AWS、コンプライアンス検証ツール設計パターン Amazon Quick と Adjudicated Query パターンを公開
Amazon Quick の自然言語対話と決定論的ルールエンジンを分離し、LLM によるハルシネーションリスクを排除しながら 5 万件規模の賃貸借契約の適法性を証明する参照アーキテクチャ。
リリース: 2026-10-02 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- 自然言語インターフェース（Amazon Quick）と決定的ルールエンジンを分離する Adjudicated Query パターンを提唱
- モデルは固定された 6 つの MCP 操作の選択と結果のナレーションのみを行い、直接クエリを作成しない
- 全レコードの検査完了を保証する「完了レシート（Completeness Receipt）」を SQL の集計値として自動計算
- Amazon Aurora Serverless v2 や AWS Lambda を用いたサーバーレス構成によるリファレンス実装を公開
2. 影響（Why）
- 監査可能性と完全性の担保: RAG や Text-to-SQL では検証が困難だった「未評価レコードの有無」を数値の完全性レシートとして担保できるため、法務監査に耐えうるシステムを構築できる。
- 国内エンタープライズの導入障壁クリア: 国内の法規制チェック業務や不確実な規約変更が頻発する業界において、AI の誤動作による法的リスクを切り離した安全な運用設計が可能になる。
3. 根拠・詳細（How）
- Model Context Protocol による固定操作: AWS Lambda 上の MCP サーバーが厳密に定義された 6 つのツールのみを公開し、モデル側からの自由な SQL 生成を防ぐ安全な境界を構築している。
- 単一データストアによる一貫性維持: Amazon Aurora Serverless v2 (Postgres + pgvector) にルールブック、契約データ、判定結果をすべて集約し、チャットとダッシュボード双方が同一ストアを参照する。
4. 展望・課題（Next）
- マルチリージョン展開の検証: Amazon Bedrock の基盤モデル（Claude Sonnet 5 や Titan Text Embeddings V2）のリージョン別提供状況に応じた構成の調整が必要となる。