OpenAIのモデルで動くAmazon Bedrock Managed Agentsがプレビュー開始

Amazon Web Servicesは2026年9月29日、OpenAIのモデルで動くAmazon Bedrock Managed Agentsのパブリックプレビューを開始しました。このサービスは、OpenAIのモデルを使うAIエージェントを、すべて顧客自身のAWSアカウント内で実行します。エージェントは、OpenAIのAPIキーではなくAWSのIDでサインインします。そのため企業は、既存のAWSの権限管理ツールや監査ツールを、エージェントの作業にも使えます。

AIエージェントとは、言語モデルを使って複数のステップからなるタスクを計画し、実行するプログラムです。たとえば、コードベースを読んだり、文書を処理したりします。Amazon Bedrockは、複数のベンダーのAIモデルを実行するためのAWSのサービスです。

Bedrock Managed Agentsとは

10月5日のAWS Weekly Roundupによると、このサービスは「OpenAIのAgents APIをカスタマイズしたバージョン」を基盤とし、AWSネイティブになるよう設計されています。AWSによると、エージェントは「すでに使っているID、権限、ガバナンス制御」を使います。OpenAI自身のAgents APIは、プレビューが始まったのと同じ日に、DevDayでコンピューター操作の機能を追加しました。

このサービスは、作業を2つに分けます。Bedrockは会話を管理し、モデルを呼び出し、どのツールを使うかを選びます。ツールそのものは、利用者が用意するコンピューティング環境で動きます。それは自分のマシンやコンテナでもよく、Amazon Bedrock AgentCore Runtimeでもかまいません。これは、エージェントのセッション向けにAWSが提供するマネージドランタイムです。

Polylaneの技術解説によると、このサービスはOpenAIのモデル、Codexハーネス、AgentCoreを組み合わせています。コードベースの調査、文書の処理、ファイルの生成といった、複数のステップからなる作業を対象としています。

仕組み

PolylaneとHighCirclは、次の構成要素を説明しています。

要素	プレビューでの仕組み
サインイン	リクエストはAWS SigV4で署名され、OpenAIのAPIキーは不要です
権限	各セッションはrole_arnとして渡されるIAMロールの下で動作し、呼び出し側にはiam:PassRoleが必要です
エンドポイント	bedrock-runtimeではなく、リージョンごとのbedrock-mantleエンドポイント
セッション	永続的で再開でき、会話とモデル呼び出しを保持します
スキル	SKILL.mdファイルで定義する再利用可能なスキル
ツールサーバー	実行環境内でSTDIOを介して動くMCPサーバー
監査ログ	AWS CloudTrailが、対応するAPIアクティビティを記録します

IAMは、誰が何をできるかを決めるAWSの仕組みです。MCP（Model Context Protocol）は、エージェントを外部のツールにつなぐための標準的な方法です。Polylaneのサンプルコードは、openai.gpt-5.6-lunaをデフォルトのモデルとして使い、ユーザーが変更できるようにしています。

リージョンと料金

プレビューは米国の3つのリージョンで提供されています。us-east-1（バージニア北部）、us-west-2（オレゴン）、us-east-2（オハイオ）です。HighCirclによると、AWSは対応モデルの一覧を公開しておらず、利用できるかどうかはリージョンとアカウントによって異なります。

プレビュー期間中、AWSはManaged Agents自体に追加料金を請求しません。顧客は引き続き、モデルの推論と、エージェントが使うAWSリソースの料金を支払います。AWSによると、料金は一般提供の開始時に変わる可能性があります。今回確認した情報源のいずれも、このサービスにおけるOpenAIモデルのトークンあたりの価格を示していません。

InsideAI Newsによると、一般提供は今後数か月以内に見込まれており、より広い提供は今年後半のAWS re:Inventで見込まれています。HighCirclとPolylaneによると、AWSがこのサービスの限定プレビューを最初に発表したのは2026年4月28日でした。

プレビューに含まれないもの

2つの解説記事はいずれも、プレビューに欠けている点を挙げています。

• AWSコンソールはありません。APIとサンプルスタックからのみ利用できます。
• サブエージェントはなく、コードモードとも呼ばれるプログラムによるツール呼び出しもありません。
• 長期記憶は組み込まれていません。セッションをまたぐ記憶には、自前のデータストアが必要です。
• クロスリージョン推論プロファイルはありません。
• 文書化されている入力はテキストだけです。
• 保存されたセッションデータに対する、顧客管理の暗号化キーはありません。
• 説明されているのはローカルのSTDIO MCPサーバーだけで、リモートMCPはありません。

情報源の間で、安全機能の1つについて見解が分かれています。Polylaneは、重大な操作の前に人間が承認する機能にサービスが対応していると述べています。HighCirclは、承認は自分のアプリケーションやツールのコードで強制する必要があると述べています。

同じAWSのまとめ記事では、BedrockにOpenAIのモデルがさらに追加されました。その中にはGPT-6.1 Solと、GPT-6 AstraのUltraFastモードが含まれます。OpenAIによると、このモードでは推論が最大6倍速くなります。

開発者にとっての意味

最大の魅力は、制御できることです。すでにAWSで運用しているチームは、OpenAIのモデルで動くエージェントにIAMロールを与え、その呼び出しをCloudTrailに記録し、ツールを自前のコンピューティング環境に置いておけます。InsideAI Newsは、こうした制御が規制産業にとって重要だとしています。そうしたチームにとっては、別のOpenAIアカウントとAPIキーを管理するより簡単かもしれません。

ただし、あくまでプレビューとして扱ってください。AWSは機能とAPIが変わる可能性があるとしているので、本番の作業は当面、安定したサービスで続けてください。構築する前に、次の5点を確認してください。

• リージョン。 データとワークロードが、米国の3リージョンのいずれかに収まる必要があります。
• 承認。 人間による承認は、自分のツールのコードに組み込んでください。サービスがそれを担うかどうかについて、2つの解説記事の見解が分かれているためです。
• 記憶。 エージェントがセッション間で何かを覚えておく必要があるなら、データストアを用意してください。
• ツール。 リモートMCPサーバーは説明されていないため、ツールは実行環境内のローカルSTDIOサーバーとして動かす必要があります。
• コスト。 サービス料金は当面ゼロですが、モデルの推論には課金されます。料金は一般提供の開始時に変わる可能性があるため、最初のテストからトークンの使用量を記録してください。

次に注目すべきシグナルはre:Inventです。そこで対応モデルの一覧、コンソール、公開された料金が示されれば、このサービスが本番の作業に使える段階かどうかがわかります。