投稿者 global-ai-media 
AWSは、フルマネージド型生成AIサービス「Amazon Bedrock」のAgent機能を、AWS CloudFormationによるインフラコード化（IaC）に対応させたと発表しました。これは、生成AIアプリケーションの開発が、手作業による試行錯誤（PoC）のフェーズから、エンジニアリングとしての管理・運用（LLMOps）フェーズへと本格的に移行するための重要な一歩です。
GUIポチポチからの脱却：AIエージェントの定義をコードで管理する
これまでの生成AI開発、特にPoC（概念実証）の段階では、AWSのマネジメントコンソール（管理画面）上で、プロンプトの調整やナレッジベースの接続、呼び出すAPIの設定などを手作業で行うことが一般的でした。しかし、この手法は直感的である反面、商用環境への展開時には「設定ミス」や「再現性の欠如」というリスクを伴います。
今回、Amazon Bedrock AgentsがAWS CloudFormationに対応したことにより、AIエージェントの構成要素（プロンプト、使用モデル、RAGのためのナレッジベース接続、実行可能なアクションなど）をすべてコード（テンプレート）として定義できるようになりました。いわゆるInfrastructure as Code（IaC）の概念が、AIエージェントの開発にも適用可能になったのです。
日本企業における「品質担保」と「ガバナンス」への寄与
日本の企業組織、特に金融や製造、公共インフラなどの信頼性が求められる分野において、このアップデートは大きな意味を持ちます。なぜなら、AIの挙動を決める設定値がコード化されることで、ソフトウェア開発のベストプラクティスである「バージョン管理」や「レビュープロセス」を適用できるからです。
例えば、「誰が、いつ、どのような意図でAIのプロンプト（指示文）を変更したか」をGitなどのバージョン管理システムで追跡可能になります。また、開発環境（Dev）でテスト済みの設定を、そのまま本番環境（Prod）へ自動展開できるため、人為的な設定ミスによる事故を防ぐことができます。これは、厳格な変更管理や監査対応が求められる日本の組織において、生成AIを業務システムに組み込むための必須条件とも言えるでしょう。
LLMOpsの実践に向けた課題と準備
一方で、すべての設定をコード化することは、開発チームに新たなスキルセットを要求します。これまではデータサイエンティストやAIプランナーが画面上で調整していたパラメータを、インフラエンジニアと連携してCloudFormationテンプレートに落とし込む必要があるからです。
また、コード化されたからといって、AIの回答精度（ハルシネーションの抑制など）が自動的に保証されるわけではありません。IaCによるデプロイの自動化と並行して、回答精度を評価する「評価パイプライン」の構築も必要不可欠です。インフラ構築の効率化はあくまで手段であり、本質的なAIの品質向上には、継続的なモニタリングと改善のサイクル（LLMOps）を回し続ける体制が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAWSのアップデートを踏まえ、日本企業の実務担当者は以下の点に留意してAIプロジェクトを推進すべきです。
1. 「属人化」からの脱却計画を立てる
特定の担当者のPCやアカウント内だけで動くAIではなく、組織として資産管理できる状態を目指してください。プロンプトやエージェントの設定をコード化・ドキュメント化し、担当者が変わっても運用が継続できる体制を整えることが、持続可能なAI活用の第一歩です。
2. 開発部門と運用部門の連携強化
AIモデルの選定やプロンプトエンジニアリングを行うチームと、インフラを管理するチームの共通言語としてIaCを活用してください。双方がコードベースで議論することで、認識のズレを防ぎ、リリースサイクルを速めることができます。
3. ガバナンスを「ブレーキ」ではなく「ガードレール」にする
セキュリティやコンプライアンスの要件をあらかじめIaCのテンプレートに組み込んでおくことで、開発者は安全な環境下で自由に開発に専念できます。日本企業特有の厳しい社内規定をクリアしつつイノベーションを起こすためには、ルールをシステム的に強制・自動化する仕組み作りが重要です。