データガバナンスどのようなときに使うかウェブ検索の仕組みウェブ検索を有効にする外部ウェブアクセスの制御コードの例セキュリティ CloudTrail によるモニタリング許容される使用法

ウェブ検索

ウェブ検索は、Amazon Bedrock でウェブ検索機能を提供する組み込みツールです。有効にすると、サポートされるモデルは、トレーニングされたデータにのみ依存するのではなく、リクエスト中にウェブから現在の情報を取得し、それを使用して回答を導き出すことができます。レスポンスには、モデルが使用したソースへの引用が含まれます。ウェブ検索はによってホストおよび構築され AWS、データはデフォルトで AWS 境界内に留まります。

データガバナンス

デフォルトでは、AmazonBedrockFullAccess ポリシーを使用する場合、ウェブ検索は Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュから提供され、リクエストデータは取得のために AWS 境界を離れません。IAM を使用して、ポリシーレベルでこれを適用することもできます。使用しているモデルに応じて、データは自動Amazon Bedrock による不正検出メカニズムの対象となります。

ウェブ検索を使用するタイミング

ウェブ検索は、回答がモデルのパラメトリック知識よりも最新、特化、または権威のある情報に依存する場合に便利です。最新性は一般的なケースの 1 つです。現在のイベント、最近の製品リリース、料金、または新しいライブラリバージョンのドキュメントです。これは、ニッチ APIs、特定の設定値、ドメイン固有の事実など、モデルの知識が薄いか不正確であるロングテールの質問や特殊な質問、および記憶ではなく根拠のある引用可能なソースが必要な場合にも同様に役立ちます。

ウェブ検索の仕組み

このツールは Amazon Bedrock 内で実行されるため、検索インデックスをホストしたり、クローラを管理したり、ツールコールループを自分で記述したりする必要はありません。Amazon Bedrock 推論リクエストにツールを追加すると、モデルは必要に応じてそれを呼び出します。ウェブ検索は、モデルに現在の情報を提供し、モデルが引用を含むグラウンド回答を返すようにします。

ウェブ検索を有効にすると、モデルはリクエストに現在の情報が必要かどうかを決定します。その場合、モデルはウェブ検索ツールに 1 つ以上の検索クエリを発行し、Amazon によって構築および保守されているウェブインデックスから取得された一連の観測値を受け取ります。各観測には、タイトル、ソース URL、コンテンツスニペットが含まれます。次に、モデルはこれらの結果に基づく回答を作成し、ソースを指す引用を追加します。

最初の結果のセットだけでは質問に答えられない場合、モデルは見つかったものを使用してクエリを再計算し、同じターン内で再度検索できます。結果が回答をサポートしていない場合、モデルはトレーニングデータからのギャップを埋めるのではなく、そのように指示します。

検索および取得オペレーション

ウェブ検索は、次の 2 つのオペレーションから構築されます。

検索 – Amazon Bedrock ウェブインデックスとナレッジグラフからタイトル、URLs、スニペットを返します。
取得 – Amazon Bedrock キャッシュから特定の URL のキャッシュされたページコンテンツを取得します。結果がキャッシュで使用できない場合、モデルは通知するか、持っている最善の情報に基づいてレスポンスを構築するかを選択できます。

デフォルトでは、両方のオペレーションは、リクエスト時にライブウェブから取得するのではなく、Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュを使用して AWS、 AWS サービス境界内から完全に提供されます。Responses API の external_web_accessパラメータと bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM アクセス許可は、検索とフェッチが外部ウェブに直接到達できるかどうかを制御します。詳細については、「外部ウェブアクセスの制御」を参照してください。

サポートされているモデル

ウェブ検索は、Responsions API を使用して Amazon Bedrock bedrock-mantleエンドポイントを介して提供される OpenAI GPT モデルで使用できます。現在、GPT-5.6 ファミリー — openai.gpt-5.6-sol、openai.gpt-5.6-terra、および openai.gpt-5.6-luna — と、以前の openai.gpt-5.4およびでサポートされていますopenai.gpt-5.5。このガイドの例では、を使用していますopenai.gpt-5.6-terra。ウェブ検索の料金については、Amazon Bedrock の料金ページを参照してください。

注記

ウェブ検索はサーバー側のツールであるため、bedrock-runtimeエンドポイントで Responses API を呼び出すと使用できません。これを使用するには、で Responses API を呼び出しますbedrock-mantle。2 つのエンドポイント間のその他の違いについては、「」を参照してくださいbedrock-runtime エンドポイントでの Responses API の使用。

リージョン別の可用性

ウェブ検索は、次の 3 つの米国リージョンでリージョン内のクエリを処理します。

リージョン	リージョンコード
米国東部 (バージニア北部)	`us-east-1`
米国東部 (オハイオ)	`us-east-2`
米国西部 (オレゴン)	`us-west-2`

ウェブ検索は厳密にリージョン別です。各リージョンは独自の検索階層とフェッチ階層を操作し、クエリ、フェッチ、インデックスデータ、結果はリージョン間でルーティングされません。特定のリージョンで発行されたクエリは、そのリージョンの境界内にとどまります。

ウェブ検索を有効にする

ウェブ検索を使用するには、リクエストの背後にある IAM ID にウェブ検索アクションの呼び出しを許可する必要があります。必要なアクセス許可とポリシーの例については、「ウェブ検索の Identity and Access Management」を参照してください。

環境を設定する

例を実行する前に、以下を設定します。


export OPENAI_API_KEY="your-amazon-bedrock-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1"

ウェブ検索ツールをリクエストに追加する

ウェブ検索を有効にするには、リクエストのtools配列web_searchにタイプのツールを追加します。モデルは、リクエストに現在の情報が必要であると判断する場合にのみツールを使用します。実行可能な例については、「」を参照してくださいコードの例。

外部ウェブアクセスの制御

デフォルトでは、ウェブ検索は Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュから完全に提供され、取得のためにリクエストデータが AWS 境界を離れることはありません。検索とフェッチが外部ウェブに到達するかどうかは、レスポンス API の external_web_accessパラメータと IAM アクセス許可の 2 bedrock-websearch:ExternalWebAccess つのコントロールによって制御されます。

external_web_access パラメータはデフォルトでになりtrue、OpenAI Responses API と一致するため、呼び出しを変更する必要はありません。AmazonBedrockFullAccess ポリシーは、基本的なウェブ検索アクション - bedrock-websearch:InvokeSearchおよび bedrock-websearch:InvokeFetch - を付与しますが、は付与しませんbedrock-websearch:ExternalWebAccess。その結果、が保持しないアイデンティティtrueから external_web_access を離れるリクエストは、認可チェック403 AccessDeniedで ExternalWebAccessを返します。モデルはリクエストに失敗しません。Search and cached Fetch で回答を根拠とし、外部ウェブアクセスを取得できなかったことを報告します。

このエラーにヒットしないリクエストを行うには、以下の 2 つの方法のいずれかを使用します。

リクエストを AWS 境界内に保持する

ツール"external_web_access": falseでを設定します。これにはアクセスExternalWebAccess許可は必要ありません。取得は Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュから完全に提供され、リクエストデータは AWS 境界から外れません。AmazonBedrockFullAccess はを付与しないためExternalWebAccess、この設定はデフォルトで安全です。


response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)


curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-5.6-terra",
    "input": "Summarize recent guidance on AWS Lambda cold starts.",
    "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}]
  }'

外部ウェブアクセスを有効にする

リクエスト ID bedrock-websearch:ExternalWebAccess にを付与し、デフォルトの external_web_accessのままにしますtrue。この設定は、検索とフェッチが外部ウェブに到達するかどうかを制御します。現在、取得は Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュから完全に提供されるため、このアクセス許可が付与されても、リクエストデータは AWS 境界から離れません。将来のリリースでは、この設定により、検索とフェッチでライブ外部ウェブからコンテンツを取得できる場合があります。その時点で、リクエストデータが AWS 境界を離れる可能性があります。外部ウェブアクセスはデフォルトで無効になっています (つまり、許可bedrock-websearch:ExternalWebAccessされていません）。今後の変更では、有効にする前に明示的なオプトインbedrock-websearch:ExternalWebAccessとしてを許可する必要があります。外部ウェブアクセスはユーザーの管理下に置かれます。アクセス許可を付与し、パラメータを有効にしたままにした場合にのみ適用されます。

コードの例

レスポンス API


from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)

print(response.output_text)

レスポンスには、ソースを指すurl_citation注釈とともに、グラウンディングされた回答テキストが含まれます。


{
  "content": [
    {
      "annotations": [
        {
          "end_index": 573,
          "start_index": 441,
          "title": "Upgrade Amazon EKS clusters with confidence using Kubernetes version rollbacks | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/upgrade-amazon-eks-clusters-with-confidence-using-kubernetes-version-rollbacks/"
        },
        {
          "end_index": 1094,
          "start_index": 888,
          "title": "AWS Weekly Roundup: AWS Builder Center at 1 year, Network Scanning in Security Hub, Loom for AWS, and more (July 13, 2026) | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-aws-builder-center-at-one-year-network-scanning-in-security-hub-loom-for-aws-and-more-july-13-2026/"
        },
        {
          "end_index": 1837,
          "start_index": 1414,
          "title": "AWS Weekly Roundup: One-click Lambda setup prompt, OpenAI GPT-5.6 models on Bedrock, and more (July 20, 2026) | AWS News Blog",
          "type": "url_citation",
          "url": "https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-one-click-lambda-setup-prompt-openai-gpt-5-6-models-on-bedrock-and-more-july-20-2026/"
        }
      ],
      "logprobs": [],
      "text": "As of **July 30, 2026**, the most significant AWS launches this month:\n\n1. **Amazon EKS Kubernetes version rollbacks** — EKS now lets admins roll back a Kubernetes version upgrade within **seven days**, effectively adding an “undo” path for cluster upgrades and reducing upgrade risk for large or regulated Kubernetes fleets. It’s available at no additional cost in commercial Regions where EKS is available. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/upgrade-amazon-eks-clusters-with-confidence-using-kubernetes-version-rollbacks/))\n\n2. **AWS Security Hub Network Scanning + Azure support** — Security Hub added active Network Scanning to find resources actually reachable from the public internet, and also expanded unified security management to **Microsoft Azure** resources, making this a notable multi-cloud security/posture-management move. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-aws-builder-center-at-one-year-network-scanning-in-security-hub-loom-for-aws-and-more-july-13-2026/))\n\n3. **New frontier models on Amazon Bedrock: Claude Sonnet 5, Claude Opus 5, and OpenAI GPT-5.6 models** — AWS added major new model choices to Bedrock this month: Anthropic’s Claude Sonnet 5 and Claude Opus 5, plus OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, and Luna, expanding Bedrock’s role as a multi-model enterprise AI platform. ([aws.amazon.com](https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-weekly-roundup-one-click-lambda-setup-prompt-openai-gpt-5-6-models-on-bedrock-and-more-july-20-2026/))",
      "type": "output_text"
    }
  ],
  "id": "msg_dcda8e4b477f5a1d96bfbcadefef7a77",
  "phase": "final_answer",
  "role": "assistant",
  "status": "completed",
  "type": "message"
}

直接 HTTPS リクエスト

OpenAI SDK を使用していない場合は、レスポンスエンドポイントに直接リクエストを送信します。tools フィールドにはウェブ検索ツールがあります。


curl "https://bedrock-mantle.us-west-2.api.aws/openai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai.gpt-5.6-terra",
    "input": "What are the most significant AWS launches announced this month?",
    "tools": [{"type": "web_search", "external_web_access": false}]
  }'

レスポンスからの引用の読み取り

ウェブ検索は、テキストにアタッチされたurl_citation注釈として引用を返します。各注釈には、ソースタイトルと URL、およびサポートする回答の文字スパンが含まれます。これらを保持してエンドユーザーに表示します。


from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
)

# The grounded answer
print(response.output_text)

# The sources behind it
for item in response.output:
    if item.type == "message":
        for block in item.content:
            if block.type == "output_text":
                for ann in block.annotations:
                    if ann.type == "url_citation":
                        print(f"- {ann.title}: {ann.url}")

raw JSON を使用している場合 (直接 HTTPS 呼び出しなど）、同じデータはに存在しますoutput[].content[].annotations[]。


jq '.output[] | select(.type=="message") | .content[]
      | select(.type=="output_text") | .annotations[]
      | select(.type=="url_citation") | {title, url, start_index, end_index}' response.json

ストリーミングレスポンス

Responses API は、生成された回答をストリーミングします。テキストはresponse.output_text.deltaイベントとして到着し、各引用はモデルがステートメントを根拠としてresponse.output_text.annotation.addedイベントとして到着します。


from openai import OpenAI

client = OpenAI()

stream = client.responses.create(
    model="openai.gpt-5.6-terra",
    input="What are the most significant AWS launches announced this month?",
    tools=[{"type": "web_search", "external_web_access": False}],
    stream=True,
)

for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    elif event.type == "response.output_text.annotation.added":
        ann = event.annotation
        print(f"\n[source] {ann['title']}: {ann['url']}")

ワイヤでは、注釈イベントは次のようになります。


event: response.output_text.annotation.added
data: {"type":"response.output_text.annotation.added","annotation":{"type":"url_citation","title":"News and Updates from the July 2025 Pokémon Presents","url":"https://www.pokemon.com/us/pokemon-news/...","start_index":589,"end_index":698},"annotation_index":2,"content_index":0,"item_id":"msg_...","output_index":1}

セキュリティ

Amazon Bedrock でのウェブ検索は AWS Identity and Access Management (IAM) を使用して、検索とフェッチを実行できるユーザーとリージョンを制御します。ウェブ検索の IAM サービスプレフィックスはですbedrock-websearch。ウェブ検索を無効にするためのアクション、管理ポリシー、条件キー、サンプルポリシー、管理者コントロールの完全なリストについては、「ウェブ検索の Identity and Access Management」を参照してください。

CloudTrail によるモニタリング

Amazon Bedrock でのウェブ検索はと統合されています AWS CloudTrail。CloudTrail は、ウェブ検索の API アクティビティをデータイベントとしてキャプチャするため、誰がツールをいつ、どこで呼び出したかを監査できます。キャプチャされたフィールド、データイベントのログ記録を有効にする方法、および意図的に除外される項目については、「ウェブ検索のモニタリング」を参照してください。

許容される使用法

Amazon Bedrock でウェブ検索を使用する場合、Amazon Bedrock はサポートされているモデルにウェブ検索結果 (「検索結果」) を提供します。これは、モデルがレスポンスの生成に使用する場合があります。お客様は、検索結果を組み込んだモデル出力の使用、およびエンドユーザーによる使用について責任を負います。エンドユーザーに表示される出力のモデル出力で提供されるソース引用とリンクを保持して表示する必要があります。ウェブ検索を使用して、(a) 検索結果からコンテンツを一括で抽出、保存、または再現したり、(b) 競合するインデックスまたはデータベースを構築または入力したりすることはできません。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

Anthropic Claude ツールの使用

プロジェクト