この講座で学べること

1. なぜAI基盤を学ぶのか

生成AIをアプリケーションに組み込む動きは、単発の呼び出しから、ドキュメントを検索して答えるRAG（Retrieval-Augmented Generation）、外部ツールを呼び出しながらタスクをこなすAIエージェントへと発展しています。こうした仕組みを一度きりの試作ではなく、組織のAI基盤として運用に載せていくには、モデル呼び出し・知識検索・エージェント実行・ガードレール・監視・IAM境界といった要素を1つずつ組み立てられる必要があります。

この講座では、AWSのAmazon BedrockとAmazon Bedrock AgentCoreを軸に、Playgroundとの対話やLambdaからのモデル呼び出しから始めて、RAGでナレッジを持たせる、AgentCoreでエージェントを運用基盤に載せる、自作Webアプリケーションから安全に呼び出せる状態まで公開する、といった流れを段階的に体験します。あわせて、Guardrails・CloudWatch・IAM境界といった運用面を1つのセクションで扱い、AI基盤としての体裁を整えます。

Bedrock を使った GitHub Actions × AI コードレビュー・自動化のような、AI基盤の応用ハンズオンは 応用ハンズオンセクション にまとめています。

1.1 こんな方におすすめ

• 生成AIをアプリケーションに組み込む具体的な方法を知りたい方
• AWS上でRAGやAIエージェントを構築したい方
• 自前実装とマネージド（AgentCore）の使い分けを理解したい方
• AI基盤を運用に載せるうえで押さえるべき観点を整理したい方

1.2 学べること・身につくこと

この講座を修了すると、以下のスキルが身につきます。

2. 章一覧

3. 学習の流れ

3.1 事前に学んだほうが良い講座

本講座を始める前に、以下を学んでおくと理解がスムーズです。

3.2 この講座を学んだら

本講座の後は、以下を実施するのがおすすめです。