NYC Summit 2026 における Amazon Bedrock AgentCore のアップデート

AWS Bedrock LLM Day Japan での登壇資料です。

NYC Summit 2026 で発表された AgentCore の最新機能である Managed Knowledge Base, Web Search Tool on AgentCore や、AgentCore harness GA に伴う新機能について解説しています。

https://aws-experience.com/apj/smb/e/2f5af/aws-bedrock-llm-day-japan

Transcript

1. AWS Bedrock LLM Day Japan NYC Summit 2026 における Amazon Bedrock AgentCore のアップデート Renya Kujirada AI/ML Specialist Solutions Architect 2026/07/28 © 2026, Amazon Web © 2026, Services, Amazon Inc. or Web its Services, affiliates.Inc. All or rights its affiliates. reserved.All rights reserved.
2. ⾃⼰紹介 鯨⽥ 連也 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 スペシャリスト ソリューションアーキテクト, AI/ML 前職 (NTT DATA) では、データサイエンティストとして、 深層学習モデル・AI Agent の開発に従事。 • 興味: AI Agent 開発, LLM 学習・推論 X: @recat_125 • 好きなサービス: Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2
3. アジェンダ • はじめに • Amazon Bedrock Managed Knowledge Base • Web Search Tool on Amazon Bedrock AgentCore • AgentCore harness • まとめ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3
4. はじめに © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
5. Agent には適切なコンテキストが必要 Agent の基盤となる LLM の性能は⾶躍的に向上したが、アクセス可能なコンテキストが⽋落すると、 その真価を発揮できない。 社内サポートAgent リサーチAgent ⾦融アドバイザー 社内⽂書へのアクセスが必要 学習データ以降の情報 (最新情報) へのアクセスが必要 リアルタイムな情報 (為替相場) へのアクセスが必要 Agent が社内・社外 (Web) の情報を取得可能な仕組みの整備が重要 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5
6. Agent 構築は依然として難しい Agent を構築する上で、インフラの整備、Agent Loop の実装、Memory, MCP Server, Skills などの Harness の整備、迅速な開発サイクルなど、考慮すべき点が多い。 セットアップが多すぎる 分断されたツール統合 • LLM モデル • Agent Loop の実装 • ランタイム環境 • デプロイパイプライン構築 コード実⾏環境を接続する統⼀ • メモリ統合 的な⽅法がない • Skills の利⽤ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. • • イテレーションが遅い Lambda や API Gateway を Agent の • 設定変更のたびに Agent を再デプロイ ツールとして利⽤したい • ツール・メモリ・ガードレール追加の メモリ、検索、ブラウザ操作、 ためのアーキテクチャ再設計 6
7. NYC Summit のアップデート AgentCore に、組織内の知識 / Web の知識を Agent から検索する (コンテキスト拡張) 機能が追加 され、Agent を容易に構築可能な AgentCore harness が GA された。 1 2 3 Managed Knowledge Base Web Search Tool AgentCore harness フルマネージドな RAG 最新の Web 情報を取得 ノーコードで Agent を構築 組織内の知識 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Web の知識 Harness をマネージドに構築 7
8. Bedrock Managed Knowledge Base (BMKB) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
9. エンタープライズにおける RAG 実現の困難さ RAG を実現する上で、検索精度だけでなく、コネクタ開発・パイプライン設計・インフラ運⽤・ セキュリティ・コストまで、数多くの意思決定と継続的な運⽤が必要。 どのコネクタを 構築・サポートすべき︖ ドキュメント種別ごとにどの パースとチャンキングの戦略 を選ぶ︖ マルチテナンシーと アクセス制御はどう扱う︖ どのベクトルストアをプロビ ジョニングし、チューニング し、スケールさせる︖ プロトタイプから本番環境へ、 どう速く移⾏する︖ ⽉末のコストはいくらになる︖ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 9
10. Bedrock Managed Knowledge Base (BMKB) とは データソースを繋ぐだけで、ベクトルストアの構築からパース・埋め込み・インデックス化・検索・ リランキングなどをフルマネージドで実現可能な Bedrock Knowledge Bases の新タイプ。 Managed Knowledge Base データソース Amazon S3 パース SharePoint 等 チャンク 埋め込み インデッ クス化 ベクトルストア構築 検索 リランク Agent / アプリ 全てマネージドで実⾏ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 10
11. Managed Knowledge Base の主な機能 RAG パイプライン構築の容易性、⾼度な検索機能、本番環境に耐えうる機能 (MCP/o11y) を有する。 1 2 3 シンプルなセットアップ 6種類のエンタープライズデータソースに直接接続。Smart Parsing 機能と マネージドなインフラを標準装備。 よりスマートな検索 Agentic Retrieval が複雑なマルチステップクエリを処理し、より⾼い精度な回答を 容易に⽣成。 本番環境対応 AgentCore とのネイティブ統合。オブザーバビリティとアクセス制御を初⽇から。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 11
12. ① シンプルなセットアップ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
13. Native Connector 6 種類のネイティブコネクタを標準で搭載し、容易にエンタープライズデータに接続可能。 Amazon S3 IAM SharePoint Online Entra ID (App-Only) · OAuth2 Webクローラー 認証なし · Basic · Form · SAML Google Drive Service Account · OAuth2 カスタム KnowledgeBaseDocuments API Amazon Bedrock Knowledge Base ACL 対応 OneDrive Entra App ID · OAuth2 Confluence Cloud Basic · OAuth2 · Personal Token データ取り込みの設定ではなく、アプリケーション開発に時間を使う。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13
14. ACL awareness ユーザー毎に検索可能なドキュメントを制御する仕組み。データソース側のアクセス権限を BMKB への取り込み時に保持し、ユーザーが閲覧権限を持つ⽂書のみを検索の対象とすることが可能。 取り込み データコネクタ BMKB 取り込み • ドキュメント • ユーザー / グループ権限 ドキュメントチャンクの埋め込みにACL権限を付与 （ユーザー、グループ、フォルダ/ファイル単位） 検索 User 検索前フィルタリング リアルタイム ACL 検証 レスポンス ACLに基づき 関連チャンクを検出 データソース側の 最新の ACL を確認 ACLでフィルタされた データチャンクのみが返却 Doc A, B, C, D, E Doc A, B, C は許可 Doc D, E は不許可 Doc A, B, C • クエリ • ユーザーコンテキスト © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 取り込み時の ACL の陳腐化を考慮 (s3, Custom 以外対応) 14
15. Smart Parsing PPTX, DOCX, XLSX, PDF などのドキュメントを、⾃動でパースしてチャンキング可能。 Advanced Indexing によりドキュメント中の図や、⾳声・動画ファイルも検索対象に。 ドキュメント (PPTを含む) ⾳声 動画 テキストベース ドキュメント Smart Parsing パーサーの⾃動選択 ドキュメント種別ごとに最適な戦略を選択 出⼒をチャンキングに利⽤ ⾼精度な検索のためにデータをモデリング そのまま使える パースのためのプロンプト調整は不要 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15
16. Chunking / Embedding / Reranking RAG の精度を左右する Chunking, Embedding, Reranking は、全て AWS がマネージドで実⾏。 任意でチャンクサイズや利⽤するモデルを変更することも可能。 Managed Chunking Managed Embedding Managed Reranking 従来 : チャンクサイズの試⾏錯誤 従来 : 埋め込みモデルの⽐較検証 従来 : リランカーの追加・調整 任意で Bedrock の model を利⽤可能 任意で Bedrock の model を利⽤可能 任意でカスタマイズ可能 （固定サイズ/チャンキング無し） Managed の設定の場合、全て追加コストゼロ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 16
17. ② よりスマートな検索 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
18. 2 種類の検索 API 通常のハイブリッド検索を⾏う Retrieve API と、 Agent 型ワークフローによる⾼度な検索を⾏う AgenticRetrieveStream API を提供しており、検索クエリの複雑度に応じて使い分けが可能。 Retrieve API AgenticRetrieveStream API クエリ クエリ Agent 型ワークフロー Amazon Bedrock Knowledge Base 最⼤5つのKBを対象 レスポンス チャンク マネージドモデル または Bedrockモデル レスポンス⽣成 Chunk 1 Chunk 3 Chunk 1 Chunk 3 Chunk 2 Chunk 4 Chunk 2 Chunk 4 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. モデルのオーケストレーションと レスポンス⽣成を裏側で実⾏: または 関連チャンクをコンテキス トとしてモデルがクエリに 回答 18
19. Retrieve API 単⼀ナレッジベースへのハイブリッド検索が可能。1 回の API 呼び出しで、ランク付けされた関連 チャンクを最⼩のレイテンシで返却する。 Retrieve API クエリ シンプルかつ⾼速 低レイテンシ シングルホップ検索、推論オーバーヘッドなし 単⼀ナレッジベース クエリごとに1つのKBを対象にし、焦点を絞った結果を取得 Amazon Bedrock Knowledge Base レスポンス Chunk 1 Chunk 3 Chunk 2 Chunk 4 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. シンプルな統合 1回のAPI呼び出しで、チャンク数とフィルタを設定可能 メタデータフィルタリング カスタムメタデータ属性で結果をフィルタ 19
20. AgenticRetrieveStream API Agentic RAG をマネージドで実現する API 。 Agent 型ワークフローが複雑な (複数意図を持つ) クエリを分解し、複数のナレッジベースを横断検索し、最良の回答が⾒つかるまで反復する。 AgenticRetrieveStream API インテリジェントかつ徹底的 クエリ マルチステップ推論 複雑な質問を⾃動的にサブクエリへ分解 Agent 型ワークフロー モデルのオーケストレーションと レスポンス⽣成を裏側で実⾏: マネージドモデル または Bedrockモデル 最⼤5つのKBを対象 レスポンス⽣成 チャンク Chunk 1 Chunk 3 Chunk 2 Chunk 4 または 関連チャンクをコンテキス トとしてモデルがクエリに 回答 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 複数ナレッジベースの横断検索 1回の呼び出しで複数のナレッジベースを検索 反復的な改善 信頼度のしきい値を満たすまで再クエリ・再ランク レスポンス⽣成 チャンク、または取得コンテキストで⽣成した回答を返却 20
21. ③ 本番環境対応 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
22. AgentCore Gateway との Native 統合 AgentCore Gateway との統合により、MCP Server として Agent から容易に BMKB を利⽤可能。 1 ツールの取得と呼び出し Agent または MCP Client © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AgentCore Gateway Knowledge Bases Target インバウンド認証 & アウトバウンド認証 2 連携 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base(s) 22
23. AgentCore Gateway との Native 統合 AgentCore Gateway との統合により、MCP Server として Agent から容易に BMKB を利⽤可能。 AgentCore Policy や AgentCore Observability と連携し、アクセス制御やトレースログ記録が可能。 AgentCore Gateway 1 ツールの取得と呼び出し Agent または MCP Client 4 連携 Knowledge Bases Target インバウンド認証 & アウトバウンド認証 2 定義済みポリシーに 照らして評価 3 Amazon Bedrock Managed Knowledge Base(s) オブ ザー バビ リテ 承認または拒否 ィ 誰が/いつ/何を (ABAC) AgentCore Policy Policy Engine オブザーバビリティ AgentCore Observability Policy A Policy B © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23
24. Web Search Tool on Amazon Bedrock AgentCore © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
25. Agent の Web Search 機能開発における課題 エンタープライズで 3rd party の Web Search API を利⽤する際、データセキュリティの考慮や Agent との連携のための追加開発、運⽤・調達コストが⽣じる。 データセキュリティ カスタム開発 追加の調達サイクル 検索クエリがAWSの境界外に出る可能 性があり、エンタープライズガバナン スポリシーに関するリスクが⽣じる 検索 API への認証・API キーの管理、 MCP Server 開発など、 ユーザーでのカスタム開発が必要 3rd party 製品利⽤時、予算申請 やベンダー管理やレート制限等 の運⽤・調達コストが発⽣ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 25
26. Web Search Tool on AgentCore とは AgentCore Gateway にターゲットとして追加するだけで、Agent が最新の Web 情報を出典付きで 参照できる、フルマネージドな MCP 互換の Web 検索ツール。 AWS Service Account 呼び出し 💻 🔍 Web Search マネージドコネクタ MCP over HTTP クライアントアプリ MCP / HTTP AgentCore Gateway 🔌 その他のコネクタ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 26
27. Web Search Tool の特徴 Alexa+ や Kiro を⽀える Amazon 独⾃の検索スタックであり、専⽤に構築された Web インデックス による正確な検索や、閉域での検索、ドメインフィルタリングが可能。 数百億規模のインデックスを数分単位で更新 Knowledge Graph による事実グラウンディング (答えの根拠を確保) LLM のコンテキストに最適化されたセマンティック スニペット ドメインフィルタリング（管理者による拒否制御） 検索クエリは AWS 外に出ず、閉域での検索が可能 (zero data egress) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 27
28. AgentCore Gateway との Native 統合 AgentCore Gateway との統合により、MCP Server として容易に Web Search Tool を利⽤可能。 AgentCore Policy や AgentCore Observability と連携し、アクセス制御やトレースログ記録が可能。 AgentCore Gateway 1 ツールの取得と呼び出し Agent または MCP Client 4 連携 Web search tool インバウンド認証 & アウトバウンド認証 2 定義済みポリシーに 照らして評価 3 オブ ザー バビ リテ 承認または拒否 ィ Web search Managed Connector 誰が/いつ/何を (ABAC) AgentCore Policy Policy Engine オブザーバビリティ AgentCore Observability Policy A Policy B © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 28
29. AgentCore harness © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 29
30. Agent 構築は依然として難しい Agent を構築する上で、インフラの整備、Agent Loop の実装、Memory, MCP Server, Skills などの Harness の整備、迅速な開発サイクルなど、考慮すべき点が多い。 セットアップが多すぎる 分断されたツール統合 • LLM モデル • Agent Loop の実装 • ランタイム環境 • デプロイパイプライン構築 コード実⾏環境を接続する統⼀ • メモリ統合 的な⽅法がない • Skills の利⽤ • • イテレーションが遅い Lambda や API Gateway を Agent の • 設定変更のたびに Agent を再デプロイ ツールとして利⽤したい • ツール・メモリ・ガードレール追加の メモリ、検索、ブラウザ操作、 ためのアーキテクチャ再設計 開発者は Agent を動かす⽅法ではなく、Agent が何をするか (Agentのロジック) に集中したい © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 30
31. AgentCore harness Agent Loop の実現に必要なインフラ⼀式・Agent の実装・harness をマネージドで提供し、 AgentCore の機能をユーザーの代わりに組み合わせて数分で容易に Agent を構築可能。 Strands Agents MCP Server AgentCore Gateway AgentCore Runtime LLM モデル System Prompt AgentCore Browser Tools と Skills AgentCore Code Interpreter その他の設定 インラインツール Skills © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Agent の設定 AgentCore Memory AgentCore Identity AgentCore harness AgentCore Observability AgentCore Evaluations AgentCore の機能 31
32. AgentCore harness の設定項⽬ モデルの切り替え、Tools/Skillsの追加、ファイルシステム利⽤設定を、アーキテクチャを変えずに ⾏える (呼び出し時に call 単位での上書きも可能)。 Models Tools Skills Env & Filesystem - Anthropic - AgentCore Gateway - AWS Skills ライブラリ - Session Storage - OpenAI - Browser - Gitリポジトリ - S3 Files - Gemini - Code Interpreter - S3 - EFS - LiteLLM - Remote MCP サーバー - Path (ファイルシステム) - カスタムコンテナ - Web検索 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 32
33. AgentCore harness 作成時の設定項⽬ (詳細) environment ランタイム環境の設定 environmentArtifact 独⾃コンテナの持ち込み environmentVariables コンテナと共有する環境変数 authorizerConfiguration Identity の設定 model 使⽤するモデルを指定 systemPrompt システムプロンプトを指定 tools Agent Loop で利⽤可能なツール skills Agent が使⽤できるスキル allowedTools Agent に呼び出しを許可するツールのリスト memory AgentCore Memory の設定 maxIterations 1 回の呼び出しで許可されるAgent ループの最⼤イテレーション数 maxTokens Agent が使⽤できる最⼤トークン数 timeoutSeconds Agent のタイムアウト設定 tags 追加する AWS タグ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 33
34. AgentCore harness の作成⽅法 (1/2) Agent に利⽤するモデルやシステムプロンプト、MCP Server / Skills の設定を⾏う。 コンソール上で設定するか、AgentCore CLI などの引数として渡すのみ。 LLM モデル System Prompt Tools と Skills その他の設定 Agent の設定 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AgentCore harness 34
35. AgentCore harness の作成⽅法 (2/2) 設定に基づき、AgentCore の各種機能が背後で⾃動で組み合わされ、Agent が構築される。 実体は AgentCore Runtime 上で実⾏される Agent で、microVM によるセッション分離を標準で実現。 Strands Agents MCP Server AgentCore Gateway AgentCore Runtime LLM モデル System Prompt AgentCore Browser Tools と Skills AgentCore Code Interpreter その他の設定 インラインツール Skills © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Agent の設定 AgentCore Memory AgentCore Identity AgentCore harness AgentCore Observability AgentCore Evaluations AgentCore の機能 35
36. AgentCore harness GA に伴う新機能 任意のモデル OpenAI on Bedrock + LiteLLM 対応。セッション途中でプロバ イダーを切り替えてもコンテキ ストを維持。 デフォルトでメモリ利⽤ memoryを省略すると、 AgentCore Memoryが⾃動的 にプロビジョニングされる。 Skills Agent Toolkit for AWS の Skills をトグル1つで有効化。 さらにgit、S3、パス指定によ る任意の Skills 利⽤も対応。 S3 Files & EFS セッションをまたいで永続化 ・共有できるファイルシステ ム。 統合されたObservability ひとつのウィジェットで、す べてのプリミティブを横断す る単⼀のトレース。 Evaluate & Optimize トレースをスコアリングし、 推奨事項を取得し、勝者をA/B テスト。 コードへのエクスポート 同じコンピュート上でStrands コードへ移⾏。 Step Functions、Web検索、 BMKB InvokeHarness をStep Functions のファーストクラスのステート として利⽤。Web検索と KB は Gateway 経由で利⽤可。 バージョニングと エンドポイント イミュータブルなバージョン 管理。即座にロールバック可。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 36
37. おわりに © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 37
38. まとめ Managed Knowledge Base、Web Search Tool、AgentCore harness を解説した。 いずれも GA 済みで、MCP 経由で社内 / Web 検索や Agent 構築をマネージドに⾏える。 サービス 機能 ポイント Managed Knowledge Base フルマネージド RAG。データソースを繋ぐ だけですぐに利⽤可能。 東京リージョンで GA。ベクトル DB 運⽤ ゼロ、ACL 対応、Advanced Indexing で 図・⾳声・動画も対応。 Web Search Tool Gateway 組み込みのフルマネージド検索 MCP ツール GA (us-east-1)。Amazon ⾃前の検索スタッ ク、ゼロデータエグレス、ドメインフィル タリング AgentCore harness AgentCore の機能を⾃動で組み合わせて Agent をノーコードで⾃動構築 GA 済み。LLM の切替や Tools/Skills の追加 が可能。Memory はデフォルトで利⽤可能 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 38
39. Thank you! Renya Kujirada X: @recat_125 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.