社内IT支援で406時間削減、Bedrock AgentCore活用のSlack対応

社内ITヘルプデスクの自動化により、3か月間で約406時間の工数が削減された。米ShipStation GlobalがAmazon Bedrock AgentCoreを活用して構築したSlack向けエージェント「Deckhand」による成果だ。2026年4月の導入以降、1,935件のメッセージを処理し、1,221件の会話を開始した。

同社は米国や英国、スペイン、ポーランド、オーストラリア、フィリピンに拠点を持つ。導入前の12か月間には1,500件を超える問い合わせスレッドが発生していた。質問の5分の1以上が米国の営業時間外に届くうえ、回答に必要な情報はConfluenceや社内イントラネットなどに分散していた。

Deckhandの導入によって、営業時間外に届いた問い合わせの94%に対応できるようになった。全体のメッセージ応答率は97.5%に達し、チャット内で812件の問い合わせを完結させた。肯定的な評価も運用の改善に伴い、4月の82%から6月には96%へと上昇している。

システムの基盤は4つの要素で構成する。AWS App Runner上のFastAPIとSlack Boltがユーザー属性を取得し、Bedrock AgentCore上で動くStrandsエージェントがClaudeで推論ループを制御する。チケット作成などの処理はAgentCore Gateway経由のMCPツールとしてAWS Lambdaが担い、409件のJiraチケットを作成した。

分散していた過去データの収集にはDSPyのRecursive Language Modelを採用した。Python REPL環境でClaudeを動かして過去のスレッドから解決手順やエラーメッセージを抽出し、Pydanticで検証したうえでAmazon S3に格納している。ナレッジの検索にはBedrockのナレッジベースを使い、運用のログやフィードバックはAmazon DynamoDBやAmazon CloudWatchなどで管理する。

開発者にとっての意味

手元の実装は変えない。AgentCoreの利用費用や待ち時間、評価の測定条件が記事にないためだ。判断する経営者にとって工数削減の実績はあるが、自社での費用対効果は未確定だ。実装する開発者にとっては、FastAPIやLambda、S3を組み合わせた既存の構成例として参考になる。しかし移行にはツールのMCP化やDSPyによる抽出処理の作り直しが必要になる。AgentCoreの価格体系と推論遅延の仕様が公開され、移行工数を上回る利点が判るまで今の構成を維持する。