📊 sample-text2sql-agent （Agentic Decision Making）

🤖 CSV を用意するだけで始める、意思決定のための AI エージェント

CSV を S3 に置くだけで、自社データに対して自然言語で問い合わせできる AI エージェント環境が AWS にデプロイされます。エージェントは自律的にデータを探索し、SQL を組み立て、結果を解釈して回答やチャートを返します。単にクエリを代行するのではなく、業務知識（セマンティックレイヤー）を前提として、次のアクション提案までを担えるよう設計されています。人間は問いを投げ、結果をレビューし、意思決定に集中できます。

✨特徴

• 🚀 ワンクリックデプロイ — AWS アカウントがあれば、ここ（準備中） からすぐにデプロイ可能
• 📁 CSV アップロードで即開始 — S3 に CSV を置くだけで AI がスキーマを自動生成
• 🗣️ 自然言語でデータに問い合わせ — SQL を書かずに、日本語で質問するだけ
• 📊 チャート自動生成 — 棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフを AI が自動で描画
• 🔄 ストリーミング応答 — リアルタイムで AI の回答を表示
• ⚙️ ノーコードカスタマイズ — システムプロンプト・スキーマ・ナレッジを管理画面から編集
• 🔐 Cognito 認証 — Agent UI / Admin UI それぞれに独立した認証
• 🛡️ WAF 保護 — IP 制限による API Gateway の保護

🎥 デモ

Agent UI — 自然言語でデータに問い合わせ

自然言語で質問を入力すると、AI が SQL を自動生成・実行し、結果をテキストやチャートで返します。

Admin UI — ノーコードでエージェントをカスタマイズ

管理画面からシステムプロンプト、データベーススキーマ、ナレッジを編集できます。CSV のアップロードとスキーマ自動生成もここから実行します。

🧰 前提条件

• Amazon Bedrock / Amazon Bedrock AgentCore / Amazon Redshift Serverless が利用可能なリージョンであること（動作確認は ap-northeast-1）
• Bedrock のモデルが利用可能であること（デフォルト: global.anthropic.claude-sonnet-4-6、cdk.json で変更可）

💰 Redshift Serverless・AgentCore Runtime・Bedrock モデル呼び出しなどに応じた利用料金が発生します。検証後に不要な場合は環境を削除してください。

🚀 クイックスタート

• ワンクリックデプロイ（準備中） から簡単にデプロイできます。
• cdk でデプロイする場合は、手動デプロイ手順 を参照してください。

📖 使い方

• 動作確認 を参照してください。

🛠️ Kiro から Agent を作成する / 使う

本リポジトリには Kiro 用の Skill を .kiro/skills/ 配下に同梱しています。Kiro のチャットから自然言語で Agent 設定の参照・変更や、Agent への問い合わせができます。

Kiro における Skill の概念や有効化方法は Kiro 公式ドキュメント を参照してください。Kiro のチャットパネルで / を入力すると、利用可能な Skill を一覧から選択して呼び出せます。

• agent-admin — Agent の新規作成と、Agent の設定（System Prompt / Knowledge）を参照・更新する Skill。
  • 例:「system_prompt をこの内容に更新して」「Knowledge を追加して」「売上分析用の新しい Agent を作って」
• agent-chat — Agent に自然言語で質問を送り、SQL 実行結果を返す Skill。
  • 例:「先月の売上上位 5 商品を教えて」「カテゴリ別の売上傾向を見せて」

前提条件やコマンド例は各 SKILL.md を参照してください。

🏗️ アーキテクチャ

概要

詳細

📚 ドキュメント

• 手動デプロイ手順 — 詳細なデプロイ手順とトラブルシューティング
• 動作確認 — デプロイ後の動作確認手順