はじめに

製造ビジネステクノロジー部のやまたつです。

今回、AWS re:Invent 2024の最初のセッションとしてAmazon Bedrockを実践的に学ぶハンズオン（TNC230）に参加しました。
このセッションは、生成AIを活用したアプリケーション開発の実践的なスキルを身につけることを目的としています。

SimuLearnとは

SimuLearnは、AWSが2023年に導入した新しい学習プラットフォームです。
従来の座学やハンズオン形式とは異なり、AIを活用した対話型の学習体験を提供します。

課題を持つ顧客と対話し、課題を深掘りながら段階的に解決策を提案して行くのが特徴的で、ゲームのような感覚でAWSのサービスを学ぶことができました。
解決策が決まった後には、AWSアカウントが払い出され、実際に構築を行うことができます。

詳細については大前さんのブログが参考になります。

https://dev.classmethod.jp/articles/ai-aws-aws-simulearn/

今回セッションに使用したSimuLearnは以下のSkillBuilderから利用可能です。

https://explore.skillbuilder.aws/learn/public/learning_plan/view/2229/aws-simulearn-generative-ai

セッションの様子

このセッションでは会場に100人ほどの聴講者が集まり、ステージにAWSの発表者が登壇する形式で行われました。
ハンズオン中に困ったことがあったら手を挙げることで会場中のスタッフが応援に駆けつけてくれます。
また、会の最後にはQ&Aが行われ、聴講者からの質問に発表者が応えていました。

SimuLearnがよくできているため、Bedrock初学者に筆者でも問題なくセッションに参加することができました。
多少置いていかれてもSimuLearnの画面を操作することで追いつくことができました。

ハンズオンの内容

まずはフェーズ1として、SimuLearnを使って顧客との対話（AIチャット）を進めていきます。
何度かの対話を進めたところです。

左側の赤枠で囲った部分がAIとのチャット欄です。顧客から課題の詳細を聞き出したり、有効なAWSサービスを提案したりできます。
提案したAWSサービスが顧客課題にマッチしていると右上のパネルにあるアーキテクチャのアイコンが埋まっていきます。（正解時には花火のエフェクトが出てちょっと嬉しい気持ちになりますw）

右下にはDr.Newtonが控えていて、アドバイスをくれたり現在の対話に対する評価をくれたりします。（数値が減ると少しへこみます。。。）

最終的には以下のようなアーキテクチャを提案することになりました。

次はフェーズ2です。SimuLearnが用意するAWSアカウントを起動すると、アーキテクチャに必要なリソースが既に作成されています。
SimuLearnでは以下のようなチュートリアルが用意されていて、webコンソール上での操作を丁寧に解説してくれます。
画像はLambda内のコードとその処理について説明してくれているところです。

フェーズ2の最後には実際に動いているアプリケーションを操作することができます。
以下が作成されたアプリケーションの画面です。

このアプリケーションでは以下のことができます。

• Ask Question: AIに対して単純な質問を投げることができます
• Generate SQL Queries: どのようなデータを取り出したいかを自然言語で指示することで、SQLを生成してくれます
  • Identify the top 5 most viewed anime titles for the current year and calculate the average view count per episode for each anime released in the current year.
  • 和訳: 今年リリースされたアニメの中で、最も視聴回数の多い上位5作品を特定し、各アニメのエピソードあたりの平均視聴回数を計算して
• Legacy Code Translation: javaのコードを書くとPythonに変換してくれます
• Code Analysis: Pythonコードを渡すとコードについて説明してくれます

SimuLearnではフェーズ3として最後に、自力でアプリケーションを完成させることができるようです。
今回のセッションでは省略されました。

まとめ

今回のセッションでは、クライアントとの対話を通じて最適なアーキテクチャを提案し、そのアーキテクチャをWEBコンソール上で構築していくことができました。
使用したLambdaの中ではLangChainが用いられており、LangChain初学者である筆者にとってとても勉強になるセッションでした！

以上です！