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title: 生成AIを使って生成AIBotを作っていた件
tags:  #community #生成ai  
author: [アールスリーインスティテュート](https://www.docswell.com/user/r3it)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年4月24日 Shima Tech Hub #18
published: April 24, 26
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# Page. 1

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生成AIを使って生成
AIBotを作っていた件
2026/04/24 Shima Tech Hub #18
アールスリーインスティテュート 西島
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# Page. 2

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こんにちは！
アールスリーインスティテュート
サービスグループ gusukuユニット
デベロップメントチーム
マネージャー
西島 幸一郎
@k_nishijima #しまてく
ハッカーズチャンプルーのなかのひと
https://hackers-champloo.org/
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# Page. 3

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アールスリーインスティテュート
システムの受託開発と
法人向けSaaSの二本立て
創業
社員数
拠点
2000年
50名
大阪 10億
東京
沖縄
みんなの家
以上
年商
以上
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# Page. 4

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https://www.r3it.com/recruitment
カジュアル面談、お気軽に😄
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# Page. 5

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本日のお品書き
● 「キミは何を創ったか？」
● Amazon Bedrock AgentCore 活用事例
この資料は人間が書いています（deck使ってます）
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# Page. 6

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質問：生成AIで
なに作りました？
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# Page. 7

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質問：生成AIでなに作りました？
このテーマにした理由
● 「このモデルすげぇええ」「丸3日ぶん回してどうのこうの」
などの驚き屋さんに疲れた
● 実際にプロダクトやビジネスが
前進してるかどうかが重要じゃね？
ということで、「キミは何を創ったか？」をテーマに地に足のついた（？）生成AI特集の回となりました。
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# Page. 8

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「作った（作らせた）」と言え
ば
最近話題のワード
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# Page. 9

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オープンソースは死んだ？
ライセンスロンダリングは個人的にはとても辛い
●
30年以上前にマーク・アンドリーセンたちが
Netscapeでやった「クリーン実装」と何が違う、と言われると困る
○ そもそも、同じ脳みそがアウトプットした別実装は、果たしてクリーン実装と
言えるものなのか
○ それを言うと結局のところ、AIだって過去のものを参照して学習してる
●
オープンソースは死なないでほしい、切実に...（でも厳しいかも）
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# Page. 10

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SaaS is dead? ってホント？
個人的には、YesでもありNoでもあると思ってる
●
「小粒で安価な便利ツール」「エンジニア向けのちょっと気の利いた
SaaS」のような文脈のものは、おそらく淘汰される
●
「大規模なSaaSだけど自分たちが必要な機能はほんのごく一部」
なのもあやしい
○
個人的にもこの手のものはすべてリプレースのターゲットになってる
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# Page. 11

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SaaS is dead? ってホント？
が、本当に価値を提供しているものは、生き残ると思う
「AIで(グループチャット|CRM|HR管理|その他もろもろ)が一
晩で書けたから****から移行しよう」とは、普通は判断されない
○
○
事業継続性とかね...「仕事にフリーの謎ツール使うのはどうなの？」というアレ
このご時世、そうでもないケースも多いですが！ 結局あとで高コストになってしまうので逆効果だったり
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# Page. 12

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SaaS is dead? ってホント？
が、本当に価値を提供しているものは、生き残ると思う
●
そもそもの提供している「価値」、
現状からのスイッチングコスト、
運用コスト・可用性を天秤にかければ明らか
○
↑ただ、ここだけにあぐらをかいているとたぶんすぐ死にます
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# Page. 13

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SaaS is dead? ってホント？
ではどういう時に死ぬ？
●
自社/自分に必要な機能を実装し「安定運用していく」コストが、外部のサービ
スを利用するより安価なら、それは淘汰される
●
既存のSaaSではどうしても対応できない、ビジネス上の問題がある場合
前者はそれで必要なレベルの稼働を担保できて安ければまあいいしょとなるし、
後者は「しゃ〜ない、（嫌だけど）やるか...」、という判断になる。
※ なお、個人の感想です😎
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# Page. 14

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お前はどうなんだ
（ブーメラン）
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# Page. 15

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最近のお仕事状況
日本語をめちゃくちゃいっぱい書いてます
●
Visual Studio Codeを開くことがほとんどなくなった
●
ターミナルとブラウザとEmacsでほとんどすべて終わってる...
●
生産性は上がって...いやどうなんだろう？😅
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# Page. 16

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最近のお仕事状況
生産性・・・？
2-3個の別々のプロジェクト/タスクをAIに書かせてやっていると、
結局脳が焼き切れるというかスイッチングコストが上がったり
『AIに書かせた後、自分が最終的な動きを見ていない』コードが増える。
You're the bottleneck! 皆さんはどうですか？
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# Page. 17

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それはさておき、こんなものを作ってま
す
事例紹介
●
SaaSサポートサイトの検索支援AI
（Amazon Bedrock AgentCoreの事例）
●
検索エンジン（え？
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# Page. 18

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まずデモ
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# Page. 19

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と思ったがすまん
諸般の事情によりまだリリースできていない！
●
ごめんなさいごめんなさいごめんなさい
●
全体システム概要は 某銀行のこれとほぼ一緒 なのでこれを見よう
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# Page. 20

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作成のモチベーション
ユーザーは検索窓を見つけると文章で検索したくなる
●
ChatGPTが一般に流行し始めてからの傾向
●
いわゆるキーワード検索前提だと、
ゼロ結果を返すことが増える
→ それはユーザーにとって
ストレスなので改善したい
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システム概要
フロントエンド： サポートサイトに貼られるのでWebのウィジェット
バックエンド： APIGW - Lambda(Go言語） - AgentCore Runtime
Lambdaが大きな非機能要件を担うかたちになります
AWSマネージメントコンソールより
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# Page. 22

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システム概要
●
Svelte で書かれた
フロントエンドウィジェット
●
検索機能と生成AIとのチャットとを
シームレスに橋渡しする
→検索ゼロ結果を撲滅
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# Page. 23

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システム概要
各コンポーネントは適材適所
●
APIGW + Goで書かれたLambda
●
Pythonで書かれたAgentCore
●
データソースはナレッジベース （S3 Vectors）
●
LLMは Claude Sonnet/Haiku 4.x系
なお、西島はPython書きたくないので、できたコードは1ミリも触っていません（ぇ
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# Page. 24

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機能概要
生成AIとはあまり関係ないところも多い
●
APIGWのWebSocketでストリーミングレスポンス
●
会話履歴もちゃんと覚えています
●
ユーザー評価リクエストもあり
●
発話単位の評価（LLM-as-a-Judge）
○
回答根拠の有無・ハルシネーションのチェック・関連性・文脈理解、トーン＆
マナーの確認
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機能はおおよそ良いが、
幻覚と戦い続けている...
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# Page. 26

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以下詳細
明日土曜日のJAWS-UG沖縄で話します！
なので資料は未完成ですw
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# Page. 27

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おまけ
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SaaS is dead の文脈
OpenSearchのリプレース
個人的に OpenSearch(ElasticsearchのAWS版フォーク) を「検索のみ」に使用す
るのは、機能/コストの観点から勿体ないと思っています。
なので、打ち合わせ中の退屈をしのぐために（小声）生成AIに作らせていました。
多分もうすぐ実戦投入予定。
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SaaS is dead の文脈
OpenSearchのリプレース
●
AWS Lambda環境で動くように（とにかく素早いスピンアップ）
●
Go言語、シングルバイナリでどこに置いても検索できる
●
複数インデックスを持ち、必要なら並列に検索してスコアリング
一言で言うと「日本語検索でもちょっと賢いgrep」です。
オープンソースにしようと思ったけど、検索したら同名プロジェクトがすでにあったわw
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# Page. 30

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おわり
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