ミツイワ株式会社様の AWS 開発事例「Amazon Bedrock と AWS CloudFormation を活用した次世代インフラ自動構築ソリューション」のご紹介

本ブログはミツイワ株式会社様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆いたしました。

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの森です。

企業の DX 推進が加速する中、IT インフラの迅速な構築と安定運用は、ビジネスの成否を左右する重要な要素となっています。特に、新しいアプリケーションやサービスを導入する際、実行基盤の準備に時間がかかり、サービス開始までのリードタイムが長期化することは、多くの企業が直面する課題です。

従来のインフラ構築では、顧客からの問い合わせ内容の整理、要件定義、環境設計、構築作業、そして運用設定まで、多くの工程で人手を介する必要がありました。その結果、担当エンジニアの負担が大きく、品質のばらつきや属人化といった問題も発生していました。また、最新の IT サービスを導入するためには専門領域外の高度な学習が必要となり、技術の習得コストも課題となっていました。

今回ご紹介するのは、ミツイワ株式会社様が、Amazon Bedrockと AWS CloudFormation を活用して、インフラ構築プロセスを一気通貫で自動化した先進的な事例です。

ミツイワ株式会社様の状況と課題

ミツイワ株式会社様は、ICT サービス事業を核に、企業の情報システム導入から運用、さらには最先端の DX 推進まで、ICT ライフサイクル全体をサポートするワンストップソリューションを提供されています。マネージドサービスを通じて多くの企業の IT インフラを支えてきた同社ですが、急速な IT 技術の進化に伴い、以下のような課題に直面していました：

リードタイムの長期化

顧客からの問い合わせが未整理のまま届き、内容確認と要件整理に多くの時間を要していた
業務課題を解決するために新たなアプリケーションを導入しようとしても、実行基盤の準備に時間がかかり、実際のサービス開始まで長期間を要していた
顧客ごとに異なる環境を手作業で構築するため、リードタイムの長期化と品質のばらつきが発生していた

品質維持と運用負荷

クラウド環境の構築依頼から完了まで、担当エンジニアの負担が大きく、本来注力すべき業務改善に時間が割けない状況であった
導入したアプリケーションや実行基盤の品質維持に多くの工数が割かれていた
運用設計の標準化が不十分で、属人化のリスクがあった

学習コストと属人化

最新の IT サービスを導入するために、専門領域外の高度な学習が必要となり、技術習得に時間がかかっていた
技術が属人化しやすく、担当者の異動や退職時に業務の継続性に懸念があった

ミツイワ様はこれらの課題を解決するため、自社のマネージドサービスを進化させ、顧客の価値向上に繋げるべく、生成 AI と IaC を活用した次世代インフラ自動構築ソリューションの開発に至りました。

ソリューション

ミツイワ株式会社様は、AWS の生成 AI サービスとマネージドサービスを最大限活用し、以下のようなアーキテクチャを構築しました：

Amazon Bedrock による解析の自動化

顧客からの問い合わせ内容を Amazon Bedrock が自動で解析し、要件を構造化
解析結果に基づいて、最適な AWS CloudFormation テンプレートを自動選定
生成 AI の自然言語処理能力により、未整理の問い合わせでも適切に解釈し、必要な AWS リソースを特定

AWS CloudFormation によるコード管理

AWS のリソース構築や運用設計をあらかじめテンプレート化し、高い再現性と品質を確保
AWS CloudFormation により、インフラのプロビジョニングと設定を自動化し、手作業によるミスを排除
テンプレートのバージョン管理により、環境の変更履歴を追跡可能にし、必要に応じてロールバックを実現

サーバーレスな高速構成

AWS Lambda のサブプロセスで MCP サーバーを起動し、高速かつサーバーレスな構成を実現
ジョブ型非同期処理により、利用者が処理状況を追跡可能となり、ユーザーエクスペリエンスが向上
サーバー管理が不要なサーバーレスアーキテクチャにより、運用負荷を最小化

一気通貫の自動化フロー

本ソリューションは、以下のような一連のプロセスを人手を介さずに自動化します：

1. 問い合わせ受付: 顧客からの問い合わせを受付
2. 要件解析: Amazon Bedrock が問い合わせ内容を解析し、必要な AWS リソースを特定
3. テンプレート選定: 解析結果に基づき、最適な AWS CloudFormation テンプレートを自動選定
4. 環境構築: AWS CloudFormation により AWS 環境を自動構築
5. 初期設定: 運用に必要な初期設定を自動適用
6. 完了通知: 構築完了を利用者に通知

この自動化により、従来は数日から数週間かかっていたプロセスを、大幅に短縮することが可能になりました。

導入効果

AWS の生成 AI と IaC を活用した次世代インフラ自動構築ソリューションの導入により、以下の効果が得られました：

リードタイムの大幅短縮

問い合わせの受付から基盤の準備、初期設定までを標準化・自動化し、サービスインまでの期間を大幅に短縮
AWS のサービスを使うことで短期間で依頼内容の整理から環境構築まで自動化され、ビジネスの俊敏性が向上

業務時間の再配分

構築・運用の自動化により、余剰となった時間を業務改善や新たな価値創出へ再配分することが可能に
エンジニアが本来注力すべき業務に集中できるようになり、顧客への提供価値が向上

安定稼働と継続性の向上

運用設計をテンプレート化したことで学習コストと属人性を抑制
サポートセンターによる運用と合わせて、システムの安定稼働と継続運用性を向上
AWS CloudFormation によるコード管理により、環境の再現性が格段に向上し、品質のばらつきを解消

ユーザーエクスペリエンスの向上

ジョブ型非同期処理により、利用者が処理状況を追跡可能となり、透明性が向上
自動化により、迅速かつ正確なサービス提供が可能になり、顧客満足度が向上

お客様の声

Amazon Bedrock と AWS CloudFormation を組み合わせることで、インフラ構築の全自動化を実現できました。特に、AWS Lambda 上で MCP サーバーを起動するサーバーレスな構成は、高速かつ運用負荷の少ないアーキテクチャを実現する上で非常に効果的でした。問い合わせ解析から AWS 環境構築までを一気通貫で自動化したことで、エンジニアの工数を大幅に削減し、本来注力すべき業務に集中できるようになりました。また、AWS CloudFormation によるテンプレート管理により、環境の再現性と品質が向上し、属人化のリスクも軽減されました。

今後の展望

ミツイワ株式会社様は今後、以下の取り組みを通じて、さらなる顧客価値の最大化を目指しています：

ITSM 連携の強化

利用申請からサービスの提供、その後の設定変更の管理やインシデント管理に至るまで、自動化の範囲を拡大
IT サービスマネジメント（ITSM）ツールとの連携により、エンドツーエンドの自動化を実現

マルチアカウント展開

複数の AWS アカウントにまたがる環境構築を自動化し、大規模な組織での展開を支援
AWS Organizations と連携した、ガバナンスとセキュリティを考慮した自動構築を実現

継続的な改善

生成 AI の進化に合わせて、解析精度と自動化の範囲を継続的に拡大
顧客からのフィードバックを基に、テンプレートの拡充とプロセスの最適化を推進

まとめ

本事例は、Amazon Bedrock と AWS CloudFormation を組み合わせることで、インフラ構築プロセスの全自動化を実現した先進的な取り組みです。生成 AI による問い合わせ解析と、IaC による環境構築の自動化により、リードタイムの大幅短縮、品質の向上、そして属人化の解消を同時に達成しました。特に注目すべきは、AWS Lambda 上で MCP サーバーを起動するサーバーレスな構成により、高速かつ運用負荷の少ないアーキテクチャを実現している点です。本事例が、インフラ構築の自動化や生成 AI の活用をご検討中のお客様の参考になれば幸いです。

ミツイワ株式会社（左から）：
AWS技術監修：福園　智憲様
ソフトウェア開発担当：芳我俊祐様
AWSインフラ担当：浅羽　瞬様（パーソル＆サーバーワークス株式会社よりプロジェクト参画）

Amazon Web Services Japan 合同会社：
アカウントマネージャー植木輝（右端）
ソリューションアーキテクト森瞭輔（左端）

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