Amazon BedrockのAIエージェント機能拡張に学ぶ、エンタープライズにおける「Webブラウジング」実装の要諦

Amazon BedrockのAgent機能におけるブラウザ操作環境（AgentCore Browser）が強化され、プロキシ設定、プロファイル管理、拡張機能の利用が可能になりました。これは、セキュリティ要件の厳しい日本企業が、外部Web情報を自律的に活用する「エージェント型AI」を実導入する上で重要なマイルストーンとなります。本稿では、この技術的進歩がもたらすビジネスへのインパクトと、実務上の留意点を解説します。

AIエージェントは「読む」から「行動する」へ

生成AIの活用フェーズは、社内ドキュメントを検索・要約するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の段階から、AIが自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の段階へと移行しつつあります。その中で重要なコンポーネントとなるのが、AIが人間のようにWebブラウザを操作し、最新情報を取得したりWebアプリケーションを操作したりする「ブラウジング機能」です。

今回、Amazon BedrockのAgentCore Browserにおいて「プロキシ（Proxy）」「プロファイル（Profile）」「拡張機能（Extension）」のサポートが発表されました。これらは単なる機能追加に見えますが、エンタープライズ、特に日本の組織環境でAIエージェントを稼働させるためには、極めて本質的なアップデートと言えます。

エンタープライズAIに不可欠な「制御」と「コンテキスト」

なぜこれらの機能が重要なのか、実務的な観点から解説します。

1. プロキシ対応によるセキュリティ・ガバナンスの確保

多くの日本企業では、社内ネットワークからインターネットへのアクセスは厳格に管理されており、特定のプロキシサーバーを経由する必要があります。これまで、多くのSaaS型AIツールは直接インターネットに出ようとするため、社内ファイアウォールに阻まれるか、特例的な穴あけが必要となり、導入の障壁となっていました。

今回のようにAIエージェントがプロキシ設定を明示的に持てるようになったことで、企業のセキュリティポリシー（アクセスログの取得、フィルタリングリングなど）を遵守した状態で、AIに外部Webサイトへのアクセス権限を付与することが容易になります。

2. プロファイル管理によるセッション維持とパーソナライゼーション

Webブラウジングにおける「プロファイル」とは、Cookieやローカルストレージ、閲覧履歴などの状態を指します。これをAIエージェントが保持できるということは、例えば「ログインが必要な会員制サイト（SaaSや業界データベースなど）へのアクセス」が可能になることを意味します。

毎回ログイン情報を入力させるのではなく、認証済みの状態（セッション）を維持しながらタスクを実行させることができるため、業務フローの自動化範囲が格段に広がります。

3. ブラウザ拡張機能による処理の最適化

広告ブロックや特定のDOM要素の抽出など、ブラウザ拡張機能をエージェント環境に適用できることで、AIが処理すべき情報のノイズを除去したり、特定の業務アプリ向けのカスタムスクリプトを実行させたりすることが可能になります。これにより、トークン消費の削減や、誤動作（ハルシネーション）のリスク低減が期待できます。

日本国内の業務における活用シナリオ

これらの機能を活用することで、以下のような業務シナリオが現実的になります。

• 競合調査・市場調査の自動化： 特定のIPアドレス（プロキシ経由）から、競合他社のECサイトやニュースリリースを定期巡回し、価格変動や新製品情報を構造化データとしてまとめる。
• 官公庁・公共データの取得： e-Stat（政府統計ポータルサイト）や自治体の入札情報など、APIが提供されていない、あるいは使いにくいWebサイトから、必要なデータを定期的に取得・整形する。
• SaaS操作の代行： ログインが必要な勤怠管理システムや経費精算システムに対し、AIエージェントが従業員の代わりにアクセスし、特定のチェック業務や申請漏れの確認を行う。

リスクと限界：RPAとの違いを理解する

一方で、AIエージェントによるブラウジングにはリスクも伴います。従来のRPA（Robotic Process Automation）は、画面の座標やIDを固定して操作を行いますが、AIエージェントはLLMの判断に基づいて動的に操作を行います。

Webサイトのデザイン変更（DOM構造の変化）にはRPAよりも柔軟に対応できる可能性がありますが、逆に「予期しないリンクをクリックする」「誤ったボタンを押下する」といった確率的なエラー（ハルシネーション）のリスクはゼロではありません。また、対象Webサイトの利用規約（スクレイピングの禁止など）や、日本の著作権法（第30条の4など）を遵守し、相手側サーバーに過度な負荷をかけないよう制御する「AIガバナンス」の実装が、エンジニアと法務担当者には求められます。

日本企業のAI活用への示唆

今回のAmazon Bedrockのアップデートは、AIエージェントを「実験室」から「セキュアな企業ネットワーク内」へ持ち込むための重要な一歩です。意思決定者や実務担当者は以下の点を考慮すべきです。

• 「つなぐ」ためのインフラ整備： AIモデルの選定だけでなく、自社のプロキシ環境や認証基盤とAIエージェントをどう接続するか、ネットワーク設計の見直しが必要になる場合があります。
• RPAとAIエージェントの棲み分け： 定型業務は従来のRPAに任せ、判断が必要なWeb調査や非定型な操作をAIエージェントに任せるハイブリッドな構成が、当面の現実解となります。
• 「責任あるAI」の実装： AIが外部サイトにアクセスする際、User-Agentの明示やアクセス頻度の制御など、企業としての行儀作法（マナー）を技術的に担保する仕組みを設計段階で組み込む必要があります。