LendingTree、マルチエージェント型住宅ローン支援ツールを Amazon Bedrock で公開──LangGraph と MCP による厳格な業務制御
Amazon Bedrock と LangGraph を組み合わせ、住宅ローン相談に特化したマルチエージェント構造で安全性と個別最適化を両立させた。
リリース: 2026-08-05 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- LendingTree は消費者の住宅ローン選びを支援するため、Amazon Bedrock を活用したマルチエージェント型のアシスタントを構築した。
- システムは 1 つの Supervisor エージェントと、教育（Education）およびマッチング（Matching）の 2 つの専門ワーカーで構成されている。
- オーケストレーションには LangGraph を採用し、モデル間の通信には Model Context Protocol (MCP) を利用している。
- インフラストラクチャは全サービスを Amazon ECS と AWS Fargate 上でコンテナ化して独立スケーリングさせている。
2. 影響（Why）
- 厳格な規制環境への適合: 住宅ローン業界に求められる PII 保護やコンテンツフィルタリングを、Amazon Bedrock Guardrails と独自セーフティ分類器の並行実行でレイテンシを増やさずに達成した点が実務的である。
- マルチモデルによるコスト最適化: 複雑な推論には Amazon Nova Pro、軽量な会話応答には Amazon Nova Lite を自動選択する仕組みにより、信頼性とコストのバランスを実用的な水準に落とし込んでいる。
3. 根拠・詳細（How）
- LangGraph と MCP によるエージェント連携: Supervisor が Amazon Nova Pro で意図分析と実行計画を生成し、教育・マッチングの各ワーカーへ MCP を介してコネクションプーリングによる低レイテンシな呼び出しを行う。
- セキュアな RAG とコンテナインフラ: 教育ワーカーは Amazon OpenSearch Service をベクトルストアとする Amazon Bedrock Knowledge Bases で回答を裏付け、全サービスは ECS (Fargate) 上で Terraform / GitLab CI/CD により管理される。
4. 展望・課題（Next）
- 運用実績に基づくスケーリング改善: Amazon Bedrock AgentCore の一般提供開始前に ECS 基盤で実装を完了しているため、今後はマネージドエージェント基盤への移行や統合の可能性を検証する予定である。