、エージェントとUIのつなぎ込みがバラバラになりがちです。AG-UIという考え方そこで登場するのがAG-UI（Agent–User Interaction）です。これは、AIエージェントとUIのやり取りを共通ルールで...

AIは「調べ方」まで考えるようになった。でも、それってどう作るの？〜AzureでAgentic RAGを簡単に構築してみた話〜

最近、AIを使った検索（RAG）が増えてきました。ただ実際に使ってみると、少し複雑な質問になると、うまく答えられないという場面も多くあります。従来のRAGの課題これまでのRAGはシンプルです。質問を受ける1回検索する回答するただこの方法だと、情報が足りない比較や分析が弱いといった問題が出てきます。新しい考え方：Agentic RAGそこで登場したのがAgentic RAG（Agentic Retrieval）です。これは、AIが「どう調べるか」まで考える仕組みです。例えば、「A社とB社を比較して」と聞くと、AIが自動でA社を調べるB社を調べる必要なら追加で検索最後にまとめる調査プロセスそ...

AIとツール連携は便利。でもコストが重い？MCPの「効率的な使い方」を考えてみた〜トークン消費を抑える設計の工夫〜

最近、AIエージェントを使った開発が増えています。チャットで質問に答えるだけでなく、実際の業務を自動化する役割を持たせるケースも増えてきました。ただ、そのときに重要になるのが、AIと外部ツールをどうつなぐかです。例えば、「売上データを教えて」と聞いたときに、社内データベースにアクセスできるか「レポートを作って」と言ったときに、ファイルを生成して保存できるか「この情報をSlackに共有して」と言ったときに、外部サービスと連携できるかといったように、AIが外の世界に働きかけられるかどうかで、できることが大きく変わります。逆にいうと、ツールとつながっていないAIは、 賢いけど何も実行できない存...

こだわりの掘り出し物が見つかる！アクロの社内バザー

こんにちは、いいずみです。4月になり、新生活が始まる季節ですね。家具や日用品を揃えたり、買い換えている人も多いのではないでしょうか。アクロではそんな時期にピッタリな「社内バザー」が開催されました。社内バザーは、社員がこれまで使っていたガジェットや生活雑貨を、「他の社員に有効活用してもらえるなら」と、安く出品するイベントです。この社内バザーは、社員がこだわりを持って選んだデバイスが出品されることがポイント。若手でも、先輩エンジニアの使用感など、実際の使い心地を聞きながら選べるので安心です。↑実際に社内バザーで購入された商品。左手デバイス（左）や、数万円のイヤホン（右）など、こだわりのガジェ...

SQLいらない？「日本語でデータ分析」できるBIを試してみた〜WrenAIで変わるデータ活用のかたち〜

今の世の中の働き方では、売上はどう変化しているのか？どの施策がうまくいっているのか？次に何を改善すべきか？といったデータに基づいた判断がますます重要になっています。そのため、多くの現場で「データ分析」が求められていますが実際には、分析できる人が限られているちょっとした確認でも手間がかかるという課題もあります。データ分析というと、SQLを書くBIツールを操作するグラフを作るといった作業が必要になりますよね。ただ正直なところ、「ちょっと知りたいだけなのに重い…」と感じることも多いのではないでしょうか。サマリ（この記事のポイント）日本語で質問するだけでデータ分析ができるBI（WrenAI）を検...

AIの承認フローを“チャットで完結”。AG-UIでHuman-in-the-Loopを進化させてみた

以前、私たちはAIの処理に人の判断を挟む「Human-in-the-Loop（HITL）」について紹介しました。ただ実際に作ってみると、次の課題が見えてきます。 HITLは作れるけど、使いづらい？例えば、「この処理を実行していいですか？」「この内容で保存していいですか？」といった確認はできるようになります。しかし… UIが別画面だったり、操作が分断されると使いにくいという問題があります。 今回のテーマ：承認を“チャット内で完結させる”そこで今回注目したのが、AG-UI（Agent × UIをつなぐ仕組み）です。これを使うことで、 AIとのチャットの中で、そのまま承認・操作ができるようにな...

AI同士が会話する？マルチエージェントを作ってみた話〜A2Aでエージェント同士をつなぐ挑戦〜

最近、AIエージェント開発がどんどん進んでいます。ただ、1つのAIだけでは対応しきれないケースも増えてきました。例えば、調査するAIまとめるAI判断するAIそれぞれ役割を分けた方が、うまくいく場面です。そこで今回私たちは、複数のAIエージェントを連携させる仕組み（マルチエージェント）を試してみました。サマリ（この記事のポイント）AIエージェント同士を連携させる仕組み（A2A）を検証役割ごとにエージェントを分けることで、より柔軟な処理が可能に数行のコードでエージェント同士の通信が実現できたそもそも課題だったことこれまでのAI活用は、1つのAIに全部やらせるという設計が多かったです。ただこの...

AIが「経験」から学ぶ？AgentCore Memoryのエピソード戦略を試してみた

最近、AIエージェントを作る技術がどんどん進んでいます。ただ、AIには1つ大きな課題があります。それは「経験から学ぶのが苦手」ということ。人間は、以前こうしたらうまくいったこの方法は失敗したという経験を覚えて次に活かします。AIエージェントでも、同じことができたら便利ですよね。そこで今回は Amazon Bedrock AgentCore Memory の「エピソード戦略」 を試してみました。この記事のポイント今回の検証で分かったことは大きく3つです。AIエージェントに「経験」を記憶させる仕組みが作れる過去の成功・失敗を次の判断に活かせるAIが単なるQ&Aツールから、成長するエージェント...

音声で社内ナレッジを引き出すAIアシスタントを作ってみた 〜「話しかけるだけ」でドキュメント検索できる世界へ〜

こんにちは。今回は、音声で会話しながら、ナレッジベース（社内ドキュメント）から回答してくれるAIアシスタントを試作した話です。そもそも、なぜ「音声AIアシスタント」？仕事中って、ドキュメントを探すだけでも地味に時間がかかります。検索して、ページ開いて、該当箇所を探して…という流れ。そこで、「話しかけたら、必要な情報を探して要点だけ返してくれる」そんな体験ができると便利だよね、という発想から始まりました。今回作ったものやったことはシンプルです。PCのマイクから音声入力AIが内容を理解し、必要なら「検索ツール」を呼ぶBedrock Knowledge Baseから関連情報を取ってくるAIが音...

AIエージェントは「動けばOK」じゃない。Observabilityに取り組んだ話

Amazon Bedrock AgentCore ObservabilityでStrands Agentsを可視化してみた最近、AIエージェントを活用する開発が増えてきました。でも実は――AIエージェントは“動いているように見えても、中で何が起きているか分かりにくい”という課題があります。そこで今回私たちは、Amazon Bedrock AgentCore Observability を使ってAIエージェント（Strands Agents）の動きを“見える化”してみましたそもそもObservabilityって何？簡単に言うと、「システムの中で何が起きているかを、ちゃんと観測できる状態にす...

AIとのやりとりを「チャットだけ」で終わらせない。A2UIを試してみた話

AI エージェントの UI を進化させる「A2UI」とは？〜AI と人のやりとりを、もっと直感的にする仕組みを試してみた〜いつも Acroquest のブログでは、生成 AI や AI エージェントの技術を紹介しています。今回はその中でも、AI とユーザーのやりとりを「もっと使いやすく」する仕組みを試した話です。皆さんがこれまでに触った AI アプリは、多くが「チャット形式」ではないでしょうか。「質問を書いて → AI が返してくる」といった、テキストだけのやりとりです。これは汎用的で便利ですが、UI として 人の操作が直感的にできないという課題があります。課題：チャットだけだとちょっと...

当社エンジニアが「人の判断も待てるAIアーキテクチャ」を作ってみた話

最近、AI を使った仕組みを業務で使いたい、という声が増えてきていますよね。ただ、AI に全て任せるだけではなく 人の判断が必要な部分もあるケースはとても多いです。たとえば、AI が文章を生成して → 人がチェックしてから進めたい場面など。このような処理は、普通のサーバーレスでは実装しづらいところがありました。そこで私たちは、AWS が2025年にリリースした Lambda Durable Functions という新しい仕組みを使って、「AIの処理＋人が判断するまで待つ」ワークフローをサーバレスで実現しました。そもそも課題だったこと通常の AWS Lambda は、処理が実行されてから...