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title: Amazon Bedrock AgentCoreでサポートサイト検索支援Botを作った話
tags:  #community  
author: [アールスリーインスティテュート](https://docswell.com/user/r3it)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年4月25日 JAWS-UG沖縄 Cloud on the BEACH 2026
published: April 25, 26
canonical: https://docswell.com/s/r3it/5Q217V-2026-04-25-143258
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Amazon Bedrock AgentCoreで
サポートサイト検索支援Botを作った話
2026/04/25 JAWS-UG沖縄
アールスリーインスティテュート 西島
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こんにちは！
アールスリーインスティテュート
サービスグループ gusukuユニット
デベロップメントチーム
マネージャー
西島 幸一郎
@k_nishijima #しまてく
ハッカーズチャンプルーのなかのひと
https://hackers-champloo.org/
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# Page. 3

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アールスリーインスティテュート
システムの受託開発と
法人向けSaaSの二本立て
創業
社員数
拠点
2000年
50名
大阪 10億
東京
沖縄
みんなの家
以上
年商
以上
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https://www.r3it.com/recruitment
カジュアル面談、お気軽に😄
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# Page. 5

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本日のお品書き
● Amazon Bedrock AgentCore 活用事例
この資料は人間が書いています（deck使ってます）
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# Page. 6

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最近のお仕事状況
日本語をめちゃくちゃいっぱい書いてます
●
Visual Studio Codeを開くことがほとんどなくなった
●
ターミナルとブラウザとEmacsでほとんどすべて終わってる...
●
生産性は上がって...いやどうなんだろう？😅
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# Page. 7

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最近のお仕事状況
生産性・・・？
2-3個の別々のプロジェクト/タスクをAIに書かせてやっていると、
結局脳が焼き切れるというかスイッチングコストが上がったり
『AIに書かせた後、自分が最終的な動きを見ていない』コードが増える。
You're the bottleneck! 皆さんはどうですか？
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# Page. 8

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それはさておき、こんなものを作ってま
す
事例紹介
● SaaSサポートサイトの検索支援AI
（Amazon Bedrock AgentCoreの事例）
● おまけ： 検索エンジン（え？
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それはさておき、こんなものを作ってま
す
SaaSサポートサイトの検索支援AI
●
使うひと： 自社サービスのユーザー
ユーザーに直接応答するのでドキドキ
●
生成AIが応答する内容：
サポートサイトやリファレンスサイトの中身
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# Page. 10

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まずデモ
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# Page. 11

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と思ったがすまん
諸般の事情によりまだリリースできていない！
●
ごめんなさいごめんなさいごめんなさい
●
全体システム概要は 某銀行のこれとほぼ一緒 なのでこれを見よう
● 「ホームページ作りました、みてください！」
http://localhost:10001/
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# Page. 12

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作成のモチベーション
ユーザーは検索窓を見つけると文章で検索したくなる
●
ChatGPTが一般に流行し始めてからの傾向
●
いわゆるキーワード検索前提だと、
ゼロ結果を返すことが増える
→ それはユーザーにとって
ストレスなので改善したい
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# Page. 13

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システム概要
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# Page. 14

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システム概要
フロントエンド： サポートサイトに貼られるのでWebのウィジェット
バックエンド： APIGW - Lambda(Go言語） - AgentCore Runtime
Lambdaが大きな非機能要件を担うかたち
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# Page. 15

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システム概要
●
Svelte で書かれた
フロントエンドウィジェット
●
検索機能と生成AIとのチャットとを
シームレスに橋渡しする
→検索ゼロ結果を撲滅
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# Page. 16

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システム概要
各コンポーネントは適材適所
●
APIGW + Goで書かれたLambda
●
Pythonで書かれたAgentCore
●
データソースはナレッジベース （S3 Vectors）
●
LLMは Claude Sonnet/Haiku 4.x系
なお、西島はPython書きたくないので、できたコードは1ミリも触っていません（ぇ
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機能概要
生成AIとはあまり関係ないところも多い
●
APIGWのWebSocketでストリーミングレスポンス
●
会話履歴もちゃんと覚えています
●
ユーザー評価リクエストもあり
●
発話単位の評価（LLM-as-a-Judge）
○
回答根拠の有無・ハルシネーションのチェック・関連性・文脈理解、トーン＆
マナーの確認
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フロントエンドとAPI Gateway
Websocketでストリーミング
●
Svelte（フロントエンド） ← Websocket → APIGW
●
APIGW → Lambda(Go) ←ここもWebSocket→ AgentCore Runtime
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# Page. 19

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API GatewayとLambda
非機能要件はほとんどLambdaに寄せている
●
（なんでもGoで描くのが好きなので...）
●
セキュリティ、並列数管理、リクエストキューイング、LLMのエラーハンドリ
ングなどなど
●
後ろにいるAgentCoreはほとんど無防備な状態なので、
ここが頑張る必要がある
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# Page. 20

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AgentCoreについて
結局何なの？
小学生向けに翻訳すると
こうなるらしい
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# Page. 21

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AgentCoreについて
結局何なの？
Developer Guideより
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# Page. 22

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AgentCoreについて
結局何なの？
一言で言うと
● LLMと話すPython（今はTypeScriptも？）を
（たぶん）ECSで動かすマネージドな環境
●
なのでDockerfile重要
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# Page. 23

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フロントエンドとAPI Gateway
Websocketでストリーミング
●
Python側のコードめんどくさくない？
→ここらへんが BedrockAgentCoreApp のお力にて
@app.websocket でOK
“Get started with bidirectional streaming using WebSocket”
https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runt
ime-get-started-websocket.html
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# Page. 24

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ところでPython環境について
ライブラリバージョン管理がとても面倒
●
→ nixで閉じ込めています
devenv.nixの一部
languages.python.venv.enable = true;
languages.python.venv.requirements = ''
bedrock-agentcore-starter-toolkit==0.3.5
'';
● agentcore のランタイムが他と当たらなくて済むのでおすすめ
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# Page. 25

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機能はおおよそ良いが、
幻覚と戦い続けている...
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ガードレール使わないの？
これ自体はちゃんと機能する（お高いけど）
●
だがしかし、WebSocket はストリーミングなので、
ガードレールが反応して判定する頃には、
すでにブラウザにそのレスポンスが届いているw
どうしろというのだ！！！
答えは「バッファリングしたら？」なのだけど、そしたらストリーミングの意味が...
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戦いの日々は
続きます...
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# Page. 28

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おまけ
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SaaS is dead の文脈
OpenSearchのリプレース
個人的に OpenSearch(ElasticsearchのAWS版フォーク) を「検索のみ」に使用す
るのは、機能/コストの観点から勿体ないと思っています。
なので、打ち合わせ中の退屈をしのぐために（小声）生成AIに作らせていました。
多分もうすぐ実戦投入予定。
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SaaS is dead の文脈
OpenSearchのリプレース
●
AWS Lambda環境で動くように（とにかく素早いスピンアップ）
●
Go言語、シングルバイナリ、ビルド時にインデックス作成＆embedでどこに置
いても検索できる
●
複数インデックスを持ち、必要なら並列に検索してスコアリング
一言で言うと「日本語検索でもちょっと賢いgrep」です。
オープンソースにしようと思ったけど、検索したら同名プロジェクトがすでにあったわw
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# Page. 31

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おわり
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