![[アップデート] Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore がリリースされました！](https://devio2024-media.developers.io/image/upload/f_auto,q_auto,w_3840/f_auto,q_auto/v1790875048/eyecatch/edq4dfptctqlcwjhffhs.png)
[アップデート] Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore がリリースされました！
はじめに
こんにちは、スーパーマーケットが好きなコンサル部の神野です。
日本時間の2026年11月6日にAmazon Bedrock AgentCoreのWeb Answerがリリースされました！
Web上の情報を調べて、出典付きの回答をツール呼び出し1回で返してくれるマネージドなツールです！
6月に出たWeb Searchと何が違うんでしょうね・・・！
主な特徴を最初に確認しつつ、前回と同じくコンソールからGatewayとHarnessを作って試してみます！
Web Answer
まず特徴を押さえていきましょう！
Web Answerは自然言語の質問を受け取って、Web上の情報をもとにした出典付きの回答を1回のツール呼び出しで返すマネージドなツールです。Web Searchと同じくAgentCore Gatewayのターゲットとして追加してMCPのツールとして呼び出しを可能にします。
これまでのWeb Searchが返すのはタイトル・URL・抜粋・公開日を並べた検索結果の一覧で、結果を読み比べて回答にまとめるのも、追加で検索するかを決めるのもエージェント側の実装でカバーする必要がありました。
それがWeb Answerでは検索の計画と複数の検索の並列実行からページの読み込みと回答の作成までをAWS側が行ってくれます！
引用の処理とかを自前で実装しなくていいのは嬉しいポイントなんじゃないでしょうか。
ちなみに公式ドキュメントでは2つの使い分けを次のように説明しています。
- エージェント自身のモデルに検索結果を比べて考えさせたいならWeb Search
- 出典付きの完成した回答がほしいならWeb Answer
なるほど・・・さくっと良さげなWebの調査回答を手に入れたいならWeb Answerなんですかね。
質問はAWSの中で処理され、Amazonが運用するWebインデックスの検索とAmazon Bedrockのモデルによる回答の作成に使われます。外部の検索エンジンには送られません。
検索する範囲を絞る
Gatewayのターゲット単位で含めるドメインと除外するドメインをそれぞれ50件まで設定できます。
これに加えてエージェントが呼び出しのたびに次の値を渡せます（コネクターのバージョン1.1.0以降）。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
filters.domainFilter |
含めるドメインと除外するドメイン（それぞれ50件まで） |
filters.publishedDateFilter |
公開日の範囲（from から to までをUTCのISO-8601形式で指定） |
userLocation.country |
利用者の国コード（JP などの2文字） |
国やドメインである程度絞れるのは良いですね。
返ってくる回答の形式
回答はMarkdownのテキストで文中に [[1](URL)] の形で出典が入ってきます。
同じ内容が構造化された形式でも返り、回答のブロックごとに出典のURLとドメインの一覧が含まれます。
後ほど試す「クラスメソッド株式会社について教えて」では次の出力が返ってきました（画面から書き起こし、事業内容は一部省略）。
クラスメソッド株式会社の会社概要は、公式サイトの会社概要ページに基づくと以下のとおりです。
- **設立:** 2004年7月7日 [[1](https://classmethod.jp/company/overview/)]
- **従業員数:** 約900名（2026年4月現在、グループ全体） [[1](https://classmethod.jp/company/overview/)]
- **本社:** 東京都港区西新橋1-1-1 日比谷フォートタワー26階 [[1](https://classmethod.jp/company/overview/)]
- **資本金:** 1億円 [[1](https://classmethod.jp/company/overview/)]
- **事業内容:**
- クラウド（AWS等）の技術コンサルティング、開発、運用 [[1](https://classmethod.jp/company/overview/)]
- （略）
補足として、従業員数は外部の情報源では数値が異なります。例えば、ある求人情報サイトでは従業員数を530人（Yahoo!しごとカタログ）、別の転職サイトでは760名（doda、2026年10月時点）と掲載しています。 [[2](https://jobcatalog.yahoo.co.jp/company/2001821148/information/)], [[3](https://doda.jp/DodaFront/View/Company/j_id__10090230881/)] 公式の約900名はグループ全体での数字である点にご注意ください。
同じ質問でWeb Searchを呼び出すと、回答ではなく検索結果の一覧が返ってきます（1件だけ残して省略）。
{
"id": "04a2da4d",
"results": [
{
"publishedDate": "10:52PM, Tuesday, September 15 2026, PDT",
"text": "事業所および海外支社 国内 8拠点 アクセス 東京 / 札幌 / 仙台 / …（略）",
"title": "AWS・生成AI・クラウドの技術支援",
"url": "https://classmethod.jp/company/overview/"
},
…（略、全8件）
]
}
Web Answerは出典付きの文章がそのまま返ってくるのに対して、Web Searchはページの抜粋を並べた一覧で、まとめるのは受け取るエージェントの仕事となる違いです！
前提
Web Answerの仕様や今回の前提は下記のとおりです。公式ドキュメントも気になる方はあわせて見ておきましょう！
- 対応リージョンは米国東部（バージニア北部）の
us-east-1のみです（2026年11月時点）- 残念ながら東京リージョンは未対応です・・・
- 料金はツール呼び出し1,000回あたり10ドルです
- 製品ページのFAQによると、リリース時点の対応言語は英語（「English at launch, with more languages to follow」）となっています
- Harnessのモデルには Claude Haiku 5.5（Global推論プロファイル）を使いました
それでは実際にやってみましょう！
やってみた
前回と同じくコンソールでGatewayとHarnessを作ってHarnessのプレイグラウンドから質問します。
Gatewayを作成する
左メニューの「ゲートウェイ」を開いて「ゲートウェイを作成」を押します。（全然関係ないですが、AgentCore関連のコンソール画面もだいぶかわりましたね・・・Mantleのような白基調になっています・・・）
ゲートウェイ名を入力してIAMアクセス許可は「デフォルトロールを作成」のままにします。
HarnessからはIAMで認証するので、インバウンド認証タイプは「IAM許可を使用」を選びます。
ターゲットの設定ではターゲットタイプに「コネクター - 新規」を選びます。
事前設定済みのターゲットに「ウェブ回答ツール - 新規」が増えているのでこれを選択します！前回使ったウェブ検索ツールのすぐ下にありますね。
アウトバウンド認証はIAMロールのままです。「追加設定」を開くとドメインの絞り込みを設定できます。
確認画面でターゲットタイプが webAnswer になっていることを確認して「ゲートウェイを作成」を押します。
Harnessを作成する
「エージェント」の一覧で「さらに追加」から「高度な作成」を選びます。
ハーネス名を入力してモデルに Claude Haiku 5.5 を選びます。
「ツール」でゲートウェイを有効にして先ほど作った web-answer-gateway を選びます。アウトバウンド認証設定はIAMロールです。下の「Permissions」もデフォルトロールを作成のままにしました。
ステータスがアクティブになったら「エージェントをテスト」を押してプレイグラウンドを開きます。
日本語で質問してみる
ここからは質問ごとに新しいセッションに切り替えて試してみます！
プレイグラウンドではツールの呼び出しを開くとWeb Answerへの入力と出力をそのまま見られます。
会社の基本情報を聞いてみる
前回のWeb Searchと同じ「クラスメソッド株式会社について教えて」と聞いてみます。
「クラスメソッド株式会社 会社概要 事業内容 設立 従業員数」という日本語のクエリでWeb Answerを1回呼び出していて、4.2秒で日本語の回答が返ってきました。出典は公式サイトの会社概要ページとなっています。
設立日・本社・資本金・事業内容はすべて会社概要ページと一致していました！従業員数も「約900名（2026年4月現在、グループ全体）」で公式の表記どおりです！求人サイトに載っている530名や760名という数字も出典付きで公式の数字と書き分けているので、どこの情報なのかも確認できていますね。
自分の最新のブログ記事を聞いてみる
前回うまくいかなかった「クラスメソッドの神野さんが一番直近で書いたブログ記事を教えて」も聞いてみます。
モデルは国コード JP を付けて呼び出していました。Web Answerは9月29日のDevelopersIO 2026 Osakaの登壇記事などを挙げたうえで、公開日を確定できないので最新とは言い切れないと返しています。
Harnessの最終回答も「今回の検索では特定できませんでした」でした。実際の最新は11月3日の記事なので質問の答えとしては外れています。それでも前回は英語版（/en/）のページばかりだったのに対して、今回は日本語の記事ページが出典に入っていました。
この辺もSearch含めて日本語記事のインデックスが向上しているんですかね。
公開日で絞って聞いてみる
期間を指定すれば取れるかなと思い、「2026年10月以降にdev.classmethod.jpで公開された、クラスメソッドの神野さんのブログ記事を新しい順に教えて」と聞いてみました。
質問内容を汲み取って、モデルがドメインと公開日のフィルターを自動で付与していました！
画面に表示された入力を書き起こすと次のとおりです。
{
"query": "dev.classmethod.jp 神野 ブログ記事 2026年10月",
"filters": {
"domainFilter": { "include": ["dev.classmethod.jp"] },
"publishedDateFilter": { "from": "2026-10-01" }
}
}
この呼び出しの出力は記事のタイトル以外が英語でした。Harnessはこのあとシェルで記事ページの公開日を確かめ、Web Answerをもう1回呼び出したうえで5本の記事を挙げています。
著者ページと照らし合わせると10月1日以降に公開した記事は12本ありました（2026年11月6日時点）。回答に入った自分の記事は4本で、11月3日・11月1日・10月30日の直近3本は入っていません。
さらに1本目の書評記事は、よなみねさんが私の著書について書いてくださった記事でした。
Web Answerの出力では「神野の本の書評」と正しく説明されていたので、取り違えたのはHarness側のモデルの判断となります。
ツールの出力が合っていても最後にまとめるモデルで誤ることがあるので、精度を保証したい場合は回答と出典を照合するような検証のプロセスが必要ですね。
日本語の情報しかない話題を日英で比べる
最後に日本語のページにしか情報がなさそうな話題として、「DevelopersIO 2026 Osakaの開催日と会場を教えて」と聞いてみます！
日本語のクエリで呼び出していますがWeb Answerの出力は英語でした。
Harnessが日本語にまとめた回答では前夜祭が9月28日（月）16:00〜21:00で本編が9月29日（火）11:00〜19:10と回答していました！会場はクラスメソッド大阪オフィスで、受付の時間や最寄り駅の出口までconnpassのイベントページと一致しています！
ちなみに同じ内容を英語で「When and where was DevelopersIO 2026 Osaka held?」と聞くとどうなるでしょうか。
英語で質問したのに、モデルは「DevelopersIO 2026 Osaka 開催日 会場」という日本語のクエリに変換して呼び出していました。今度はWeb Answerが日本語で回答しています。
Harnessの回答は英語で、日程と会場は日本語で聞いたときと同じでした！
どちらもWeb Answerへのクエリは日本語だったので入力言語の比較にはなっていませんが、最終回答は質問した言語に合わせてくれました。
回答に出典を付けてもらう
Web Answerの出力には [[1](URL)] の形で出典が入っていますが、ここまでのHarnessの最終回答には表示してくれていませんでした。最終回答はHarnessのモデルがツールの出力を読んで書き直すので、出典がそのまま残るとは限りません。
利用者に回答を見せるときは出典の表示が必要なので、システムプロンプトで出典を残すように指示します。エージェントの詳細画面の「編集」から「モデルとシステムプロンプト」を開き、次のように書き足しました。
You are a helpful assistant.
Web Answerツールの出力には [[番号](URL)] の形式で出典が入っています。回答ではこの出典を削らず、根拠にした文の末尾に同じ形式で残してください。回答の最後には「出典」として番号とURLの一覧を付けてください。
「ハーネスを保存」を押して数分待つとステータスがアクティブになり、新しいセッションで会社について聞き直してみます。
文末に [1] が付き、最後に出典の一覧が表示されました！番号は会社概要ページへのリンクなので、利用者が元のページを開いて回答の根拠を確かめられますね。
日本語の精度を振り返る
体感ですが、Web Searchが出た頃に比べて日本語の精度が向上しているのか会社概要やイベントの日程では日本語のページを出典にして正しく答えられているなぁと感じていました。
気になったのは出力の言語で、日本語で聞いても英語で返ることがありました。Web Answerの出力をそのまま利用者に見せる作りだと英語が混ざってしまうケースもありそうです。「期間内の記事をすべて」のように網羅が必要な質問もまだ取りこぼしがあるので、この辺りもカバーしたければ工夫する必要がありそうです。
今回は簡単な検証なので、もっと込み入ったユースケースではどれぐらいの精度なのかは気になりますね・・・！
Web Searchと比べてみる
最後に同じ5つの質問をWeb Searchでも1回ずつ試して比べてみました！
Harnessのモデルは同じ Claude Haiku 5.5 で、システムプロンプトはデフォルトのままです（出典を残す指示を入れる前の結果です）。
作り方は前回の記事と同じで、ターゲットに「ウェブ検索ツール - 新規」を選んだGatewayをHarnessのツールに設定しただけです。
質問ごとの結果は折りたたんでいます。気になる質問だけ開いてみてください。
会社の基本情報
Web Searchにはクエリと取得件数を渡すとタイトル・URL・抜粋の一覧が返ってきます。
2件だけ残して text は先頭だけにしていますが、このときは8件返ってきました。
{
"id": "04a2da4d",
"results": [
{
"publishedDate": "10:52PM, Tuesday, September 15 2026, PDT",
"text": "事業所および海外支社 国内 8拠点 アクセス 東京 / 札幌 / 仙台 / 上越 / 名古屋 / 大阪 / 福岡 / 沖縄 …（略）",
"title": "AWS・生成AI・クラウドの技術支援",
"url": "https://classmethod.jp/company/overview/"
},
{
"publishedDate": "04:48PM, Tuesday, November 03 2026, PST",
"text": "- グループ全社員に生成AIを届ける。「AI-Starter」を国内外の拠点へ …（略）",
"title": "AWS・生成AI・クラウドの技術支援",
"url": "https://classmethod.jp/"
}
]
}
拠点やグループ会社は公式サイトのとおりでしたが、代表者は「横田英史氏」となっていました（正しくは横田聡）。
最新のブログ記事
検索を5回繰り返して10月20日の記事を最新と答えました（実際の最新は11月3日）。
公開日で絞った質問
取得件数を25件に増やして3回検索しましたが公開日やドメインでは絞り込んでいませんでした。
挙がったのは12本中2本で、うち1本はURLと日付が不明でした。書評記事は別の方の記事として除外しています。
DevelopersIO 2026 Osakaの開催日と会場（日本語・英語の2問）
日本語で聞いたときは日程・時間・会場をconnpassのとおりに答えました。
英語で聞いたときは日本語で回答し、前夜祭の時間を「17:00〜21:00（受付16:30）」と答えました（connpassは16:00〜21:00、受付15:30）。
結果をまとめる
| 観点 | Web Answer | Web Search |
|---|---|---|
| 今回の5問での結果 | 会社とイベントの3問は正確。記事一覧は取りこぼし | 代表者の名前などを誤った。記事一覧は取りこぼし |
| ツール呼び出し1回の処理時間 | 3〜9秒 | 約1秒 |
| 最新記事の質問でのツール呼び出し回数 | 1回 | 5回 |
| 同じ質問でのHarnessのモデルの入力トークン | 2,185 | 39,195 |
| ツールの利用単価 | 1,000回あたり10ドル | 1,000クエリあたり7ドル |
今回の検証ではHarnessの最終回答に代表者名などの誤りがありましたが、ここはWeb Searchが劣っているというより、モデル自体の精度も絡みますし、精度をよくしていきたいなら検証プロセスも整備していく必要がありそうですね。一方、Web Answerは最初からぼちぼちの精度を担保しているような感じでしょうか。
そのため、公式ドキュメントにもあるように出典付きの完成した回答がほしいならWeb Answer、検索結果をエージェント自身に解釈し最適な回答を作り出すのをやって欲しいならWeb Searchという使い分けが良さそうです！
また、Web Answerなら事前にまとまっているので、取得結果の入力トークンが少ないというのも利点としてありそうですね。
LLMを通さずにアプリ側で回答をそのまま使いたいケースにもWeb Answerは使えそうです！たとえばポータルの検索窓から質問を受けて、出典付きの回答をそのまま画面に表示するような使い方ですね。ただGatewayのMCPのツールを自前で呼び出す実装は必要になるのでちょっと手間ですし、
LLMを使わずにMCPを直接呼び出すのもどうなんだ・・・というのはありますが・・・
エージェントじゃなくても単発でLLMにツールを持たせてサクッと回答するのもよいですね！
後片付け
試し終わったら比較用に作ったWeb Search側も含めてHarnessとGatewayを削除します。デフォルトロールで自動作成されたIAMロールも不要なら削除しておきましょう。
おわりに
Web Answerなら1回の呼び出しで出典付きの回答が返ってきて面白いですね！サクッと出典付きの回答が欲しいときに便利そうです！
まだ東京リージョンにはきていないので、近いうちに来て欲しいですね！
本記事が少しでも参考になりましたら幸いです。最後までご覧いただきありがとうございましたーー！
