社内データとAIをつなぐ新手法　AWSがBedrockでの構築例を公開

アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）は、自律的に動作するAIエージェントが企業の分析データを正確に検索・集計するための連携構成を技術ブログで解説した。米AtScaleのセマンティックレイヤー技術と「Amazon Bedrock AgentCore」を組み合わせ、AI向けに統一されたデータ定義層を提供する仕組みを紹介している。

散在する顧客データや購買履歴を横断して分析する場合、AIに直接データベースの構造やテーブル結合の指示をプロンプトで与えると、設計の破綻や計算の不整合が起きやすい課題があった。今回の構成では、StardogやDenodoを用いた過去の解説シリーズに続き、顧客データを統合管理する「カスタマー360」の設計パターンをAtScaleで実装している。

AtScaleはオープンなYAML仕様である「Semantic Modeling Language（SML）」を用いて、7つのディメンションや指標をGitでバージョン管理しながら定義する。基盤モデルとして「Anthropic Claude Sonnet 4.6」を採用したエージェントは、AtScaleのMCP（Model Context Protocol）サーバーを通じてモデルを参照し、「Amazon Redshift Serverless」に対して最適なSQLクエリを発行する。

これにより、AIエージェントと人間が使うBIツールの双方が、同一の定義に基づいた集計結果を取得できる。また、ユーザーの認証情報は「AgentCore Gateway」や「AgentCore Identity」を介してAtScaleに伝達され、ロールベースのアクセス制御（RBAC）や行レベルのセキュリティが問い合わせ時に適用される。