ある企業がカスタマーサポートの効率化のため、Amazon Bedrock エージェントを使って「ユーザーの問い合わせ内容の分類 → 適切な部門へのルーティング → 既存チケットシステムへの登録」を自動実行する仕組みを構築したい。このユースケースで Bedrock エージェントを選択する主な理由として最も適切なものはどれか。
- A. エージェントが単一のプロンプト呼び出しで複数のステップを自律的に計画・実行し、外部 API と連携できるため
- B. エージェントは Knowledge Bases と組み合わせると RAG を使わずにリアルタイム情報を参照できるため
- C. エージェントを使うことでトークンコストがゼロになるため
- D. エージェントはファインチューニングを自動で実行し、カスタマーサポートに特化したモデルを生成するため
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正解: A
Amazon Bedrock エージェントの核心的な価値は「自律的な多段階タスク実行（Agentic Workflow）」にある。エージェントはユーザーの目標を受け取り、それを達成するために必要なアクション（API 呼び出し、Knowledge Bases 検索など）の順序を自ら計画し、各ステップを実行して結果を次のステップに渡す。本問の「分類→ルーティング→登録」という一連のワークフローはまさにこの能力が活きるユースケース。Cはエージェントがトークンコストを削減するというのは誤り。エージェントはモデル呼び出しを複数回行うためむしろコストが増える側面がある。Dはエージェントはファインチューニングを自動実行する機能ではなく、完全に異なる概念。Bは Knowledge Bases と組み合わせても RAG は引き続き使われており「RAG を使わずにリアルタイム情報を参照」というのは誤り。