Amazon Bedrock、AgentCoreで図表生成を自動化 2026年第1四半期から本番運用
- Amazon Bedrock AgentCoreの活用事例です。
- .NETコードベースを解析して図表を生成します。
- Knowledge Basesで検索可能な文書にします。
AWS Machine Learning Blogは、Amazon Bedrock AgentCoreを使ったアーキテクチャ文書化の仕組みを紹介しました。自律エージェントがコードベースを解析し、アーキテクチャ図を生成し、検索可能な文書を自動で維持します。
紹介された仕組みは、グローバルなインターディーラーブローカーが構築した自動化パイプラインです。.NETコードベースを対象にし、既存のCI/CDワークフローと統合します。主要金融市場向けの電子取引プラットフォームで、2026年第1四半期から本番運用されています。
構成にはAmazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock Knowledge Bases、AWS CodePipelineを使います。コードのコミットをきっかけにAWS CodePipelineが処理を進め、AWS CodeBuildがAgentCoreでホストされたStrands agentを呼び出します。
生成された図表やメタデータはAmazon S3に保存されます。Amazon Bedrock Knowledge Basesは、Amazon Titan Text Embeddingsモデルを使って内容を取り込み、セマンティック検索と自然言語での問い合わせを支援します。
つまり、プログラムの中身を AI が読んで、「この仕組みはこう動いています」という設計図を自動で描き直してくれる話です。人が手で描いた図は数週間で古くなりますが、これはコードを直すたびに更新されます。しかも「再接続の流れはどうなっていますか」と普通の言葉で聞けば、該当する図が出てきます。社内の案内役が常に最新の地図を持っているような状態です。
筆者が目を引かれたのは、これが構想の発表ではなく、すでに動いているシステムの話だという点です。主要な金融市場で取引を仲介する会社が、2026年第1四半期から本番で回しています。試験導入ではなく実運用。
設計図が数週間で古くなる問題は、どの開発現場にもあります。図を描く工数よりも、古い図を信じて判断してしまう方が痛手です。コミットのたびに図を描き直す発想は、ほかのクラウド事業者もかなり早い段階で追いかけそうです。
対象は「.NET」のコードですが、考え方そのものは言語を選びません。社内に全体像を説明できる人がいないシステムを抱えている会社なら、一つのリポジトリから試す価値があります。事例紹介のままで終わるのか、Amazon Bedrock の標準機能として出てくるのか。次の AWS の発表で確かめたいです。
大規模なコードベースの設計図や文書を継続的に保守したい開発チームに関係します。
