AWS Bedrock、Claudeのツール利用で動的なエンティティ抽出を実現
2026年3月25日 (水)
- •AWSがAmazon Bedrock上のClaude 4.5 SonnetのFunction calling機能を活用した、サーバーレスなエンティティ認識を導入した。
- •開発者は独自の機械学習モデルをトレーニングすることなく、非構造化画像から構造化データを直接抽出できるようになった。
- •S3とAWS Lambdaを組み合わせた自動パイプラインにより、運転免許証などのドキュメントをリアルタイムで処理する。
Amazon Web Services（AWS）は、Claude 4.5 Sonnetモデル内の「ツール利用（tool use）」を活用した、高速な情報抽出の新たな手法を公開した。従来の手法では、多大な労力を要する手動のラベル付けや、柔軟性に欠けるOCRテンプレートの作成が必要だった。しかし、この新システムはモデルの外部関数呼び出し能力であるFunction callingを利用することで、非構造化データを事前定義されたJSONスキーマへと直接マッピングする。
このアーキテクチャは完全にサーバーレスで構成されており、ストレージにAmazon S3、オーケストレーションにAWS Lambdaを利用している。ユーザーが運転免許証などのドキュメントをアップロードすると、それをトリガーに画像がAmazon Bedrockへと送信される。送信されたデータはClaudeモデルによって分析され、氏名、住所、免許証番号といった特定の項目を高精度に抽出するための最適なツールが自動的に選択される仕組みだ。
この手法は、多様な種類のドキュメントを扱う企業にとって、導入の障壁を大幅に下げるものとなる。自然言語によるプロンプトで抽出を制御できるため、開発者は専用のインフラを維持するオーバーヘッドを抱えることなく、様々なフォーマットに適応する動的なエンティティ認識を実装できる。このソリューションは高いスケーラビリティを備えており、セキュリティとモニタリングに関するAWSのベストプラクティスにも準拠している。