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AWS ML Blog

AWS、自律型AIとBIのデータ定義を統一する「AtScale」連携セマンティックレイヤーの構築法を公開

要点

  • AWSが、自律型AIエージェント向けに「AtScale」を活用したセマンティックレイヤー（データの意味を一元定義する層）の構築手法を公開した。

  • YAML仕様「SML」で定義したモデルを、MCPやSQL経由でAIと既存BIツールの双方へ同時に提供できる。

  • クエリ生成を担う基盤モデルには「Anthropic Claude Sonnet 4.6」を用い、Bedrock AgentCore上のStrandsエージェントが処理を実行する。

  • AtScaleの自律型集計管理により、Redshiftに対するエージェントの動的クエリを自動的に高速化する。

  • AgentCore Identityとの連携により、エンドユーザーのID伝播や行レベルセキュリティをクエリ実行時に適用する。

  • 米アマゾン ウェブ サービス（AWS）は2026年10月20日、公式MLブログにおいて、AtScaleとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせた自律型AI（Agentic AI）向けのセマンティックレイヤー構築手法を公開した。企業データの意味定義を一元化し、AIエージェントによる安全で正確なデータ活用を検証する連載記事の第3弾となる。顧客360度（Customer 360）分析を題材に、ディメンショナルモデルを用いた実践的な設計パターンが示されている。

SMLによる定義と3プロトコル同時公開でAIとBIの計算結果を統一

今回の中核となるAtScaleは、従来の連載で扱われたグラフ構造やビューの集合とは異なり、ディメンション（分析軸）、階層、メジャー（集計指標）で構成されるディメンショナルモデルを採用している。

データモデルは、Gitでバージョン管理可能なYAMLベースのオープン仕様「SML（Semantic Modeling Language）」で記述される。SMLでは、データセットやファクト、各種メジャー、特定業務向けに視点を限定するパースペクティブなどをコードとして定義・管理する。

AtScaleの大きな特徴は、単一の展開モデルから「SQL」「XML for Analysis（XMLA：BIツール向けの標準通信規格）」「Model Context Protocol（MCP：AIと外部ツールを接続するオープン仕様）」の3プロトコルを同時に公開できる点にある。これにより、AIエージェントと社内の既存BIツールが、同一の定義からまったく同じ計算結果を取得できるという。

Claude Sonnet 4.6とBedrock AgentCoreによるエージェント連携

クエリの計画と作成を担う基盤モデルには、Amazon Bedrock上で提供される「Anthropic Claude Sonnet 4.6」が採用されている。

AIエージェントの実行基盤には「Amazon Bedrock AgentCore（自律型AIエージェントの基盤サービス）」を使用し、その上で「Strands」エージェントを稼働させる。AgentCoreはエージェントをホストし、AtScaleへ提示する送信資格情報の安全な管理も担当する。

テーブル同士の結合（JOIN）ルールや指標の計算ロジック、行・列フィルターなどの条件は、プロンプトではなくすべてセマンティックレイヤー内部に保持される。モデル側が結合条件を自前で保持・生成する必要をなくすことで、誤ったクエリ生成を防ぎ、データガバナンスを維持できると説明している。

Redshiftクエリの自律高速化と企業向けセキュリティ統制

データストアにはAmazon Redshiftが用いられ、AtScaleがディメンショナルクエリの計画を行う。AtScaleの「自律型集計管理（autonomous aggregate management）」機能により、AIエージェント特有のクエリパターンを自動学習し、処理を高速化できるという。

実装手順としては、AtScaleのMCPサーバーを立ち上げ、Bedrock AgentCoreの機能である「AgentCore Gateway」に登録してStrandsエージェントへ公開する。

セキュリティ面では、企業のIDプロバイダー（IdP）から「AgentCore Identity」を経由してエンドユーザーの識別情報をAtScaleへ直接伝播させる。これによりAtScaleは、クエリ実行時にロールベースアクセス制御（RBAC：役割に応じた権限管理）や行レベルセキュリティ、パースペクティブを厳格に適用できる。なお、AtScaleのインフラ展開先にはAmazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS：マネージドKubernetesサービス）が示されている。

補足

本記事はAWSのセマンティックレイヤー連載の第3回にあたる。第1回ではStardogのナレッジグラフ、第2回ではDenodoのデータ仮想化を取り上げており、今回のAtScale連携はそれらに続く新たな実装アプローチとなっている。

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