Heurist Finance、Amazon Bedrock AgentCore で AI 投資ワークベンチを構築

Heurist は Amazon Bedrock AgentCore を活用し、個人投資家向けの AI 駆動型金融インテリジェンスを構築しました。主力製品である「Heurist Finance」は、機関投資家が使うような複雑なワークフローをチャット体験に統合しています。具体的には、市場データの収集、提出書類やニュースの読解、深掘り調査の実行、ポートフォリオの構築とストレステスト、ポジションの監視などを行います。各回答は、ユーザーの保有資産や好みに基づいて生成されます。

Heurist の目的は、リスクとリターンの統合ビュー、ポートフォリオ全体の構築、シナリオ分析といったツールを、「市場に関する質問がある人」なら誰でも利用できるようにすることです。

本稿では、Heurist が Amazon Bedrock AgentCore 上で「Heurist Finance」の基盤システムをどのように構築したかを解説します。特に、Amazon Bedrock AgentCore の機能である AgentCore payments を活用し、クエリごとにプレミアムデータを購入する仕組みについて詳述します。これにより、有料データのアクセス権限、サンドボックス化された分析、アイデンティティ管理、メモリ機能、そして監査可能な応答を実現するための観測可能性（オバザビリティ）がどのように連携しているかがわかります。

ビジネス上の課題

Heurist は、プレミアム市場データ、マクロ経済指標、ファンダメンタル分析、そして代替データに裏打ちされたリサーチを一般投資家にも提供しています。これらの情報源は有料壁や独自 API の背後にあり、単一のベンダーがすべてを網羅しているわけではありません。また、製品に大規模なユーザー基盤が形成される前にエンタープライズ契約を結ぶのは難しいのが実情です。

各質問に必要なデータのみを購入するモデルは経済的に優れていましたが、新たな課題を生みました。エージェントがユーザーの代わりに資金を使用する際、資産管理（カストディ）、支出制限、監査要件を厳格に適用する必要があるからです。

これはより広範なプロダクション上の課題を生み出しました。すべてのアクションは特定のユーザー、セッション、リクエストに対応する必要があり、アイデンティティはワークフロー全体を通じて維持されなければなりません。チームにはまた、セッション間での状態管理、コードの実行の分離、支払いオーケストレーション、そしてエンドツーエンドのトレーシング機能も必要でした。これらのインフラを自社で構築するには数ヶ月を要し、Heurist Finance の差別化要因であるリサーチワークフローやパーソナライゼーションの開発からチームが離れてしまう恐れがありました。

解決策の概要

Heurist は、あらゆるフレームワークやモデルに対応して大規模にエージェントを構築・接続・最適化できるプラットフォーム「Amazon Bedrock AgentCore」上に自社のエージェントを展開しました。Heurist のエージェントは Strands を用いてオーケストレーションされ、Amazon Bedrock で利用可能な Anthropic Claude が活用されています。図 1 は、各リクエストを支援する周辺 AgentCore サービスの仕組みを示しています。

図 1: Amazon Bedrock AgentCore 上の Heurist Finance ソリューションアーキテクチャ

図 1 は、Strands オーケストレーターが Amazon Bedrock 上の Anthropic Claude を呼び出し、Amazon Aurora PostgreSQL からポートフォリオデータをロードし、AgentCore の ID、メモリ、コードインタプリタ、観測機能、および決済を調整する様子を示しています。分析結果は Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存され、トレース情報は Amazon CloudWatch へ送られます。認証情報は AWS Secrets Manager に保持され、AgentCore の決済機能は、有料データリクエストを Base ブロックチェーンネットワーク上の USDC ステーブルコイン決済に接続します。

有料データを跨いだ質問への回答

1 つのユーザー操作で、株価、マクロ経済指標、提出書類、財務諸表、ニュースなどを組み合わせ、それらの相関分析やシナリオ分析、チャート作成、バックテストを実行できます。Amazon Bedrock AgentCore の機能である AgentCore Code Interpreter は、これらの処理を任意のネットワーク外部への接続がない隔離されたサンドボックス内で実行します。このサンドボックスは AWS クラウド上で動作し、分析が完了すると自動的に終了されます。

これらのデータの多くは有料であり、Heurist Finance は Amazon Bedrock AgentCore の決済機能を通じてクエリごとにデータを購入しています。支払いを管理する「Payment Manager」が CoinbaseCDP Payment Connector と連携し、各取引にはその実行における支出上限を示す maxSpendAmount 値を持つ「Payment Session」と、Base ネットワークにスコープされた埋め込み暗号ウォレットである「Payment Instrument」が付与されます。

有料リクエストはすべて x402 プロトコルに従います。

• Heurist Finance は、マーチャントから有料データフィードを要求します。
• マーチャントは HTTP 402 を返却し、支払い条件（金額、受取人、資産：USDC、ネットワーク：Base）を示す x402 の情報を提供します。

AgentCore の支払い機能は、ペイロードを「Payment Session」の maxSpendAmount 値と照合します。請求額がこの上限を超えそうになると、Heurist Finance はユーザーに通知し、代替案を提示します。

予算範囲内であれば、Heurist Finance は Process Payment API を呼び出し、支払い手段を通じて署名処理を行います。認証情報は、実行時に AWS Secrets Manager から取得されます。

Heurist Finance は X-PAYMENT ヘッダーに証明情報を付与してリクエストを再試行し、 merchant 側からデータを返却してもらいます。

x402 を活用することで、Heurist Finance はベンダー契約や前払いなしで、質問に必要なデータのみを購入できます。このフローの実装には、AgentCore の支払い機能に加え、Payment Manager や Payment Connector、SDK 統合が用いられています。

投資家を知るための研究

ユーザーが「特定の銘柄は割高か」といった広範な質問を投げかけた際、Heurist Finance はその回答を、保有銘柄やウォッチリスト、投資期間、リスク許容度といったユーザー固有の文脈に基づいて構築します。回答はゼロから始めるのではなく、過去の対話履歴を踏まえて展開され、ユーザーのプロファイルが深まるにつれてより具体的な内容へと洗練されていきます。

Amazon Bedrock AgentCore の機能である「AgentCore Memory」は、セッションを超えてユーザーの好みや投資論理の状態、会話履歴を保存します。同様に「AgentCore Identity」という機能により、この記憶領域は一人のユーザーに限定スコープされるため、Heurist 側で独自の設定管理ストアやアクセス制御層を別途構築する必要はありません。

分離、セキュリティ、監査

ユーザーのプロファイルや会話履歴からは、投資信念やリスク許容度、投資期間、保有ポジションといった情報が読み取れる可能性があります。そのため Heurist では、あらゆるリクエストにおいて「アイデンティティ」「アクセス権限」「監査」を必須の要素として扱っています。

AgentCore Identity は、認証されたユーザー情報を各サービス呼び出しに付与し続けます。ツール呼び出し、決済処理、メモリー操作のすべてで、ユーザー ID、ワークロード ID、リクエスト ID、トレース ID が記録され、サービス間を跨ぐ単一の監査証跡が形成されます。

各サービスは独自の境界線も維持しています。AgentCore Identity は OAuth を受け入れ、スコープ限定の認証情報を発行します。AgentCore Payments では、決済セッションと決済手段がユーザーごとにスコープ制限され、AgentCore Memory はプロファイルおよび会話データを一人のユーザーに紐付けます。さらに AgentCore Code Interpreter により、分析実行環境は完全に分離されています。

Amazon Bedrock Guardrails は、入力と出力の両方をフィルタリングします。入力フィルタは、支払いやデータツールを標的としたプロンプトインジェクション試行を防ぐ役割を果たし、一方、出力フィルタはヘッジされていない単一株式への推奨という Heurist のポリシー違反を防止します。支払い認証情報は AWS Secrets Manager に保存され、ランタイム時に Payment Credential Provider が取得して Payment Connector へ渡されます。

リクエストフロー：1 つのユーザー質問

「今日の PCE 発表がポートフォリオにどう影響するか」という問いを考えましょう。オーケストレーターは Amazon Aurora PostgreSQL からユーザーのポートフォリオを読み込み、AgentCore Identity によってその読み取り権限を該当ユーザーに限定します。その後、オーケストレーターは有料のコンセンサス予測エンドポイントを呼び出します。HTTP 402 が返された後、AgentCore の支払い機能は Payment Session の支出上限を確認し、Payment Instrument を介して署名付きで支払いを実行します。オーケストレーターは X-PAYMENT ヘッダーに証明情報を付与した上でリクエストを再試行します。

AgentCode Interpreter はポートフォリオへの影響を計算し、サンドボックス内でチャートを Amazon S3 に書き出します。Amazon Bedrock はユーザーの保有銘柄、投資期間、リスク許容度に基づいて回答を合成し、チャート添付でストリーミングレスポンスとして返却されます。Figure 2 ではこのシーケンスが最初から最後まで追跡されています。

Figure 2: プロファイル検索から有料データ購入、ストリーミング回答に至る単一のユーザー質問に対するリクエストフロー

この例では、Amazon Aurora、AgentCore Identity、AgentCore 決済、AgentCore コードインタプリタ、Amazon S3、Amazon Bedrock、そして Amazon Bedrock AgentCore の機能である AgentCore Observability を一つのワークフローに統合しています。ユーザー情報とトレースコンテキストを共有することで、データ購入から得られるポートフォリオ分析までシームレスに接続されます。

成果

Heurist によると、AgentCore が ID 管理、セッション間メモリ、サンドボックス化、決済インフラストラクチャを担うため、自社で構築する大規模言語モデル（LLM）オーケストレーションスタックと比較して、エージェントシステムのエンジニアリング工数が約 80% 削減できると試算しています。また、ユーザー単位の予測可能な限界コストを提供するため、小売価格設定の根拠としても機能します。

このアーキテクチャは、以下の 2 つの運用上の利点も提供します。

• AgentCore Observability のトレースにより、エージェントの判断を再現可能にし、コンプライアンス関連の問い合わせを単一のクエリで解決できるようになります。これによりコンプライアンス対応が強化され、トラブルシューティングに要する時間が短縮されます。
• 決済認証情報は AWS Secrets Manager に保持され、実行時に Payment Connector が取得するため、エンドユーザーにとって安全性が高まります。

"AgentCore がプラットフォーム側の作業を担ってくれるおかげで、私たちは製品開発に注力できます。管理されたインフラストラクチャにより、数ヶ月分の工数を節約できました。"

— JW Wang氏（Heurist 創業者）

結論

Heurist の事例は、管理されたエージェントインフラストラクチャが、小規模チームにシステム構築の負担を減らし、差別化された金融リサーチに集中させる可能性を示しています。このモデルの中核となるのが AgentCore Payments です。これにより、Heurist はゼロから決済基盤を整えることなく、管理され監査可能な形で有料データへのアクセスを実現しています。

次のステップ

こうした基盤を土台に、Heurist は製品を 3 つの方向へ拡張していきます。一つは決算カレンダーに連動したイベント駆動型のリサーチです。二つ目は市場イベントに対するポートフォリオを意識した分析です。三つ目は、同じ投資期間を持つトレーダーが何を探っているかに基づいた推奨機能です。

はじめに

AgentCore Payments は、こちらに記載されたリージョンで利用可能です。詳しくは AgentCore Payments のドキュメント または AWS News Blog をご覧ください。

著者について

JW Wang

JW は Heurist AI の創業者です。ブロックチェーンや金融市場にエージェント型 AI を導入し、機関レベルの金融知見を個人投資家にも届けることに注力しています。

Joshua Smith

Joshua は AWS のフィンテック・ソリューションアーキテクトです。大規模な分散システムの課題解決に情熱を注ぎ、顧客が安全で信頼性が高く、コスト効率の良い AI 活用ソリューション（アジェンティック・コマースを含む）を構築できるよう支援しています。以前はスタートアップや大手企業、連邦政府機関などでセキュリティおよびシステムエンジニアリングの経験があります。

Chethan Shriyan

Chethan は AWS のシニアプロダクトマネージャー（技術担当）です。製品およびビジネスマネジメントの経験は 12 年以上に及びます。顧客の生活に実りある影響を与えるテクノロジー製品の開発と提供に情熱を注いでいます。