Amazon Bedrock AgentCore での Web Search を発表: AI エージェントを最新かつ正確なウェブ知識に基づかせる

2026 年 6 月 17 日、Amazon Bedrock AgentCore での Web Search の一般提供の開始を発表しました。これは、エージェントがお客様の保護された AWS 環境からデータを一切外部に持ち出すことなく、出典が明示された最新のウェブ知識に基づいて応答を生成できるようにするフルマネージドツールです。

Web Search は、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を使用する Bedrock AgentCore Gateway で組み込みコネクタターゲットを使用します。エージェントが自然言語クエリを送信すると、Web Search は最も関連性の高いスニペット、ソース URL、タイトル、公開日を返します。モデルはこれらの情報に基づいて推論し、根拠に基づいた応答を生成します。

これは、Amazon の検索インフラストラクチャを基盤として構築されており、Alexa+、Amazon Quick、Kiro において長年にわたってエージェンティック検索エクスペリエンスを支えてきた経験に基づいています。Amazon のウェブインデックスと構造化されたナレッジグラフデータを組み合わせたマルチソースグラウンディングアプローチを採用しています。これは、標準的なウェブ検索の結果に加えて、検証済みの事実を含む Amazon Knowledge Graph へのアクセスをエージェントに提供するため、従来のウェブ検索のみの場合よりも、より関連性が高く正確な応答を取得するのに役立ちます。

今回のリリースにより、Bedrock AgentCore 上のエージェントにウェブ検索を手動で追加したり、そのインフラストラクチャを管理したりするのではなく、エージェントの構築に注力できます。AI エージェントはユーザーの質問を分析し、最新の事実を取得した後、モデルのトレーニングデータだけでなく、最新の動向に基づいて必要なアクションを実行します。また、AWS 以外の外部検索 API プロバイダーにユーザープロンプトや検索クエリを送信することなく、エンタープライズガバナンスポリシーを満たすことができます。

Bedrock AgentCore での Web Search が実際に機能している様子
開始するには、Bedrock AgentCore コンソールで Web Search ツールターゲットを含む Bedrock AgentCore Gateway を作成します。ゲートウェイ URL が作成されると、API コール、コマンドラインインターフェイス (CLI)、または MCP Inspector を使用して操作できます。

ゲートウェイの作成時に Web Search ツールターゲットを追加するには、ターゲットプロトコルとして [MCP ターゲット]、ターゲットタイプとして [コネクタ] を選択します。リンク、スニペット、メタデータなど、最も関連性の高いウェブ検索の結果を取得するには、Web Search ツールを事前設定済みターゲットとして選択できます。

ゲートウェイを作成すると、ゲートウェイの詳細ページで Web Search ツールターゲットを確認できます。既存のゲートウェイに新しい Web Search ツールターゲットを追加することもできます。

Web Search ツールを操作するには、[呼び出しコードを表示] セクションにあるサンプル呼び出しコードを使用します。API リクエスト、MCP Python SDK、Strands MCP Client、および MCP Inspector で、Python コードを通じてコードスニペットを使用できます。

例えば、MCP サーバーのテストとデバッグのためのインタラクティブなデベロッパーツールである MCP Inspector を操作できます。 ゲートウェイリソース URL を通じて MCP サーバーに接続すると、ゲートウェイ上の各コネクタターゲットに対応する Web Search ツールが表示されます。ウェブ検索クエリを入力し、[ツールを実行] を選択すると、結果が表示されます。

Bedrock AgentCore での Web Search の使用方法の詳細については、Bedrock AgentCore Gateway のドキュメントにアクセスしてください。

お客様の声
一部のお客様には、この新機能への早期アクセスが付与されていました。これらのお客様から寄せられたご意見を次にご紹介します:

Benchling は、科学者が R&D を加速するのをサポートし、科学データの一元化、チーム間のコラボレーション、インサイトへのアクセスを容易にしています。Benchling の Head of AI Agents である Nicholas Larus-Stone 氏は次のように述べています。「Benchling AI を利用する科学者は、現在取り組んでいる研究対象について質問することで、Benchling に存在する自らの組織内データと公開文献の両方に基づいた回答を得ることができます。その結果、より包括的な科学的知見が得られ、仮説生成も適切に行われます。当社は Amazon Bedrock AgentCore の Web Search ツールを使用しているため、お客様はセキュアで統制された環境を使用して、データ管理方法に妥協することなく、質の高い公開データをワークフローで利用できます」。

Gen Digital は、消費者および小規模企業向けのサイバーセキュリティをリードしており、ウイルス対策、マルウェア対策、ID およびプライバシー保護、仮想プライベートネットワーク (VPN)、クラウドバックアップを提供しています。Gen Digital の Senior Director of AI & Innovation である Iskander Sanchez-Rola 氏は次のように述べています。「Amazon Bedrock AgentCore の Web Search ツールを活用することで、Norton Revamp は、現在の世の中の動きに基づく最新かつ的確なコンテンツアイデアにより、プロフェッショナルがオンラインでの評判を築くのを支援します。当社が最も高く評価しているのは、AWS が独自の検索インデックスを使用し、信頼できる AWS 環境内にクエリを保持する点です」。

その他のお客様事例については、「Amazon Bedrock Customers」にアクセスしてください。

今すぐご利用いただけます
Amazon Bedrock AgentCore での Web Search は、米国東部 (バージニア北部) リージョンで本日より一般提供が開始されます。リージョンごとの提供状況や今後のロードマップについては、「AWS Capabilities by Region」にアクセスしてください。

Bedrock AgentCore の Web 検索は、初期費用なしですぐに使い始めることができます。料金体系はシンプルで、使用量に基づいています。エージェントが Web 検索に送信する検索クエリの数に応じて料金が発生します。Web 検索の料金は、1,000 クエリあたり 7 ドルです。AWS の新規のお客様は、最大 200 ドルの無料利用枠クレジットもご利用いただけます。詳細については、Amazon Bedrock AgentCore の料金ページをご覧ください。

Amazon Bedrock AgentCore コンソールでお試しいただき、AWS re:Post for Amazon Bedrock AgentCore 宛てに、または通常の AWS サポート担当者を通じて、フィードバックをぜひお寄せください。

– Channy

原文はこちらです。