「AI の頭脳」を提供する Bedrock と、「自律エージェントの実行基盤」を提供する AgentCore。
アプリケーション全体のなかでこの 2 つが担う範囲と、単体ではできず周辺で設計が必要なことを図解で整理します。
2 サービスの役割を最短で理解するために、それぞれを 1 行で表現すると次のようになります。
複数ベンダーの基盤モデル（Claude / Llama / Nova など）を、ひとつの API でまとめて使えるフルマネージドな生成 AI サービス。
考える · 答える · 要約する · 翻訳する
自律的に動く AI エージェントを本番運用するためのランタイム＋ツール群。記憶・認証・ツール接続・ブラウザ操作を提供。
覚える · 行動する · 連携する · 監視する
どんな機能を備えているかを、機能チップでざっくり俯瞰します。
入力を受け取って 1 回応答を返す、までを担当。
エージェントを動かす実行環境を提供。本体ロジックはアプリ側。
対立ではなく、レイヤーの異なる補完関係です。アプリは AgentCore を呼び、AgentCore は Bedrock を呼びます。
社内チャット / 営業支援ツール / 自動化ワークフロー
エージェントの実行 · 記憶 · 認証 · ツール接続
Claude / Llama / Nova などの基盤モデル群
業務アプリは 8 つのレイヤーでできています。Bedrock / AgentCore が担うのは中央の 2 つだけ。残りはすべてアプリ側の設計です。
タブで Bedrock / AgentCore を切り替えて、それぞれが単体でできること、そしてできないこと（＝アプリ側で設計が必要なこと）を確認できます。
Bedrock / AgentCore を業務に組み込むときに、必ず設計すべき周辺機能の一覧です。チェックボックスで進捗管理にも使えます。
観点別に 2 サービスを並べると、レイヤーも提供物も明確に異なることが分かります。
| 観点 | Amazon Bedrock | Amazon Bedrock AgentCore |
|---|---|---|
| レイヤー | モデル提供レイヤー | エージェント実行レイヤー |
| 主な提供物 | 基盤モデル、RAG、Guardrails、評価機能 | Runtime、Memory、Identity、Gateway、ブラウザ/コード実行 |
| 得意なこと | 文章生成、要約、翻訳、RAG による Q&A | 複数システム横断の自律タスク実行 |
| 状態管理 | 基本ステートレス（履歴はアプリ側） | セッション・メモリを基盤側が保持 |
| 対応モデル | Bedrock 上の基盤モデル | Bedrock のモデル＋他社モデル / OSS フレームワーク可 |
| 典型ユースケース | チャットボット、ドキュメント生成、要約 | 業務オペレーション自動化、リサーチ、ワークフロー実行 |
| 必要なスキル | プロンプト設計＋API 呼び出し | 上記＋エージェント設計・ツール設計・運用設計 |
業務改善を考えるとき、どちらを選ぶべきかの目安をユースケースで切り替えて確認できます。
→ AI に文章を作ってもらう／教えてもらう、レベルなら Bedrock。
→ AI に “業務そのもの” を実行させたい場合は AgentCore。
3 つの観点で振り返ります。
生成 AI モデルを API 化して提供。「考える」「答える」を担当する中央の頭脳。
その頭脳を持つエージェントを安全に動かす実行基盤。記憶・認証・ツール接続・監視を提供。
UI、ユーザー認証、業務データ、外部連携、監査、コスト管理、ガバナンスは必ず自前で設計。