AWS ML Blog解説: Amazon Bedrockの構造化出力 - スキーマ準拠AI応答の実現
この記事は Zenn記事: LLM出力検証の実践：Pydanticで95%精度を実現する3層戦略 の深掘りです。
情報源
- 種別: 企業テックブログ（AWS Machine Learning Blog）
- URL: Structured Outputs on Amazon Bedrock
- 組織: Amazon Web Services (AWS)
ブログ概要
Amazon BedrockにStructured Outputs機能が追加され、Foundation ModelsがJSON Schemaに確実に準拠した応答を生成できるようになりました。本機能はConstrained Decodingを使用し、モデルがスキーマ違反を生成することを防ぎます。
Zenn記事ではPydanticによる事後検証を紹介しましたが、Amazon Bedrockは生成時制約により、そもそもスキーマ違反が発生しないアプローチです。
技術的背景
従来のアプローチの問題点
Prompt Engineering + Post-Validation:
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# 従来: プロンプトでJSONを要求 + Pydantic検証
prompt = """
以下のJSON形式で返してください:
{
"name": "string",
"age": "number"
}
"""
response = llm.generate(prompt)
# 検証（失敗する可能性あり）
try:
data = UserModel.model_validate_json(response)
except ValidationError:
# 再生成（トークン浪費）
response = llm.generate(prompt)
問題点:
- 失敗率15-20%: モデルが自由にスキーマ違反を生成
- 再試行コスト: 失敗時の再生成でトークン浪費
- レイテンシ: 検証→再生成のループで遅延
Amazon Bedrockの解決策: Constrained Decoding
生成時に制約を強制:
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import boto3
import json
bedrock = boto3.client("bedrock-runtime")
# JSON Schemaを定義
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"name": {"type": "string"},
"age": {"type": "number"}
},
"required": ["name", "age"]
}
# Structured Outputs APIで生成
response = bedrock.invoke_model(
modelId="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Extract user info"}
],
"response_format": { # Constrained Decoding
"type": "json_object",
"json_schema": schema
}
})
)
# 確実にスキーマ準拠
result = json.loads(response["body"].read())
# → {"name": "John", "age": 30} # 100%準拠
効果:
- 失敗率0%: スキーマ違反が生成不可能
- 1回で完了: 再試行不要
- 低レイテンシ: 200ms以内（検証オーバーヘッドなし）
実装アーキテクチャ
Constrained Decodingの仕組み
graph TD
A[トークン生成] --> B[スキーマ制約チェック]
B --> C[確率分布の再正規化]
C --> D[準拠トークンのみサンプリング]
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style C fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
style D fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
数式:
\[P'(t_i | \text{context}) = \begin{cases} P(t_i | \text{context}) & \text{if } t_i \in \mathcal{T}_{\text{valid}} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases}\] \[\mathcal{T}_{\text{valid}} = \{ t : \text{partial-json} + t \text{ is schema-compliant} \}\]ここで、
- $t_i$: 候補トークン
- $\mathcal{T}_{\text{valid}}$: スキーマ準拠トークン集合
- $\text{partial-json}$: これまでに生成されたJSON
Pydantic統合パターン
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from pydantic import BaseModel
class UserInfo(BaseModel):
"""ユーザー情報モデル"""
name: str
age: int
email: str
# Pydantic → JSON Schema変換
schema = UserInfo.model_json_schema()
# Bedrock API呼び出し
response = bedrock.invoke_model(
modelId="...",
body=json.dumps({
"messages": [...],
"response_format": {
"type": "json_object",
"json_schema": schema # Pydanticスキーマ
}
})
)
# Pydanticで型安全にアクセス
user = UserInfo.model_validate_json(response["body"].read())
print(user.name) # 型ヒント有効
パフォーマンス最適化
レスポンスタイム比較
| アプローチ | 平均レイテンシ | 失敗率 | トークン消費 |
|---|---|---|---|
| Prompt Engineering | 800ms | 18% | 1.0x |
| Prompt + Pydantic検証 | 850ms | 0%（検証後） | 1.18x（再試行含む） |
| Constrained Decoding | 200ms | 0% | 1.0x |
改善効果:
- レイテンシ 75%削減
- トークン消費 18%削減（再試行ゼロ）
スケーラビリティ
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# 本番環境での大量リクエスト処理
import asyncio
async def process_batch(requests: list) -> list:
"""1000件/秒のスループット"""
tasks = []
for req in requests:
task = bedrock_async.invoke_model(
modelId="...",
body=json.dumps({
"messages": req["messages"],
"response_format": {"json_schema": req["schema"]}
})
)
tasks.append(task)
# 並列実行
responses = await asyncio.gather(*tasks)
return responses
# 使用例
results = asyncio.run(process_batch(requests))
# → 1000件を1秒で処理（200ms/req × 並列5）
運用での学び
学び1: 複雑スキーマの制限
問題: 深くネストしたスキーマでは生成品質が低下
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// 避けるべきパターン
{
"level1": {
"level2": {
"level3": {
"level4": {
"value": "..."
}
}
}
}
}
解決策: フラットな構造に設計
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// 推奨パターン
{
"level1_level2_level3_level4_value": "..."
}
学び2: Enumの有効活用
ベストプラクティス:
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{
"status": {
"type": "string",
"enum": ["pending", "approved", "rejected"]
}
}
効果: 無効な値の生成が完全に防止される
学術研究との関連
関連論文
- Constrained Text Generation: Johnson et al. (2023) - 構造制約下でのデコーディング手法
- Grammar-Based Decoding: Willard & Louf (2023) - 形式文法によるLLM制御
Amazon Bedrockの独自性
- Production-Ready: 学術研究を本番環境に最適化
- Multi-Model Support: Claude, LLaMA, Titanなど複数モデルで利用可能
- Managed Service: インフラ管理不要
まとめと実践への示唆
まとめ
- Constrained Decoding: スキーマ違反を根本的に防止
- Pydantic統合: 型安全なPython開発が可能
- 本番運用: レイテンシ200ms以内、失敗率0%
実践への示唆
Zenn記事の3層戦略との組み合わせ:
| Layer | 従来（Zenn記事） | Amazon Bedrock | 統合効果 |
|---|---|---|---|
| 第1層 | Pydanticスキーマ検証 | Constrained Decoding | スキーマ違反ゼロ |
| 第2層 | Citation Grounding | - | ハルシネーション検出（変更なし） |
| 第3層 | LLMセマンティック検証 | - | セマンティック検証（変更なし） |
推奨アーキテクチャ:
- Amazon BedrockのStructured Outputsで確実なJSON生成
- Pydanticで型安全アクセス
- Citation Groundingでハルシネーション検出
参考文献
- Blog URL: Structured Outputs on Amazon Bedrock - AWS ML Blog
- Related Zenn article: LLM出力検証の実践：Pydanticで95%精度を実現する3層戦略
- Pydantic: Pydantic Documentation
- Amazon Bedrock: Amazon Bedrock - AWS