Strands AgentsとAmazon Bedrockでマルチエージェント営業リード発掘｜Thrad.ai事例を解説

2026年7月15日

AIニュース重要度

★★★☆☆

3.0 / 5｜知っておくと役立つ通常ニュース

知っておくと役立つ通常のアップデートのため★3としました。

生成AIの学び方で悩んでいませんか？

「何から学ぶか」「続けられるか」「仕事で使えるか」が大切と分かっていても、独学では難しいですよね。

DMM 生成AI CAMP 学び放題は、DMM.comが提供する月額制の生成AIオンラインスクールです。

総額200万円相当の約1,000レッスンが学び放題。職種別・ツール別のコースを、メンターやAIチューターのサポートを受けながら継続的に学べます。

その第一歩として、入会前に中身を体験できる60分の無料セミナーが用意されています。参加すると、こんなことが分かります。

自分の職種で使えるか - マーケティング・営業・人事など職種別8コースの中身を体感できる！
ツールごとの学び方 - ChatGPTやDifyなど、ツール別のマスターコースも確認できる！
学習の進め方 - 約1,000レッスンをどう学べば短期間で身につくか、プロが提案してくれる！
続けられる仕組み - 24時間対応のAIチューターやメンター相談、コミュニティの中身が分かる！
生成AIの最新デモ - 生成AIの最新技術デモをその場で体験できる！

「無料セミナーで体験してから、学び放題に入会して継続的に学ぶ」という流れで始められるので、合うか分からないまま入会する心配がありません。

予約・参加は無料。入会するかはセミナーの後に決められます。

＼予約は30秒・日時を選ぶだけ／

60分の無料セミナーを予約する（無料）

⇒入会・コース詳細を公式サイトで見る

※無料なのはセミナーで、学び放題本体は月額制の有料サービスです。料金は公式サイトをご確認ください。
※セミナー・コース内容は変更される場合があります。

概要

AWSの公式ブログ「AWS Machine Learning Blog」にて、Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを使った複数AIエージェント（マルチエージェント）による営業リード発掘の事例が紹介されました。広告インフラを手がけるThrad.aiが、Hacker NewsやReddit、GitHubなど複数のソーシャルデータを横断して「購入意欲の高い見込み客」を自動で見つけ出す仕組みを構築した事例です。

何が発表・更新されたのか

今回の記事では、Strands AgentsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせて、4つの役割を持つAIエージェントが連携するパイプラインが紹介されています。具体的には「トレンド調査」「見込み客情報の補強」「スコアリング（点数付け）」「メール文面の自動生成」という4つの工程を、それぞれ専門のエージェントが担当します。

各エージェントはHacker News、Reddit、Stack Overflow、GitHubなど複数の外部API（ソーシャルサービスのデータ取得口）から情報を集め、Amazon Bedrock上のClaude Sonnet 4.6モデルで見込み客ごとにスコア（0〜100点）を算出します。スコアは「話題との関連性」「タイミング」「関心の強さ」「購入意欲のシグナル」「データの質」という5つの基準で重み付けされ、直近24時間以内の情報ほど重視される仕組み（時間経過による重み減衰）も採用されています。

さらに、複数のエージェントがどう連携するかについて「Swarm（自律的な引き継ぎ方式）」と「Graph（あらかじめ決めた順序で処理する方式）」という2つの構成方法を比較し、レイテンシ（応答速度）・コスト・メール品質の観点でベンチマーク結果を示している点も特徴です。

なぜ重要なのか

これまで、複数のWebサービスに散らばった「見込み客の兆候」を人手で確認し、関連付ける作業には手間がかかっていました。記事によれば、Thrad.aiの営業チームは1件のリードにつき6つの情報源を調べ、1通の営業メールを書くまでに30〜45分かけていたとのことです。単一のAIモデルでは情報源の種類やAPIの多様さ、分析の複雑さに対応しきれないため、役割分担したマルチエージェント構成が有効だと説明されています。

誰に関係があるのか

営業・マーケティング部門で見込み客発掘（リードジェネレーション）を効率化したい担当者
AWSやAmazon Bedrockを使ってAIエージェントの構築を検討している開発者・エンジニア
競合調査、採用候補者のソーシング、市場調査など、複数の情報源を横断した分析業務を行う担当者

仕事や業務でどう使えるのか

記事では、この仕組みは営業リード発掘だけでなく、競合情報の収集、採用候補者の探索、市場調査にも応用できるとされています。公開されているサンプルリポジトリ（GitHub）を使えば、AWS CDK（インフラ構築ツール）でエージェント環境を一括デプロイでき、概念の理解だけであればコードを動かさずに読み進めることも可能です。

注意点

本記事はAWSの技術ブログにおけるチュートリアル・事例紹介であり、実際に動作環境を構築する場合、Python 3.12以上、Node.js 18以上、Amazon Bedrock（Claude Sonnet 4.6モデルの有効化）などの環境準備が必要です。
公式情報によると、ハンズオンの構築には約60分、Amazon Bedrockのモデル呼び出し費用として約3〜5米ドルがかかるとされています。また、DynamoDBやLambdaなどのデプロイ済みリソースは稼働中に課金が発生するため、使用後は削除手順（クリーンアップ）が必要と案内されています。
公式情報上では、日本での提供状況や対象プランの詳細は確認できませんでした。料金や利用可否については、必ず公式情報でご確認ください。