Amazon Bedrock AgentCoreを用いた設計ドキュメント自律生成パイプラインをAWSが発表　金融大手の取引システムで本番稼働

要点

• AWSは、AIエージェント基盤「Amazon Bedrock AgentCore」を活用し、コードベースからアーキテクチャ図などの設計ドキュメントを自律生成・保守するパイプラインを発表した。

• 手作業の負担、コード更新に伴うドキュメントの陳腐化、ナレッジの属人化、監査・コンプライアンス対応の遅延という4つの主要課題に対処する。

• AWS CodeCommitへのコードコミットを契機にCodePipeline上で.NETコードを解析し、生成結果をBedrock Knowledge Basesへ取り込んでセマンティック検索を可能にする。

• 大手金融仲介業者（インターディーラーブローカー）の電子取引プラットフォームにおいて、2026年第1四半期から本番環境で稼働している実績を持つ。

• アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年9月2日（現地時間）、AIエージェント構築基盤「Amazon Bedrock AgentCore」を活用し、コードベースからアーキテクチャ図を自律的に生成・維持するソリューションを公式ブログ（AWS ML Blog）で公開した。

• 本ソリューションは、継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）のワークフローに自律型AIエージェントを組み込むことで、コードの進化に伴うドキュメントの陳腐化を防ぐものである。世界の主要金融市場で取引仲介を手がけるグローバル企業と共同で開発・検証が行われ、同社の電子取引プラットフォームにおいて2026年第1四半期より本番環境で運用されていることが明らかにされた。

開発現場が直面するアーキテクチャドキュメントの4大課題

ソフトウェア開発において、急速に変化するコードベースに追従したアーキテクチャドキュメントの作成と維持は、長期にわたる深刻な課題とされている。AWSは、開発現場が抱える具体的な課題として以下の4点を挙げている。

1点目は「手作業による時間と負荷」である。Unified Modeling Language（UML）やMermaid（テキスト記述から図を生成する記法）などの形式で包括的なアーキテクチャ図を作成する作業は多大な労力を要し、大規模なコードベースになるほど人手での維持は持続不可能になる。

2点目は「急速な陳腐化」である。コードが日常的に変更される一方でドキュメントの更新は遅れがちであり、数週間で実際のシステム構成と図面が乖離してしまう。その結果、ドキュメントが設計や運用の意思決定において信頼できなくなる事態が発生する。

3点目は「ナレッジの属人化（サイロ化）」である。メンバーの離職に伴って設計意図や暗黙知が失われ、レガシーシステムが中身のわからない「ブラックボックス」と化す。これにより、新規参入した開発者がコードを逆解析して理解せざるを得なくなり、オンボーディングの遅延や組織全体の知見低下を招く。

4点目は「コンプライアンスや監査対応のリスク」である。セキュリティレビューや各種認証・監査では最新のアーキテクチャ図の提出が求められるが、古いドキュメントのまま放置されているとコンプライアンス上の重大なリスクとなり、認証手続きの遅延を引き起こす。

これらの問題は、サービス間の依存関係やメッセージの流れを正確に把握することが連鎖障害の防止に直結するマイクロサービスアーキテクチャにおいて、より一層複雑かつ深刻なものになるという。

AgentCoreと自己修正機能によるコード解析と図面生成

こうした課題を解決するため、AWSは「Amazon Bedrock AgentCore」を中核に据えた自律型ドキュメント生成パイプラインを提案している。

Amazon Bedrock AgentCoreは、任意のフレームワークや基底モデルを用いて大規模なAIエージェントを構築、接続、最適化するためのプラットフォームである。自律型エージェントのためのサーバーレス実行環境（ランタイム）を提供し、複数の処理を調整する役割を果たす。

本ソリューションでは、AgentCore上で稼働する自律型エージェントが.NETのコードベースを解析する。エージェントは反復的な洗練（iterative refinement）と自己修正（self-correction）のプロセスを通じて、コードの構造や関係性を正確に反映した包括的なアーキテクチャ図を自律的に生成する。

CI/CD統合とKnowledge Basesによる自然言語検索

このドキュメント生成エージェントは、既存の開発フローに完全に組み込まれて動作する。

システムのトリガーには、Gitリポジトリ管理サービス「AWS CodeCommit」が用いられ、開発者がリポジトリへコードをコミットしたタイミングで自動的にプロセスが開始される。この変更を検知して「AWS CodePipeline」（CI/CDの自動化サービス）が起動し、パイプラインのワークフロー内でAgentCoreによるコード解析と図面生成が実行される。

さらに、エージェントによって生成されたアーキテクチャ図とその関連メタデータは、「Amazon Bedrock Knowledge Bases」（データのセマンティック検索を提供する機能）へと取り込まれる。これにより、蓄積されたすべての設計ドキュメント群に対してセマンティック検索（意味検索）や自然言語によるクエリが可能となる。

開発者や管理者は、自然言語で問いかけるだけでシステムの最新状態を容易に確認できるようになり、アーキテクチャの可視性が向上してビジネス上の価値創出につながるとしている。

金融仲介大手の電子取引プラットフォームでの運用実績

本ソリューションは机上の概念実証にとどまらず、主要な金融市場で事業を展開するグローバルなインターディーラーブローカー（金融機関同士の大口取引を仲介する業者）と共同で開発・検証が進められた。

同社では、高い信頼性と即時性が求められる電子取引プラットフォーム全体のアーキテクチャドキュメントを維持・管理する目的で本パイプラインを採用しており、2026年第1四半期から本番環境での運用を継続していると報告されている。