［ニュース解説］AWSが拓く「AIエージェント」開発の新時代：本番で使えるAIアシスタントを誰もが作れる世界へ

2025-07-18

はじめに

　近年、生成AIの進化は目覚ましいものがありますが、その次のフロンティアとして「AIエージェント」が大きな注目を集めています。AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、自ら目標を理解し、計画を立て、ツールを駆使してタスクを自律的に実行するAIのことです。まるで、優秀なアシスタントのように私たちの業務を代行してくれる存在と言えるでしょう。

　本稿では、このAIエージェントの未来を切り拓くAmazon Web Services (AWS) の最新動向について、2025年7月16日に公開された同社の公式ブログ記事「Enabling customers to deliver production-ready AI agents at scale」を基に解説します。

参考記事

タイトル: Enabling customers to deliver production-ready AI agents at scale
著者: Swami Sivasubramanian
発行元: Amazon Web Services (AWS)
発行日: 2025年7月16日
URL: https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/enabling-customers-to-deliver-production-ready-ai-agents-at-scale/

要点

AWSは、あらゆる組織が本番環境で大規模に利用できる、信頼性と安全性を備えたAIエージェントを構築するための最適なプラットフォームになることを目指している。
そのビジョンの中核をなすのが「Amazon Bedrock AgentCore」である。これは、AIエージェントの実行、セキュリティ管理、外部ツール連携、記憶といった、複雑で手間のかかる基盤部分をまとめて提供する新しいサービス群である。
モデル選択の自由度を重視し、AWS独自の高性能モデル「Amazon Nova」のカスタマイズ機能を大幅に強化。さらに、ウェブブラウザの操作に特化した新モデル「Nova Act」も発表された。
AIが文脈を理解するために不可欠な「ベクトルデータ」の保存コストを最大90%削減する「Amazon S3 Vectors」が登場。これにより、AIはより多くの情報を記憶し、長期的な対話や深い分析が可能になる。
AWSは、これらを「俊敏性の重視」「エージェント時代に向けた基本要件の進化」「モデルとデータの組み合わせによる優れた成果」「体験を変革するソリューションの展開」という4つの指導原則に基づいて推進している。

詳細解説

そもそも「AIエージェント」とは何か？

　まず、本稿のテーマである「AIエージェント」について理解を深めましょう。従来の生成AI（ChatGPTなど）は、私たちの指示に対して文章や画像を「生成する」のが主な役割でした。

　一方、AIエージェントは、そこから一歩踏み込みます。例えば、「来週の東京出張のフライトとホテルを予約して」と指示すると、AIエージェントは以下のように自律的に行動します。

計画立案: 必要なタスク（日程確認、航空券検索、ホテル検索、予約実行）を洗い出す。
ツール使用: 航空会社の予約サイトやホテル予約サイトのAPI（外部サービスと連携するための接続口）を呼び出す。
実行と判断: 最適なフライトとホテルをいくつか候補として提示し、ユーザーの承認を得て予約を確定する。
報告: 予約完了後、結果をカレンダーに登録し、ユーザーに報告する。

　このように、AIエージェントは思考し、計画し、ツールを使いこなし、タスクを完了させる能力を持つ、より能動的な存在です。AWSは、こうしたAIエージェントを誰もが安全かつ大規模に開発・運用できる環境を提供しようとしています。

AIエージェント開発の中核「Amazon Bedrock AgentCore」

　AIエージェントの開発には、単に賢いAIモデルがあるだけでは不十分です。エージェントが安全に動作する実行環境、適切な権限管理、外部システムとの連携、過去のやり取りの記憶など、多くの「縁の下の力持ち」的な要素が必要になります。これらを個別に開発するのは非常に大変です。

　そこでAWSが発表したのが、これらの基盤機能を包括的に提供する「Amazon Bedrock AgentCore」です。AgentCoreは、以下の主要なコンポーネントで構成されています。

AgentCore Runtime: エージェントが動作するための、安全でスケーラブルなサーバレス実行環境です。開発者はサーバーの管理を気にすることなく、エージェントの処理能力を自動で調整できます。
AgentCore Identity: エージェントとユーザーの権限をきめ細かく管理します。これにより、「このエージェントには顧客データベースへのアクセスを許可するが、人事情報へのアクセスは禁止する」といった厳格なセキュリティ設定が可能です。
AgentCore Observability: エージェントの動作をリアルタイムで監視し、可視化します。エージェントがどのような判断を下し、何を実行したかを追跡できるため、問題解決やコンプライアンスに不可欠です。
AgentCore Gateway: 社内システムやSaaSアプリケーションなど、様々なAPIをエージェントが使える「ツール」として簡単に変換・登録できます。これにより、エージェントの活躍の場が大きく広がります。
AgentCore Memory: エージェントに短期記憶（数回のやり取り）と長期記憶（セッションをまたいだ記憶）を提供します。これにより、「前に話した件だけど」といった文脈を理解した対話が可能になります。
AgentCore Browser / Code Interpreter: ウェブサイトを操作したり、データを分析するためのコードを実行したりする、具体的な能力をエージェントに与えるツールです。

　AgentCoreは、開発者がAIエージェントの「賢さ」そのものの開発に集中できるようにするための、強力な土台と言えます。

モデルの選択と進化、そして記憶の革命

　優れたAIエージェントには、タスクに最適な「脳」、つまり基盤モデルが必要です。AWSは、特定のモデルに縛られることなく、用途に応じて最適なモデルを選べる「モデル選択の自由」を一貫して重視しています。

　今回の発表では、AWS独自の高性能モデルファミリー「Amazon Nova」を、自社のデータを使ってさらに専門的にカスタマイズ（ファインチューニング）する機能が大幅に強化されました。これにより、企業は自社の業務に特化した「エキスパートAIエージェント」を育成できます。さらに、ウェブブラウザの操作を自動化することに特化した「Nova Act」というモデルも発表され、より具体的なタスクへの応用が期待されます。

　そして、今回の発表で最もインパクトのあるものの一つが「Amazon S3 Vectors」です。

　AIが文章やデータの意味を理解するためには、「ベクトルデータ」という形式に変換して扱います。このベクトルデータを大量に保存・検索する技術（RAGと呼ばれます）が、AIに外部知識を与え、回答の信頼性を高める鍵となります。しかし、このベクトルデータの保存コストは非常に高価で、AIが記憶できる情報量には限界がありました。

　Amazon S3 Vectorsは、このベクトルデータの保存コストを最大90%も削減します。これにより、企業は自社が持つ膨大なドキュメントや過去の顧客とのやり取り全てを、AIエージェントの「長期記憶」として活用できるようになります。これは、AIが「物忘れ」することなく、常に全ての文脈を理解して行動できる世界の到来を意味し、AIエージェントの能力を飛躍的に向上させる画期的なイノベーションです。

すぐに使えるソリューションとAWSの哲学

　AWSは、これらの基盤技術を提供するだけでなく、すぐにビジネスに変革をもたらすための具体的なソリューションも展開しています。

AWS Marketplace: パートナー企業が開発したAIエージェントやツールを購入し、自社の環境に簡単に導入できるようになりました。
Kiro: プロンプト（指示文）から仕様書、コード、テストまでをAIが支援してくれる、新しい開発環境です。
AWS Transform: 既存の古いシステムを新しい環境へ移行する、といった複雑な作業を専門のAIエージェントが自動化します。

　これらの取り組みは全て、AWSが掲げる「顧客がビジネス価値の創造に集中できるように、複雑な作業はAWSが担う」という一貫した哲学に基づいています。

まとめ

　本稿では、AWSが打ち出したAIエージェント開発のための新しいビジョンと、それを実現する具体的なサービス群について解説しました。

　Amazon Bedrock AgentCoreという強力な基盤の上に、Amazon Novaによる柔軟なモデル選択とカスタマイズ、そしてAmazon S3 Vectorsによる記憶能力の革命が組み合わさることで、AWSはAIエージェントの開発と運用における複雑さやコストの壁を劇的に下げようとしています。

　これは、一部の専門家だけでなく、あらゆる規模の企業が、自社のビジネスに最適化された信頼性の高いAIアシスタントを大規模に展開できる時代の幕開けを告げるものです。記事の最後で著者が語っているように、大切なのは完璧な計画を待つことではなく、「今すぐ始めること」です。まずは特定のビジネス課題を選び、小さな一歩を踏み出すことが、この大きな変革の波に乗るための鍵となるでしょう。