AWSとEDB、社内DBの注記を活用しAIの集計ミスを防ぐ連携基盤を公開

AWSは、自律型AIが企業データを正確に解釈して回答するための仕組みとして、「EDB Postgres AI」と「Amazon Bedrock AgentCore」を組み合わせた構成例を公開した。過去にStardogやDenodoの製品を用いて検証した顧客情報分析基盤の連載記事に続く取り組みとなる。

AIが実データから業務上の質問に答えるには、処理を計画するモデル、データの意味を伝える意味層、実行環境の3要素が必要となる。今回の構成ではEDB Postgres AIの拡張機能「AIDB」を使い、Postgresデータベース内に直接「セマンティック知識ベース」を構築する。テーブルや列に付与した標準の「COMMENT ON」文や外部キーをベクトル) に変換すること。検索や重複判定、RAGの土台になる。">ベクトル化して保持し、列名だけでは判別できない業務定義をAIに理解させる。これにより、注文合計額を単価と誤認して最上位顧客の売上を2万7,991.66ドルではなく50万2,529ドルと過大算出してしまうような計算ミスを防ぐ。

システム全体の連携では、Amazon Cognitoで認証された要求をAgentCore Gatewayが受け、基盤モデルのClaudeで計画を行う。データベース側とは標準規格のMCPを通じて直接通信し、データ保護にはPostgresのロールや行単位のセキュリティをそのまま適用する。問い合わせの実行履歴はOpenTelemetryの形式でデータベース内に自動記録される。