Amazon QuickとNVIDIA NeMo Agent Toolkitの連携による、サプライチェーン向け特化型エージェント構築手法をAWSが公開

要点

• AWSは、会話型ワークスペース「Amazon Quick」とNVIDIAの「NeMo Agent Toolkit」を連携させた、専門的AIエージェントの構築手法を公開した。
• 「Amazon Quick」は、社内データを統合し、外部ツール連携やMCP（モデル間通信プロトコル）によるエージェント呼び出しを実現する。
• 「NVIDIA NeMo Agent Toolkit」は、エージェントワークフローを最適化・評価するためのオープンソースライブラリである。
• 配送遅延などのトラブル発生時、エージェントが契約や在庫を調査して優先度付きの対応策を提示するデモシナリオが示された。
• 開発者はテレメトリデータを用いて動作や処理の遅延を評価し、ワークフローをチューニングできる。

リード文

アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年7月20日、ビジネス向け対話型サービス「Amazon Quick」と、NVIDIAのオープンソースライブラリ「NVIDIA NeMo Agent Toolkit」を連携させ、特定の業務課題に対応するAIエージェントワークフローの構築手法を公式ブログで公表した。このソリューションは、複雑なデータ調査が必要なサプライチェーンの現場において、異常の可視化から具体的な対応策の策定までをAIエージェントが支援することを目指している。

可視化から意思決定へのギャップ解消

成長著しい企業や大企業のサプライチェーンチームは、データから異常を検知できても、トラブル原因を手動で調査する時間が不足している。例えば配送遅延が発生した場合、担当者は発注書、在庫、契約ルール、物流の選択肢、社内ポリシーなどを網羅的に確認しなければならない。従来のダッシュボードは状況の可視化には役立つが、検知したシグナルを信頼性の高い意思決定フローに転換し、その根拠を提示しながら具体的な推奨アクションへと導くことは困難であった。

Amazon Quickがビジネス現場の「窓口」に

今回のソリューションにおいてビジネスユーザーの窓口となるのが、会話型ワークスペースを提供する「Amazon Quick」だ。構造化データと文書などの非構造化データの双方を扱える統合ワークスペースを提供する。知識ソースにはAmazon S3やGoogle Drive、SharePoint、Confluence、社内ウェブコンテンツなどが統合可能だ。また、OutlookやSlack、Jira、Asanaといった外部システムで操作を実行できる100種類以上のアクションコネクタや、Model Context Protocol（MCP、異なるAIモデル間でツールを連携させる共通規格）を介して、エージェントワークフローを呼び出す機能も備えている。

NVIDIA NeMo Agent Toolkitによるエージェントの最適化

一方、バックエンドでエージェントの構築や最適化を担うのが「NVIDIA NeMo Agent Toolkit」である。これは、AIエージェントのワークフローを接続、評価、分析、最適化するための、フレームワークに依存しないオープンソースライブラリだ。LangChainやLlamaIndexなどの主要な開発フレームワークや、独自のカスタムPythonエージェントと連携できる。開発者は、同ツールキットが提供するテレメトリ（遠隔監視によりシステムの詳細な実行データを収集する技術）情報や処理遅延、評価結果といった挙動ログを基に、ワークフローや制御ロジックを最適にチューニングできるとしている。

サプライチェーンでの運用例と導入効果

ブログでは、サプライチェーンのアナリストがAmazon Quick of チャットエージェントを用いて配送遅延問題を診断する具体例が示されている。診断を開始すると、バックエンドで「NVIDIA NeMo Agent Toolkit」によるワークフローが呼び出される。このワークフローは関連するツールから必要なデータを収集・検証し、優先順位がつけられた緩和計画（リスクの影響を抑えるための対応策）を根拠とともに提示する。この導入により、スタートアップなどの小規模なチームであっても、大規模な組織を抱えることなく業務を効率的にスケールさせ、迅速かつ再現性の高い意思決定を行えるとしている。