HPE ZertoがAmazon Bedrockで構築したエージェント型トラブルシューティングシステムの舞台裏
ニュース概要
HPE Zertoは、ディザスタリカバリ(DR)ソリューションのトラブルシューティングを支援するエージェント型AIシステムを、Amazon Bedrockを基盤に構築した。特筆すべきは、このシステムがクラウド上ではなく顧客環境内、つまりオンプレミスで動作する点だ。AWSの公式ブログでは、Strands Agentsフレームワークを用いたマルチエージェント構成の設計思想と、稼働中のDR環境から得られるライブデータにエージェントの推論を正確に接地（グラウンディング）させるための工程が詳細に解説されている。
何が変わったか
従来、生成AIエージェントの活用事例の多くはクラウド完結型のSaaSやAPI呼び出し中心の構成が主流だった。しかし今回のHPE Zertoの事例では、顧客のプライベートなインフラ内で機微なDRテレメトリデータを扱う必要があるため、Bedrockのモデル推論能力を活用しつつ、実行環境そのものは顧客環境内に留める設計が採用された。さらに単一のチャットボット型エージェントではなく、診断・原因特定・提案生成など役割分担されたマルチエージェント構成を採用し、それぞれのエージェントが専門領域のツールやデータソースにアクセスする設計になっている点が技術的な進化と言える。
開発者への影響
この事例は、規制業界や機密性の高いインフラを扱う開発者にとって重要な参考事例となる。オンプレミスでBedrockベースのエージェントを稼働させる際のネットワーク分離、認証設計、モデル呼び出しのレイテンシ管理など、実運用で直面する課題への具体的な解決策が示されている。またStrands Agentsのようなオーケストレーションフレームワークを用いたマルチエージェント設計のパターンは、単一エージェントでは対応しきれない複雑な業務プロセスを自動化しようとする開発者にとって、そのまま応用可能な設計指針となるだろう。
KusaBase視点の考察
KusaBase編集部として注目したいのは、この事例が『エージェントAI＝クラウドネイティブ』という暗黙の前提を覆している点だ。金融、医療、重要インフラなど、データ主権やレイテンシ要件が厳しい業界では、モデル自体はクラウドAPIを利用しつつ、実行環境やデータ処理はオンプレミスに留めるハイブリッド構成が今後標準化していく可能性が高い。特に医療AI領域では、患者データや院内システムログをクラウドに出せないケースが多く、今回のHPE Zertoのようなアーキテクチャ（推論はBedrock、データ接地はローカル）はそのまま医療機関のトラブルシューティングAIやオペレーション支援エージェントに転用できる設計思想だと考える。日本国内でも、金融機関や医療機関がAIエージェント導入を検討する際、こうした『クラウド推論×オンプレミス実行』のハイブリッドパターンが議論の起点になっていくだろう。
今後の予測
今後、Amazon Bedrockに限らず主要クラウドベンダーは、規制産業向けにオンプレミス実行可能なエージェントランタイムの提供を強化していくと予想される。特にAWSはOutpostsやローカルゾーンとの統合を進めており、Bedrockのエージェント機能とのシームレスな連携が今後のロードマップに含まれる可能性が高い。日本国内でも、医療機関や重要インフラ事業者からのオンプレミス型エージェントAIへの需要が高まり、KusaBaseとしても医療AI領域における同様の事例を継続的に追跡していく。
