Amazon Bedrock Agents Classicとは？機能・活用メリット・使い方・注意点を徹底紹介！

AIエージェントの開発には、複雑な設計や専門的な知識が求められる点に加え、外部システムとの連携が難しく、運用後の監視や保守にも大きな労力がかかるという課題があります。

こうした従来の制約を取り払い、ビジネス現場での実践的なAI導入を加速させるのが、「Amazon Bedrock Agents Classic」です。

基盤モデルやアクショングループ、ナレッジベースを組み合わせて、業務用AIエージェントを構築・運用するAmazon Bedrockの機能です。

本記事では、Amazon Bedrock Agents Classicの概要や活用メリット、基本的な使い方、注意点を解説します。AI導入や業務自動化を検討している企業担当者にとって、実用的なヒントが満載の内容ですのでご覧ください。

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Amazon Bedrock Agents Classicとは？

Amazon Bedrock Agents Classicとは、企業のシステムやデータを安全に活用し、複雑なタスクを自律的に実行するAIエージェントを、フルマネージドで構築・運用するためのAmazon Bedrockの機能です。

モデルやエージェントへの指示を設定し、必要に応じてアクショングループやナレッジベースを関連付けることで、業務用AIエージェントを構築できます。

タスクの判断や処理の進行を管理する仕組みが提供されるため、開発負担を軽減できます。ただし、外部システムとの接続や認証・権限の設計、業務要件に応じた動作検証は必要です。

作成されたエージェントは、以下のような処理を自動で行います。

1. ユーザーの指示内容を理解し、適切なステップに分解
2. 基盤モデルが各ステップを判断・実行
3. 必要に応じてAPIを呼び出し、社内システムと連携
4. 情報が不足していれば、ユーザーに対話形式で質問しながら処理を進行

例えば「あなたは在庫システムで製品の在庫状況を判断する在庫管理エージェントです」と指示を設定し、在庫照会や受注処理のAPIをアクショングループに定義します。適切な実行先や権限を設定することで、エージェントは在庫状況に関する質問への回答や注文の受け付けなどを行えます。

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」

Amazon Bedrock Agents Classicの仕組み

Amazon Bedrock Agents Classicの仕組みを、基盤モデル・アクショングループ・ナレッジベースの3つの要素から説明します。

アクショングループやナレッジベースは、実行する業務に応じて設定します。

基盤モデル：頭脳

基盤モデルは、ユーザーの依頼を理解し、タスクの分解や次に実行する処理の判断、回答の生成を担う中核です。

Amazon Bedrock Agents Classicでは、対応するLLMの中から、回答品質・応答速度・コストなどを比較して選択します。

ClaudeやLlamaなどについても、利用するモデルとリージョンがClassicに対応しているかを確認する必要があります。

Amazon Bedrock全体で利用できるモデルが、すべてClassicで利用できるわけではありません。Classicの対応モデルは2026年7月30日時点のカタログに固定されており、それ以降に追加されたモデルを利用する場合は、AgentCoreなどの構成を検討する必要があります。

アクショングループ：手足

エージェントが外部のシステムやツールを操作するための手足の役割を果たします。Amazon Bedrock Agents Classicでは、AWS Lambda関数などを通じて社内外の各種システムとAPI連携が可能です。

例えば、在庫管理システムやCRM（顧客管理システム）、ERP（基幹業務システム）といった既存の業務システムとシームレスに接続できます。また、外部のWebサービスとの連携も容易です。

Amazon Bedrock Agents Classicと既存システムをスムーズに統合でき、AIの開発ノウハウに依らず、開発工数の削減しつつ迅速な実装を実現できます。

ナレッジベース：専門知識の記憶

企業の社内文書、マニュアル、過去の問い合わせ履歴といった独自データを格納する「専門知識ライブラリ」です。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を生成するのを防ぎ、企業の事実に基づいた正確な回答を生成するRAG（拡張検索生成）技術の中核を担います。

Amazon Bedrock Agents Classicの応用例

Amazon Bedrock Agents Classicは、業種・業務を問わず幅広いシーンで活用可能です。以下が、具体的な応用例です。

これらの活用例はあくまで一部であり、エージェントの役割をカスタマイズすることで、さまざまなビジネスプロセスに応用できます。

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Amazon Bedrock Agents Classicの特徴

Amazon Bedrock Agents Classicは、業務用AIエージェントの構築・運用に必要な機能を提供し、開発や管理の負担を軽減します。以下では、主な特徴を紹介します。

クリック&対話形式で簡単にエージェントを作成

Amazon Bedrock Agents Classicでは、コンソール上でエージェントの指示や各種設定を行い、テストできます。外部システムと連携する場合は、アクショングループの定義、実行先の設定、認証・権限の設計などが必要です。

例えば、テスト工程ではチャット形式でエージェントの動作を試すことができ、動作確認のたびに作業中のドラフトバージョンが自動的に適用されます。

また、「Conversational Builder」と呼ばれる、チャット形式でエージェントを構築できる支援機能も搭載されています。例えば、「ショッピングに関する質問に答えるカスタマーサービスエージェントを作成して」と指示するだけで、必要な設定が自動生成され、そのままテストが可能です。

自然言語やコンソール操作によって設定・調整の負担を軽減できます。外部システムとの連携では、技術担当者と協力して実装・検証する必要があります。

サーバーレスでインフラ管理を軽減

Amazon Bedrock Agents Classicはサーバーレス環境での拡張が可能なため、他のAIエージェント構築サービスにあるサーバー構築や運用管理が不要です。

そのため、利用ユーザーや処理ボリュームの増加にも柔軟にスケーリング対応でき、インフラ負担を特に考慮することなく運用を継続できます。

結果として、AIエージェントの構築から運用までを最小限の人的・技術的リソースで実現でき、導入障壁を下げられます。

AWS由来のセキュアな環境安全性が高い

Amazon Bedrock Agents Classicは、AWSの高度なセキュリティ基盤のもとで運用されます。

以下が、搭載されている主なセキュリティ機能です。

• 操作の自動記録： エージェントの作成・変更など操作は、AWS Management Eventにデフォルトで記録
• 脅威検出の自動化：Amazon GuardDutyにより、CloudTrailの操作ログをリアルタイムで監視し、不審な挙動を検知
• セーフガードの設定：Amazon Bedrock Guardrailsを使用することで、ユーザー入力やモデル応答に対するフィルターを適用し、有害コンテンツや不適切な出力をブロック
• データ暗号化の徹底：転送中・保存中のすべてのデータは自動で暗号化処理
• モデル呼び出しログ：Amazon Bedrockのモデル呼び出しログを有効化することで、対応する呼び出しの入力・出力データなどをAmazon CloudWatch LogsやAmazon S3へ記録。※デフォルトでは無効

このようなAWSの堅牢なセキュリティ体制により、エンタープライズレベルの安全性を確保し、企業のAIエージェント活用に伴うリスクを最小限に抑えます。

特定タスクへの適応も可能

Amazon Bedrock Agents Classicでは、RAGやプロンプトの調整により、エージェントの応答や動作を特定業務に合わせて調整できます。社内文書の参照や業務ルールに沿った指示を組み合わせることで、専門性の高い業務への対応を支援します。

RAGやプロンプトの調整は、基盤モデル自体を再学習するものではありません。想定する質問や業務シナリオを用いて、必要な品質を満たしているか検証することが重要です。

Amazon Bedrock AgentCoreとの違いと移行先としての位置づけ

Amazon Bedrock Agents Classicは、基盤モデル・アクショングループ・ナレッジベースなどを設定し、タスクの判断から実行までを統合的に管理する従来のエージェント構築機能です。

一方、Amazon Bedrock AgentCoreは、エージェントの構築・実行・ツール連携・メモリ・認証・評価・監視までを支援するプラットフォームです。各サービスを組み合わせる方法に加え、AgentCore Harnessによってオーケストレーションループをマネージドで構築する方法も提供されています。

また、LangChainやLangGraphなどのフレームワークで開発したエージェントを実行することもできます。

Agents Classicは2026年7月30日以降、新規顧客向けの提供を終了しています。既存ユーザーは引き続き利用できますが、新規開発や今後の移行先としてはAgentCoreの利用が推奨されています。

Amazon Bedrock Agents Classicの主な機能

Amazon Bedrock Agents Classicは、複数エージェントの連携、会話の記憶、プロンプトテンプレート、トレースなど、業務用エージェントの構築・運用を支える機能を備えています。以下では、主な機能について紹介します。

マルチエージェント連携

Amazon Bedrock Agents Classicは、複数の専門分野に特化したエージェントを連携・協調できる機能があります。例えば、在庫管理エージェント・受注処理エージェント・物流調整エージェントといった専門タスクを担うエージェント同士が連携し、1つの大きな業務プロセスを分担・協働で処理できます。

マルチエージェント連携により、組織の部門横断的な業務プロセスをAIエージェント同士の連携で再現・自動化が可能です。

過去情報を参照

メモリ機能を有効にすることで、過去セッションの要約を参照した応答が可能になります。保持期間やユーザーを識別するメモリIDなどの設定が必要であり、すべてのやり取りを無期限に記憶するものではありません。

過去の依頼や会話の文脈を応答に活用することで、ユーザーが同じ情報を繰り返し説明する負担を軽減できます。継続的な対応が求められるカスタマーサポートや社内アシスタントなどで役立ちます。

なお、Classicのメモリ機能は、AgentCoreが提供するAgentCore Memoryとは別の機能です。

プロンプトの自動作成

Amazon Bedrock Agents Classicは、ユーザーからの自然言語による指示に応じて、適切なプロンプトテンプレートを自動生成する機能を備えています。具体的には、ユーザー入力の前処理やタスクの計画、出力結果の後処理といった各フェーズに適したプロンプトが自動的に構成されます。

開発者が自然言語で「あなたは何をするエージェントか」「どのツールが使えるか」といった基本的な指示を与えるだけで、エージェントの思考プロセスを制御するための複雑なプロンプトテンプレートを自動的に生成します。開発者はこのテンプレートをベースに微調整するだけで済み、プロンプトエンジニアリングの専門知識がなくても高性能なエージェントを構築できます。

AIエージェントが最適な形式で基盤モデルとやり取りできるよう自動で調整されるため、人手によるプロンプト設計や試行錯誤の手間を省くことが可能です。

そのため、プロンプトエンジニアリングの専門知識がない企業でも、AIエージェントをフルに活用できます。

推論過程の可視化

出典：Amazon Bedrock のエージェントが、オーケストレーションの制御と推論の可視性が向上して利用可能になりました。｜AWS

Amazon Bedrock Agents Classicには、エージェントの推論プロセス（思考の連鎖）を可視化する「トレース機能」が搭載されています。トレース機能とは、ReAct（推論と行動の相乗効果）という推論手法に基づき、AIエージェントがどのようにタスクを理解・分解し、段階的に実行したかを可視化するものです。

エージェントがユーザーのリクエストを受けてから、最終的な回答を生成するまでの全てのステップを詳細に追跡・可視化できます。具体的には、以下一連のプロセスが時系列でグラフィカルに表示されます。

1. 思考の連鎖（Chain of Thought）: どのようにタスクを分解し、計画を立てたか。
2. API連携: どのシステムの、どのAPIを、どのようなパラメータで呼び出したか。
3. 情報検索: ナレッジベースからどのような情報を取得したか。
4. モデルの応答: 各ステップでAIモデルが何を生成したか。

ユーザーリクエストに対するエージェントの思考過程や判断根拠を見える化できるため、応答内容の信頼性や妥当性を検証する際に有効です。

また、開発者が推論の根拠やプロンプトの流れを把握し、プロンプトやアクション定義を調整する際に役立ちます。

トレース機能により、生成AIのブラックボックス性を解消し、説明性と制御性を兼ね備えた実用的なAIエージェントの構築が可能です。

RAGエージェント

Amazon Bedrock Agents Classicは、RAG（検索拡張生成）に対応したエージェントも構築可能です。RAGエージェントは、企業内のナレッジベースや業務データと接続し、生成AIの出力に信頼性と正確性を担保します。

例えば、ユーザーが「請求の適格条件は？」と尋ねた場合、RAGエージェントは「免許証・損傷写真・事故報告書が必要です」などと具体的なポリシー情報をナレッジベースから取得し、適切な回答を返します。

このように、機密情報へのアクセスもポリシーに準拠した安全な参照が可能なため、企業データの活用においても安心です。

RAG機能により、生成AIの弱点である「知識の鮮度」と「事実の正確性」が改善され、企業内情報を最大限に活用できるAIエージェントの構築が可能です。

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Amazon Bedrock Agents Classicの基本的な使い方

Amazon Bedrock Agents Classicは、比較的簡単な手順で利用を開始できます。

以下が、基本的な使い方です。

1. 必要に応じて外部サービスのAPIキーの取得
2. エージェントを作成
3. AWS Lambdaの設定
4. 監督者エージェントの作成

コンソールから設定できますが、連携先の仕様やIAM権限などを理解したうえで、動作を検証する必要があります。

関連記事：「AIエージェントの開発方法・手順を解説！必要な技術やフレームワーク、注意点徹底ナビ」

Amazon Bedrock Agents Classicの注意点

Amazon Bedrock Agents Classicは、運用や連携の場面でいくつかの注意点があります。以下では、主な注意点を紹介します。

API・システム連携時のセキュリティ対策

Amazon Bedrock Agents Classicは、AWS Lambdaを介して外部システムや社内APIを直接呼び出します。そのため、特に業務データや機密情報を扱うシステムと連携する場合は、以下のようなセキュリティ対策を徹底する必要があります。

• 認証と認可の厳格な管理：APIキーやトークンを扱う際には、IAMロールやポリシーを適切に設定し、不要なアクセスを制限
• 機密情報の保護：Lambdaで扱うパラメータやAPIシークレットは、AWS Secrets ManagerやParameter Storeを利用して安全に管理
• 通信の暗号化： 外部通信は必ずHTTPSを使用し、転送中のデータの盗聴・改ざんを防止

これらの対策を講じた上でシステム連携を構築することで、業務システムとの安全な統合が可能です。

ナレッジベースの継続的な更新が必要

Amazon Bedrock Agents Classicを高精度かつ実用的なレベルに保つには、想定されるユーザーとの対話シナリオや業務フローに沿った操作のセットなどを含むナレッジベースの定期的な更新が不可欠です。

ナレッジベースは、API連携・ナレッジ検索・応答の一連の動作が、実際にどのように機能すべきかを検証する基準となるため重要です。

新たな顧客行動やフィードバックを元に、ナレッジと検証データを継続的に見直しましょう。

こうした取り組みにより、エージェントの精度・信頼性・再現性を高めるとともに、未知のケースへの対応力も強化されます。

ログを定期的に分析

Amazon Bedrock Agents Classicを本番環境で安定的に運用するためには、エージェントの挙動やユーザーの利用状況を把握するログ分析が不可欠です。

例えば、Amazon OpenSearch Serviceでカスタム監視ソリューションを構築し、ログのダッシュボード化・可視化を行うとよいでしょう。また、「Bedrock-ICYM」などのオープンソースツールを活用すると、少ない工数で高度なログ分析基盤を構築できます。

特に、初期構築後の運用フェーズでは、ログを継続的に収集・分析する監視ワークフローの構築が推奨されます。

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Amazon Bedrock エージェントについてよくある質問まとめ

まとめ

Amazon Bedrock Agents Classicは、プロンプトテンプレートやセッション管理、オーケストレーションなどの機能を備え、業務用AIエージェントの構築・運用を支援するマネージド機能です。

すでに利用している企業では、既存エージェントの動作検証やナレッジベースの更新、権限・ログの管理を継続することが重要です。新規のAIエージェント開発や既存環境からの移行を検討する場合は、Amazon Bedrock AgentCoreの機能と構成を確認してください。

業務要件に合ったエージェントの設計や、既存システムとの接続・移行には、専門的な知見やノウハウが求められます。