Amazon Connect AIエージェントで質問内容に応じて複数のナレッジベースを使い分ける（選択的クエリ）方法

2026.03.19
 はじめにAmazon ConnectのオーケストレーションAIエージェントでは、複数のナレッジベースを統合して回答させることができます。
以前の記事では、プロンプトで「常にすべてのナレッジベースを同時に検索する」ように強制する方法を紹介しました。
Amazon ConnectのAIエージェント（ドメイン）に複数のナレッジベースを統合できるようになりました
しかし、実際の運用では「人事（HR）に関する質問なら人事用ナレッジベースを」「ITに関する質問ならIT用ナレッジベースを」といったように、ユーザーの質問内容に応じてAIに適切なナレッジベースを判断させたいケースも多いはずです。
本記事では、以下のドキュメントをもとにAIエージェントが文脈を理解し、複数のナレッジベースから適切なものを「選択的にクエリ（Querying knowledge bases selectively）」する設定手順を紹介します。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/connect/latest/adminguide/multiple-knowledge-base-setup-and-content-segmentation.html
 前提条件（テスト用データの準備）今回は「人事（HR）」と「ITサポート」の2つのナレッジベースを使い分ける検証を行います。

事前に以下の内容をテキストファイルとして保存し、それぞれ別のS3バケットにアップロードして、Amazon ConnectAIエージェントで2つのナレッジベース（統合）を作成しておきます。
1. 人事（HR）用ナレッジベース
統合名: cm-hirai-s3
保存ファイル: hr_faq.txt
【人事部 FAQ】
Q. 有給休暇の申請方法を教えてください。
A. 有給休暇の申請は、社内ポータルサイトの「勤怠管理システム」から行います。取得希望日の3営業日前までに上長の承認を得る必要があります。

Q. 交通費の精算スケジュールを教えてください。
A. 毎月月末までに「経費精算システム」で申請された交通費は、翌月の給与支払い日に合算して振り込まれます。
2. ITサポート用ナレッジベース
統合名: cm-hirai-s3-2
保存ファイル: it_faq.txt
【ITサポート FAQ】
Q. 社外から社内ネットワーク（VPN）に接続する方法を教えてください。
A. 会社貸与のPCにインストールされている「AnyConnect」アプリを起動し、社員IDとパスワードを入力してください。その後、スマートフォンに届くMFA（多要素認証）を承認すると接続されます。

Q. 社内システムのパスワードを忘れました。
A. パスワードリセットポータル（https://password-reset.example.com）にアクセスし、社員IDと登録済みの予備メールアドレスを入力して再設定を行ってください。
 【Tips】ナレッジベースIDの特定方法AIエージェントのツール設定画面では、ナレッジベースを選択するプルダウンに 「アシスタント関連付けID（Assistant Association ID）」という英数字の羅列しか表示されません。

そのため、設定前にAWS CloudShellを開き、以下のコマンドを実行して「ナレッジベース名」と「関連付けID」の紐付けを確認しておきましょう
以下のスクリプトをコピーし、CloudShellに貼り付けて実行してください。（DOMAIN_NAME="cm-hirai" の部分はご自身の環境に合わせて変更してください）
実行コマンド:
DOMAIN_NAME="cm-hirai"
ASSISTANT_ID=$(aws qconnect list-assistants --query "assistantSummaries[?name=='$DOMAIN_NAME'].assistantId" --output text)

(
echo -e "AssociationId\tKnowledgeBaseName"
echo -e "------------------------------------\t-------------------"
aws qconnect list-assistant-associations \
  --assistant-id $ASSISTANT_ID \
  --query 'assistantAssociationSummaries[?associationType==`KNOWLEDGE_BASE`].[assistantAssociationId, associationData.knowledgeBaseAssociation.knowledgeBaseId]' \
  --output text | while read assoc_id kb_id; do
    kb_name=$(aws qconnect list-knowledge-bases --query "knowledgeBaseSummaries[?knowledgeBaseId=='$kb_id'].name" --output text)
    echo -e "$assoc_id\t$kb_name"
done
) | column -t
出力例:
AssociationId                         KnowledgeBaseName
------------------------------------  -------------------
2102f376-6538-4e04-a93e-65c948e114bf  cm-hirai-s3-2
4ca0a4dd-62b6-456a-9f03-923773e8109d  cm-hirai-s3
この結果から以下が分かります。
人事用（cm-hirai-s3）の画面で選ぶべきIDは 4ca0a4dd...
IT用（cm-hirai-s3-2）の画面で選ぶべきIDは 2102f376...
これをメモしておき、次の設定に進みます。
 AIプロンプトの作成AIエージェントが「質問内容に応じて適切なツールを1つだけ選ぶ」ように指示するためのプロンプトを作成します。
Amazon Connectの管理画面から、オーケストレーションタイプのデフォルトAIプロンプトである SelfServiceOrchestration をコピーして新規作成します。
プロンプト内で <core_behavior> セクションを見つけ、その直下に以下の CRITICAL（重要） なルールを追記します。ツールの説明部分には、ユーザーが実際に使うであろう日本語のキーワードを含めます。
  <core_behavior>
  CRITICAL - Retrieve Tool Selection: You have multiple Retrieve tools. Each queries a different knowledge base. You MUST select only ONE tool per question based on the topic. 
  - Retrieve_HR: 従業員の福利厚生、給与、休暇、会社のポリシーに関する情報が含まれています。
  - Retrieve_IT: ソフトウェアのトラブルシューティング、ハードウェアの要求、VPN、ネットワークの問題に関する情報が含まれています。
  Evaluate the question, match it to the most relevant tool, and invoke only that tool.
 このプロンプトの意図この指示は、「複数のRetrieveツールがあるが、トピックに基づいて質問ごとに1つのツールだけを選択しなければならない」とAIに強制するものです。

さらに、各ツールにどのような日本語の情報が含まれているかを明記し、ユーザーの質問（日本語）と直接マッチングしやすくしています。
なお、このプロンプト文は独自に考えたものではなく、AWS公式ドキュメントに「複数のナレッジベースをセットアップする際のベストプラクティス」としてそのまま記載されているものです。
その他のプロンプト内容はデフォルトのまま使用します。
モデルはデフォルトの global.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 を選択し、プロンプトを保存します。
 AIエージェントの作成とツールの設定次に、オーケストレーションタイプのAIエージェントを作成し、検索ツールを設定します。

デフォルトの SelfServiceOrchestrator をコピーして作成を開始します。

次に、AIが「どのツールをいつ使うべきか」を正確に判断できるように、各ツールの「指示テキスト（Instruction）」と「例（Examples）」を、ユーザーが実際に使う日本語に合わせて書き換えます。
 1つ目のツール（人事用）の設定デフォルトの「Retrieve」ツールを編集し、先ほどメモした 人事（HR）用のナレッジベースID（4ca0a4dd...） を選択して関連付けます。
名前: Retrieve_HR
指示テキスト（Instruction）

具体的なトピックと、想定される日本語の質問例（Example questions）を含めます。従業員の福利厚生、給与、休暇、会社のポリシーに関する情報を見つけるために人事ナレッジベースを検索します。
想定される質問例: "有給休暇の申請方法は？", "交通費はいつ振り込まれますか？"
RETRIEVEツールの結果を使用して、顧客の質問に情報に基づいた回答を提供してください。
例（Examples）

デフォルトのテキストを消去し、人事に関する日本語の回答例に変更します。Good example:
<message>
有給休暇の申請は、社内ポータルサイトの「勤怠管理システム」から行います。取得希望日の3営業日前までに上長の承認を得る必要があります。
</message>

Example for no results:
<message>
その人事に関する具体的な情報は見つかりませんでした。
</message>
 2つ目のツール（IT用）の追加「ツールの追加（Add Tool）」から「Retrieve」タイプを選択し、 ITサポート用のナレッジベースID（2102f376...） を選択して関連付けます。
名前: Retrieve_IT
指示テキスト（Instruction）

IT関連のトピックと質問例を含めます。ソフトウェアのトラブルシューティング、ハードウェアの要求、VPN、ネットワークの問題に関する情報を見つけるためにITナレッジベースを検索します。
想定される質問例: "自宅からVPNに繋ぐには？", "社内システムのパスワードを忘れた"
RETRIEVEツールの結果を使用して、顧客の質問に情報に基づいた回答を提供してください。
例（Examples）

ITに関する日本語の回答例に変更します。Good example:
<message>
社外から社内ネットワーク（VPN）に接続するには、会社貸与のPCにインストールされている「AnyConnect」アプリを起動し、社員IDとパスワードを入力してください。
</message>

Example for no results:
<message>
そのITサポートに関する具体的な情報は見つかりませんでした。
</message>
最後に、先ほど作成したAIプロンプトを設定し、ロケールを日本語（ja_JP）にしてAIエージェントを保存します。
 Connectフローの設定利用するコンタクトフローはシンプルです。

「顧客の入力を取得する」ブロックを配置し、作成したAIエージェントを指定するだけです。
 動作確認とログの解説実際にチャットでテストし、AIが正しくツールを選択しているか確認します。
 テスト1：人事系の質問顧客: 「今月の電車代の精算って、いつの給料に入りますか？」

AI: 「毎月月末までに経費精算システムで申請された交通費は、翌月の給与支払い日に合算して振り込まれます。ですので、今月申請された電車代は、来月の給料に含まれて支給されることになります。」
【裏側の動き（ログの確認）】

CloudWatch Logsの TRANSCRIPT_AGENTIC_MESSAGE を確認すると、AIがどのように考えて回答を生成したのか、3つのステップで確認できます。
① ツールの選択とクエリ生成（completion フィールド）

AIは「電車代の精算」という言葉から「これは人事（HR）の話題だ」と文脈を理解し、Retrieve_HR ツールを選択しています。また、検索クエリもAIが自律的に最適なキーワードに変換しています。
{
  "toolUseList": [
    {
      "toolName": "Retrieve_HR",
      "toolUseId": "tooluse_f5O06dX6oiQ5pMHZyLUfY9",
      "toolInput": "{\"assistantId\": \"d28ddb7e-edee-4655-a8d3-02cf659d80f6\", \"retrievalQuery\": \"交通費精算給料支給タイミング\", \"retrievalConfiguration\": {\"knowledgeSource\":{}}}"
    }
  ]
}
※LLM自身はナレッジベースIDを知らないため、この時点では knowledgeSource は空（{}）になっています。
② システムによるID補完と検索実行（parsed_response フィールド）

Connectのシステム側で、自動的に Retrieve_HR ツールに紐づくナレッジベースID（4ca0a4dd...）が補完され、実際の検索APIが実行されます。
ToolUseBlock(ToolUseId=tooluse_f5O06dX6oiQ5pMHZyLUfY9, Name=Retrieve_HR, Input="{\"assistantId\":\"d28ddb7e-edee-4655-a8d3-02cf659d80f6\",\"retrievalQuery\":\"交通費精算給料支給タイミング\",\"retrievalConfiguration\":{\"knowledgeSource\":{\"assistantAssociationIds\":[\"4ca0a4dd-62b6-456a-9f03-923773e8109d\"]}}}")
③ 検索結果の取得（ツール実行結果の parsed_response フィールド）

検索の結果、人事用ナレッジベースから該当するFAQのテキストデータが取得され、AIに渡されます。
{
    "status": "success",
    "output": "{\"results\":[{\"sourceId\":\"...\",\"contentText\":\"【人事部 FAQ】 ... Q. 交通費の精算スケジュールを教えてください。 A. 毎月月末までに「経費精算システム」で申請された交通費は、翌月の給与支払い日に合算して振り込まれます。\"}]}"
}
AIは、この取得した contentText の内容を読み取り、ユーザーの質問に対する最終的な回答を生成しています。
 テスト2：IT系の質問続けて、同じセッション内でITに関する質問を投げてみます。
顧客: 「ログイン用の暗証番号がわからなくなりました。どうすればいいですか？」

AI: 「社内システムのパスワードを忘れた場合は、パスワードリセットポータルでリセットしていただけます。https://password-reset.example.com にアクセスして、社員IDと登録済みの予備メールアドレスを入力すれば、新しいパスワードを再設定できます。
もし予備メールアドレスを登録していない場合や、リセットポータルにアクセスできない場合は、ITサポートまでお問い合わせください。何かご不明な点はございますか？」
【裏側の動き（ログの確認）】

同様にログを確認すると、今度はAIが「ログイン」「暗証番号」という言葉からITサポートの文脈であると推論し、Retrieve_IT ツールを選択しています。
① ツールの選択とクエリ生成
{
  "toolUseList": [
    {
      "toolName": "Retrieve_IT",
      "toolUseId": "tooluse_NznlNhQ54ipHGGZEMnUiUa",
      "toolInput": "{\"assistantId\": \"d28ddb7e-edee-4655-a8d3-02cf659d80f6\", \"retrievalConfiguration\": {\"knowledgeSource\":{}}, \"retrievalQuery\": \"ログインパスワード暗証番号忘れた リセット\"}"
    }
  ]
}
② システムによるID補完と検索実行
ToolUseBlock(ToolUseId=tooluse_NznlNhQ54ipHGGZEMnUiUa, Name=Retrieve_IT, Input="{\"assistantId\":\"d28ddb7e-edee-4655-a8d3-02cf659d80f6\",\"retrievalConfiguration\":{\"knowledgeSource\":{\"assistantAssociationIds\":[\"2102f376-6538-4e04-a93e-65c948e114bf\"]}},\"retrievalQuery\":\"ログインパスワード暗証番号忘れた リセット\"}")
③ 検索結果の取得

IT用ナレッジベースから、パスワードリセットに関するFAQが取得されています。
{
    "status": "success",
    "output": "{\"results\":[{\"sourceId\":\"...\",\"contentText\":\"【ITサポート FAQ】 ... Q. 社内システムのパスワードを忘れました。 A. パスワードリセットポータル（https://password-reset.example.com）にアクセスし、社員IDと登録済みの予備メールアドレスを入力して再設定を行ってください。\"}]}"
}
このように、プロンプトの例と一言一句同じでなくても、AIが質問の意図を汲み取り、適切なナレッジベース（ツール）を自律的に選択して回答を生成できていることが確認できました！
 まとめAIエージェントに複数のナレッジベースを選択的にクエリさせるためには、以下の設定が重要です。
AIプロンプトの <core_behavior> に、質問のトピックに基づいて1つのツールだけを選択するよう指示を追記する
各Retrieveツールの「指示テキスト（Instruction）」と「例（Examples）」に、そのナレッジベースがどのような情報を含んでいるかをユーザーの言語（日本語）で具体的に記述し、ツール間の役割の重複を避ける
これにより、LLM（Claude）の推論能力を活かして、ユーザーの意図に最も適したナレッジベースだけをピンポイントで検索させることができます。無駄な検索を減らすことで、回答精度の向上や処理速度の改善が期待できるため、用途の異なるナレッジベースを複数統合する際には非常におすすめの設定です。