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公開：2025-03-11

Semantic KernelがAWS Bedrock Agentsと統合、AIアプリケーション開発の効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Semantic KernelがAWS Bedrock Agentsとの統合を実現
• AWS Bedrock上の各種モデルとカーネル機能の連携が可能に
• Python/.NETでのエージェント作成と利用が容易に

Semantic KernelとAWS Bedrock Agentsの統合による開発効率の向上

Semantic Kernelは2025年3月7日、AWS Bedrock Agentsとの統合機能を発表した。この統合により、AWS上のプロプライエタリモデルや各種プロバイダーのモデルをカーネル機能と組み合わせて活用できるようになり、コード解釈やRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの高度な機能をAWSのナレッジベースと連携して実現することが可能になった。^[1]

新機能の導入によって、AWSリソースを管理しながらマルチクラウドAIソリューションを検討している開発者は、より柔軟なシステム構築が可能になった。実験的な機能として提供が開始され、フィードバックを収集しながらリリース候補のステータスへの移行を目指している状況だ。

この統合機能を利用するには、AWSアカウントと基盤モデルへのアクセス権限が必要となる。また、AWS CLIのインストールと設定、Bedrock Agent Resource Role Arnの準備、AWS リージョンの設定など、複数の前提条件を満たす必要がある。

AWS Bedrock Agents統合の機能まとめ

Retrieval-Augmented Generation（RAG）について

RAGとは、生成AIモデルの応答精度を向上させるための手法で、外部知識ベースからの情報検索と組み合わせて活用する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 外部データソースからの正確な情報の取り込みが可能
• 最新の情報を含めた応答生成が実現可能
• ドメイン固有の知識を活用した精度の高い出力

AWS Bedrock AgentsとSemantic Kernelの統合により、RAGの実装が容易になった。AWSのナレッジベースを活用することで、より正確で信頼性の高い応答を生成することが可能になり、開発者は独自のAIアプリケーションを効率的に構築できるようになっている。

AWS Bedrock Agentsの統合に関する考察

AWS Bedrock AgentsとSemantic Kernelの統合は、クラウドネイティブなAI開発の新たな可能性を開くものだ。AWSの豊富なサービスとSemantic Kernelの柔軟なアーキテクチャが組み合わさることで、より高度なAIアプリケーションの開発が容易になると考えられる。ただし、実験的な機能であるため、本番環境での利用には慎重な検討が必要だろう。

今後の課題として、複数のクラウドプロバイダー間でのシームレスな連携や、モデルの互換性の確保が挙げられる。マルチクラウド環境での一貫した開発体験を実現するためには、標準化されたインターフェースやベストプラクティスの確立が重要になってくるだろう。

将来的には、より多くのAIモデルやサービスとの統合が期待される。特に、エンタープライズ向けの高度なセキュリティ機能や、大規模なデータ処理に対応したスケーラビリティの向上が重要になってくると考えられる。

参考サイト

1. ^ Microsoft Visual Studio. 「Integration of AWS Bedrock Agents in Semantic Kernel | Semantic Kernel」. https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/integration-of-aws-bedrock-agents-in-semantic-kernel/, (参照 25-03-11).

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