はじめに
2026年度に新卒エンジニアとして入社した、たてけんです。
ペパボの開発ではAIエージェントを日々の業務に取り入れることが当たり前になりつつあります。2026年度の新卒エンジニア研修では、みのるんさんをお招きし、特別講義とハンズオンを開催しました。
当日は、生成AIの全体像をつかむ講義「AI最前線！AWSでLLMアプリ構築入門」と、Amazon Bedrock 上で RAG と AIエージェントを実際に組み立てるハンズオンという構成でした。この記事では、参加した新卒エンジニアそれぞれの視点から、当日の学びをお届けします。
- はじめに
- 講師紹介：みのるん（御田稔）さん
- なぜみのるんさんをお招きしたのか
- 講義：AI最前線！AWSでLLMアプリ構築入門
- ハンズオン：RAG＆AIエージェントを実際に組んだ
- みんなの感想
- おわりに
講師紹介：みのるん（御田稔）さん
講師を務めてくださったみのるん（御田稔）さんは、KDDIアジャイル開発センター株式会社のテックエバンジェリストです。日本人初のAWS AI Hero・AWS Samurai に選出され、『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門』『やさしいMCP入門』などの著書でも知られています。AWSと生成AIの最前線を走る方に直接教えていただける、貴重な機会となりました。
なぜみのるんさんをお招きしたのか
新卒エンジニア研修を担当した、はるおつです。 講義当日までの研修でRuby on Rails、データモデリング、インフラと仮想化、CI/CD、運用監視までの研修は終えていました。つまり、受講者はコードを書いて動かすためのスキルセットの基本は備わっている状態でした（研修の詳細は新卒エンジニア研修2026の記事をご覧ください）。
社内では、「Claude Codeに住む」を掲げて、普段の業務をClaude Code経由で行うという取り組みがあります。それほど、AIが前提になって仕事をしている人が多く、「AIを使う」ということは十分にできていると言えます。 一方で、RAGが何をしていて、AIエージェントがツールをどう選ぶのかは、使うだけでは見えにくいポイントです。それを自社のサービスに載せるとき何が要るのかも同様です。 そこで、AIが動く環境の作り方と、アプリケーションへの載せ方をインフラから自分の手で一通りやることで、研修の目的を達成できると考えました。
- AIが動く環境をどう作り
- どのようにアプリケーションに組み込むかという視点を持ち
- 自らAIを活用したプロダクト開発へ踏み出せるようになる
講義：AI最前線！AWSでLLMアプリ構築入門
ロリポップのAIサイトエージェントを開発している、しんです。普段は生成AIを使う側というより、作る側にいます。もともと大学で言語教育の研究をしていて、気づいたらAIを作る仕事に流れ着きました。
講義名は「AI最前線！AWSでLLMアプリ構築入門」です。入門と銘打ってはいるものの、生成AIとは何かという足場固めから始まりました。そこからLLM・マルチモーダル・Amazon Bedrock・RAG・AIエージェント、MCPやA2Aなどの規格、Strands AgentsやAgentCoreまで一気に駆け抜ける2時間弱でした。正直、前半だけでお腹いっぱいになりかけました。
AIエージェントの「作り方」が変わった
一番刺さったのは、AIエージェントの作り方が変わった、という話です。みのるんさんいわく、昔はワークフローをグラフ構造で組んで、順番にステップを定義しないといけなかった。それが今では、モデルとツールだけ指定して“あとよろしく”と丸投げすれば、いい感じに動くくらいLLMが賢くなったとのことでした。 これが私には他人事ではありませんでした。 以前はLangGraphを使って、ノードとエッジで処理の流れを図のように描き、一つひとつ自分で定義していました。最近はMastraにツールを渡すだけで、同じようなエージェントが動いてしまいます。 書くコードと考えることが桁違いに減っていて、この開発体験の落差を、講義でズバッと言葉にされた感覚でした。 楽になったのは間違いない。ただ、“あとよろしく”で動くほど、中で何が起きているのかを自分が説明できなくなる怖さもあって、そこはまだ飲み込めていません。
みのるんさんが「昨日の大きなリリースで、今日の講義の準備がぜんぶ覆っちゃうくらいで。こんなのAIの領域だけですよ、だから楽しい」と笑っていたのが忘れられません。作る側にいると、この速さは楽しさと同じ分だけしんどさでもあります。“あとよろしく”の便利さと、説明できなくなる怖さを、業務のコードでどう飼いならすか。答えはまだ出ていないので、来週から自分のAIエージェントで試してみようと思います。
ハンズオン：RAG＆AIエージェントを実際に組んだ
こんにちは、ゆっきーです。普段はロリポップのAIエージェントクラウドの開発に携わっています。AIが好きで、サブスク代は家賃だと思っています。
まずはRAGを作ってみる
ハンズオンは、資料の手順に沿ってAmazon Bedrock上でRAGとAIエージェントを、みのるんさんの丁寧な説明のもと、実際に手を動かして構築していく内容でした。まずはBedrockのナレッジベース機能を使ったRAG構築から。S3にドキュメントをアップロードして、コンソールをポチポチ数クリックするだけで、もう質問応答ができる状態になっていることに驚きました。画像の中にしかいないアボカドのマスコットを、アップロードした資料からRAGがちゃんと言い当てたときは、会場がわきました。
AIエージェントを組み、触って学ぶ
続いてAIエージェントの構築です。Strands Agentsというフレームワークを使うと、たった3行のコードでAIエージェントが動き出す手軽さにまず驚かされました。ブラウザ操作ツールを持たせたAIエージェントに、自分の本名について尋ねてみました。まったく有名ではない私のことも、AIエージェント自身が粘り強くページを操作しながら断片的な情報をつなぎ合わせて回答を出してきたのには驚きました。
自動化が好きな自分にとって一番刺さったのは、ツールと大まかな指示を渡すだけで、あとは自分で考えて手段を選びながらゴールにたどり着くハーネスを、自分で簡単に定義できる点でした。私は普段6〜20個のAIエージェント（セッション）を協調させたりしているのですが、このような仕組みも簡単に作れそうで、もっと早く知りたかったと思いました。クラウドサービスはよくお金周りのコワイ話を聞くので、最低限しか触ったことがありませんでした。しかし、「変にいじってもお金が溶けるような機能はないから触りまくれ」というみのるんさんの言葉のもとで手を動かすうちに、触れば触るほど意識が変わりつつあることを実感しました。
普段の新卒研修は基本的に自分たちで調べながら進める形式が多かったので、用意された手順に沿って手を動かせるハンズオン形式は新鮮で、率直にとても楽しかったです。AWSとAIエージェントの最前線を走るみのるんさんに直接教えていただけたのは光栄でしたし、来年以降の新卒のみなさんにもぜひこの体験をしてほしいと思っています。まずは自分の業務の自動化に、今回学んだAIエージェントの考え方を取り入れていきたいです。
みんなの感想
講義・ハンズオンを受けた新卒エンジニアそれぞれの感想を紹介します。
keith
研修の講義を通じて、AIエージェントの仕組みや実装フレームワークについて多くの知識を学びました。また、実践としてAmazon Bedrock上でAIエージェントを自ら構築し、AWS上でのデプロイの手軽さを実感しました。学びの多い研修だったので、今後の業務でもぜひ活用していきたいです。
kimata
RAGやAIエージェント、MCPといった概念が身近な例えを使って説明されていて、生成AIの仕組みを体系的に理解する良い機会になりました。特に、AWSのサービスを使えばRAGを簡単に構築できることを、実際に手を動かして体験できました。今後はこの経験を活かして、自分のプロジェクトにも生成AI活用を広げていきたいと思います。
しん
業務でAIエージェントを開発するので、終始「作る側」の目線で聞いていました。画像の中にしかいないアボカドのマスコットをRAGが言い当てたとき。そしてWeb検索で取れなかった勉強会情報を、ブラウザツール付きのAIエージェントが粘り強くconnpassを操作して取ってきたとき。どちらも会場のどよめきより先に声が出たと自負しています。「変にいじってもお金が溶けるような機能はないから触りまくれ」とのことだったので、遠慮なく触りまくることにします。
maru
講義でRAG・AIエージェント・MCPを体系的に学び、演習ではBedrock上で実際にAIエージェントを構築しました。AWSのコンソールから簡単にRAGに必要な環境が構築できて驚きました。AI関連のリソースは変化が激しいので、TerraformなどでのIaC化の対応が大変そうだなと思いました。AWSはあまり経験が無いので、今後の業務で機会があれば今回の経験を活かしていきたいです。
のーら
私は入社以前、AIに関するツールはChatGPTとGeminiくらいしか使ったことがなく、AIエージェントの知識も全くと言って良いほどありませんでした。2026年のペパボの新卒研修は、AIエージェントを使うことを大前提としたもので、私にとっては非常にハードなものだったのです。
新卒研修の一環として参加したみのるんさんの講義は、「そもそも生成AIとは？」から始まるとても丁寧なものでした。MCPやマルチAIエージェントシステムなどのAIエージェントに関する知識を、基礎から改めて学びました。それまで同期や先輩の真似をしたり、自分なりに工夫をしてなんとなく使っていたAIエージェントの解像度がとても高まりました。同時にAIエージェント開発用のSDKがあることを知ったり、AIアプリ開発入門ハンズオンを通じて、AIエージェントを使うだけでなく、作ることへの興味も強くなりました。実際、この研修の後、自分のコンテキストに合わせたツールを持ったAIエージェントを作りたいと思い、開発を始めました。
業務でもAIエージェントを作る機会があると思うので、使うだけから作る側に周ることができたのはとても良い経験でした。みのるんさん、ありがとうございました！
ゆっきー
簡単にAIエージェントを作れると知れて良かったです。自分でも活用していこうと思います。普段の研修は基本的に自分たちで調べて進めるアクティブなものが多かったので、ハンズオン研修は楽しかったです。来年以降の方へもぜひハンズオン形式で続けてほしいと思いました。AWS/AIエージェントの先駆者とお会いできて本当に光栄でした。ありがとうございました。
たてけん
正直なところ、RAGやAIエージェントを「難しそうな最先端技術」として一歩引いて眺めていました。それが、ハンズオンでS3に資料を置いて数クリックしただけで質問応答が動き出したとき、「これなら自分でも組める」と一気に距離が縮まりました。とくにStrands Agentsで数行書くだけでAIエージェントが動いたのは衝撃で、これまで完成品としてしか見ていなかったものの中身が、急に手触りのあるものに変わった感覚でした。ムームードメインの業務でも、まずは自分の作業の自動化あたりから今回学んだ考え方を試してみたいです。みのるんさん、ありがとうございました！
おわりに
AIを「使う」ことには慣れていても、「作る」側に回った経験のあるメンバーは多くありませんでした。今回の講義とハンズオンでRAGやAIエージェントを実際に作ってみたことで、アプリケーションにおける役割や組み込み方まで意識できるようになりました。実際に研修のあと、学んだ考え方を自分の業務や開発に取り入れ始めたメンバーもいます。
最後になりますが、最前線でお忙しいなか、講義とハンズオンの講師を引き受けてくださったみのるんさんに、心より感謝申し上げます。ありがとうございました！
