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セミナー詳細
LLMを活用したAIエージェントは広く使われ始めていますが、
実行フローや応答の背景、パフォーマンスやコストの変動が把握しづらく、
挙動を十分に理解できないまま運用されるケースも見られます。
本セッションでは、Amazon Bedrock AgentCore が担うエージェント実行・管理の仕組みと、
Datadog LLM Observability による推論プロセスやメトリクスの可視化を取り上げ、
それぞれの役割を整理しながら、LLMエージェント運用の考え方を紹介します。
両者を組み合わせることで、開発から運用までの流れを見通しやすくし、AgentOpsと呼ばれる
生成AIを継続的に改善していくための基盤づくりについて解説します。
アジェンダ
- なぜ AI エージェントは「実行主体」になるのか
― AI エージェントがもたらす価値とその背景 ―
（NTT DATAGroup 古谷様）
・AI エージェントの進化と役割の変化
・ビジネス・システムにおける価値創出のポイント - AI に対する最新の View と Amazon Bedrock AgentCore を取り巻く技術動向
（AWS Japan 吉田様）
・AI／AgentCore の全体像
・周辺技術・アーキテクチャの最新トレンド - AI 時代における Observability
― LLM Observability と AIOps の実践 ―
（Datadog Japan 角田）
・AI・LLM と Observability の関係
・Datadog による可視化・運用高度化のアプローチ - NTT DATA の AI 戦略とオファリングのご紹介
（NTT DATAGroup 古谷様）
・Agent Core／AI 活用を支えるオファリング、フルスタックオブザーバビリティの実践
古谷 透音 様
技術革新統括本部グローバルアーキテクト推進部, ＮＴＴデータグループ
吉田 成利 様
パートナー技術統括本部 テクノロジーソリューション本部 シニア Data & Analytics パートナーソリューションアーキテクト, アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社
角田 高彬
シニア セールスエンジニア, Datadog Japan 合同会社