[Amazon Bedrock] AgentCoreをVPCにデプロイして自然言語でAuroraに問い合わせてみました

$ agentcore invoke '{"prompt": "売上トップ5の商品は？"}'

売上トップ5の商品をお調べしました！

1. スマートウォッチ（電子機器）— 売上合計：1,339,200円
2. カシミヤセーター（衣類）— 売上合計：790,000円
3. ダウンベスト（衣類）— 売上合計：752,000円
4. 黒毛和牛すき焼きセット（食品）— 売上合計：704,000円
5. リネンシャツ（衣類）— 売上合計：470,820円

$ agentcore invoke '{"prompt": "先月の食品の売上状況をまとめて"}'

## 先月（2026年3月）の食品売上状況まとめ

### 📊 全体概況
- **総売上金額**: 426,420円
- **総販売数量**: 84個
- **販売商品数**: 6商品
- **注文件数**: 23件
- **平均単価**: 5,011円

### 🏆 商品別売上ランキング

1. **黒毛和牛すき焼きセット** - 192,000円
   - 販売数量: 15個
   - 注文件数: 5件
   - 平均単価: 12,800円

2. **魚沼産コシヒカリ 5kg** - 75,620円
   - 販売数量: 19個
   - 注文件数: 6件
   - 平均単価: 3,980円

3. **有機抹茶パウダー** - 66,960円
   - 販売数量: 27個
   - 注文件数: 8件
   - 平均単価: 2,480円

### 💡 特徴
- 高単価商品の「黒毛和牛すき焼きセット」が売上No.1
- 「有機抹茶パウダー」は最も多くの数量が販売された人気商品
- 全商品が売上を記録しており、食品カテゴリ全体で好調な売上

git clone https://github.com/furuya02/agentcore-vpc-text-to-sql.git
cd agentcore-vpc-text-to-sql
cd cdk
npm install
npx cdk deploy

Outputs:
text-to-sql-stack.SubnetIds = subnet-xxx,subnet-yyy
text-to-sql-stack.AgentCoreSecurityGroupId = sg-zzz
text-to-sql-stack.SecretArn = arn:aws:secretsmanager:ap-northeast-1:...
text-to-sql-stack.ClusterArn = arn:aws:cloudformation:...

cd cdk
chmod +x scripts/seed-data.sh
./scripts/seed-data.sh

_db = None

def db_config():
    global _db
    if _db: return _db
    s = json.loads(boto3.client("secretsmanager", region_name="ap-northeast-1")
                   .get_secret_value(SecretId=os.environ["DB_SECRET_ARN"])["SecretString"])
    _db = dict(host=s["host"], port=int(s.get("port", 5432)),
               dbname=os.environ.get("DB_NAME", "ecommerce"),
               user=s["username"], password=s["password"])
    return _db

def list_tables(_):
    conn = psycopg2.connect(**db_config())
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT table_name, column_name, data_type FROM information_schema.columns "
                "WHERE table_schema='public' ORDER BY table_name, ordinal_position")
    # ... 省略（テーブル名: カラム名 (型) の形式で整形）

def execute_query(inp):
    sql = inp.get("sql", "")
    if not sql.strip().upper().startswith("SELECT"):
        return "エラー: SELECT文のみ実行可能です"
    # ... 省略（psycopg2 で SQL を実行し、結果をテキストで返却）

def run(client, prompt):
    msgs = [{"role": "user", "content": [{"text": prompt}]}]
    for _ in range(10):
        r = client.converse(modelId=MODEL_ID, system=[{"text": SYSTEM}],
                            messages=msgs, inferenceConfig={"maxTokens": 2000}, toolConfig=TOOL_CONFIG)
        c = r["output"]["message"]["content"]
        msgs.append({"role": "assistant", "content": c})
        if r["stopReason"] == "end_turn":
            return next((b["text"] for b in c if "text" in b), "")
        msgs.append({"role": "user", "content": [
            {"toolResult": {"toolUseId": b["toolUse"]["toolUseId"],
                            "content": [{"text": TOOLS[b["toolUse"]["name"]](b["toolUse"].get("input", {}))}]}}
            for b in c if "toolUse" in b]})
    return ""

MODEL_ID = "apac.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"

cd agent
agentcore create \
  --name texttosql \
  --framework Strands \
  --model-provider Bedrock \
  --memory none \
  --network-mode VPC \
  --subnets "（SubnetIds の値1）,（SubnetIds の値2）" \
  --security-groups "（AgentCoreSecurityGroupId の値）" \
  --skip-python-setup

"envVars": [
  { "name": "DB_SECRET_ARN", "value": "（SecretArn の値）" },
  { "name": "DB_NAME", "value": "ecommerce" }
]

cd agent/texttosql
agentcore deploy

aws iam put-role-policy \
  --role-name "（実行ロール名）" \
  --policy-name "SecretsManagerReadAccess" \
  --policy-document '{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [{
      "Effect": "Allow",
      "Action": "secretsmanager:GetSecretValue",
      "Resource": "（SecretArn）*"
    }]
  }'

$ agentcore invoke '{"prompt": "テーブル一覧を教えて"}'

ECサイトのデータベースには以下の4つのテーブルがあります：

1. customers（顧客テーブル）
   - customer_id：顧客ID（整数）
   - name：顧客名（文字列）
   - email：メールアドレス（文字列）
   - prefecture：都道府県（文字列）
   - created_at：登録日時（タイムスタンプ）
  ...（省略）

$ agentcore invoke '{"prompt": "先月の売上トップ3の商品を教えて"}'

先月の売上トップ3の商品をお答えします：

**1位：スマートウォッチ**
- 売上金額：297,600円
- 販売数量：12個

**2位：ダウンベスト**
- 売上金額：263,200円
- 販売数量：14個

**3位：Bluetoothスピーカー**
- 売上金額：256,000円
- 販売数量：20個

  SELECT
      p.name AS 商品名,
      SUM(oi.quantity * oi.unit_price) AS 売上金額,
      SUM(oi.quantity) AS 販売数量
  FROM order_items oi
  JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
  JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
  WHERE DATE_TRUNC('month', o.order_date) = DATE_TRUNC('month', CURRENT_DATE
  - INTERVAL '1 month')
  GROUP BY p.product_id, p.name
  ORDER BY 売上金額 DESC
  LIMIT 3