インターネット上の膨大な情報の中から、目的に合った知見を効率良く収集する作業は、いまや個人・企業問わず重要なプロセスとなっています。しかし、この情報収集は簡単な作業ではありません。一つの事実を見つけるために数十ものページを行き来し、必要に応じて要約・分析をしていく作業は非常に時間がかかり、人的リソースも必要とします。
このような課題に対して、最近注目を集めているのが「エージェントベース」のAIアプローチです。特に、AWSが紹介している「Strands Agents SDK」と、ウェブリサーチ用APIである「Tavily」を組み合わせることで、ダイナミックかつ自律的に情報収集を行うことのできる「Webリサーチエージェント」の構築が可能になります。
本記事では、「Strands Agents SDK」と「Tavily API」を使って、どのようにして自律的な情報収集エージェントを作ることができるのか、その仕組みや構成、そして実際の動作の流れをわかりやすく解説します。
Strands Agents SDKとは？
Strands Agents SDKは、Amazonが提供する機械学習フレームワークのひとつで、エージェントベースのアプリケーションを簡単に構築・展開できるSDK（ソフトウェア開発キット）です。このSDKの特長は、エージェントというソフトウェアコンポーネントに特化している点にあります。
一般的にエージェントは、「知覚（環境からの入力）」、「推論（あるべき行動を選択する）」、そして「行動（タスクの実行）」の3つの機能を繰り返しながら、自律的に目的を達成していきます。Strands Agents SDKではこのプロセスを「タスクベースのオーケストレーション」により実装していて、1つ1つの仕事をモジュール化されたタスクとして明確に定義・管理する仕組みになっています。
Tavilyとは？
Tavilyはウェブ検索に特化したAPIで、自然言語によるクエリに対して実際の検索を実行し、それに応じた結果を取得・返却します。例えば、「最新のAI研究に関する5つの論文を教えて」といったクエリに対して関連性の高いウェブページを自動で探索し、それらの概要とともに返すことが可能です。
Tavilyの大きな強みは、検索結果がドキュメント形式で提供されるため、そのままAIが次の推論に使ったりユーザーに示したりできる点にあります。また、短時間で数十件のウェブページを横断的に調査することができるため、要点をつかんだ情報収集が可能です。
Strands SDK × Tavily の組み合わせ：理想的なWebリサーチエージェントの構築
この2つを組み合わせることで、以下のような特長を持つWebリサーチエージェントが構築できます：
1. 自然言語による入力を受け付ける
2. 自動的に検索クエリを生成し、Tavily APIを使って結果を取得
3. 検索結果を構造化された情報として解析し、要点を整理
4. 必要に応じて繰り返しタスクを実行し、精度の高いレポートを構築
このプロセスの中では、Strands SDKが「何が必要か」を判断し、Tavilyが「情報を集める」部分を担います。さらに、Strands SDK内のアクター（task実行者）は、得られた情報を再評価しながら、新たな検索を展開することも可能です。これにより、ユーザーは初期クエリだけを指定すれば、非常に効率的で網羅性にも優れたレポートが得られるという仕組みになっています。
アーキテクチャの構成と説明
実際のWebリサーチエージェントは、以下の4つの主要構成要素から成り立ちます。
①エージェント（Orchestrator）
ユーザーからの命令を受け取り、それを達成するためのプランを構築し、各タスク（アクター）に指示を出す中枢的な役割を果たします。
②アクター（Actors）
実際の業務タスクを実行します。例えば、「検索を実行する」、「取得したドキュメントの要約を作成する」、あるいは「重複情報を排除する」といった細かな役割を担います。
③メモリー（Memory）
過去のコンテキストを保存する仕組み。たとえば、すでに調査済みの内容や、得られたキーワードなどを記録しておくことで、同じ検索を重複して実行する無駄を避けることができます。
④ツール（Tools）
Tavily APIのような外部サービスとの連携がこの領域にあたります。情報の取得手段を担い、またデータの正規化や前処理といった機能も必要に応じて用意できます。
これらの構成が密に連携することで、非常に柔軟で、状況対応能力に優れたエージェントが構築されます。
実装例：ステップ・バイ・ステップで見るエージェントの挙動
具体的なケースとして、「気候変動に対する最新の解決策についての情報を集める」Webエージェントを考えてみましょう。
ステップ1：ユーザーが「気候変動の解決策に関する新しい研究に関するレポートを作成して」と指示する
ステップ2：エージェントが必要な情報カテゴリ（例：最新の研究、提案されている技術手法、政策動向など）を特定する
ステップ3：それぞれに対して検索クエリを生成し、Tavilyを通じてウェブ検索を実行
ステップ4：得られたドキュメントをAIが要約し、さらにそれらの内容に基づいてレポート構成を整理
ステップ5：必要に応じて追加の検索も実施し、知見をブラッシュアップ
ステップ6：最終的に構造化されたレポートとしてユーザーに提示
この全体の流れを通して、Strandsが「何をすべきか」を把握し、Tavilyが「どこから情報を得るべきか」を担い、両者が連携してアウトプットを生成していることがわかります。
応用ケースと将来性
このフレームワークは、研究者やジャーナリスト、マーケティング担当者、あるいはデータアナリストにとって強力なツールとなります。例えば、ある市場のトレンドを短時間で把握したい企業においては、世界中のニュースやレポートを元に独自分析が可能になります。また、学術調査では、数百の論文から要点のみを抽出することも行えるようになります。
さらに、APIの拡張やマルチモーダルなデータ処理（画像や音声への対応）なども将来的には可能となり、高度にインテリジェントなエージェントが一般化する時代が目前に来ているといえます。
まとめ
Strands Agents SDKとTavilyの組み合わせは、これまで手動で行っていた情報収集のプロセスを、より高度に、そして効率的に自動化する可能性を秘めています。Strands SDKによって柔軟性あるエージェントが構築され、Tavilyを通じて幅広い情報源へのアクセスが可能になることで、知識探索の在り方そのものが変わっていくでしょう。
これからは、誰もが高度な情報収集エージェントを活用し、自分に必要な知を効率よく取得していく時代です。今回紹介した仕組みを活用すれば、専門的なノウハウがなくとも、誰もが自律的なインテリジェントエージェントを構築・運用できるようになります。
今後ますます進化するこうした技術を通じて、より良い情報活用と意思決定が行える社会の実現が期待されます。技術との共生によって、誰もが情報の主役となる未来はすぐそこにあるのです。
