AWS、Amazon Bedrock AgentCoreを活用したAI駆動サポートアシスタントの構築手法を公開

要点

• AWSが、インシデント調査に伴うツール切り替えの手間を軽減する「AWS Support Companion」の構築方法を公式ブログで公開した。

• 構築されるアシスタントは、CloudWatchのログ分析やAWS re:Postの検索、サポートケースの起票などを単一のチャット画面で行える。

• AIの制御フレームワークとして「Strands Agents」を、外部ツールとの連携規格として「Model Context Protocol (MCP)」を採用している。

• AWS CloudFormationによる単一スクリプトで自動デプロイでき、AWS Amplifyで構築されたWebフロントエンドも同梱される。

• AWS（Amazon Web Services）は2026年7月7日、同社の公式ブログにおいて、AIを活用してAWSインフラの運用管理やトラブルシューティングを支援するアシスタント「AWS Support Companion」の構築手法を公開した。このソリューションは、AIエージェントの運用プラットフォームである「Amazon Bedrock AgentCore」と、オープンなデータ連携規格である「Model Context Protocol（MCP）」を組み合わせることで、インシデント調査におけるエンジニアの作業負荷を大幅に削減できるという。

• 元記事によると、AWSインフラの管理・運用に携わるエンジニアやサポートチームは、日常のシステムトラブル（インシデント）が発生するたびに、定型的かつ繰り返しの多い調査プロセスを強いられている。具体的には、AWS管理コンソールを開いて対象のサービスへ移動した後、システムログや稼働状況を監視するサービスである「Amazon CloudWatch」でエラーログやメトリクスを調査する。さらに、AWS公式のトラブルシューティングガイドなどのドキュメントを検索し、コミュニティの知見が集積されているフォーラム「AWS re:Post」で類似した事例を探し出す。そして、得られた調査結果をまとめて適切な優先度を指定してAWSサポートへの問い合わせケースを作成し、証拠となるコンテキストやログファイルを添付する、という流れだ。これらのステップはそれぞれ異なるツールや管理画面で実行されるため、画面切り替え（コンテキストスイッチ）が発生し、実際の復旧作業に取りかかる前の調査だけで、毎回30〜45分もの時間が費やされていると指摘している。

• このようなインシデント調査のボトルネックを解消するために提案されたのが、今回の「AWS Support Companion」だ。このアシスタントは各種調査プロセスを統合し、単一の対話型チャット画面ですべての作業を完結させることができる。

• 構築にあたっては、本番環境でのAIエージェントの運用管理を「Amazon Bedrock AgentCore」が担う。AgentCoreはセッションの分離や自動スケーリング、セキュリティ、オブザーバビリティ（システム内部の監視可能性）といった運用面のインフラ処理を自動で制御するため、開発者はインフラの心配をすることなく、エージェントが「何を実行するか」という具体的な機能ロジックの開発に集中できると説明されている。

• システムを構成する主要なコンポーネントは以下の通りだ。

• まず、エージェントの実行環境（ランタイム）には、Dockerコンテナ化されたPythonアプリケーションが使用される。これは、AIの挙動や思考プロセスを制御するフレームワーク「Strands Agents」をベースに動作する。推論を処理する基盤モデルには、Amazon Bedrockを通じて利用可能な「Amazon Nova Pro」が採用されているが、必要に応じてエージェントのコードを変更することなく、他の対応モデルへ容易に切り替えられる設計になっている。

• 外部データとの連携には、AIモデルと外部のツールを接続するための標準規格である「Model Context Protocol (MCP)」が採用されている。今回は、AWSのドキュメントにアクセスするためのaws-documentation-mcp-server、AWSのサポートAPIを叩くためのaws-support-mcp-server、そしてAWSリソース自体を操作・照会するためのaws-api-mcp-serverという3つのMCPサーバーを使用し、外部ツールからのコンテキストをエージェントに提供している。

• さらに、ツール群のエンドポイントを安全に管理する「AgentCore Gateway」が配置されている。コミュニティ知識フォーラム「AWS re:Post」へのデータ照会などは、ユーザー認証サービス「Amazon Cognito」による認証を経由したAWS Lambda（サーバーレスでプログラムを実行するサービス）を通じて行われる。また、会話履歴を保持する「AgentCore Memory」により、セッション内における過去のトラブルシューティングのステップが記憶され、文脈を維持したまま対話を継続できるという。

• 最後に、これらを統合するAPI層とフロントエンド層が用意されている。このソリューションは、インフラ定義をコード化する「AWS CloudFormation」の単一のスクリプトでまとめて自動デプロイでき、AWSのWebアプリケーション構築支援サービス「AWS Amplify」で構築されたWeb用の操作画面も含まれている。導入後すぐにブラウザからチャット形式でCloudWatchログの分析やAWS re:Postの検索、サポートケースの自動作成を試すことが可能だ。

• 補足：

• AWSが公開したこの構成パターンは、画面遷移を繰り返すエンジニアの手間を省き、インシデント発生時の意思決定と復旧を迅速化するアプローチとして提示されている。