Amazon Connect Customer AIエージェントでGPT 5.6 TerraとGPT 5.6 Lunaを選択できるようになりました

はじめに

東京リージョンの Amazon Connect Customer で、AIエージェントの AIプロンプト作成画面を確認したところ、以下のモデルを選択できるようになっていました。

• GPT 5.6 Terra (Cross-Region Global)
• GPT 5.6 Luna (Cross-Region Global)

今回は、オーケストレーションタイプで選択できるモデル、GPT 5.6 Terra／Lunaが対応するプロンプトタイプ、AWS 提供のデフォルトプロンプトに設定されているモデルを確認してみます。

管理画面でGPT 5.6 TerraとLunaを確認

東京リージョンのオーケストレーションタイプの AIプロンプトで、モデルの選択肢に GPT 5.6 Terra と GPT 5.6 Luna が表示されていました。

モデルの選択肢にGPT 5.6 Terra／Lunaが表示されています。

どちらも Cross-Region Global のモデルです。続いて、AWS CLI でモデル ID や対応するプロンプトタイプを確認します。

AWS CLIでモデル情報を確認

確認環境と事前準備

AWS CloudShell から、東京リージョンの検証環境にある Assistant を対象に確認しました。使用した AWS CLI のバージョンは 2.38.1 です。

まず、リージョンと結果の保存先を設定し、Assistant の一覧を取得します。

export AWS_REGION="ap-northeast-1"
export AWS_PAGER=""

export OUT_DIR="$HOME/qconnect-model-check-$(date -u +%Y%m%dT%H%M%SZ)"
mkdir -p "$OUT_DIR"

aws --version

aws qconnect list-assistants \
  --region "$AWS_REGION" \
  --query 'assistantSummaries[].{Name:name,AssistantId:assistantId,Status:status}' \
  --output table

list-assistants の結果から、対象の Assistant ID を環境変数に設定します。

export ASSISTANT_ID="対象環境のAssistant ID"

ASSISTANT_ID は、ご自身の環境の値に置き換えてください。ここで指定するのは、Amazon Connect Customer のインスタンス ID ではなく、Assistant を識別する ID です。

GPT 5.6 Terra／Lunaのモデル情報

list-models でモデル一覧を取得し、JSON ファイルに保存します。

https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/qconnect/list-models.html

aws qconnect list-models \
  --region "$AWS_REGION" \
  --assistant-id "$ASSISTANT_ID" \
  --output json \
  > "$OUT_DIR/models-all.json"

jq '
  [
    .modelSummaries[]
    | select(
        .modelId == "global.openai.gpt-5.6-terra"
        or .modelId == "global.openai.gpt-5.6-luna"
      )
  ]
' "$OUT_DIR/models-all.json"

最初に全モデルのレスポンスを保存し、jq で今回の2モデルだけを抽出しています。

結果は以下のとおりでした。

[
  {
    "modelId": "global.openai.gpt-5.6-terra",
    "displayName": "GPT 5.6 Terra (Cross-Region Global)",
    "crossRegionStatus": "GLOBAL",
    "supportsPromptCaching": false,
    "supportedAIPromptTypes": [
      "INTENT_LABELING_GENERATION",
      "QUERY_REFORMULATION",
      "SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING",
      "SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION",
      "EMAIL_OVERVIEW",
      "EMAIL_QUERY_REFORMULATION",
      "CASE_SUMMARIZATION",
      "NOTE_TAKING",
      "ORCHESTRATION"
    ],
    "modelLifecycle": "ACTIVE"
  },
  {
    "modelId": "global.openai.gpt-5.6-luna",
    "displayName": "GPT 5.6 Luna (Cross-Region Global)",
    "crossRegionStatus": "GLOBAL",
    "supportsPromptCaching": false,
    "supportedAIPromptTypes": [
      "INTENT_LABELING_GENERATION",
      "QUERY_REFORMULATION",
      "SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING",
      "SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION",
      "EMAIL_OVERVIEW",
      "EMAIL_QUERY_REFORMULATION",
      "CASE_SUMMARIZATION",
      "NOTE_TAKING",
      "ORCHESTRATION"
    ],
    "modelLifecycle": "ACTIVE"
  }
]

両モデルとも、crossRegionStatus は GLOBAL、modelLifecycle は ACTIVE でした。また、今回のレスポンスでは supportsPromptCaching は false です。

モデル ID は、それぞれ以下の値でした。

CLI などでモデルを指定する際は、表示名ではなく、このモデル ID を使用します。

オーケストレーション以外にも対応

対応する AIプロンプトタイプは、supportedAIPromptTypes で確認できます。GPT 5.6 Terra／Lunaはいずれも、以下の9タイプに対応していました。

一方、以下の3タイプは、両モデルの対応一覧に含まれていませんでした。

ANSWER_GENERATION
EMAIL_RESPONSE
EMAIL_GENERATIVE_ANSWER

今回の調査では、Claude Sonnet 4.6 と Claude Sonnet 5 の対応タイプは ORCHESTRATION のみでしたが、GPT 5.6 Terra／Lunaはオーケストレーション以外にも対応しています。

オーケストレーション対応モデルの一覧

保存したレスポンスから、ORCHESTRATION に対応するモデルを抽出します。

jq '
  [
    .modelSummaries[]
    | select(
        (.supportedAIPromptTypes // [])
        | index("ORCHESTRATION")
      )
    | {
        displayName,
        modelId,
        modelLifecycle
      }
  ]
' "$OUT_DIR/models-all.json"

このコマンドでは、対応タイプに ORCHESTRATION を含むモデルを抽出し、表示名、モデル ID、ライフサイクルを表示しています。

今回、API で ACTIVE として返されたオーケストレーション対応モデルは、以下の17件でした。

API レスポンスには、このほかに LEGACY の以下2件も含まれていました。

• Claude 3.5 Sonnet v2 (Cross-Region APAC)
• Claude Sonnet 4 (Cross-Region APAC)

API 上では、オーケストレーション対応として合計19件が返っています。モデル一覧を整理する際は、supportedAIPromptTypes だけでなく、modelLifecycle も併せて確認してください。

デフォルトプロンプトではGPTは指定なし

AWS提供のシステムプロンプトを取得

続いて、AWS 提供のデフォルトプロンプトに設定されているモデルを確認します。

ここでは、origin が SYSTEM の AIプロンプトをデフォルトプロンプトとして扱います。list-ai-prompts の --origin SYSTEM で対象を絞り込みます。

https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/qconnect/list-ai-prompts.html

aws qconnect list-ai-prompts \
  --region "$AWS_REGION" \
  --assistant-id "$ASSISTANT_ID" \
  --origin SYSTEM \
  --output json \
  > "$OUT_DIR/prompts-system.json"

jq '
  [
    .aiPromptSummaries[]
    | {
        name,
        type,
        modelId
      }
  ]
  | sort_by(.type, .name)
' "$OUT_DIR/prompts-system.json"

取得結果を JSON ファイルに保存し、プロンプト名、タイプ、モデル ID を表示しています。これにより、モデルの選択肢ではなく、各システムプロンプトに設定されているモデルを確認できます。

システムプロンプトに設定されていたモデル

今回取得した15件を、モデルごとにまとめると以下のとおりです。表内のモデル ID は API の取得値です。

今回取得した15件のシステムプロンプトでは、GPT は指定されていませんでした。

オーケストレーションタイプに限ると、設定モデルは以下のように分かれていました。

なお、公式ドキュメントにもシステムプロンプトの使用モデルが掲載されていますが、執筆時点では今回の API 取得結果と一部差分がありました。本記事では、検証環境の API で取得した値を掲載しています。

https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/create-ai-prompts.html#cli-create-aiprompt

まとめ

東京リージョンの Amazon Connect Customer AIエージェントで、GPT 5.6 Terra と GPT 5.6 Luna をオーケストレーションタイプのモデルとして選択できるようになりました。

API では、両モデルともオーケストレーションを含む9タイプへの対応が確認できました。一方、今回取得した AWS 提供のシステムプロンプトでは、GPT は指定されていませんでした。

モデルを変更する際は、対象の AIプロンプトタイプへの対応と、現在設定されているモデルを確認しましょう。