Amazon Bedrock Agentsによる制御返却の実装でビジネスロジックを革新する
近年、生成AIの実用化が加速する中で、企業にとって重要なのは単なるAIの導入ではなく、既存の業務フローやアプリケーションに対してどのように統合し、ビジネス上の価値を向上させるかという点にあります。特に大規模言語モデル（LLM）は、自然言語の理解と生成において高い性能を発揮しますが、それだけでは十分に制御されたビジネスアプリケーションとして活用するには不十分です。そんな中、Amazonが提供する「Amazon Bedrock Agents」により、制御返却（Return of Control、ROC）という技術アプローチを通じて、開発者がより柔軟でセキュアなビジネスロジックの統合を可能にしています。
本記事では、Amazon公式ブログ「Innovate business logic by implementing return of control in Amazon Bedrock Agents」に基づき、このROCの概念とその実装がどのようにビジネスロジックの革新につながるのかを、具体例を交えながら解説いたします。
Amazon Bedrockとエージェントの概要
Amazon Bedrock は、AWS が提供するフルマネージド型の生成AIサービスであり、Anthropic、AI21 Labs、Stability AI、Cohere、Meta、Mistralなど、多様なAIモデルプロバイダのLLMにアクセス可能なプラットフォームです。これにより、開発者は独自のAIアプリケーションを開発する際に、自社のユースケースに最も適したモデルを選択することができます。
そして、Amazon Bedrock Agents は、これらのLLMのユニークな能力を利用しながら、人間の指示を理解し、必要に応じて外部のAPIやビジネスシステムを呼び出す能力を持ったコンポーネントです。すなわち、自然言語で指示を出すユーザーの要求を理解し、定義済みのAPI呼び出しを通じて適切なアクションに変換する「仲介者」のような役割を果たしています。
Return of Control (ROC)とは？
「Return of Control」は、Amazon Bedrock Agentsの革新的な機能の一つであり、外部のアプリケーションロジックに「制御を返す」ことを可能にします。従来のBedrock Agentsでは、エージェントがAPI呼び出しや応答処理まですべて担当していました。しかし、ROCを用いることで、より複雑なビジネスルールやセキュリティ制約を施す必要がある場面では、開発者がそのプロセスを主導することができます。
このアプローチの最大の利点は、「透明性」と「制御性」です。具体的には以下のようなユースケースに有効です:
– 仮想アシスタントが顧客からの注文を受け付けた後、注文処理の中で確認プロセスが必要な場合、そのままビジネスロジックに制御を返し、開発者側でバリデーション処理や承認ワークフローを適用できる。
– ユーザーがファイナンシャルアプリケーションで残高確認を依頼した場合、エージェントが直接銀行APIを呼び出す代わりに、その制御を返してアプリケーションロジック側で権限確認とマスキング処理を実施した上で最終応答を生成できる。
– マルチステップのワークフローや条件分岐が必要な処理において、LLMではなく開発者側がその判断を執り行うことが可能となる。
ROCの典型的なフロー
ROCを使用するプロセスは以下のようなステップから成り立っています：
1. ユーザーが自然言語でインタラクションを開始（例：「今週金曜までに到着する商品を検索してほしい」）。
2. Bedrock Agentがプロンプトインジェクションを通じて、その目的に合ったAPI呼び出しを構築する。
3. このAPI呼び出しは「制御返却」オプションを設定しているため、即時に外部システムにアクセスするのではなく、構築された「インテント（意図）やスロット情報（パラメータ情報）」が開発者側のアプリに渡される。
4. 開発者側のアプリケーションで必要なビジネスロジックを適用。たとえば、商品の配送可能日を確認し、金曜日までに届く在庫を抽出。
5. 最終的な処理結果（例：商品リスト）を受け取り、それをBedrock Agentsへ戻し、エンドユーザーに自然言語で返答させる。
このような流れにより、LLM の能力とビジネスロジックの柔軟性を高い次元で統合することが可能となります。
Amazon Bedrock Agentsでの制御返却の構成
制御返却を実現するには、Amazon BedrockのマネジメントコンソールやAPIを通じて、以下の構成要素を定義する必要があります：
– AgentとFoundation Model（FM）の選択：どのLLMを使ってエージェントを構成するのかを指定。
– Action Groupの登録：どのような処理（アクション）を行うのかを定義。ここでは、呼び出されるAPIの構成とROCモードの有効化設定を含む。
– Lambda経由での制御返却：ROCでは、エージェントがAPIをそのまま呼び出すのではなく、インテント情報を収集し、定義済みのLambda関数へそれを送信。このLambdaが実際のビジネスシステムと連携してレスポンスを生成する。
– 応答の再統合：APIから取得した結果を、自然言語の応答に整形してユーザーに返す。
この構成により、LLMが制限のある中で最大限の効果を発揮しつつ、安全かつ柔軟な処理分岐や外部連携が可能になります。
ビジネス応用の具体例：旅行予約アシスタントのケース
Amazonのブログでは、旅行予約アシスタントというユースケースを通じてROCの活用例を紹介しています。たとえば、ユーザーが「来週末に家族3人で行ける東京への旅行先を探して」と入力すると、Bedrock Agentは以下のように処理を進めます：
1. ユーザーの要望を理解し、「旅行検索」というインテントを特定。
2. 必要なスロット情報（旅行先＝東京、人数＝3人、日程＝来週末など）を抽出。
3. それを基にアクション用API呼び出しの構造が生成されるが、ROCが有効化されているため、これらの情報がアプリケーション側に転送される。
4. アプリケーションでは、パートナー企業の在庫管理システムや価格比較のアルゴリズムを使って商品選定を実行。
5. 選定結果をエージェントに戻し、ユーザーに対して「次の選択肢があります」と自然な対話で提示。
このような構造により、エージェントが過剰に外部APIにアクセスするリスクを軽減しつつ、高度なビジネス判断が組み込まれた応答が実現されます。
ROCの導入によるメリット
ROCの導入により、企業や開発者が享受できる主なメリットは以下の通りです：
– セキュリティとコンプライアンスの強化：直接的な外部API呼び出しを回避できるため、アクセス制御やデータマスキング処理を徹底できる。
– ビジネスルールの柔軟な適用：自社独自のフローやルールをアプリケーションロジックに組み込むことで、誤作動や不正利用を防止。
– 高可用性なLLM統合：LLMの自然言語処理能力とAPI連携を高精度に統合することで、ユーザーにとって直感的で使いやすい体験を提供。
– テストとデバッグのしやすさ：Agentの推論ロジックとバックエンドが分離されているため、問題発生時のトラブルシューティングが容易。
まとめ：ROCによって「制御されたLLM活用」が現実のものに
Amazon Bedrock AgentsにReturn of Controlを組み合わせることにより、開発者は単なるAIによる応答から一歩進んで、実際の業務知識に基づいたエンタープライズレベルのアプリケーションロジックを構築することが可能となります。このアプローチは、多くの組織が抱える「生成AIの制御性」「セキュリティ」「透明性」という３つの主要課題を解決すると同時に、従来のAIシステムにはなかった柔軟性と拡張性を提供します。
これから生成AIと業務アプリケーションの本格的な統合を進めようとしている企業にとって、Amazon Bedrock AgentsのROC機能は極めて有効なソリューションとなるでしょう。特にセキュリティやガバナンスが重視される業界（金融、医療、行政など）では、その導入効果は計り知れません。
今後もAWSからの継続的なアップデートとベストプラクティスの共有を通じて、このような先進的なテクノロジーがより多くのビジネスに普及していくことが期待されています。ROCは、現代のビジネスにおけるAI利活用における「制御と責任あるAI設計」を実現するための、重要なステップであると言えるでしょう。
