20250927_【AWS Generative AI Solution Box】GenUをワンクリック構築＆更新していく
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September 27, 25
スライド概要
20250927_【AWS Generative AI Solution Box】GenUをワンクリック構築＆更新していく
仕事：AWS運用保守＆PM的なことをしています。 2023-24 Japan AWS All Certifications Engineers.
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JAWS-UG 栃⽊ オフライン # 4 【AWS Generative AI Solution Box】 GenUをワンクリック構築＆更新していく 2025.9.27 ますの
ますの（おさとう） 業種 インフラエンジニア / PM（仮） 受賞 AWS Samurai 2024（JAWS 配信部メンバー） 2025 Japan AWS All Certifications Engineer 2025 Japan AWS Top Engineer コミュニティ2 JAWS-UG 配信部 最近の悩み ・お酒を飲んだら何故か家に帰れない ・英語何もわからん（ re:Invent楽しみたい）
本⽇お話したいこと ・「AWS Generative AI Solution Box」はご存知ですか？ ・「Generative AI Use Case JP (GenU)」 を GUIだけで構築する方法 GUIだけで更新する方法
生成AIのツールを社内に作りたい。 でもCDK分からない ...構築が難しい。 よし、諦めよう。
朗報：GUIでポチポチするだけで⽣成AIツール作れます AWS Generative AI Solution Box https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/
ポチポチで作れる⽣成AIツールの⼀覧 ・Generative AI Use Cases（GenU） ・Dify ・Bedrock Chat ・Review & Assessment Powered by Intelligent Documentation (RAPID) ・AI営業ロールプレイ ・GenAI Design Studio ・ComfyUI ・Remote SWE Agents ・Bedrock Engineer（download）
構築可能なAIツールの例 RAPID ・製品仕様書の要件適合レビュー ・技術マニュアルの品質確認 ・調達文書のコンプライアンス確認 https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/solutions/rapid/ AI営業ロールプレイ ・対話中の映像分析 ・営業シーンのカスタマイズ設定 ・ロールプレイ後の分析、フィードバック https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/solutions/roleplay/
構築可能なAIツールの例 GenU（Generative AI Use Cases） ・自身の AWS環境に生成 AI Webアプリケーションを構築可能 ・RAGチャット、 MCPチャット、 AgentCoreなど利用可能 ・頻繁にアップデートされるため生成 AIのトレンドを追いかける一助に https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases/tree/main
GenU構築⼿順 1⃣ AWS Account へサインイン 2⃣ Depoyボタンをクリック 3⃣ パラメータを設定 4⃣ 作成されるのを待つ （その間に利用モデル有効化）
GenU構築⼿順 1⃣ AWS Account へサインイン 2⃣ Depoyボタンをクリック こだわりがなければ「東京」で OK。 AWSリソースが東京リージョンで作成される。 利用モデルのリージョンは 3⃣ で別途設定する。 サインイン済みの AWSアカウントの URLが開かれる。 デプロイ先を間違える可能性もあるのでサインインは先に済ま せておくのが吉。
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） 「パラメータ」の項目を適宜設定する。
Tips：パラメータはOverviewを参照あれ https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/solutions/generative-ai-use-cases/#_3
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） Environment： dev/staging/prodで環境を分けて作成可能。 1つで良い場合は devが無難。 構築完了後にメール通知がほしい場合はメアドを設定。 Environment：stagingは失敗することを確認。 文字数超過でエラーになるので注意。 stagingだけは絶対選ばないように。
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） ModelRegion： Bedrock のモデルを提供するリージョン。 こだわりがなければ「 us-east-1」がおすすめ。 AdditionalModels： モデルにこだわりが無ければ追加不要。 ※Claude SonnetやNova系はデフォルトで有効 画像内では Claude OpusやOpenAIのモデルを追加設定
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） RAG Enabled： RAG環境を構築したい場合は有効化。 「Knowledge-Bases」の方が安価に済む。 ベクトル DB：OpenSearch Serverlessが起動される。 お財布が心配な方は「 None」が無難。 AgentCoreEnabled： AWS MCP と連携するエージェント機能を利用する場合に 有効化（ us-east-1 で実行）。 ※AWSのドキュメント参照はしない、 AgentCoreって何？ な場合は「 false」とした方が安心。
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） SelfSignUp： アプリのユーザ登録をユーザに提供する場合は「 true」とする。 AllowedSignUpEmaliDomains サインアップ可能なメールアドレスドメインを指定。 セルフサインアップを有効化の場合、誰でも登録出来てしまうので 設定推奨の項目。 AllowedIPV4AddressRanges： GenUのWebアプリケーションに IP制限をかけたい場合に設定。 ※セキュリティ要件が緩い際は未設定でも OK。
GenU構築⼿順 3⃣ パラメータを設定（ CloudFormationで設定） 残りは全部デフォルト設定で OK。 「承認します」にチェック > 「スタックの作成」ボタンをクリック
GenU構築⼿順 4⃣ 作成されるのを待つ
GenU構築⼿順 ※メールアドレスを設定した場合 [AWS Notification …]というタイトルのメールが届く。 構築完了後の通知が届くように「 Confirm subscription」をク リックし「 Subscription confirmed!」画面を確認する。 ※CFnでAmazon SNSに通知先として自動作成される。
GenU構築⼿順 4⃣ 作成されるのを待つ 以下のスタックが CREATE_COMPLETEになれば OK ・「GenerativeAiUseCasesStack* 」 ・「GenUDeploymentStack-*」 ※大体 15−20分くらいで完了する。
GenU構築⼿順 ※メールアドレスを設定した場合は完了メールが届く 以下のスタックが CREATE_COMPLETEになれば OK ・「GenerativeAiUseCasesStack* 」 ・「GenUDeploymentStack-*」 ※大体 15−20分くらいで完了する。
GenU構築⼿順 AWSコンソール上からアクセス用 URLを確認する
GenU構築⼿順 サインアップ後、構築された Webアプリケーションへアクセス可能！
Bedrock モデル有効化を⾏う ・AWSマネジメントコンソール > サービス： Amazon Bedrock へアクセス ・画面右上「米国 (バージニア北部 )」を選択（ us-east-1） ・左カラム：モデルアクセス > [モデルアクセスを変更 ]をクリック ・有効化するモデルをチェック > [次へ]で有効化する ↑がよく分からない場合は 全モデル有効化してしまって OK！ （使わなければお金はかかりません）
煩わしい開発環境の構築無しで デプロイすることが出来ました！
GenUのバージョンアップも 同じ手順でいけます
GenUアップデート⼿順（パラメータ変更なし） 1⃣ AWS Account へサインイン 2⃣ Updateボタンをクリック 構築したときと同じリージョンを指定する。 今回は「東京」を指定。 「Update」をクリックする。 先に対象の AWSアカウントへサインインを行っておくと スムーズ。
GenUアップデート⼿順 3⃣ パラメータ「 Environment」を設定（ CloudFormationで設定） 新規構築時に設定した値を指定。 今回は「 dev」で構築したため、アップデート時も「 dev」を指定す る。 完了後に通知したいメールアドレスを設定
GenUアップデート⼿順 3⃣ パラメータ「 Environment」を設定（ CloudFormationで設定） 残りは全部デフォルト設定で OK。 「承認します」にチェック > 「スタックの作成」ボタンをクリック
GenUアップデート⼿順 4⃣ 更新されるのを待つ 「GenerativeAiUseCasesStack* 」が UPDATE_COMPLETEになればアップデート完了。 ※大体 15分くらいで完了する
GenUのパラメータを変更して アップデートも出来ます
GenUアップデート⼿順（パラメータ確認） AWS Systems Manager > Parameter Store より確認可能 https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/solutions/generative-ai-use-cases-update/#_1
GenUアップデート⼿順（パラメータ確認） AWS Systems Manager > Parameter Store より確認可能 https://aws-samples.github.io/sample-one-click-generative-ai-solutions/solutions/generative-ai-use-cases-update/#_1
GenUアップデート⼿順（パラメータ修正/適⽤） AWS Systems Manager > Parameter Store より「値」を修正 現在適用されている値を確認、修正する。 「変更を保存」をクリックする。 →保存後に「 GenU アップデート手順」を行うことで適用される。
おまけ 環境削除は AWSコンソールから スタック 2つを削除する
おまけ：GenU削除⼿順 1⃣ リージョンを確認 2⃣ AWS Account へサインイン > CloudFormation > [スタック ] を開く 3⃣ [GenerativeAiUseCasesStack*]を選択 > [削除] をクリック
おまけ：GenU削除⼿順 4⃣ [GenUDeploymentStac-*]を選択 > [削除] をクリック
おまけ：GenU削除⼿順 5⃣ リージョン：米国 (バージニア北部 )を設定 6⃣ オプションで設定して作成されたリソースをそれぞれ削除 特に「 RagKnowledgeBaseStack」はコスト増大する設定です。 これだけは絶対に削除。お財布が苦しくなります。
AWS環境に生成 AIツールを CDK知識無しで作れます。 ぜひお試しあれです。
ご清聴ありがとうございました