Mobileye、Amazon Bedrock AgentCoreでサポート業務を自動化し運用効率化を実現
MobileyeはAmazon Bedrock AgentCoreを活用して社内サポート業務にAIエージェントを導入し、運用負荷を大幅に削減したと発表した。
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MobileyeはAmazon Bedrock AgentCoreを活用して社内サポート業務にAIエージェントを導入し、運用負荷を大幅に削減したと発表した。
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自動運転用EyeQ SoCを世界の約1,200車種に展開するMobileyeは、日々発生するドライブ記録の処理パイプラインに伴う大量の社内問い合わせがエンジニアの手を煩わせている問題を解決するため、Amazon Bedrock AgentCore上にAIサポートエージェントを導入した。従来はセッションの特定、可視化ツールとの照合、出力の検証、ログ確認などを手作業で行っていたという。
導入にあたってMobileyeはまず概念実証を実施し、チケット分類で95%の精度目標と2分未満の応答時間を検証した。エージェントはAnthropicのClaude系の基盤モデルを、Mobileyeの内部LLMゲートウェイ経由で利用し、Model Context Protocol（MCP）を通じて処理プラットフォームのAPIにリアルタイムアクセスできる設計とした。これによりエージェントは単なる分類を超え、セッション状態の照会や処理ログの取得、診断情報の参照が可能になった。
概念実証の成功後、Mobileyeは本番移行でAgentCoreを選択した。選定理由にはサーバーレスで企業ワークロードに対応できる点、問い合わせ解決の加速、組み込みの可観測性、複数のエージェントフレームワークへの対応、そしてオンプレミスのチケットシステムと安全に連携できるハイブリッド構成のサポートが挙げられている。
本番アーキテクチャはオンプレミスとクラウドの役割を明確に分離するハイブリッド設計で、オンプレ側にはローカルオーケストレータと内部チケッティングシステムを配置。ローカルオーケストレータが新着チケットを抽出し、完了した回答をチケッティングシステムへ戻す役割を担う。一方クラウド側ではAgentCoreのサーバーレス実行環境でエージェントを稼働させ、シンプルなAPI呼び出しで処理を行う。
AgentCoreの観測機能により、エージェントの各インタラクションはエンドツーエンドでトレースされ、MCPによるバックエンド呼び出しや取得データ、エラー発生箇所までログに残る。機密情報の取り扱いにはSecrets Managerを用い、エンドユーザー側で認証情報を扱わせない設計としている。
実運用では、ローカルオーケストレータがチケットを抽出してAgentCore上のエージェントに送信し、エージェントはMCPでライブデータを参照しつつClaudeを通じて応答を生成、ローカルオーケストレータが結果をチケットシステムへ書き戻すワークフローで動作する。AgentCoreはセッションメトリクスやレイテンシ、トークン使用量などを継続的に観測する。
本番導入の成果として、エージェントは当初目標を上回る98%の総成功率を達成し、応答時間は90%改善されおよそ1分に短縮、サポート件数の66%を自動化した。これを受けてMobileyeはAgentCoreを社内でセルフサービス化し、各チームが独自にエージェントを展開できる仕組みに展開した。
THINKLAB COMMENT
THINKLABコメント
注目点はハイブリッド設計でオンプレ既存システムとAgentCoreを連携させ、運用負荷を大幅に下げた点です。
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