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概要
Amazon Bedrock AgentCore Memoryに、メタデータ（付加情報）を使った構造化フィルタリング機能が追加されました。AIエージェントが蓄積した記憶を、業務上の切り口で絞り込んで検索できるようになります。
何が発表・更新されたのか
従来のネームスペース（顧客ごとなどの分離範囲）による分離に加え、優先度・部署・期間などの属性でフィルタをかけられるようになりました。類似度検索の前に業務軸で絞り込むことで、検索精度を高めます。
なぜ重要なのか
公式の評価（LoCoMo系の長期記憶ベンチマーク、151問）では、全体のQA精度が40%から64%に向上したとされています。特に時間・優先度・部署に依存する質問では、16%から69%へと大きく改善したと報告されています。
誰に関係があるのか
週や月をまたいで大量の会話履歴を蓄積するAIエージェントを運用する開発者・企業が対象です。カスタマーサポートや金融、ITヘルプデスク、マルチテナント環境などで特に役立ちます。
仕事や業務でどう使えるのか
例えばサポート業務で「請求関連の課題」だけを、課題種別・ステータス・優先度などで絞って呼び出せます。設定・取り込み・検索の3段階でメタデータを扱い、必要な文脈だけを抽出できます。
注意点
インデックス対象のキーは事前に設定時に宣言する必要があります。公式情報上では、日本での提供状況や対象プラン・料金の詳細は確認できませんでした。
