re:Invent 2025: AWS MarketplaceでAI agentsを活用するBedrock統合とデプロイ手法
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
re:Invent 2025 の書き起こし記事については、こちらの Spreadsheet に情報をまとめています。合わせてご確認ください
📖 re:Invent 2025: AWS re:Invent 2025 - From idea to impact: Harness AI agents and tools in AWS Marketplace (AIM3318)
この動画では、AWS MarketplaceのMike LevとIdan Meislitzが、agentic AIソリューションの発見とデプロイメント方法を解説しています。AI agentsの定義、顧客が直面するPOCから本番環境への移行課題、そしてAmazon Bedrock AgentCoreとMarketplaceの統合について説明されます。Gartnerは2028年までにエンタープライズソフトウェアの33%以上がagentic AIを含むと予測する一方、2027年までに40%以上のプロジェクトがキャンセルされる可能性も指摘されています。デモでは、Marketplace上でArticul8 LLM-iQ Agentを発見し、AgentCore Gatewayを通じてKiro CLIに統合し、コーディングエージェントが最適なLLMを選択できるようにする実践的なワークフローが紹介されています。法務、マーケティング、エンジニアリング、研究開発など、様々な業界での具体的な活用例も提示されています。
※ こちらは既存の講演の内容を最大限維持しつつ自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますのでご留意下さい。
本編
Agentic AIの概要とPOCから本番環境への移行における課題
本日はご参加いただきありがとうございます。私はMike Levと申します。AWS Marketplaceでai agentsとtoolsのビジネス開発を担当しています。パートナーや顧客の皆様と協力して、Marketplaceの価値を実現するお手伝いをしています。本日はIdanも一緒に参加しています。Idan、自己紹介をしていただけますか？
Hey everyone、私はIdan Meislitzです。AWS Marketplaceチームのproduct managerをしており、AI・ML関連のオファリングを担当しています。本日、皆様にお話しできることを非常に楽しみにしています。私たちの目標は、agentic AIを実際に形のあるものにすることです。ハイプを取り除いて、AWS Marketplaceを通じてagentic solutionを発見し、Amazon Bedrock AgentCoreを使ってワークフローにデプロイする方法をお見せします。
ちょっとウォーミングアップの質問ですが、本番環境でAI agentを使用したことがある方はいますか？素晴らしい。本番環境でagentを使用した方も、POCを始めたばかりの方も、本日は皆様にとってエキサイティングなセッションになると思います。Marketplaceとbedrock AgentCoreを通じてAI agent solutionを素早く発見し、デプロイする方法をご理解いただくお手伝いをします。では、始めましょう。
本日のセッションで取り上げる内容をご説明します。 まず、agentic AIについて簡単に概要をお話しして、皆様と同じ理解を共有したいと思います。次に、顧客の皆様からお聞きしたAI agentの構築における課題、特にPOCから本番環境への移行についてお話しします。Marketplaceにおけるai agentsとtoolsについて説明し、第三者パートナーの信頼できるsolutionを使用し、Amazon Bedrock AgentCoreに直接デプロイすることで、顧客の皆様がより早く本番環境に到達するのをどのようにサポートしているかをご紹介します。
Idanが、顧客の皆様がこれらの第三者solutionをワークフローでどのように使用しているかについて、実例を交えてご説明します。最後に、私たちが最も楽しみにしていることですが、Marketplaceとagent coreを一緒に使用して、agentic solutionを発見、使用、デプロイする方法について、詳細なデモをご紹介します。では、基本から始めましょう。agentic AIとは何でしょうか？ 業界ではさまざまな定義が存在しています。AWSの観点からは、AI agentsは、人間またはシステムに代わって、推論、計画、タスク完了のためにAIを活用する自律的なソフトウェアシステムです。
なぜそれが重要なのか？なぜそれが興味深いのか？エージェントは反復的に考える能力において強力です。計画を立てて、反復して、異なるツールを呼び出すことで、計画を実行したり、アクションを取ったりすることができます。AIエージェントには、多くの基本的な要素があります。当然のことながら、LLMがあり、これが脳として機能して、どのツールを呼び出すべきか、そして最終的にタスクを達成するためにどのアクションを取るべきかを決定するのに役立ちます。AIエージェントは、可観測性、メモリ、コンテキスト、ガードレールなどの他の要素とさまざまなツールを組み合わせるのに役立ち、本番環境での完全なAIエージェントをもたらすのに役立ちます。これらすべての基本的なコンポーネントは、Agent Coreが今日顧客に提供しているものの一部です。
生成AIからエージェンティックAIへの進化を見るのは興味深いことでしたが、顧客は実際にどのようにワークフローの中でエージェンティックAIを使用しているのでしょうか？顧客と話をするとき、彼らが推進しようとしている基本的に3つの主要な成果があります。彼らはビジネスプロセスを自動化したり、生産性を向上させたり、コストを削減したりしようとしています。これが、Gartnerが2028年までに、エンタープライズソフトウェアの33パーセント以上がエージェンティックAIを含むようになると考えている理由です。これは今日の1パーセントからの増加です。
開発が見られた主な領域は、財務報告や需要予測などのビジネスワークフロー、セキュリティとインシデント管理も人気があります。ZoomやAsanaなどのツールとの統合を考えるような職場の生産性もあります。イノベーションと研究は別の領域であり、エンジニアリング、メディア・エンターテインメント、ライフサイエンスなどの分野では、複雑なデータ分析を自動化しているところならどこでもです。これらのタスクは、人間と他のリソースを技術的な実行ではなく、戦略的なアイデア出しのような高次のことに取り組むために解放することができます。これらはいくつかのエキサイティングな開発ですが、顧客がこれらのソリューションを開発する際に直面しているいくつかの課題は何ですか？
基本的に、技術革新があれば、多くの顧客はビルドかバイかの決定に直面しています。エージェンティックAIでは、それは変わりません。顧客は潜在的に増加するコスト、時間、セキュリティ、統合要件に直面しており、これがエージェンティックAIのトレンドを受け入れる能力を妨げています。2012年に立ち上げられたMarketplaceは、それ以来、あらゆる技術開発に対してビルドかバイかの質問に答えるのを顧客が支援するのに本当に役立っています。AIエージェントを開発しているときでも、POCから本番環境への移行は課題になっています。
Gartnerは、2027年までにエージェンティックAIプロダクトプロジェクトの40パーセント以上がキャンセルされる可能性があると予測しており、それは人々がビジネス成果を見ていないか、コストやビジネス価値が増加しているためです。実験から本番環境への完全なスケーリングまで、特にマルチエージェントアーキテクチャへのスケーリングとPOCから本番環境への移行の周辺で、顧客が直面している課題を見てきました。
Amazon Bedrock AgentCoreとAWS Marketplaceの統合による解決策
だからこそ、私たちは Amazon Bedrock AgentCore を導入することで、お客様をサポートしてきました。 ご存知ない方のために説明すると、Amazon Bedrock AgentCore は、お客様がエージェントを本番環境に導入するために必要なすべてのものを提供する、モジュール化されたサービスのセットです。私たちが話してきた基盤となるコンポーネント、つまり AI エージェントのレシピの材料となるメモリ、可観測性、ガードレール、ランタイムといったものが、すべて AgentCore のビルディングブロックの一部として、お客様が本番環境に到達するために使用できるようになりました。Matt Garman が本日プレビューでリリースされた新しいコンポーネントについて話しているのを聞きましたね。ポリシーと評価です。これは、エージェンティックなワークフローを構築しようとしているお客様にとって、本当に段階的な変化を表しています。
結局のところ、AgentCore でできることは、単に独自のワークフローを構築するだけではなく、パートナーソリューションも組み込むことができるということです。だからこそ、7月の Amazon Bedrock AgentCore のローンチと同時に、AWS Marketplace にカテゴリとして AI Agents and Tools を導入したのです。 Marketplace の AI Agents and Tools は、お客様が AI エージェント実装に必要なすべてのものを備えたワンストップショップを持つことを可能にします。ベンダーホストまたはカスタマーホストのエージェント、MCP サーバー、ガードレール、ナレッジベースなどの基盤となるツールと材料、そしてエージェントが組み込まれた SaaS（これはこのカテゴリの重要な部分です）、さらにはお客様のエージェンティックソリューションをすべて 1 つのワークフローに結びつけるのを支援するプロフェッショナルサービスなど、エージェンティックな旅のどこにいても対応できます。
7月のローンチ時には、数百のパートナーから 900 以上のソリューションを提供して開始し、それ以来、AI エージェント、エージェント開発プラットフォーム、エージェントが組み込まれた SaaS、そしてプロフェッショナルサービスなど、エージェンティックソリューションの数が大幅に増加しています。Marketplace を通じてこれらのパートナーソリューションをお客様に提供することで、適切なソリューションへのアクセスが高速化されます。デモや無料トライアルなどの Marketplace の機能があるため、POC を構築する能力が得られ、より早く始めることができます。AWS アカウントで任意の Marketplace ソリューションのように購入できるため、調達の観点からメリットが得られ、それが AI Agents and Tools ソリューションにも拡張され、また、Amazon Bedrock AgentCore ランタイムとゲートウェイとの統合を開始したいと考えているパートナーにとって、デプロイメントが高速化されるのは素晴らしいことです。
Amazon Bedrock AgentCore と Marketplace の間の統合はどのような形になるのでしょうか。こんな感じです。 お客様は Bedrock AgentCore を使用してエージェンティックソリューションをデプロイして実行できます。左側には、コンテナベースのソリューション、つまりエージェントまたは MCP サーバーの例が表示されており、これらはお客様の環境内の VPC にデプロイして Amazon Bedrock AgentCore ランタイムと統合できます。ランタイムは、エージェント用に特別に設計された専用コンピュートリソースを提供するのに役立つコンポーネントです。右側には、ベンダーホストのソリューション、つまり API ベースのソリューションやサーバー、エージェント、ナレッジベースなどが表示されており、これらは Amazon Bedrock AgentCore Gateway を通じてアクセスできます。Gateway は Edan が少し詳しく説明する予定のものです。
Edan の話が出たので、彼は、パートナーとともに見ている多くの異なる実世界のソリューションについて話すのを楽しみにしています。これらのソリューションは、今日お客様を支援しています。 エージェンティックなワークフローを構築するために、パートナーの異なるソリューションを使用しているお客様の実世界の例をいくつか見てみましょう。まずは法務から始めましょう。 法務ワークフローは通常、ドキュメント処理、契約処理、法的手続きの文字起こしなど、多くの処理を伴います。スライドに表示されているベンダーからのツールがあり、これらのタイプのエージェンティックなワークフローを構築するのに役立ちます。マーケティングに携わっている場合、または e コマース ウェブサイトを構築していて、パーソナライゼーション、コンテンツ生成、画像生成が必要な場合は、これらのパートナーや他の多くのパートナーからの製品を使用して、それをサポートできます。
エンジニアリングと IT の側面でも、可観測性、コーディング、その他多くのユースケースに役立つソリューションがたくさんあります。そして最後に、研究開発ですね。今日、モデルを使う際、多くの場合、そのモデルは必要なすべてのデータを持っていません。そこで、リアルタイムデータであれ、特定のベンダーからの特定のデータであれ、より多くのデータを提供したいわけです。こういったベンダーを使ってそれをサポートしてもらうことができます。では、楽しい部分に行きましょう。デモに入ります。このデモでは、コーディングのユースケースを紹介します。コーディングエージェントを構築していて、そのコーディングエージェントが生成 AI アプリケーションなどのアプリケーションを構築しているシナリオです。そして、コーディングエージェントが構築するものが、パフォーマンスであれ価格であれ、その仕事に最適な LLM を使用していることを確認したいわけです。このユースケース全体をお見せします。
AWS Marketplace で関連するソリューションを見つける方法、それにサブスクライブする方法、そして Bedrock AgentCore の Gateway というものにソリューションをデプロイして起動する方法をお見せします。Kiro CLI をコーディングエージェントとして使用し、そのツールを使って生成 AI アプリケーションを構築していきます。
実際のデモに入る前に、AWS Marketplace と AgentCore Gateway について 30 秒ほど説明したいと思います。AgentCore Gateway が何で、何を提供しているのかご存じない方のために説明すると、基本的に AgentCore Gateway は Marketplace と一緒に、サードパーティの製品とツールをエージェントと簡単に統合できるようにしてくれます。また、エージェントがツールを呼び出す際に、必要な認証情報と権限を持っていることを確認するセキュリティレイヤーも提供します。Gateway を使用して、どのエージェントがどのツールを呼び出せるかを制限することもできます。さらに、複数のゲートウェイを作成する機能もあり、各ゲートウェイは本質的には特定のユースケースに特化したエージェントが使用できるツールセットです。
では、どのように見えるのでしょうか。左側には基本的にエージェントがあり、そのエージェントをリソース、スキル、ツールに接続したいわけです。それらは API かもしれませんし、MCP サーバーかもしれませんし、Lambda 関数かもしれません。その中には AWS Marketplace で購入する製品もあるかもしれません。AgentCore Gateway はエージェントとツール、リソース、スキルの間のレイヤーとして機能します。Gateway を使用するエージェントは、実は Gateway である 1 つの MCP サーバーにのみ接続する必要があり、その Gateway に接続すると、その Gateway 内に存在するすべての基盤となるツールにアクセスできます。数万個のゲートウェイを作成でき、各ゲートウェイに対して特定のツールを選択して、ユースケース固有のゲートウェイを作成できるので、特定のエージェントは必要なツールのみを持つことができます。
実践デモ：Marketplace経由でのLLM-iQ AgentのデプロイとKiro CLIへの統合
では、デモのユースケースですが、コーディングエージェントで、どの LLM がどのユースケースに最適かについての知識を得たいというものです。始め方は基本的に、このウェブページに行くことです。これは AI agents and tools solutions ページで、自然言語でユースケースを説明できます。そうするとエージェントとツールの推奨事項が表示されます。最初のステップは、ユースケースを入力して、準備ができたら送信をクリックします。では、ユースケースに対していくつかのオプションを提示します。このユースケースでは、Articul8 LLM-iQ Agent がよく適合していることがわかります。どの LLM がどのツールに最適かを選択するのに役立てることができ、これはまさに私たちが必要としているものに見えます。では、より詳しく掘り下げてみましょう。
では、こちらが商品の詳細情報をすべて確認できる商品説明ページです。価格を確認することができますし、サポートされているユースケースも見ることができます。また、Bedrock AgentCore に対応していることも確認できます。さらに、使い方も確認できるので、商品を評価することができます。良さそうですね。次のステップは AWS Marketplace でこれを購読することです。このスクリーンでは、価格に関するすべての関連情報が表示されて、その後、購読をクリックします。
購読した後、次のステップは agent を起動して、それを Gateway の背後に配置することです。launch wizard に移動します。上部に見えるように、API オプションと Bedrock AgentCore オプションの 2 つのオプションがありました。Bedrock AgentCore のデプロイメントを選択します。wizard を進めていきます。最初のステップは、seller から access key を取得することです。誰かがサインアップすると、seller にリダイレクトされます。この時点で、seller は AWS Marketplace の Quick Launch という機能を使用しているため、自分で行う必要がなく、API key を直接あなたの AWS アカウントにプロビジョニングします。
Gateway を作成するための次のステップは、認証をセットアップすることです。基本的には、Gateway がこの特定のツールを呼び出すときに、この特定の API key を使用する必要があることを Gateway に伝える必要があります。API key を AgentCore のこの identity スクリーンにコピーします。API key をペーストして追加します。追加した後、下にスクロールすると、使用可能な API key があることが確認できます。次のステップで Gateway を作成するときに、このキーを使用します。では、このボタンをクリックして、add product to new Gateway をクリックします。これで AgentCore Gateway コンソールにリダイレクトされて、セットアップします。
では、Bedrock AgentCore コンソールにいます。AWS Marketplace との統合により、必要なすべての詳細情報が事前に入力されています。名前を指定して、認証を選択します。簡単な認証のために Cognito を使用します。target は基本的にはツールなので、target に名前を付けます。ご覧のように、この統合に必要な OpenAPI spec は既に提供されています。これは Marketplace ベースの統合のためです。では、使用する関連する API key を選択します。create gateway をクリックしました。これで gateway が使用可能になるのを待っています。できました。gateway は使用可能な状態です。これでクライアントがこの gateway に接続できます。
次のステップはこれになります。Kiro CLI をこの gateway に接続します。ご覧のように、ここが前に選択した target です。NCP クライアントを gateway に接続するために、まず access key を取得する必要があります。このコマンドを使用します。ターミナルで実行します。これにより、client ID と client secret を access token と交換します。gateway を呼び出すときに、その access token を使用します。Cognito リンクを client ID と client secret に置き換えます。これで access token を取得しました。これを数秒後に gateway 接続をセットアップするときに使用します。
Kiro CLI をセットアップする次のステップは、ほとんどの MCP クライアントと同じように、編集する MCP JSON ファイルがあるということです。 これが MCP サーバーの JSON ファイルの見た目です。 ゲートウェイを挿入しやすくするために、すでにスタブを貼り付けておきました。今必要なのは MCP URL とアクセストークンだけです。 ここがゲートウェイの MCP URL を取得する場所です。これをコピーして、この JSON に貼り付けます。 では、数秒前に取得したアクセストークンをコピーします。 基本的に、Kiro はそのアクセストークンを使ってゲートウェイ上のこのリモートサーバーにアクセスします。保存して、その後 Kiro CLI を起動します。
これで Kiro CLI が MCP サーバーに接続しようとしているのが見えます。そしてご覧の通り、数分前に設定した RIVGateway に正常に接続されています。 では slash tools を実行して、ツールが接続されていることを確認します。ご覧の通り、 この RIVGateway 経由で、Get Recommendation for an LLM という名前のツールにアクセスできます。では実際に呼び出してみます。 エージェントが RAG アプリケーションを構築していて、価格とパフォーマンスのバランスが最も取れた LLM がどれかを知りたいと想像してください。プロンプトを書きます。 これがコーディングエージェントであれば、プロンプトは自動的に書かれていたはずです。エンターをクリックすると、Kiro CLI はツールを呼び出すための認可を求めます。 許可します。
レスポンスが返ってくると、LLM IQ エージェントから RAG ユースケースに最適な LLM のいくつかのオプションが表示されます。例えば Anthropic Nova などです。 これでコーディングエージェントはどの LLM を選択するかについて良い判断ができます。これでデモは終了です。製品を購入して、Bedrock AgentCore Gateway 上で起動し、ゲートウェイ上で製品の使用を開始するのがいかに簡単で迅速かをご覧いただきました。
AWS Marketplace のエージェントとツールについてさらに詳しく知りたい場合は、ここにある 2 つの QR コードで詳細を確認できます。 Michael と私はあと数分ここにいますので、ご質問があればお気軽にどうぞ。また、モバイルアプリについてのフィードバックもお寄せください。ご視聴ありがとうございました。このデモが皆様にとって素晴らしいものだったことを願っています。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用し、元動画の情報をできる限り維持しつつ自動で作成しています。
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