Amazon Bedrock Agentsの可観測性を向上する Arize AIの活用法とは？
近年、生成AI（Generative AI）の進化は飛躍的なスピードで進んでおり、多くの企業が自社ソリューションへの導入を模索しています。そんな中で注目を集めているのがAmazon Bedrockの提供する「Amazon Bedrock Agents」です。これにより、開発者は自社のアプリケーションに生成AIを統合しやすくなり、高度な会話型体験を簡単に構築・展開できる力を持てるようになりました。
しかし、高度なAIエージェントを活用する際に見逃せないのが、「可観測性（Observability）」の重要性です。生成AIシステムは従来のソフトウェアシステムと異なり、動的に生成される応答が含まれるため、トラブルシューティングやパフォーマンスのチューニングなどが格段に難しくなります。Amazonはこの課題に対応するため、生成AIの可観測性プラットフォームである「Arize AI」との統合を発表しました。本記事では、このAmazon Bedrock AgentsとArize AIの統合がどのように開発者にメリットをもたらすのかを詳しく解説していきます。
Amazon Bedrock Agentsとは？
Amazon Bedrockは、さまざまな生成系の基盤モデル（Foundation Models, FMs）をAPI経由で簡単に使用できるマネージドサービスであり、Anthropic、AI21 Labs、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon Titanなどの人気モデルにアクセスできるのが特長です。その中でも、「Bedrock Agents」は特別な役割を果たします。
Bedrock Agentsは、API呼び出しやナレッジベースへの問い合わせなど一連のステップを自動で実行できるエージェント構成の仕組みを提供します。具体的には、ツールの利用（Tool Invocation）、知識ベースからの情報取得、ユーザー指示の解釈、複数ステップにまたがる指示への対応などを行います。これにより、カスタマーサポートや文書要約、ドキュメント検索から意思決定支援まで、さまざまなユースケースに対応した高度なAI体験が可能になります。
生成AIにおける可観測性の必要性
生成AIの導入に伴い、多くの企業が直面するのが、AIの応答や挙動に関する深い理解が難しい点です。従来のソフトウェアではログ情報やアラート機能などでトラブルに対応できますが、生成AIの場合、予期せぬ応答（例：不適切な表現や問題のある推論）の監視、評価、改善に対する新たなアプローチが求められます。
ここで注目されるのが「可観測性（Observability）」です。これは単なるモニタリングにとどまらず、システムの内部状態を外部から把握し、問題の根本原因を特定して改善するための仕組み全体を指します。生成AIにおいては、プロンプトと応答の文脈を理解し、想定外の挙動を検知、分析し、必要に応じてモデルの学習や構成変更に活かすプロセスが不可欠です。
Arize AIとは？
Arize AIは、生成AIの可観測性プラットフォームとして設計されたSaaSソリューションです。特に、生成AIモデル（LLMs）や多段階プロンプトチェーン等の評価、トラブル解析、品質改善を得意としています。
主な機能には以下のようなものがあります：
– 実行トレースの可視化（Prompt, Response, Embeddingなど）
– 出力の品質評価（例：妥当性、一貫性、正確性）
– ドリフトの検知（モデル応答の変化やユーザーインタラクションのズレを検出）
– 評価メトリクスの算出（Human feedbackやRAG質問評価など）
– スライス分析（ユースケース別・属性別の応答品質比較）
これらの機能によって、LLMの応答と品質を定量的かつ定性的に評価し、継続的な改良アクションを促進できます。
Amazon Bedrock AgentsとArize AIの統合
Amazonは、Amazon Bedrock Agentsの利用者がArize AIを通じてその実行結果を可視化・評価・調整できる統合ソリューションの提供を開始しました。この統合により、開発者は以下のような効果を得られるようになります。
1. 実行トレースのログ取りと分析
Amazon Bedrock Agentsでの対話は、複数のシステム呼び出しや知識ベースアクセス等が絡む複雑な処理になりがちですが、Arize AIではそれらのステップが時系列で記録・可視化され、何がどう動作したかを詳細に把握できます。
2. 出力の客観的評価
LLMの生成する応答を、人間によるヒューマンフィードバックや、自動的な正確性評価などの指標で定量的に判定できます。特に重要なのが、ユーザー信頼性維持のために必要な精度の確認と、改良のための根拠集めです。
3. リアルタイムおよびバッチ評価への対応
本統合は、リアルタイム評価と後処理（バッチ）評価の両方をサポートしているため、開発中のチューニングにも、運用中のモニタリングにも柔軟に対応可能です。
4. プロンプトチェーンの品質管理
複数段階にわたるプロンプト設計や、ツール呼び出しを行う複雑なフローでもトレースが容易であるため、原因不明の失敗に対する対処が迅速に行えるようになります。
5. エンドツーエンドなRAG（Retrieval-Augmented Generation）評価
RAGは外部知識を応答に取り入れる生成AIの人気技術ですが、その回答の正確性や再現性を定量化・評価できることは大きな利点です。Arize AIでは、取得されたドキュメントの適切性や、応答と質問の整合性まで評価することができます。
仕組みとアーキテクチャの概要
実装面では、Amazon Bedrock Agentsの出力結果がログとして収集され、その情報をLambda関数やAmazon Kinesisなどの仕組みによってArize AIに送信します。Arize側ではそのログ情報を基に各種メトリクスやアウトカム評価を行い、ダッシュボード上にユーザーフレンドリーな形で提示してくれます。
評価指標は以下のような形で構成されます：
– Prompt & Response：ユーザー入力とAI応答のペア
– Tool Invocation：エージェントが呼び出す外部APIまたは機能
– Retrieved Contexts：RAGなどで取得される情報片
– Feedback：ユーザーまたは自動評価によるスコア
– Latency & Metadata：応答速度、モデルID、セッション情報など
開発者や運用担当者はこれらを活用し、モデルの性能を段階的に向上させるチューニング作業に役立てることが可能です。
まとめ：信頼できる生成AI体験の実現に向けて
生成AIをビジネスの中核に据えるうえで、「正確な応答」と「安定した応答」は欠かせない要素です。Amazon Bedrock Agentsは開発の柔軟性を担保し、対話型エージェントの可能性を広げてくれますが、それをより洗練されたものにするためには「可観測性」という目を持つことが大切になります。
Arize AIとAmazon Bedrock Agentsの統合は、複雑で動的な生成AIエージェントの動作を透明化し、トラブルへの迅速な対応や、継続的な改善に不可欠な環境整備を支援してくれます。
未来のAIは「作れば終わり」ではなく、「運用しながら賢くしていく」時代です。観測、評価、改善というループを高速に回すことが、より高品質なユーザー体験と信頼を生む源泉となるでしょう。そして今回の連携は、その第一歩として、多くの開発者にとって大きな武器となるに違いありません。
