Sample SageMaker Agentic Analyst

SageMaker Unified Studio (SMUS) で設定したFine-grained Access Control (FGAC) が、AIエージェント経由のデータアクセスにも透過的に適用されることを実証するデモアプリケーション。

概要

このプロジェクトは、以下の2つの方法でFGACが適用されたデータにアクセスできることを検証します：

1. Webアプリからの直接クエリ - Athena経由でSQLクエリを実行
2. AIエージェント経由のアクセス - Bedrock AgentCore上のエージェントがユーザー権限に応じたデータアクセスを実行

アーキテクチャ

機能	用途
SageMaker Catalog	データカタログ検索・スキーマ取得
Lake Formation	テーブル・行・列レベルのアクセス制御
S3 Access Grants	ファイルレベルのアクセス制御
Bedrock AgentCore Runtime	AIエージェントのホスティング
Bedrock AgentCore Memory	チャット履歴（メッセージ本文）保存
Bedrock AgentCore Code Interpreter	サンドボックス環境でのコード実行・データ可視化
Aurora DSQL	セッションメタデータ保存
CloudTrail Lake	監査ログ検索

詳細は design/data-access-control.md を参照。

前提条件

• 組織のIAM Identity Centerインスタンス（アカウントレベルでは不可）
• デプロイリージョン = IdCホームリージョン（DataZoneは異なるリージョンのIdCインスタンスを参照できない）
• Node.js >= v20
• pnpm >= 10
• AWS CLI v2
• jq

セットアップ手順

以下の順序で実行してください:

ステップ	ドキュメント	内容	対象ペルソナ
1	01-deployment.md	IdC前提条件、CDKデプロイ、SMUSドメイン作成、SAML設定	開発者
2	02-sagemaker-config.md	SMUSプロジェクト設定、データ準備、FGAC設定	インフラ管理者、データプロデューサー
3	03-e2e-testing.md	E2E検証シナリオ	全ペルソナ
4 (opt)	04-time-series-forecast.md	Chronos-2 時系列予測機能（opt-in）	開発者

運用上の制約

データプロデューサー・コンシューマーが意識すべき制約です。

S3アセットの作成方法

S3アセットはSMUSのUI経由で作成してください。DataZone API（create-asset）で作成するとSMUSのUIに表示されず、Publish/Shareができません。正しい手順: S3ロケーション追加 → データソース実行。

サインアウト時の注意

IdCはSAML Single Logoutをサポートしません。Webアプリからサインアウトしても、IdCセッション（最大90日）は残り続け、再ログイン時に前のユーザーで自動認証されます。別のユーザーに切り替える場合は、IdCポータル（{instance}.awsapps.com/start）からもサインアウトしてください。

初回ログインの必要性

IdCユーザーがSMUSドメインに初めてアクセスする前は、ユーザーステータスが ASSIGNED（未有効化）です。この状態では RedeemAccessToken が 403 User is not activated で失敗し、AIエージェント経由のデータアクセスができません。各ユーザーは、エージェント利用前にSMUS（https://dzd-xxx.sagemaker.<region>.on.aws/）に一度ログインしてステータスを ACTIVATED にする必要があります。

外部S3バケットのデータレイクロケーション登録

CDKで作成した外部S3バケットをAthenaクエリの対象にする場合、lakeformation register-resource でデータレイクロケーションとして登録が必要です。未登録だとLake FormationがS3アクセスを仲介できず PERMISSION_DENIED になります。SMUSが自動作成するSageMaker管理バケットは自動登録されるため、この手順は外部バケットのみ必要です。

デモシナリオ

データコンシューマー（営業分析）

「先月の店舗別売上トップ10を教えて」
→ AIエージェントがathena_query toolで検索
→ Lake Formationが権限を評価し、許可されたデータのみ返却

データプロデューサー（機密データアクセス）

「営業担当者の成績評価レポートを作成して」
→ データコンシューマーには見えない機密データにアクセス可能

ドメイン管理者（セキュリティ監査）

「過去24時間のS3アクセスログで異常なパターンを検出して」
→ cloudtrail_query toolでCloudTrail Lakeを検索
→ ビジネスデータへのアクセスは拒否（職務分離）

Subscription管理（エージェント経由）

データコンシューマー: 「sales_rep_performance テーブルへのアクセスをリクエストして」
→ subscription_request toolでSubscription Request送信

データプロデューサー: 「受信したリクエストを確認して、承認して」
→ subscription_list_requests → subscription_approve
→ SMUS UIと等価な操作をエージェント経由で実現

コスト

50ユーザー（DAU 50人、1人あたり10回/日）、100テーブルの場合の月額試算（ap-northeast-1）:

サービス	用途	月額 [USD]
Amazon Bedrock	LLM推論（Claude Sonnet 4.6）	420.0
Bedrock AgentCore Runtime + Lambda	エージェント・webapp・ツール実行	4.4
SageMaker Catalog	データガバナンス・カタログ管理	3.7
Amazon Athena	SQLクエリ実行	0.3
AWS CloudTrail Lake	監査ログ検索	3.8
Amazon CloudFront + S3	フロントエンド配信 + データ保管	0.8
その他	KMS, CloudWatch, ECR, Cognito	4.3
合計		~437

詳細な前提条件は design/cost-estimate.md を参照

ドキュメント

開発ガイド

ドキュメント	内容	対象読者
AGENTS.md	開発規約、コマンド、運用	AIエージェント、開発者

設計ドキュメント（design/）

ドキュメント	内容
requirements.md	要求定義書
data-access-control.md	データアクセス制御のアーキテクチャ

Security

See CONTRIBUTING for more information.

License

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