MobileyeがAmazon Bedrock AgentCoreでサポート業務を自動化｜応答時間90%短縮の事例と仕組み

2026年8月6日

AIニュース重要度

★★★★☆

4.0 / 5｜重要なアップデート

正式提供・新モデル・料金・セキュリティ・企業導入など実務への影響が明確な発表を含みます。利用者・企業の実務に影響する更新のため★4としました。

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概要

自動運転技術のパイオニアであるMobileye（モービルアイ）が、AWSの「Amazon Bedrock AgentCore」を使って社内サポート業務にAIエージェント（自律的に判断・作業するAI）を導入した事例です。ルーティン化していた問い合わせ対応を自動化し、応答時間を90%短縮、95%超の精度目標を達成したとされています。

何が発表・更新されたのか

AWS Machine Learning Blogが、Mobileyeの導入事例を公開しました。主なポイントは以下のとおりです。

Mobileyeのデータ収集処理パイプラインでは、毎日数千件のドライブ記録セッションが取り込まれ、ステータス確認の問い合わせが多数発生していました。
サポートチケットの66%が「ルーティンなステータス確認」で、エンジニアは複数のシステムを手動でまたぎ、約15回のクリック操作を要していました。
そこで「AI Support Agent（AIサポートエージェント）」を構築し、Amazon Bedrock AgentCore上に展開しました。
結果として応答時間を90%短縮、精度95%超を達成し、インフラ管理の負担をゼロにしたと報告されています。
この成果を受けて、Mobileyeは社内の各チームが自分たちのAIエージェントを展開できる「セルフサービス基盤」へとAgentCoreを発展させました。

技術面では、AnthropicのClaude（生成AIの基盤モデル）を、社内の「LLM Gateway」経由でBedrock上から利用。さらに「Model Context Protocol（MCP）」を活用し、AIがリアルタイムで処理プラットフォームのAPIに接続し、セッション状態やログ、診断情報を取得できるようにした点が特徴です。

なぜ重要なのか

従来のスクリプトやルールベースの自動化では、決まった質問には対応できても、現実の多様な問い合わせを文脈から理解することが難しいという課題がありました。今回の事例は、AIエージェントが「単なる分類」を超えて、実際にシステムを調べて回答する「調査役」として機能した点が注目されます。

また、社内のチケット管理システムがオンプレミス（自社内設置）でAWSからアクセスできないという制約を、ハイブリッド構成（オンプレとクラウドの橋渡し）で解決している点も、多くの企業に通じる実務的なヒントです。

誰に関係があるのか

社内問い合わせやサポート業務の負担が大きく、自動化を検討している企業の実務担当者
生成AIを本番運用したいが、セキュリティやガバナンス（統制）を保ちたい情報システム部門
オンプレミスの既存システムとクラウドAIを連携させたい企業のエンジニア

仕事や業務でどう使えるのか

事例の自動化フローは次のように動きます。

オンプレの「Local Orchestrator」が新しいチケットを取り出し、AgentCore上のAIエージェントに送る。
AIエージェントが問い合わせを分類し、MCPサーバー経由でリアルタイムの本番データを照会。Claudeを使って、リンクや推奨対応・次のアクションを含む回答を生成。
Local Orchestratorが回答を受け取り、社内チケットシステムに投稿する。

この構成では、AgentCore Runtime（サーバー不要の実行基盤）が自動スケールし、AgentCore Observability（可観測性）が問い合わせから回答までの流れを追跡します。認証情報はAWS Secrets Managerで安全に管理され、担当者が直接扱わずに済みます。

自社に当てはめる場合、まずは「問い合わせの多くを占める定型対応」を洗い出し、小規模な概念実証（PoC）から始めるのが現実的です。

注意点

本事例はMobileyeという大規模企業の導入例であり、同じ成果がどの企業でも得られるとは限りません。
記事で示された「90%短縮」「95%超の精度」は、Mobileye環境での結果です。
Amazon Bedrock AgentCoreの料金体系、日本リージョンでの提供状況、対象プランなどの詳細は、今回の一次情報からは確認できませんでした。導入前に必ずAWSの公式ドキュメントで最新情報をご確認ください。