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生成 AI エージェントを使った在庫管理システムを構築したい
在庫データベースやインターネット検索をツールとして利用して、自律的に在庫管理タスクを実行する AI エージェントを、Strands Agents フレームワークを用いて構築する際の構成例をご紹介します
構成概要
この構成例のクラウドレベル:
基礎編
入門編:該当するユースケースの知識が全くない方が対象
基礎編:該当するユースケースの入門知識がある方が対象
応用編:該当するユースケースにある程度精通している方が対象
この構成例で解決できる課題・困りごと:
- 人手で実施している在庫管理を自動化したい
- 在庫管理担当者が不在でも在庫確認や発注を実施したい
- インターネット等の情報も加味しながら、在庫管理についての提案を生成 AI に実施させたい
この構成例の概算料金:
84.14 ドル(月額)
この構成例のメリット:
- Strands Agents を利用することで生成 AI エージェントを少ないコードで簡単に構築可能
- フルサーバーレス構成により AI エージェントの利用時のみ課金
月額合計料金:84.14 (USD)
この構成例で使用したサービスと概算料金内訳
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サービス
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項目
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数量
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単価
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料金 (USD)
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Amazon Bedrock
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AWS Amplify
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Amazon API Gateway
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REST API リクエスト数 |
4,400 リクエスト |
4.25 USD/100 万リクエスト |
0.01 |
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AWS Lambda
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割り当てたメモリと実行時間 |
22,000 GB-秒 |
0.000016667 USD/GB - 秒あたり |
3.67 |
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Amazon DynamoDB
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- 本ソリューションは、東京リージョンでの利用を想定しています。
- 1ヶ月の営業日を 22 日として計算しています。
- フロンドエンドは合計 15 KBの HTML、CSS、JavaScript の3つの静的ファイルから構成されるものと仮定します。
- 10 名の担当者が倉庫管理エージェントと 1 日に 20 回やり取りを行うものと仮定します。
- Lambda 関数の実行時間はツールの使用時間も含めた生成 AI エージェントとリクエストの加工、レスポンスの生成含めて全部で平均的に 5 秒程度と仮定します。
- 1 回の倉庫管理エージェントのやり取りの中で、Amazon DynamoDB への読み取りが 2 回、書き込み 1 回が平均的に実施されると仮定します
○ 既に蓄積しているデータの容量は考慮しません - 一度のエージェントのやり取りにおいて、入力プロンプト、出力内容ともに 1k トークン以内であると仮定します。
○ 検索 API は 3rd Party の SaaS を利用することを前提としています。試算には含まれていません。
※ 2025 年 07 月 15 日時点での試算です。
【第三者ソフトウェアに関するご注意】
- 本ソリューションには、オープンソースを含む第三者が開発したソフトウェア(以下「第三者ソフトウェア」)が含まれています。各第三者ソフトウェアはそれぞれ固有のライセンス条項に基づいて提供されています。
- 本ソリューションをご利用になる前に、これらのライセンス条項をご確認いただき、その条件に同意のうえでご利用ください。
関連・補足資料
- Strands Agents はモデル駆動型アプローチを採用し、わずか数行のコードで AI エージェントを構築・実行できるオープンソース SDK です。複数のモデルとツールに対応し、本番環境でのデプロイが可能です。
- ユーザーは AWS Amplify でホストされる Web アプリにアクセスし、チャット画面を開き、 API Gateway を通じて、バックエンドの AWS Lambda 上で実行される Strands Agents とやり取りをします。AWS Lambda 関数は Amazon DynamoDB にアクセスできるツールおよび、インターネット検索を行うツールを内包しており、これらを必要に応じて利用することで、在庫の確認、商品のトレンドの調査、発注作業などを実施します。
著者について
AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、普段は幅広い業種・業界のお客様の技術支援に取り組んでいます。最近は技術者だけでなく、ビジネス職の方を含む様々な属性の方が生成 AI を活用し、生産性を向上させることができるような施策の実施や提案活動に力を入れて取り組んでいます。