Amazon Bedrock、AI指示文の自動最適化機能を解説　2つのベンチマーク結果も公開

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画像: AWS Machine Learning Blog (日本語)

結論（先に3行）

1. 「Amazon Bedrock」でAIの指示文を自動で最適化する技術の詳細が発表されました。2. 基本となる単一分析機能はすでに提供中で、安全性検査を通った改善案が反映されます。3. AIエージェントの応答精度を高めたい開発者やサービス運用者が対象です。

米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）が、「Amazon Bedrock」の機能「AgentCore」による指示文の最適化技術を発表しました。過去の発表に続き、AIの指示文を自動改善する仕組みの詳細を解説しています。

これまでは担当者が実行履歴を手作業で確認し、指示文やツールの設定を調整していました。今回の仕組みでは、実際の履歴データを基に分析エンジンが成功と失敗の傾向を調べ、改善の根拠を添えた新しい指示文を提示します。

現在は1つの分析AIが全体を走査する方式が動いており、さらに5件から10件程度の履歴を深く掘り下げる複数の分析AIによる方式も検証されています。提案された設定は安全性基準の審査を経て、A/Bテスト（実環境での比較検証）で効果を確かめられます。

AIの動作改善にかかる手作業の負担を減らし、根拠を確認しながら安全に品質を高めたい場面で役立ちます。

ざっくり言うと、AIが自分で過去の失敗を反省して、業務マニュアルを書き直してくれる機能です。

新人社員が過去の問い合わせ履歴を読み返し、「ここで言葉遣いを間違えたから次はこうしよう」と自分宛ての指示書を更新するようなイメージです。なぜ直すのかという理由も添えてくれるため、人間は確認して承認するだけで済みます。

AIが自分の指示文を直す時代へ。

筆者は、改善案をそのまま適用するのではなく、変更理由の説明と安全審査を必ず挟む設計になっている点に感心しました。AIに修正を任せきりにすると予期せぬ動作を招きかねないため、実務で使う側としてはかなり安心できる配慮です。

ただ、複数の分析AIを同時に走らせる方式は精度が期待できる一方、処理の負荷や実行コストがどれくらい膨らむのかは少し気になります。まずは現在提供されている単一分析の精度を確かめつつ、オープンソース版の検証結果がどこまで実務に耐えうるかを見極めたいところです。

自社AIエージェントの回答精度を手作業で修正している人は、稼働履歴から自動生成された改善案と理由を確認しながら安全に更新できるようになります。