[AWS]レスポンス速度に差が出る理由！BedrockRAGとAgentの決定的な違い

Amazon Bedrockでテーブルスキーマ情報を管理する際、Knowledge Base（RAG） と Agent では、レスポンス速度と機能性に明確な違いがあります。

結論から言うと、レスポンス速度はKnowledge Base（RAG）の方がAgentよりも大幅に速いです。これは、両者のアーキテクチャと目的が根本的に異なるためです。

レスポンス速度の違いと、その理由

単一の応答（例：SQLクエリの生成）を返すまでの速さは、Knowledge Baseを直接利用するRAGが、Bedrock Agentよりも高速です。 これは、Agentが内部で「思考」という追加のLLM呼び出しステップを複数回実行する、アーキテクチャ上の動作原理に起因します。

1. Knowledge Base (RAG) の場合：【速い】

Knowledge Baseを直接利用するRAGは、シンプルで直線的なプロセスです。APIとしては RetrieveAndGenerate がこれに該当します。

処理フロー:

1. 検索 (Retrieve): ユーザーの質問に基づき、関連性の高いテーブルスキーマ情報をベクトルストアから1回検索します。
2. 生成 (Generate): 検索したスキーマ情報と元の質問をプロンプトに組み込み、LLM（基盤モデル）を1回呼び出して回答（例：SQLクエリ）を生成します。

このプロセスは、「検索→生成」という1往復の処理で完結するため、比較的低レイテンシで高速に応答を返すことができます。

2. Bedrock Agent の場合：【遅い】

Agentは、自律的にタスクを計画し、複数のツールを使いこなす「思考プロセス（ReActなど）」を持つため、内部で複雑なステップを踏みます。

処理フローの例:

1. 思考 (Reasoning): ユーザーの質問を理解し、「どのツールをどの順番で使うべきか」という計画を立てます。（LLM呼び出し①）
2. ツール使用 (Tool Use – Knowledge Base): 計画に基づき、まずKnowledge Baseを検索して関連スキーマを取得します。（LLM呼び出し②の前準備）
3. 思考 (Reasoning): 取得したスキーマ情報を見て、次に実行すべきアクション（例: SQL生成）を判断します。（LLM呼び出し②）
4. ツール使用 (Tool Use – Lambdaなど): （もしあれば）生成したSQLを実行するLambda関数を呼び出します。
5. 思考 (Reasoning): ツールからの実行結果を見て、最終的な回答をどのようにまとめるかを考えます。（LLM呼び出し③）
6. 最終回答生成: すべての情報を統合し、ユーザーへの自然言語での最終回答を生成します。（LLM呼び出し④）

このように、Agentは内部で複数回の「思考→ツール使用」のループを実行します。LLMを何度も呼び出すため、そのたびに推論時間が加算され、全体のレスポンスはKnowledge Baseの直接利用よりも著しく遅くなります。

アーキテクチャから見るレイテンシ（応答速度）の要因

レスポンス速度の違いは、それぞれの処理プロセスのステップ数にあります。

Knowledge Base (RAG) – シンプルな1往復モデル

Knowledge Baseを直接利用するRAG（例: RetrieveAndGenerate API）は、非常に直線的で効率的なプロセスです。

処理フロー:

ユーザー質問 →

• ①検索 (Retrieve)
• ②生成 (Generate)

→ ユーザーへの応答

• レイテンシの内訳: (ベクトル検索のレイテンシ) + (1回のLLM推論レイテンシ)
• 特徴: 処理のオーバーヘッドが極めて少ないです。質問を受けたら、関連情報を探し、それを基に1回だけ考えて回答を生成します。

Bedrock Agent – 複雑な反復（ループ）モデル

Agentは、自律的にタスクを解決するための「思考」と「行動」を繰り返す、より高度な仕組みです。

処理フロー（例：SQLを生成し実行する場合）:

ユーザー質問 →

• ①思考 (計画立案)
• ②行動 (ツール選択: Knowledge Base)
• ③検索 (Retrieve)
• ④思考 (取得情報からSQL案を考察)
• ⑤行動 (ツール選択: SQL実行Lambda)
• ⑥実行 (Lambda呼び出し)
• ⑦思考 (実行結果を解釈)
• ⑧最終回答生成

→ ユーザーへの応答

• レイテンシの内訳: (LLM思考レイテンシ + ツール実行レイテンシ) × 複数回
• 特徴: Agentのコンソールで確認できる「トレース（Trace）」を見れば分かる通り、内部ではLLMによる「思考（Reasoning）」が何度も実行されます。この「思考」のたびにLLMの推論レイテンシが発生するため、全体の応答時間は必然的に長くなります。

なぜ「Agentの方が速い」と感じる（または言われる）のか？

観点①：タスク全体の完了時間 vs. 初回応答時間

これが最も重要なポイントです。

• RAGの場合 (初回応答は速いが、タスクは未完了):
  • ユーザー: 「先月の東京支社の売上トップ製品は？」
  • RAG: （高速で）「SELECT ...というSQLです」とSQL文を返す。
  • この後、開発者や別システムがそのSQLを実行し、結果を解釈する手間が残っています。
• Agentの場合 (初回応答は遅いが、タスクは完了):
  • ユーザー: 「先月の東京支社の売上トップ製品は？」
  • Agent: （内部で思考と実行を繰り返し、時間はかかるが）「先月の東京支社の売上トップ製品は『製品A』です。」と最終的な答えを返す。

つまり、Agentは「人間が介在する時間」を含めたタスク全体のリードタイムを劇的に短縮します。 この「エンドツーエンドでのタスク完了速度」を「レスポンスの速さ」と捉えれば、「Agentは速い（効率的だ）」という評価になります。

観点②：回答の質とインタラクション回数

• RAG: 曖昧な質問には、的外れなSQLを生成してしまうことがあります。その場合、ユーザーは質問を修正して何度も試す必要があります。
• Agent: 曖昧な質問に対して、「〇〇について、もう少し詳しく教えてください」と明確化のための質問を返すように設計できます。これにより、最終的に正しい答えにたどり着くまでのユーザーとの総インタラクション回数が減り、結果的に「早く解決した」と感じさせることができます。

メリット・デメリット比較

比較軸	Knowledge Base (RAG)	Bedrock Agent
レスポンス速度	🚀 速い	🐢 遅い
タスク完了速度 (エンドツーエンド)	遅い SQL実行や結果解釈は別工程。	🚀 速い 生成・実行・要約までを自動化。
主な機能	情報検索と回答生成<br>「〇〇に関する情報を教えて」という質問に答える専門家。	タスクの計画と自律実行<br>「〇〇をして、結果を要約して」という指示をこなすアシスタント。
メリット	・高速・低レイテンシ：シンプルな処理フローで素早く応答。 ・実装が比較的容易：RetrieveAndGenerate APIだけで完結できる。 ・低コスト：LLMの呼び出しが少ないため、コストを抑えられる。 ・単一の応答生成が高速。 ・実装が容易で低コスト。	・高機能・柔軟性：SQL生成だけでなく、その実行や結果の要約、外部API連携など、複雑なタスクを自動化できる。 ・対話の文脈維持：セッションを通じて対話の文脈を管理しやすい。 ・複数ツールの連携：Knowledge BaseとLambda関数などを組み合わせて高度な処理が可能。 ・タスク全体を自動化し、人の介在を不要にする。 ・複数のツール（API）を連携させ、複雑な処理が可能。 ・対話を通じてタスクを明確化できる。
デメリット	・機能が限定的：情報を検索して回答するだけで、アクション（SQL実行など）は起こせない。 ・状態を保持しない：基本的にはステートレスなやり取り。 ・曖昧な質問に対応しにくい。	・複雑な実装：Action GroupやLambda関数、IAMロールなど、設定・開発項目が多い。 ・高コスト：内部でLLMを何度も呼び出すため、コストが高くなる傾向がある。 ・チューニングの難易度：思考プロセス（プロンプトテンプレート）の調整など、高度なチューニングが必要になる場合がある。 ・単一応答のレイテンシが長い。 ・実装が複雑で、コストが高くなる傾向。 ・思考プロセスの制御が難しい場合がある。

---

使い分けの指針

多くの場合、まずはKnowledge Baseで高速なスキーマ検索とSQL生成の基盤を構築し、もしSQLの自動実行や外部連携といった「アクション」が必要になった際に、そのKnowledge Baseを一つのツールとして利用するAgentへと拡張していくのが効果的な開発アプローチです。

---

ユースケース	推奨アプローチ	理由
リアルタイム性重視（コンソール操作補助など）	Bedrock Agent	ツール呼び出しによる即応性が有利。
アドホックなスキーマ調査	RAG	自然言語クエリへの適応力が高い。
大規模・頻繁なスキーマ変更	RAG	ベクトルDBの更新だけで対応可能。
スキーマ＋関連ドキュメントの統合管理	RAG	構造化/非構造化データの一元検索が可能。

💡 ハイブリッド戦略の有効性:
例えば、頻繁な参照が必要なコアテーブルは Agent で管理し、変更頻度の低い補助テーブルは RAG に委ねるといった併用も現実的です。複数Agentを連携させる「マルチエージェント」（例：スキーマ取得Agent + SQL生成Agent）では、速度と柔軟性の両立が可能です。

【Knowledge Base (RAG) を選ぶべきケース】

• 単純なNL-to-SQL（自然言語からSQLへの変換）が目的の場合。
  • ユーザーの質問からSQLクエリを生成し、そのSQLをアプリケーション側で別途実行する構成。
• チャットボットの応答速度が最優先される場合。
• 開発工数とコストを抑え、迅速にプロトタイプを構築したい場合。

【Bedrock Agent を選ぶべきケース】

• SQLを生成するだけでなく、そのSQLを自動でデータベースに実行し、結果を自然言語で要約して返してほしい場合。
• 「東京支社の売上データを取得し、その結果をSlackに通知する」のように、複数のAPIやツールを連携させた複雑なワークフローを自動化したい場合。
• ユーザーとの対話の中で、過去のやり取りを踏まえた上で次のアクションを判断するような、高度な対話型アプリケーションを構築したい場合。