Amazon Bedrock Knowledge Basesハンズオン勉強会を開催しました
はじめに
AWS生成AIアプリ構築実践ガイドを出版直後の2025年8月に購入し、9月に読み終えました。
本書を読むまでは、Amazon Bedrockで具体的に何ができるのか正直掴みきれていませんでしたが、「Bedrockを活用すれば、生成AIアプリケーションを容易に構築できる」という点に感銘を受けました。チームにも共有したいと思い、社内勉強会を開催することにしました。
資料
勉強会用リポジトリ：https://github.com/konny0311/amazon_bedrock_study_session
感想
好評だった（と思っている）
今回の勉強会は、 「Bedrockを用いたRAGの実装を参加者全員に体験してもらう」 のが主な目的でした。
そのため、説明は最小限に抑え、実践的なハンズオンパートに大部分の時間を割きました。ハンズオン中には、一部でリソース作成に関するトラブルもあったものの、最終的には全員がRAGアプリケーションを立ち上げることができました。運営も時間内にスムーズに進行でき、滞りなく終えられたのはよかった点だと感じています。
終了後、参加者からポジティブなフィードバックをいただき素直に嬉しかったですし、「やってよかった」と思える瞬間でした。
AWSの手厚いサポート
日頃お世話になっているAWSの方々に勉強会の相談をしたところ、構成や資料のレビューに加え、Quotaの確認や当日の現地質問サポートまでご対応いただき、大変助かりました。
Amazonはリーダーシップ・プリンシプルとして Customer Obsession を掲げていますが、それを強く実感し、ユーザーとしてとても心強く感じました。
AIを活用した資料作成
勉強会の開催日程を決めたものの、資料を作り込む時間がなく悩んでいました。そこで「せっかくならAIだけでスライドを作ってみよう」と思い立ち、ChatGPTで構成を作成し、Manusでスライドを生成しました。
しかし、いざスライドが完成すると構成を修正したい箇所が多く、それをAIに逐一伝えて修正してもらう作業がやや煩雑に感じました。
最終的には、私がざっくりとしたスライド下書きを作り、それをManusに渡して見た目を整えてもらう形に落ち着きました。
結果的に、私ひとりで作るより良いデザインになりましたが、「テンプレートを使っても同じような仕上がりにできたかもしれない」とも思っています。
S3 vectors
今回の勉強会では、ベクトルストアにOpenSearch Serverlessを使用しましたが、費用がそれなりにかかる点が懸念です。 その点で、より安価に始められるS3 vectors（本記事執筆時点ではプレビュー）が気になっています。
プレビュー期間中にPoCを実施し、GA後に本番アプリケーションに導入できるよう、時間を見つけて試してみたいと思います。
Discussion