Amazon Bedrock AgentCoreについて
投稿日: 2026/9/1
はじめに
こんにちは、高橋です。
昨年あたりから生成AIの分野でAIエージェントの活用が進み、AWSでも昨年Amazon Bedrock AgentCoreの提供が開始されました。そこで今回はAmazon Bedrock AgentCoreについてまとめてみたいと思います。
1. Amazon Bedrock AgentCoreとは？
Amazon Bedrock AgentCoreは、AIエージェントを本番環境で安全かつ大規模に運用するためのマネージドサービスです。
AIエージェントをPoCから本番環境で利用するためには下記の様な運用面での課題を解決する必要があります。
- インフラ管理: スケーラブルで信頼性の高い実行環境の構築と運用
- セッション管理: ユーザーごとの対話履歴や状態を安全に管理する仕組み
- セキュリティと認証・認可: 企業内外のデータやAPIへ安全にアクセスするためのID管理と権限委任
- ツール連携: 既存の社内APIや外部サービスをエージェントが利用できる形に変換・統合する仕組み
- 監視と運用: エージェントの動作を監視し、品質を評価・改善していくための仕組み
Amazon Bedrock AgentCoreは、これらの課題を解決するために、AIエージェントの運用に必要な認証・認可、メモリ管理、監視、ツール連携などの機能を統合的に提供します。
これにより、企業や開発者は運用基盤の構築にかかる負担を軽減し、AIエージェントそのものの開発や改善に注力できるようになります。
その結果、PoC（概念実証）から本番環境への移行をより迅速かつ円滑に進めることが可能になります。
2. Amazon Bedrock AgentCore詳細
Amazon Bedrock AgentCoreの核となるコンセプトは「Bring Your Own Agent (BYOA)」です。
開発者は、Strands Agents, LangGraph, LangChain, CrewAI, LlamaIndex, Google ADK, OpenAI Agents SDKといった好みのオープンソースフレームワークや、Amazon Bedrock内外の任意の基盤モデル（LLM）を使って自由にエージェントのロジックを構築できます。
Amazon Bedrock AgentCoreは、以下の13個の主要なモジュール式コンポーネントで構成されており、必要なものだけを選択して利用できます（2026/8時点）。
| コンポーネント | 役割 |
|---|---|
| AgentCore Runtime | AIエージェントのコードを実行するためのサーバーレスなコンピュート環境。セッションごとの完全な分離、最大8時間の長時間実行、ゼロからのスケーリングに対応 |
| AgentCore Memory | 対話の文脈を維持するための短期記憶（会話履歴）と、ユーザーの好みなどを記憶する長期記憶を提供 |
| AgentCore Identity | エージェントがユーザーに代わって、またはエージェント自身のIDで、SaaS（Salesforce, Slack等）やAWSリソースへ安全にアクセスするための認証・認可を管理 |
| AgentCore Gateway | 既存のAPI GatewayのREST APIやLambda関数、SaaSのAPIなどを、エージェントがツールとして簡単に利用できる形式（MCPプロトコル）に変換・公開 |
| AgentCore Code Interpreter | エージェントが生成したPythonコードを、安全なサンドボックス環境で実行。VPC接続にも対応し、内部データソースへのセキュアなアクセスが可能 |
| AgentCore Browser | エージェントがWebサイトを操作するための、スケーラブルで安全なクラウドベースのブラウザ実行環境を提供 |
| AgentCore Observability | エージェントの実行ログ、トレース、メトリクスを収集し、監視やデバッグが可能 |
| AgentCore Policy | Gatewayと連携して、エージェントの不正なアクションをリアルタイムでブロックするための決定論的な制御を実行 |
| AgentCore Evaluations | エージェントの振る舞いに基づいて、その品質を継続的に評価・検査 |
| AgentCore Harness | コードを書くことなく、モデル、システムプロンプト、ツールの動作を自然言語で指定し、AIエージェントの実行環境を定義 |
| AgentCore Web Search | エージェントに最新の情報に基づいた回答やリサーチできるようにWeb 上のリアルタイム情報へのアクセスを提供 |
| AWS Agent Registry (Preview) | 組織全体で AI エージェント、MCP サーバー、ツール、スキルをカタログ化し、一元的に登録・検索・管理 |
| AgentCore Payments (Preview) | AI エージェントが有料 API、MCP サーバー、Web コンテンツに対してマイクロペイメントを自律的に実行するためのサービス。セッション単位の支出制限と監視機能を提供 |
3. Amazon Bedrock Agentsとの違い
Amazon Bedrockをご存じの方は「Amazon Bedrock Agents（旧Agents for Amazon Bedrock）」という機能があることを知っているかと思います。私も最初にこの機能との違いは何だろうと思い、調べてみました。
以下がその結果です。
| 項目 | Amazon Bedrock Agents | Amazon Bedrock AgentCore |
|---|---|---|
| アプローチ | 設定駆動（Configuration-Driven） | コード駆動（Code-Driven）/ Bring Your Own Agent |
| 主な役割 | フルマネージドなエージェント構築サービス | AIエージェントを運用するためのプラットフォーム基盤 |
| オーケストレーション | AWSが管理。ReActプロンプト技術に基づき、LLMがツールをどう使うか、思考プロセスを自動で制御する。 | 開発者が実装。LangChainやStrands Agentsなどのフレームワークを使い、エージェントの思考やツール選択のロジックをコードで記述する。 |
| 実装 | ローコード/ノーコード。AWSコンソールやIaCで、エージェント名、指示、使用するツール（API）、ナレッジベースを「設定」するだけで構築可能。 | コード開発が必須。Pythonなどでエージェントのロジックを実装し、Dockerfileでコンテナ化してデプロイする。 |
| 柔軟性と制御 | 低い。 | 高い。 フレームワーク、モデル、エージェントの振る舞いを完全に制御できる。 |
| アーキテクチャ | AWSが管理する環境で、設定に基づいてエージェントが実行される。 | 開発者が作成したコンテナイメージが、AgentCore Runtime上でサーバーレスに実行される。 |
| 用途 | 迅速なプロトタイピングや個人のシンプルな業務タスクの実行 | 複雑な業務要件やマルチエージェント構成に対応し、LangChainやStrands Agentsなどのフレームワークを活用しながら、エージェントの挙動を細かく制御したい本番環境向け |
4. Amazon Bedrock AgentCore の料金体系
Amazon Bedrock AgentCore は、機能毎に料金が設定されており、利用したコンポーネントの分だけ料金が発生する仕組みとなっています。
| コンポーネント | 対象 | 料金 |
|---|---|---|
| Runtime Browser Code Interpreter | CPU | 0.0895 USD/vCPU/h (LLMのレスポンス待ち等待機時間は課金対象外) |
| Memory | 0.00945 USD/GB/h (LLMのレスポンス待ち等待機時間は課金対象外) |
|
| Gateway | API 呼び出し | 0.005 USD/1000回の呼び出し |
| 検索 API | 0.025 USD/1000回の呼び出し | |
| ツールインデックス | 0.02 USD/100インデックス | |
| Identity | AWS 以外のリソースのトークンまたは API キーのリクエスト | 0.010 USD/1000トークン or APIキー |
| Memory | 長期短期記憶 | 0.25 USD/1000件の新規イベント |
| 長期メモリストレージ | 組み込みメモリ戦略の使用の場合 0.75 USD/1か月間で1000メモリ 組み込みのオーバーライドまたはセルフマネージドメモリ使用の場合 0.25 USD/1か月間で1000メモリ |
|
| 長期記憶検索 | 0.50 USD/1000検索 | |
| Observability | スパン、ログ、メトリクス | Amazon CloudWatch 料金で課金 |
| Evaluations | 組み込み評価ツール | 0.0024 USD/1000 入力トークン 0.012 USD/1000 出力トークン |
| カスタム評価者 | 1.50 USD/1000件 | |
| Policy | 承認リクエスト | 0.000025 USD/件数 |
| 入力トークン処理 | 0.13 USD/1000 トークン | |
| Harness | ― | 無料 |
| Web Search | クエリ数 | 7.00 USD/1000 クエリ |
| Agent Registry | レジストリレコード | $0.400 /1000 レコード （最初の5000レコードまでは無料） |
| Search API 呼び出し回数 | $0.020 /1000 回 （最初の 1,000,000 回は無料） |
|
| List/Get API 呼び出し回数 | $0.004 /1000 回 （最初の 2,000,000 回は無料） |
|
| Payments | ― | AgentCore側は無料 別途ウォレットプロバイダーの料金が発生 |
さいごに
今回、Amazon Bedrock AgentCoreについてまとめてみました。
AgentCoreを活用することで、インフラ管理、セッション管理、セキュリティ、ツール連携、監視といったAIエージェント運用に必要な機能を利用でき、本番環境で求められる安全かつ大規模なエージェント運用を実現できます。これにより、企業や開発者はインフラや運用基盤の構築・管理ではなく、エージェントそのものの開発や改善に集中できる点は大きな魅力です。
AIエージェントのPoCは進んでいるものの、本番環境での大規模運用に課題を抱えている方は、Amazon Bedrock AgentCoreの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
