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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ます AWS。外部ウェブからの取得は、リクエストと IAM アクセス許可の両方で許可されている場合にのみ発生します。

データガバナンス

キャッシュされたページコンテンツを許可したまま AWS 、境界内で取得を維持するには、 external_web_accessを に設定しますfalse。その後、検索は Amazon Bedrock ウェブインデックスから提供され、フェッチは Amazon Bedrock キャッシュから提供されます。

AmazonBedrockFullAccess ポリシーは検索と取得を許可しますが、 は許可しませんbedrock-websearch:ExternalWebAccess。はexternal_web_accessデフォルトで であるためtrue、このポリシーで パラメータを省略すると、キャッシュが読み取られる前に各 Fetch がバックエンド認可チェックに失敗します。全体的な Responses API リクエストは、Search observations を使用して完了できますが、Fetch はページコンテンツを提供しません。この障害falseを回避し、 AWS 境界内で取得を維持するように パラメータを明示的に設定します。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。

検索は常に Amazon Bedrock ウェブインデックスから提供されます。Responses API の external_web_accessパラメータと bedrock-websearch:ExternalWebAccess IAM アクセス許可は、キャッシュミス後に Fetch が外部ウェブを使用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。商用の米国リージョンでは、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。AWS GovCloud (米国) ではopenai.gpt-5.6-terra、、openai.gpt-5.6-luna、および でサポートされていますopenai.gpt-5.4。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。

リージョン別の可用性

ウェブ検索はリージョン内のクエリを処理します。以下の現在の可用性を参照してください。

アメリカ

AWS GovCloud (米国)

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。

検索コンテキストサイズを制御する

を使用してsearch_context_size、各検索呼び出しがモデルに返すコンテキストの量を制御します。サポートされている値には以下があります。

観測には、タイトル、URL、コンテンツスニペットが含まれます。予算は、検索呼び出しに複数のクエリが含まれ、サービスが最大数よりも少ない観測値を返すことができる場合に共有されます。設定を大きくすると、モデル入力トークンと関連する推論コストが増加する可能性があります。このパラメータは、モデルが実行できる検索呼び出しの数を制限しません。

tools=[{
    "type": "web_search",
    "search_context_size": "low",
    "external_web_access": False,
}]

外部ウェブアクセスの制御

検索は Amazon Bedrock ウェブインデックスから提供されます。キャッシュミス後に Fetch が外部ウェブからページコンテンツを取得できるかどうかは、 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管理されます。

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 に残すリクエストは、キャッシュが読み取られる前に、取得の試行ごとにバックエンド認可チェックにExternalWebAccess失敗します。呼び出し元の Responses API リクエストは引き続き HTTP を返すことができます200。モデルは引き続き検索観測値を使用してurl_citation注釈を返すことができます。モデルレスポンスは、フェッチの失敗を公開する保証はなく、引用の存在は、引用されたページがフェッチされたことを意味するものではありません。拒否されたInvokeFetch呼び出しは、ウェブ検索データイベントのログ記録が有効になっている場合、CloudTrail に表示されます。詳細については、「ウェブ検索のモニタリング」を参照してください。

Fetch で次のいずれかの設定を選択します。

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 を付与するためInvokeFetch、キャッシュされた Fetch は引き続き機能します。パラメータを明示的に設定します。 パラメータをデフォルト のままにしたまま アクセス許可を省略しないでください。trueこの設定により、フェッチ試行が失敗します。

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、 external_web_accessを に設定しますtrue。最もシンプルなマネージドポリシーパスは、 AmazonBedrockExternalWebSearchReadOnlyまたは をアタッチすることですAmazonBedrockExternalWebSearchFullAccess。これらのポリシーの現在のバージョンでは、同じリソースに対して同じ 3 つのウェブ検索アクションが付与されるため、どちらのポリシーでも外部取得が有効になります。詳細については、「 管理ポリシー」を参照してください。

この設定では、検索は引き続き Amazon Bedrock ウェブインデックスを使用します。フェッチは最初に Amazon Bedrock キャッシュをチェックし、適切なページコンテンツがキャッシュにない場合のみ外部ウェブから取得します。フェッチが外部ウェブに到達すると、リクエストデータが境界を AWS 離れる可能性があります。外部取り出しは、 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有効になります。

Codex でのウェブ検索の使用

OpenAI のコーディングエージェントである Codex は、bedrock-mantleエンドポイントを介して Amazon Bedrock に接続し、サポートされているモデルでウェブ検索を使用できます。ウェブ検索は、Codex デスクトップアプリと CLI バージョン 0.147.0 以降で使用できます。

Codex でウェブ検索を使用すると、標準のウェブ検索アクセス許可を超える追加の IAM セットアップは必要ありません。API キーの背後にある IAM ID は、ウェブ検索アクション bedrock-websearch:InvokeSearchおよび の呼び出しを許可されている必要がありますbedrock-websearch:InvokeFetch。これらのアクションは、AmazonBedrockFullAccess ポリシーによって付与されます。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。

サポートされている Amazon Bedrock モデルでは、Codex はテキストのみのウェブ検索を使用し、Amazon Bedrock ウェブインデックスとキャッシュからタイトル、URLs、コンテンツスニペットを返します。Codex はリクエストごとに external_web_access false を に設定するため、リクエストデータは AWS 境界内に留まります。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。

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"
}

Direct 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。

引用は、Fetch が全ページを取得しなかった場合でも、検索の観測に基づいて行うことができます。引用の存在を使用して、コンテンツが Amazon Bedrock キャッシュから送信されたのか、外部ウェブから送信されたのかを判断しないでください。取得結果と取得ソースを監査するには、CloudTrail の fetchedSourcesフィールドを使用します。詳細については、「ウェブ検索のモニタリング」を参照してください。

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、「ウェブ検索のアイデンティティとアクセスの管理」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。エンドユーザーに出力する場合は、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。