aws-recipe-user はじめに
AWS Summit 2026のセッション「AI エージェント精度改善のポイント – Architecture・Context・Tools の設計方針」では、AIエージェントの挙動が不安定になる原因を、Architecture / Context / Tools の3つの観点から整理していました。
AIエージェントを実装していると、タスクが複雑になるほど回答がぶれたり、ツール選択を誤ったり、会話が長くなるにつれて精度が落ちたりすることがあります。
このセッションでは、それらの課題をモデル性能だけの問題として捉えるのではなく、設計の観点から改善する方法が紹介されていました。
本記事では、セッション内容をもとに、AIエージェントを安定して動かすための設計原則を整理します。
本記事はAWS Summit 2026 の AI エージェント精度改善のポイント – Architecture・Context・Tools の設計方針 の内容を元にした非公式の日本語要約であり、すべての著作権・知的財産権はAWSに帰属します。
忙しい方用
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AIエージェントの挙動が不安定なときは、モデルの性能だけでなく、Architecture / Context / Tools の設計を見直すことが重要です。
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Architecture は、ユースケースに合った構成を選ぶ
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Context は、必要最小限の情報に絞る
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Tools は、LLMが使いやすい形で設計する
AWS Summitのセッションでは、この3つの観点から、AIエージェントを安定化させるための設計方針が紹介されていました。
どんな人に向いているか
- AIエージェントを作ったが、挙動が不安定で困っている
- 回答精度がぶれたり、ツール選択ミスが起きたりする
- Contextが長くなりすぎて品質が落ちる理由を知りたい
- どのアーキテクチャを選べばよいか整理したい
- AIエージェントの設計を、実装の観点から見直したい
この記事で学べること
- AIエージェントが不安定になる原因を整理する方法
- Architecture / Context / Tools のそれぞれで何を見直すべきか
- ユースケースに応じた構成の選び方
- 実装時に精度劣化を防ぐための設計ポイント
セッションの前提
このセッションは、すでにAIエージェント実装の基本を理解している人を対象にしており、特に「作ったはいいものの、挙動が安定しない」「回答品質がぶれる」「ツール選択を誤る」といった課題を持つ開発者向けの内容でした。
AIエージェントの不安定さは、主に以下の3点に分解できます。
- Architecture: どの構成でエージェントを組むか
- Context: どの情報をどれだけ持たせるか
- Tools: どのようなツールをどう定義するか
この3つを適切に設計することで、AIエージェントの精度と安定性を高められます。
1. Architecture：ユースケースに合った構成を選ぶ
まず重要なのは、AIエージェントをどの構造で組むかです。
セッションでは、主に以下の4パターンが紹介されました。
1-1. Single Agent
1つのエージェントにContextとToolsを集約する構成です。
構成としては最もシンプルで、実装も理解しやすいのが特徴です。この構成の強みは、処理の流れが単純で、全体像を把握しやすいことです。 そのため、扱うドメインが少なく、判断基準も比較的明確なタスクに向いています。一方で、扱う情報やツールが増えてくると、1つのエージェントの中に責務が集中しすぎてしまいます。 Context が肥大化しやすく、ツール選択の精度も落ちやすくなるため、複数ドメインをまたぐような用途では限界が見えやすい構成です。
まずは最小構成で始めたい場合に適していますが、将来的な拡張性を考えると、早い段階で分割の必要性を見極めることが重要です。
1-2. Graph
あらかじめ処理の順番を決めて、複数のエージェントや処理を連結する構成です。 固定されたフローを持つタスクに向いており、処理の分岐や順序をアーキテクチャ側で制御できます。Graph の大きな利点は、AIに「次に何をするべきか」を毎回考えさせなくてよい点です。 そのため、月次レポート作成や定型分析のように、ある程度手順が決まっている業務と相性が良いです。逆に、ユーザーの入力に応じて毎回大きく処理順が変わるようなタスクには向きません。 柔軟性よりも制御性を重視する構成なので、要件が固まっている業務で効果を発揮します。
「AIに判断させる」のではなく、「判断の余地を少なくする」という点が、Graph の設計思想だと感じました。
1-3. Agent as Agents
オーケストレーターが全体の流れを判断し、専門エージェントをツールのように使う構成です。 複数ドメインを扱いながらも、各エージェントの役割を分けられるのが特徴です。この構成の良さは、責務の分離がしやすいことです。 たとえば売上、在庫、顧客のように別ドメインの情報を扱う場合、それぞれを専門エージェントに切り分けることで、1つのエージェントに情報を詰め込みすぎずに済みます。また、オーケストレーターが処理の流れを統括するため、ある程度の制御性を保ちながら、柔軟な判断も取り入れやすいです。 単一エージェントでは情報が混ざりやすいが、Graph ほど固定化はしたくない、という場合にちょうどよい選択肢です。
実務では、複数ドメインをまたぐ分析や問い合わせ対応など、少し複雑な業務で採用しやすい構成だと感じました。
1-4. Swarm
オーケストレーターに強く依存せず、エージェント同士が直接やり取りしながら判断する分散型の構成です。 自律性が高く、エージェント間の議論や相互補完を活かせるのが特徴です。この構成の強みは、明確な手順を事前に決めにくいタスクに対して、柔軟に対応できる点です。 複数の視点から意見を出し合いながら、最終的な結論に近づけるような用途では、Swarm のような構成が活きる場面があります。ただし、終了条件やループ制御が難しく、デバッグもしづらくなります。 どのエージェントが、どの順序で、どこまで議論を続けるのかが見えにくいため、運用面ではかなり高度な設計が必要です。
そのため、実務ではかなり限定的なケースで検討する構成であり、まずは他の構成で実現できないかを考えるのが現実的です。
| 構成 | 向いているケース | 強み | 注意点 |
|---|---|---|---|
| Single Agent | 扱うドメインが少ない | シンプルで実装しやすい | Context/Toolsが肥大化しやすい |
| Graph | 手順が固定されたタスク | 制御しやすい | 柔軟な分岐には弱い |
| Agent as Agents | 複数ドメインを扱う | 責務分離しやすい | オーケストレーション設計が必要 |
| Swarm | 高い自律性が必要 | 柔軟な議論ができる | デバッグ・終了条件の制御が難しい |
Architectureのまとめ
Architectureで意識すべきことは、「まずは最もシンプルな構成から始める」ことです。 いきなり自律性の高い構成を選ぶのではなく、ユースケースを整理したうえで、必要十分なアーキテクチャを選ぶことが安定化への第一歩だと感じました。
2. Context：必要最小限に保つ
次に重要なのがContextの設計です。
AIエージェントは、入力する情報が増えるほど賢くなるように見えますが、実際にはContextが増えすぎると品質が落ちることがあります。
2-1. Contextが増えすぎると何が起きるか
Contextは、単純に「多ければ多いほど良い」わけではありません。 一見すると、より多くの情報を持たせたほうがAIエージェントは賢くなりそうですが、実際には情報が増えるほどノイズも増え、回答品質が落ちることがあります。
Contextが肥大化すると、以下のような問題が起きやすくなります。
- 矛盾する情報が混ざる
- 重要な情報が埋もれる
- 回答が曖昧になる
- 以前の会話に引きずられる
- 不要な文脈を参照してしまう
特にAIエージェントでは、会話履歴、検索結果、ツールの戻り値など、複数の情報源をまとめて扱うため、Contextがすぐに大きくなります。 その結果、必要な情報がどこにあるのか分かりづらくなり、モデルが参照すべき箇所を見失いやすくなります。
また、LLMには「Lost in the Middle」と呼ばれる傾向があり、長いContextの中間部分にある情報を見落としやすいことが知られています。 そのため、重要な情報を追加しているつもりでも、実際には埋もれてしまい、期待した精度が出ないことがあります。つまり、Context設計で重要なのは、情報をたくさん詰め込むことではなく、タスクに必要な情報だけを残し、不要な情報を減らすことです。
AIエージェントの精度が不安定なときは、モデル性能だけでなく、Contextが過剰になっていないかを見直すことが有効です。
2-2. Contextを圧縮する方法
Contextを圧縮する目的は、単にトークン数を減らすことではありません。 重要なのは、タスクに必要な情報を残しながら、不要な情報や重複を減らすことです。Context圧縮の方法は、大きく分けると「削除」「要約」「抽出」の3つに整理できます。
このセッションでは、その中でも特に以下の2つのアプローチが紹介されました。
① 古い情報を要約・削除する
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Sliding Window
直近のメッセージだけを残す方法です。実装がシンプルで、短い対話や一問一答に近いタスクでは扱いやすい手法です。
ただし、少し前の会話に重要情報がある場合でも切り落としてしまうため、長めの対話では注意が必要です。 -
Summarization
過去の会話を要約して残す方法です。情報を圧縮しながら保持できるため、Sliding Window よりも文脈を維持しやすいのが特徴です。 一方で、要約の過程で微妙な条件やニュアンスが失われることがあるため、何を残すかの設計が重要になります。
② 重要情報を外部に永続化する
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Long-term Memory
ユーザーの嗜好や過去の重要な文脈を、セッションをまたいで保持する方法です。 会話履歴をそのまま保存するのではなく、再利用価値の高い情報だけを残すのがポイントです。 -
Semantic Search
長期記憶の中から、今のタスクに関連する情報だけを取り出す方法です。 記憶を全部コンテキストに入れるのではなく、必要な情報だけを再投入できるため、ノイズを抑えながら精度を保ちやすくなります。
このように、Contextは「保存する」だけでなく、「圧縮して、必要に応じて取り出す」設計が重要です。
特に、数値そのものだけでなく、判断の前提や例外条件のような情報は失われやすいため、圧縮時には注意が必要です。
Contextのまとめ
Contextは「多ければ多いほど良い」わけではありません。
むしろ、タスクを解くのに必要な最小限の情報に絞ることが重要です。 情報圧縮と外部メモリの活用によって、精度低下を防ぎながら体験を向上させることができます。
3. Tools：LLMが使いやすい形に設計する
最後に重要なのがToolsの設計です。
AIエージェントは多くのツールを持っていれば便利に見えますが、実際にはツールが増えるほど選択が難しくなり、誤ったツール呼び出しや不要なリトライが起こりやすくなります。
セッションでは、Toolsは単に機能を用意するだけではなく、LLMが迷わず使える形に設計することが重要だと説明されていました。 つまり、Toolsは「人間にとって便利なAPI」ではなく、LLM向けのインターフェースとして考える必要があります。
3-1. ツール設計で起こりがちな課題
ツール設計でよくある問題は、以下のようなものです。
- ツール名や説明が曖昧で、LLMが選び間違える
- 似たようなツールが多く、どれを使うべきか判断しづらい
- 1つのツールに複数の責務が入っていて、用途が分かりにくい
- エラー時に何を修正すればよいか分からず、リトライを繰り返す
- 不要なツール呼び出しが増えて、応答速度やコストに影響する
特に、ツール数が多い場合は「全部あること」が強みになるとは限りません。 むしろ、LLMにとっては選択肢が増えすぎることで判断が難しくなり、結果的に精度が下がることがあります。
3-2. LLMが使いやすいツールの条件
LLMが使いやすいツールにするためには、以下の3点が重要です。
- 名前が具体的であること
- 説明が明確であること
- パラメータが型付きで、例が分かりやすいこと
たとえば、search のような汎用的な名前だと、何を検索するツールなのかが曖昧です。一方で、get_sales_by_store_and_month のように、何を取得するツールかが名前だけで分かると、LLMは選びやすくなります。また、説明文も重要です。
「データを取得します」のような曖昧な説明ではなく、どのデータを、どの条件で取得するのか を明記することで、ツール選択の精度が上がります。
パラメータについても、型や制約を明確にしておくことで、LLMが誤った引数を生成しにくくなります。
ツール設計では、入力形式をできるだけシンプルに保ちつつ、意味が伝わる形にすることが大切です。
3-3. 単一責任の原則を守る
Toolsでは、1つのツールに複数の役割を持たせないことも重要です。 検索、集計、整形、更新などをまとめてしまうと、LLMがそのツールの役割を理解しづらくなります。
たとえば、検索と集計を同じツールにしてしまうと、「検索したいのか」「集計したいのか」が曖昧になり、正しく使えないことがあります。そのため、ツールはできるだけ単一責任にし、役割が明確に分かれている状態にすることが望ましいです。 ツールを分けることで、失敗時の原因切り分けもしやすくなります。
3-4. ツール数を増やしすぎない工夫
ツールが多すぎると選択ミスが起きやすくなるため、必要なツールだけを動的に渡す仕組みが有効です。 すべてのツールを常に見せるのではなく、今のタスクに関連するツールだけを絞って提示することで、LLMの判断負荷を下げられます。
この考え方はContextの圧縮とも似ています。
Toolsでもやはり、必要なものだけを見せる ことが重要です。
たとえば、売上分析のタスクであれば、在庫関連や顧客分析関連のツールを常に全部見せるのではなく、まず売上に関連するツールだけを渡す、といった設計が考えられます。
これにより、ツール選択の精度が上がり、不要な呼び出しも減らせます。
3-5. エラー設計とリトライ制御
ツールが失敗したときの設計も、精度とコストに大きく影響します。 単に「エラーです」と返すだけでは、LLMは次にどう修正すればよいか分からず、同じ失敗を繰り返す可能性があります。そのため、エラーメッセージには以下のような情報を簡潔に含めることが重要です。
- 何が原因で失敗したのか
- どう直せばよいのか
- どの入力が問題だったのか
エラー内容が明確であれば、LLMは自己修正しやすくなります。
逆に、エラー情報が曖昧だと、リトライを繰り返してコストだけが増えることになります。
また、セッションあたりのツール実行回数に上限を設けることも有効です。 無限にリトライできる状態にしてしまうと、コスト増加や応答遅延につながるため、一定回数で打ち切る制御も必要です。
Toolsのまとめ
Toolsでは、LLMにとって理解しやすく、選びやすく、失敗しても修正しやすい設計が重要です。
ツールを増やすこと自体が目的ではなく、LLMが適切に扱える形で最小限に整理すること が大切だと感じました。
実務では、次の3点を意識するだけでもかなり改善できそうです。
- ツール名と説明を具体的にする
- ツール数を必要最小限に抑える
- エラー時にLLMが次の行動を判断できるようにする
実務での判断基準
実務で迷ったときは、次の順で見直すと整理しやすいと感じました。
- まず、アーキテクチャが複雑すぎないか
- 次に、Contextに不要な情報が入りすぎていないか
- 最後に、ToolsがLLMにとって選びやすい形になっているか
この3点を順に見直すだけでも、AIエージェントの不安定さはかなり改善できそうです。
実装前のチェックリスト
- このタスクに本当にマルチエージェントは必要か
- Contextは必要最小限になっているか
- 長期記憶に残すべき情報と、一時的な情報が分かれているか
- ツール名は具体的か
- ツールの説明は曖昧でないか
- エラー時にLLMが再試行しやすいメッセージになっているか
- ツール数を必要以上に増やしていないか
印象に残ったポイント
特に印象に残ったのは、AIエージェントの精度改善を「モデルの工夫」ではなく「設計の工夫」として捉えていた点です。
つい高性能なモデルや新しいツールに目が向きがちですが、実際には構成、文脈、ツール定義を見直すだけで、挙動の安定性は大きく変わります。
AIエージェント開発では、派手な機能追加よりも、まず土台の設計を整えることが重要だと再認識しました。
まとめ
このセッションを通して、AIエージェントの精度改善は、モデルの性能だけでなく、Architecture・Context・Toolsの設計次第で大きく変わることがよくわかりました。
改めて整理すると、ポイントは以下の3つです。
- Architecture: ユースケースに合った、できるだけシンプルな構成を選ぶ
- Context: 必要最小限の情報に絞り、圧縮と外部記憶を活用する
- Tools: LLMが扱いやすい形で設計し、数を増やしすぎない
AIエージェントを実装するときは、つい「もっと賢いモデル」「もっと多機能なツール」に目が向きがちですが、実際には設計の整理こそが安定性の鍵だと感じました。AIエージェントの開発では、どうしても「できることを増やす」方向に進みがちです。 しかし、精度や安定性を重視するなら、まずは構造をシンプルにし、持たせる情報を絞り、ツールを明確にすることが重要です。
今後AIエージェントを設計する際には、今回のセッションで紹介された Architecture / Context / Tools の3つの観点を意識していきたいと思います。
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