
何が起きたか
HEMAはAmazon Bedrock AgentCore上にModel Context Protocolを使った社内AIアシスタントHALを構築した。
なぜ重要か
かつて半日かかった回答が数秒で返るようになり、HALは開発者だけでなくプロダクトオーナーやビジネスアナリストも使う全職種向けアシスタントになっている。
注目点
HALは現在読み取り専用だが、HEMAはチャットからのAWSアカウント払い出しを皮切りにアクション層へと変える計画だ。
誰に効くか社内AIアシスタントを検討する企業IT・プラットフォームチームにとって具体的な手本となる。認証はMicrosoft Entra IDを軸とし、クライアントにAWS認証情報は置かず、アクセスは既存のActive Directoryグループで制御する。大規模小売業の社内ヘルプデスクやオンボーディング担当チームは、ポータル操作に関する質問の減少に向き合う可能性がある。
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HEMAの知識課題には2つの層があった。構造化されたインフラ知識は整っていた。サービスカタログが人とチーム、チームとサービス、サービスとAPIやビジネスケイパビリティを対応付けていた。しかしAPIアクセスの申請方法やグループの払い出しといった手続き的な問いには、一元化された場所がなかった。HEMAの成長と新エンジニアの受け入れに伴い、『隣の人に聞けばいい』という非公式な仕組みが崩れ、回答はポータルやWikiに散らばった。
解決策は2段階で意図的に育てられた。第1段階は、AgentCoreランタイム上のStrandsエージェントに支えられた、独自チャットUIを持つ単体アシスタント。第2段階は、その知識を人々がすでに使うツールへ開放することだ。AWS認証情報ではなくMicrosoft Entra IDで認証する2つ目のAgentCore Gatewayを介する。難所は認証だった。MCPクライアントはDynamic Client Registrationを前提とするが、HEMAは固定のクライアントIDを返すスタブの/registerエンドポイントでこれを模擬した。
本番稼働の前に、HEMAはステージング環境でエンジニアとビジネスユーザーを交えてHALを1カ月間テストした。今後の鍵はアクション層にかかっている。基盤となるポータルはすでにAPI対応でEntra IDのシングルサインオンと統合されているため、同じ認証・認可モデルで書き込み操作も保護できるとHEMAは考えており、まずAWSアカウントの払い出しから始める。これが実際に機能するかどうかが、HALが真のアクションアシスタントになるか、読み取り専用の知識層にとどまるかを決める。
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