近年、生成系AIの進化により、業務の自動化や効率向上に大きな変革がもたらされています。特に、自然言語処理（NLP）を活用した対話型AIは、多様な業務領域でその有用性を発揮しており、開発者や企業が迅速かつ的確に情報を取得・活用できる環境が整いつつあります。
その中でも注目を集めているのが、生成系AIを支える基盤である大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）と、これを活用するための統合サービスであるAmazon Bedrockです。AWS（Amazon Web Services）では、LLMとAmazon Bedrock Agentsを組み合わせることで、診断フローなどの一連の業務プロセスをより直感的かつ効率的に実現するソリューションを提示しています。
本記事では、公式ブログ「Enhanced diagnostics flow with LLM and Amazon Bedrock agent integration」の内容をもとに、LLMとAmazon Bedrock Agentsの連携により実現される高度な診断フローの概要とその技術的なポイント、さらには実ビジネスでの活用可能性について、わかりやすく解説します。
⦿ Amazon Bedrockとは
Amazon Bedrockは、複数のAIモデルプロバイダーが提供する大規模言語モデル（LLM）へ直接アクセスし、APIを通じてそれらを安全かつスケーラブルに利用できるマネージドサービスです。OpenAIのChatGPTのように会話ベースで情報を取得できるのに加え、Amazon BedrockではAnthropic（Claude）、AI21 Labs（Jurassic）、Stability AI、Cohereなどの多彩なモデルを選択可能です。
これに加え、Bedrock Agentsという機能を組み合わせることで、ユーザーが定義した業務ルールに基づき、自動的かつ解釈力ある応答を生成する「エージェント（代理AI）」を構築できます。
⦿ LLM × Bedrock Agentsによる診断フローの高度化
従来の業務システムでは、ある事象の診断や原因特定にはルールベースのフローやスクリプト言語を用いる必要があり、改修や更新も煩雑で属人化しがちでした。また、想定されるエラーパターンにのみ対応しており、予測外の事象には脆弱でした。
これに対し、Amazon BedrockとLLMを組み合わせることで、自然言語による柔軟な対話型インタフェースを実現しながら、構造化された診断フローをAIが導き出すことが可能になります。これにより、ユーザーは複雑なエラーや障害発生時にも、適切な対話を通じて、原因特定やすべき対応を迅速に知ることができます。
⦿ 診断エージェント構築のステップ
実際に診断フローを構築する際、Amazon Bedrockでは以下の主要な構成要素によってAIエージェントを定義することができます。
1. 説明（Instruction）
AIエージェントが担う業務内容や目的、その実行範囲を自然言語で記述します。例えば「アプリケーションのデバッグ支援を行い、ユーザーのトラブルシューティングを支援する」など、明確かつ網羅的なインストラクションにより、AIがコンテキストを正確に把握することが可能になります。
2. アクション（Action）
Bedrock Agentsでは、外部のデータソースやAPIを呼び出す処理を「アクション」として定義します。たとえば、CloudWatchログを参照したり、データベースにクエリを送信して結果を取得することが可能です。これにより、AIが単に知識ベースから応答するだけでなく、実際の運用環境からリアルタイムに情報を取得し、動的な判断を下せるようになります。
3. モジュール（Function）
アクションは内部では「Function（関数）」として実装されます。これにより、開発者はAPIエンドポイントの設計やパラメータの受け渡しなどを自ら実装でき、柔軟かつ拡張性のある診断ロジックを構築できます。
4. ユーザー入力のマッピング
Bedrockエージェントでは、ユーザーからの自然言語入力をインテント（意図）に分類し、該当するアクションにマッピングする処理が自動的に行われます。これにより、「ログ情報を確認したい」「システム障害の原因を知りたい」といった曖昧な表現でも、AIが文脈を理解して適切な処理を案内してくれます。
⦿ 使用例：トラブルシューティングの具体的な対話例
実際の診断フローでの対話の一例として、以下のようなやりとりが想定されます。
ユーザー：「アプリがクラッシュしました。原因を確認したいです。」
エージェント：「アプリケーションIDを教えていただけますか？」
ユーザー：「IDは app-xyz-123です。」
エージェント：（CloudWatchログから最新ログを取得し）「エラーとして ‘NullPointerException’ が報告されています。この問題は特定のAPIレスポンスがnullになる場合に発生することがあります。該当の入力パラメータを確認しましょうか？」
このように、エージェントは動的に必要情報を確認しながら、技術者が従来手動で行っていたトラブル診断を効率的に自動支援してくれます。
⦿ セキュリティと拡張性の両立
AWSが提供するAmazon Bedrock上でのエージェント実行は、セキュリティとスケーラビリティの両方に配慮された設計となっています。
具体的には、各アクションに対してIAMロールを割り当てることで、エージェントがアクセスするリソース範囲を厳密に制御することが可能です。また、Bedrockはサーバレスで稼働するため、リクエスト量に応じてインフラのスケールを自動調整し、高負荷時にも安定した応答性を維持します。
さらに、Amazon Bedrockはマネージドサービスであるため、インフラの設定やモデルの事前トレーニング管理などを意識せずに、高度なAI診断エージェントを短期間で構築できるのも大きな利点です。
⦿ 実業務への応用とメリット
このように、LLMとAmazon Bedrockエージェントを組み合わせることで、業務効率化やサービス品質向上に直結するリアルタイムかつ高度なサポート体制を構築できるようになります。
例えば、以下のようなケースで活用が期待できます。
– IT部門：システム障害時の一次診断やユーザー報告の自動分析
– 顧客サポート：問い合わせ内容を文脈に応じて分類し、適切なドキュメントに誘導
– 製品サポート：IoT機器やソフトウェアのトラブル時の自動診断と初動対応
また、日々の運用から得られるログやエラー履歴を学習・参照することで、AIエージェントが時間とともにより賢くなる「継続学習的な改善」も可能となります。
⦿ まとめ：AIが織りなす未来の業務支援
LLMとAmazon Bedrockの統合により、多くの企業は、人手に頼らない次世代のトラブル診断環境を実現できるようになります。これまでITインフラやアプリケーションのデバッグは専門知識を持った技術者が担うものでしたが、今後は誰でも自然言語でエラーやトラブルの原因を把握し、適切な一次対応を行えるようになります。
技術的な難しさを抽象化し、使いやすさと精度の両方を実現するAmazon Bedrockの取り組みは、組織全体のテクノロジー活用のあり方を変えていく大きな可能性を秘めています。
新たな業務の支援パートナーとして、LLMとAmazon Bedrockを活用したエージェントの構築に今、注目が集まっています。今後、多くの業務シーンで、こうしたAI技術が「当たり前」になる日も遠くないでしょう。未来の業務環境を先取りするために、ぜひこの新たなテクノロジーを体験してみてはいかがでしょうか。
