現代のビジネス環境において、データから価値を導き出す力は、企業の競争力を大きく左右します。生成AI（Generative AI）の進化は、人間の自然な言語を介してデータを理解し、効率的に活用する新しい可能性を切り開いています。その中でも特に注目されているのが、Amazonが提供する「Amazon Bedrock」を活用した、構造化データの生成と取り扱いを可能にする「プロンプト・エンジニアリング」および「ツール使用」の技術です。
本記事では、AWS公式ブログ「Structured data response with Amazon Bedrock: Prompt Engineering and Tool Use」で紹介されている内容をもとに、構造化データを生成するためのAmazon Bedrockの使用法、プロンプト設計の重要性、および関連するツールの活用方法について分かりやすく解説します。生成AIの最新技術にご興味のある方、ビジネスにAIを取り入れたいと考えている方にとって、有益な内容をお届けします。
Amazon Bedrockとは
Amazon Bedrockは、Anthropic、AI21 Labs、Stability AI、Cohereなど、複数の大手生成AIパートナーによる基盤モデル（Foundation Models）にAPI経由でアクセスできる、フルマネージドな生成AIサービスです。これにより、企業はインフラの構築やモデルのトレーニングに膨大なコストをかけることなく、高度な生成AI機能を利用することが可能となっています。
Amazon Bedrockが特に強みを発揮するのは、構造化された業務データの生成、更新、および操作に関するユースケースです。このような機能により、顧客からの問い合わせに自動で応答したり、カスタマイズされたビジネスレポートを自然言語で生成したりといった高度なタスクが可能になります。
構造化データの必要性と生成AIによる価値
構造化データとは、定義済みの形式で整然と格納されたデータのことで、従来のデータベースなどで用いられてきました。ビジネスレポート、製品カタログ、注文履歴、顧客情報などが代表的な例です。
一方、生成AIは通常、非構造データから取り組むことが多く、出力も自然言語で表現されます。しかし、業務システムとの連携や自動処理を行ううえでは、AIが生み出す情報を構造化された形、つまりJSONやCSVといった定型フォーマットで出力することが望まれます。
近年の生成AIモデルは、プロンプト次第でJSON形式などの構造化出力を生成することが可能となっています。Amazon Bedrockでは、この能力を高めるためにプロンプト・エンジニアリングのテクニックやツールを活用し、ユーザーにとって実用的なアウトプットを提供する手法が整備されています。
プロンプト・エンジニアリングで可能になること
プロンプト・エンジニアリングとは、生成AIが望ましい応答を返すように、入力文（プロンプト）の表現や構造を工夫する手法です。これにより、自然言語での質問から、明確にフォーマットされた構造化データを生成するようAIに促すことができます。
たとえば、以下のようなプロンプトがその一例です。
「以下の製品情報を構造化JSON形式で出力してください。」
プロンプト内に具体的な形式を示した期待出力の例や、必要なフィールド名、データタイプを記載することで、モデルはより一貫性のある構造化出力を返す傾向が強まります。
さらにAmazon Bedrockでは、プロンプトテンプレートを用いて繰り返し利用可能な構造を確立することができ、開発効率の向上と品質の安定を実現できます。
ツール使用：Amazon BedrockのChain of Thought (CoT)機能と制約の利用
単純なプロンプト入力だけでは不十分な場合、Chain of Thought（思考連鎖）と呼ばれる処理フローを設けることで、複雑なタスクを実現することが可能です。CoTは、問題解決を複数のステップに分けて処理する方法で、たとえば次のようなフローを設計できます。
1. 入力テキストの要約
2. 要約結果に基づく構造化情報の抽出
3. 抽出情報のフォーマット変換（JSON等）
これらのステップを明示的にプロンプト内でガイドすることで、モデルは思考プロセスを段階的に実行し、より正確かつ再現性のある出力を返します。
また、CoTに加えて、出力に制約条件を設けることで、結果の信頼性をさらに高めることができます。たとえば、「すべての数値は整数でなければならない」「日付はyyyy-mm-dd形式で出力」という風にルールを明記することで、AIのアウトプットに一貫性と整合性が生まれます。
実践例：FAQ生成からFAQマネジメントシステムとの連携
Amazon Bedrockを用いた具体的なユースケースとして、FAQの自動生成とその管理が挙げられます。膨大な製品情報やサポート履歴を元に、よくある質問を抽出し、それを対応する回答とともに構造化形式で出力するモデルを構築すれば、顧客の自己解決支援やサポートコストの削減に大きく貢献します。
さらにJSON形式で出力したFAQを、既存のFAQマネジメントシステムに自動登録できるような連携処理を開発することで、完全なFAQ更新フローの自動化が実現します。これにより、最新情報の反映、検索性の向上、社内ナレッジの可視化などが期待されます。
Amazon BedrockとLangChain、Guardrailsなどのツールとの連携
Amazon Bedrockは、他の強力なAIツールやライブラリとも親和性が高く、総合的なAIアプリケーション開発が可能になります。
LangChain：プロンプトをテンプレート化し、開発効率を高めたり、複数のステップを組み合わせたワークフローを設計したりするのに最適なPythonライブラリです。Amazon Bedrockモデルと組み合わせることで、構造化された連続対話やデータ抽出タスクを支援します。
Guardrails for LLM：LLM（大規模言語モデル）の出力に制約を加えるライブラリ。例えば出力のスキーマ（JSON形式）を定義し、意図しない構造や不正な値の出力を防ぎます。これにより、AIの出力が業務に直結する場面でも、より安全かつ高品質に活用することができます。
今後の展望とまとめ
構造化データを生成するAIの活用は、CRM、Eコマース、マーケティング、サポート、教育、医療など、さまざまな分野に波及しています。Amazon Bedrockを中心としたこれらのサービスやライブラリは、APIひとつで業務に直結する高度な処理を可能にしており、今後のビジネスのあり方を大きく変える可能性を秘めています。
生成AIを単なる会話ツールに留めず、「業務をシステムで支援するための情報生成エンジン」として位置づけることで、新たなビジネスチャンスやオペレーション効率化を実現することができます。
最後に、本記事でご紹介した内容を一歩でも自社で試してみることで、生成AI時代における情報活用の第一歩を踏み出すきっかけになるはずです。Amazon Bedrockの無償トライアルプランなども利用しながら、皆さま自身の現場での可能性を形にしていきましょう。
