[アップデート] Amazon BedrockでStructured Outputsがサポートされました

{
    "name": "get_weather",
    "strict": True,  # これを追加
    "inputSchema": {
        "json": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string"},
                "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
            },
            ...
        }
    }
}

uv init

uv add boto3

"""
Amazon Bedrock Structured Outputs - JSON Schemaパターン
Converse APIを使用して、モデルの出力をJSONスキーマに準拠させる
"""

import boto3
import json

# Bedrock Runtimeクライアントの作成
bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

# 使用するモデルID（Claude Haiku 4.5）
MODEL_ID = "us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"

# サンプルの非構造化テキスト
SAMPLE_TEXT = """
昨日の会議で新しいプロジェクトについて話し合いました。
プロジェクト名は「Operation Phoenix」で、来月の15日から開始予定です。
担当者は田中さん、鈴木さん、佐藤さんの3名で、予算は500万円です。
主な目標はレガシーシステムの刷新で、期間は6ヶ月を見込んでいます。
"""

# 抽出したいデータ構造を定義するJSONスキーマ
json_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "project_name": {
            "type": "string",
            "description": "プロジェクトの名称"
        },
        "start_date": {
            "type": "string",
            "description": "プロジェクトの開始予定日"
        },
        "team_members": {
            "type": "array",
            "items": {"type": "string"},
            "description": "プロジェクトメンバーのリスト"
        },
        "budget": {
            "type": "string",
            "description": "プロジェクトの予算"
        },
        "objective": {
            "type": "string",
            "description": "プロジェクトの主な目標"
        },
        "duration": {
            "type": "string",
            "description": "プロジェクトの予定期間"
        }
    },
    "required": ["project_name", "start_date", "team_members", "budget", "objective", "duration"],
    "additionalProperties": False
}

def extract_structured_data():
    """非構造化テキストから構造化データを抽出する"""

    response = bedrock_runtime.converse(
        modelId=MODEL_ID,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "text": f"以下のテキストから情報を抽出してください：\n\n{SAMPLE_TEXT}"
                    }
                ]
            }
        ],
        # Structured Outputs の設定
        outputConfig={
            "textFormat": {
                "type": "json_schema",
                "structure": {
                    "jsonSchema": {
                        "schema": json.dumps(json_schema),
                        "name": "project_extraction",
                        "description": "プロジェクト情報の抽出"
                    }
                }
            }
        }
    )

    # レスポンスからテキストを取得
    output_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
    return json.loads(output_text)

if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("Amazon Bedrock Structured Outputs - JSON Schema パターン")
    print("=" * 60)
    print(f"\n使用モデル: {MODEL_ID}")
    print(f"\n--- 入力テキスト ---\n{SAMPLE_TEXT}")
    print("\n--- 抽出結果 ---")

    result = extract_structured_data()
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

"""
strict: true ありなしの比較検証
"""

import boto3
import json

bedrock_runtime = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
MODEL_ID = "us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"

def create_tool(strict: bool):
    """strictフラグを指定してツール定義を作成"""
    tool = {
        "toolSpec": {
            "name": "get_weather",
            "description": "指定した都市の現在の天気を取得する",
            "inputSchema": {
                "json": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "location": {
                            "type": "string",
                            "description": "天気を取得する都市名"
                        },
                        "unit": {
                            "type": "string",
                            "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
                            "description": "温度の単位"
                        }
                    },
                    "required": ["location", "unit"],
                    "additionalProperties": False
                }
            }
        }
    }
    if strict:
        tool["toolSpec"]["strict"] = True
    return tool

def call_weather_tool(strict: bool, user_message: str):
    """天気ツールを呼び出す"""
    response = bedrock_runtime.converse(
        modelId=MODEL_ID,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [{"text": user_message}]
            }
        ],
        toolConfig={
            "tools": [create_tool(strict)],
            "toolChoice": {"tool": {"name": "get_weather"}}
        }
    )
    return response["output"]["message"]["content"][0]["toolUse"]["input"]

if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("strict: true ありなしの比較")
    print("=" * 60)

    # enumにない表現を使ったリクエスト
    test_messages = [
        "東京の天気をCで教えて",
        "パリの気温をケルビンで知りたい",
        "ニューヨークの天気、普通の単位で",
    ]

    for msg in test_messages:
        print(f"\n【リクエスト】{msg}")
        print("-" * 40)

        print("strict: false（指定なし）:")
        try:
            result = call_weather_tool(strict=False, user_message=msg)
            print(f"  unit = {result.get('unit')}")
        except Exception as e:
            print(f"  エラー: {e}")

        print("strict: true:")
        try:
            result = call_weather_tool(strict=True, user_message=msg)
            print(f"  unit = {result.get('unit')}")
        except Exception as e:
            print(f"  エラー: {e}")

uv run structured_output_json_schema.py

============================================================
Amazon Bedrock Structured Outputs - JSON Schema パターン
============================================================

使用モデル: us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0

--- 入力テキスト ---

昨日の会議で新しいプロジェクトについて話し合いました。
プロジェクト名は「Operation Phoenix」で、来月の15日から開始予定です。
担当者は田中さん、鈴木さん、佐藤さんの3名で、予算は500万円です。
主な目標はレガシーシステムの刷新で、期間は6ヶ月を見込んでいます。

--- 抽出結果 ---
{
  "project_name": "Operation Phoenix",
  "start_date": "来月の15日",
  "team_members": [
    "田中さん",
    "鈴木さん",
    "佐藤さん"
  ],
  "budget": "500万円",
  "objective": "レガシーシステムの刷新",
  "duration": "6ヶ月"
}

uv run strict_comparison.py

============================================================
strict: true ありなしの比較
============================================================

【リクエスト】東京の天気をCで教えて
----------------------------------------
strict: false（指定なし）:
  unit = celsius
strict: true:
  unit = celsius

【リクエスト】パリの気温をケルビンで知りたい
----------------------------------------
strict: false（指定なし）:
  unit = celsius
strict: true:
  unit = celsius

【リクエスト】ニューヨークの天気、普通の単位で
----------------------------------------
strict: false（指定なし）:
  unit = celsius
strict: true:
  unit = fahrenheit

ValidationException: An error occurred (ValidationException) when calling the Converse operation:
The model returned the following errors: tools.0.custom: For 'object' type, 'additionalProperties' must be explicitly set to false