Boomi、Amazon BedrockとClaudeを活用して統合プロセスのドキュメント生成を自動化するAIエージェント「Boomi Scribe」を構築

要点

• 統合プラットフォームを手がけるBoomiが、エンタープライズ向け統合プロセスのドキュメント作成とバージョン比較を自動化するAIエージェント「Boomi Scribe」を構築した。

• クラウド基盤としてAWSを採用し、生成AIサービス「Amazon Bedrock」を通じてAnthropicの「Claude Haiku 4.5」などの基盤モデルを活用している。

• プロセスのXMLメタデータから有向非巡回グラフ（DAG）形式を生成してAIに入力し、正確なドキュメントやコンポーネント間の変更差分を自動抽出する。

• 開発者の手作業による工数や記述漏れを削減し、システムの保守性向上や監査・コンプライアンス対応の強化を支援する。

• 米Boomiは、クラウドサービス「Amazon Web Services（AWS）」のAIおよび機械学習サービスを活用し、エンタープライズ向け統合プロセスのドキュメント作成を自動化するAIエージェント「Boomi Scribe」を構築した。2026年9月1日付のAWS公式機械学習ブログ（AWS ML Blog）でその詳細な仕組みが公開された。開発者の作業に合わせて詳細なドキュメントを自動生成するほか、バージョン間の差分抽出を通じて変更点を可視化する機能を備えている。

複数システム連携に伴うドキュメント作成の技術的負債

企業のシステム開発において、ドキュメントの作成および維持管理は、長年にわたり開発チームの「技術的負債（将来的な修正や保守のコストとなる設計や運用の不備）」を生み出す大きな要因となっている。

特に、複数の業務アプリケーションやデータソースを相互に連携させるワークフロー（自動化された一連のビジネスプロセス）では、システム間の接続関係が複雑化しやすい。Boomiにおける統合プロセスは、データの取得、加工、ルーティング（経路制御）、配信といった処理手順が定義されており、これらは各ステップをノードとする「有向非巡回グラフ（DAG：循環するループを持たない一方通行のグラフ構造）」として表現される。

しかし、これらのワークフローに対して正確なドキュメントが存在しない場合、設計・構築を担当した本人以外が処理内容を読み解くことは極めて困難になる。結果として、障害発生時のデバッグ作業や他担当者への引き継ぎ、さらには法令遵守（コンプライアンス）の確認において深刻な支障をきたす課題が生じていた。

手作業によるドキュメント化の限界と課題

従来行われていた手作業によるドキュメント作成は、膨大な時間を要するだけでなく、担当者ごとの記述内容のばらつきや作業効率の低下を招いていた。システムの長期的な保守性を維持し、関係者からの信頼を確保するためには、各処理ステップにおける論理的・技術的な詳細情報を漏れなく正確に記録しなければならない。

また、プロセスの版管理（バージョン管理）や、過去のバージョンとの変更点の比較を手作業で行うことも煩雑で、人的ミスが発生しやすい状態だった。更新情報の記載漏れや機能説明の不足、誤記などの不備は関係者間の誤解を引き起こし、結果として手戻り作業や時間の損失につながる恐れがあった。大量の統合プロセスを抱える企業環境において、ドキュメントの正確性を保ちながら運用規模を拡大させるためには、一連のプロセスの自動化が求められていた。

「Boomi Scribe」のアーキテクチャと処理フロー

こうした課題を解決するため、Boomiはドキュメント作成プロセス全体を自動化するエージェント「Boomi Scribe」を開発した。

Boomiでは、各ステップの接続状況や関連メタデータを含む統合プロセスの情報がXML形式のファイルとして保管されている。Boomi Scribeは、まずこの複雑なXML表現を解析（パース）し、処理に必要な関連特徴量を抽出する。抽出されたデータは、AIモデルが解釈しやすい構造化フォーマットであるDAGの「dot記法」へと変換される。

続いて、この構造化データを入力値としてAIモデルへ受け渡す。基盤にはAWSの機械学習環境を採用しており、フルマネージド型生成AIサービス「Amazon Bedrock（基盤モデルをAPI経由で利用できるAWSのサービス）」を通じて、Anthropicの「Claude Haiku 4.5」などの言語モデルを活用してドキュメントを生成する。さらにエージェントは、新旧のDAGバージョン同士を比較し、コンポーネントごとの差異や変更点をハイライトして抽出する処理も実行する。

ドキュメント自動化を超えた業務支援と監査対応

Boomi Scribeの機能は、単なるテキストドキュメントの自動生成にとどまらない。

開発者が今後の開発計画を立案する際や、チーム内外の関係者と広く情報共有を行う際に活用できる具体的なインサイト（洞察）を提供し、バージョン間の明確な比較情報を提供する。また、網羅的で完全なドキュメントが常に維持されることにより、ビジネス要件やコンプライアンス要件に基づく監査において、情報不足や確認漏れのギャップが生じるのを防止する効果もあるという。

これらの機能はすべて、AWS上に構築されたスケーラブルなクラウドアーキテクチャによって支えられており、大規模なプロセス処理にも耐えうる設計となっている。