Amazon Bedrock AgentCoreにWeb Search機能が一般提供開始、AIエージェントの回答を最新Web情報で根拠づけ
AWSは2026年6月17日、Amazon Bedrock AgentCoreにWeb Search機能の一般提供を開始した。AIエージェントがユーザーからの質問に対し、最新のWeb情報を参照しながら根拠のある回答を提示できるようにする。トレーニングデータだけではカバーしきれない直近の出来事や新事実を、AWS環境内で安全に取得できる点が最大の特徴だ。
この機能は、Amazonが長年培ってきた検索インフラ上に構築されている。Alexa+やAmazon Quick、Kiroといった製品で実績のある基盤を活用し、WebインデックスとAmazon Knowledge Graphを組み合わせたマルチソースな根拠付けを実現する。検索クエリは外部APIプロバイダに送信されず、AWS環境内で完結するため、企業のガバナンス要件にも適合する。
本記事では、Bedrock AgentCore Web Searchの仕組み、料金体系、導入事例を詳しく解説する。
Web Search機能の概要と背景
Bedrock AgentCoreの位置づけ
Amazon Bedrock AgentCoreは、AIエージェントの構築と運用を管理するフレームワークである。エージェントに必要なツールやデータソースとの接続をGatewayという仕組みで一元管理し、モデルの推論と外部機能の呼び出しを連携させる。今回発表されたWeb Searchは、AgentCore Gateway上で利用できる組み込みコネクタターゲットのひとつだ。
Web Searchが解決する課題
LLM（大規模言語モデル）は、学習時点のデータに基づいて回答を生成するため、つねに最新の情報を反映できるとは限らない。たとえば、企業の決算発表や法改正、製品アップデートなど、学習後に発生した出来事には対応できない。Web Searchを用いれば、エージェントがリアルタイムにWeb検索を実行し、得られたスニペットやURLを参照して回答を生成できる。回答には引用元が明示されるため、情報の信頼性をユーザーが確認しやすくなる。
仕組み：MCP接続とAmazon知識グラフによる根拠付け
MCP（Model Context Protocol）の役割
Web Searchは、MCP（Model Context Protocol）と呼ばれる標準プロトコルを介してAgentCore Gatewayに接続される。MCPを使うことで、エージェントは自然言語のクエリを送信し、関連性の高い検索結果（スニペット、URL、タイトル、公開日）を取得できる。GatewayがMCPターゲットとしてWeb Searchツールを仲介するため、開発者が個別に検索APIを実装する必要はない。
Amazon知識グラフとの統合
一般的なWeb検索に加え、Amazon Knowledge Graphの構造化データが検索結果に組み込まれる。これにより、単なるWebスニペットではカバーしきれない検証済みの事実情報をエージェントが参照できるようになる。AWSのブログ記事によれば、このマルチソースアプローチが従来のWeb検索だけに頼る場合と比較して、より的確な回答につながるとされている。
エージェントが回答を生成するまでの流れ
以下のデモは、ユーザーが質問してからエージェントが根拠付き回答を返すまでの一連のステップを図示したものだ。
STEP 3の段階でAmazon Knowledge Graphが活用される点が、単なるWeb検索を超えた信頼性につながる。エージェントは受け取った情報をそのまま返すのではなく、モデルが内容を推論した上で回答を構成するため、質問の文脈に合った自然な応答になる。
AWS環境内で閉じるセキュアなWeb検索の価値
多くのAIエージェント向けWeb検索ソリューションでは、ユーザーのクエリやプロンプトが外部の検索APIプロバイダに送信される。これに対しBedrock AgentCoreのWeb Searchは、Amazon自身の検索インフラを使用するため、データがAWS環境の外に流出しない。これにより、機密性の高い業務データを扱う企業でも、ガバナンスやコンプライアンスの要件を満たしながらエージェントにWeb検索機能を組み込める。
AWSの説明によれば、この仕組みはAlexa+やKiroなどのプロダクトで培われた検索技術を基盤にしており、信頼性とスケーラビリティの両面で実績がある。ユーザーは外部の検索サービス契約やAPIキー管理を気にすることなく、AgentCoreの設定画面上でWeb Searchを有効化するだけで利用を開始できる。
料金体系と利用開始手順
料金詳細
Web Searchの料金は従量課金制で、エージェントが実行した検索クエリの数に応じて計算される。具体的には、1,000クエリあたり7ドルである。新規のAWS顧客には最大200ドル相当の無料利用枠も提供される。利用料はすべてAWSの請求に統合されるため、別途外部サービスへの支払い管理は不要だ。
セットアップ手順
Bedrock AgentCoreコンソール（us-east-1リージョン）にアクセスし、Gatewayを作成する。ターゲットの追加時に「MCP target」プロトコルと「Connectors」タイプを選択し、プリコンフィギュアされた「Web Search tool」を指定する。Gatewayの詳細ページに遷移すると、PythonやMCP Inspectorを用いた呼び出しコードのサンプルが表示されるため、これをコピーして自環境に組み込むだけで統合が完了する。
テスト用途であれば、MCP InspectorをGatewayのリソースURLに接続し、Web Searchツールにクエリを直接入力して動作を確認できる。実運用では、エージェントのプロンプト設計にWeb検索の呼び出しトリガーを組み込み、回答生成時に適宜検索が走るように構成することになる。
企業での活用事例
Benchling：科学研究の加速
ライフサイエンス分野のR＆Dプラットフォームを提供するBenchlingは、早期アクセスを通じてWeb Searchを試験導入した。同社AIエージェント責任者Nicholas Larus-Stone氏によると、科学者が研究対象について質問すると、Benchling内の組織データと公開文献の両方に基づく回答が得られるようになったという。これにより、仮説生成の質が向上し、顧客のデータ管理ポリシーにも適合する安全な環境を維持できている。
Gen Digital：オンライン評判管理の強化
消費者向けセキュリティ製品を展開するGen Digital（Nortonブランド）は、Norton RevampというサービスにWeb Searchを組み込んだ。プロフェッショナルが自身のオンライン評判を構築する際、最新のトレンドや事実に基づいたコンテンツアイデアをエージェントが提案できるようになる。同社AI・イノベーション部門シニアディレクターIskander Sanchez-Rola氏は、すべてのクエリが信頼できるAWS環境内で処理される点を高く評価しているとコメントした。
いずれの事例でも、外部サービスを利用せずにAWS内で完結するセキュリティと、Amazon独自の検索インデックスによる高精度な情報取得が決め手となっている。
この記事のポイント
- Amazon Bedrock AgentCoreでWeb Search機能が一般提供開始。MCP経由でWeb検索と知識グラフを統合し、エージェントの回答を最新情報で根拠づける
- 検索クエリはAWS環境外に出ず、Amazonの検索インフラで処理されるため、データガバナンスとコンプライアンスに対応
- 料金は1,000クエリあたり7ドルの従量課金。新規顧客向けに200ドル分の無料枠あり
- BenchlingやGen Digitalなどの企業がすでに導入し、研究支援や評判管理の精度向上に活用している
- us-east-1リージョンで利用可能。AgentCoreコンソールから数ステップで設定できる
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