生成AIの普及にともない、業務を自律的に進める「AIエージェント」が注目されています。
特にAWSを活用すれば、生成AIモデルだけでなく、社内データや外部システムも組み合わせて、実際の業務に役立つ仕組みを構築できます。
本記事では、AIエージェント作り方の基本から、Amazon BedrockなどのAWSサービスを使った構築手順まで、初心者にもわかりやすく解説します。
AIエージェントとは？
AIエージェントとは、ユーザーから与えられた指示や目標をもとに、必要な情報を集め、状況を判断し、適切な処理を実行する仕組みです。
単に質問へ回答するだけではなく、外部サービスやデータベースと連携しながら、目的を達成するために必要な手順を選んで処理を進められる点が特徴です。
たとえば、顧客情報を検索し、その内容を整理したうえでメールの文案を作成するなど、複数の作業を一連の流れとして実行できます。
生成AIやチャットボットとの違い
生成AIは、文章や画像などのコンテンツを作ることを主な役割としており、チャットボットは、ユーザーからの質問に回答することが中心です。
一方、AIエージェントは、目的に応じて必要な処理を判断し、検索ツールや外部API、データベースなどを利用しながら、実際の業務を進められます。
AWSでAIエージェントを作るメリット
AWSを活用すれば、生成AIモデルと既存のクラウドサービスを組み合わせ、実用的なAIエージェントを効率よく構築できます。
生成AIモデルを簡単に利用できる
Amazon Bedrockでは、複数の企業が提供する基盤モデルを共通のAPIから利用できます。
そのため、AIモデルを一から開発したり、自社で運用環境を整えたりする必要はありません。用途に合ったモデルを選び、AIエージェントに組み込めます。
AWSサービスと連携しやすい
AWS LambdaやAmazon S3、Amazon DynamoDBなど、ほかのAWSサービスと連携しやすいこともメリットです。
情報検索や資料の保存、データ処理、外部APIの呼び出しなど、AIエージェントに必要な機能をAWS上でまとめて構築できます。
セキュリティや拡張性に優れている
AWS IAMを利用すれば、ユーザーやAIエージェントがアクセスできるサービスや操作を細かく制限できます。
また、利用者や処理件数が増えた場合にも、規模に合わせて構成を拡張しやすいため、小規模な検証から企業の業務システムまで幅広く対応できます。
AWSでAIエージェントを作るために必要なサービス
AWSでAIエージェントを構築する際は、主に次の4つのサービスを組み合わせます。
Amazon Bedrock
Amazon Bedrockは、基盤モデルの呼び出しやAIエージェント機能を提供するフルマネージドサービスです。
ユーザーの指示を理解し、どのような処理が必要かを判断する、AIエージェントの頭脳にあたる役割を担います。
AWS Lambda
AWS Lambdaは、外部APIの呼び出しやデータ処理などを実行するサービスです。
サーバーを自分で構築・管理しなくてもコードを動かせるため、AIエージェントに必要な処理を手軽に実装できます。
Amazon S3
Amazon S3は、マニュアルやFAQ、社内資料などを保存できるオブジェクトストレージです。
Amazon Bedrockのナレッジベースと連携すれば、AIエージェントが回答を作る際に参照する情報の保管場所として活用できます。
AWS IAM
AWS IAMは、ユーザーや各AWSサービスが実行できる操作を管理する仕組みです。
情報漏えいや誤操作を防ぐため、AIエージェントには必要な操作だけを許可し、過剰な権限を与えないようにします。
AWSを活用したAIエージェントの作り方
ここからは、Amazon Bedrockを中心にAIエージェントを構築する基本的な流れを解説します。
手順1．AIエージェントの目的を決める
最初に、AIエージェントを使って何を自動化したいのかを明確にします。
たとえば、「社内FAQに回答する」「顧客情報を検索する」など、具体的な用途を一つに絞りましょう。
最初から多くの機能を持たせると、設定や検証が複雑になります。まずは小さな業務から始めることが大切です。
手順2．Amazon Bedrockでモデルを選択する
Amazon Bedrockでエージェントを作成し、用途に合った基盤モデルを選びます。
モデルによって、回答の精度や処理速度、利用料金などが異なります。実際に想定している質問を使って、複数のモデルを比較するとよいでしょう。
最初は小規模な環境でテストし、必要に応じて使用するモデルを変更するのがおすすめです。
手順3．エージェントへの指示を設定する
次に、AIエージェントの役割や対応範囲、回答ルール、禁止事項などを設定します。
たとえば、「登録された資料を優先して回答する」「情報が見つからない場合は推測せず、確認を促す」といったルールを定めます。
指示を具体的にすることで、意図しない回答や誤った処理を減らしやすくなります。
手順4．必要なデータを登録する
社内FAQやマニュアルなどの資料をAmazon S3へ保存し、Amazon Bedrockのナレッジベースにデータソースとして登録します。
登録後はデータを同期し、作成したエージェントと関連付けます。
古い資料や内容が重複した資料が含まれていると、回答の精度が下がる可能性があります。登録前に情報を整理し、最新の状態にそろえておきましょう。
手順5．AWS Lambdaで外部処理を連携する
データベースの検索や外部APIの呼び出しなどを行う場合は、アクショングループとAWS Lambdaを設定します。
AIエージェントは、ユーザーの依頼内容から必要な処理を判断し、該当するアクションを選びます。その後、必要な情報をLambda関数へ渡し、実際の処理を実行する仕組みです。
たとえば、顧客情報の取得や在庫情報の確認、メール文案の作成などに活用できます。
手順6．テストして動作を確認する
設定が完了したら、Amazon Bedrockのテスト画面で動作を確認します。
通常の質問だけでなく、曖昧な質問や、答えとなる情報が登録されていない質問、実行権限のない操作なども試しましょう。
トレース機能を使うと、AIエージェントが選択したアクションや、ナレッジベースをどのように参照したかを確認できます。
誤回答や権限エラーを修正したうえで、まずは少人数に限定して公開し、問題がないことを確認しながら利用範囲を広げることが大切です。
AWSでAIエージェントを作る際の注意点
AWSでAIエージェントを構築する際は、利便性だけでなく、安全性や運用コストも考慮することが大切です。
アクセス権限を必要最小限にする
AIエージェントに過剰な権限を与えると、誤操作や情報漏えいのリスクが高まります。
AWS IAMを利用し、閲覧、登録、更新、削除などの権限を分けたうえで、業務に必要な操作だけを許可しましょう。
重要な処理には人間の承認を入れる
メール送信や顧客情報の変更、データの削除など、影響の大きい処理はAIエージェントだけで自動実行させないことが大切です。
実行する内容を人の目で確認し、承認した後に処理を進める仕組みを設けることで、誤操作や事故を防ぎやすくなります。
利用料金と実行ログを確認する
AIモデルの呼び出し回数や、入出力するデータ量によって利用料金は変動します。想定以上に費用が増えていないか、定期的に確認しましょう。
また、実行ログを保存し、エラーや不自然な大量実行、不正利用などが発生していないかを監視することも大切です。
まとめ
今回はAIエージェントの作り方を紹介しました。AWSでは、Amazon Bedrockを中心に有用なAIエージェントを構築できます。AWS LambdaやAmazon S3などと連携すれば、情報検索やデータ処理を含む幅広い業務に活用できます。
まずは小規模なテストを行い、効果と安全性を確認しながら、少しずつ機能を広げていきましょう。
