AWS Machine Learning Blog は、各チームのデータがそれぞれの固有の AWS アカウント内に留まるマルチアカウント・アーキテクチャについて記述した。中央のプラットフォーム・アカウントが AI エージェントを実行し、事業部門は MCP サーバーを通じて自らのデータへのアクセスを提供する。

記述されたスキームでは、Amazon Bedrock AgentCore Gateway と MCP により、エージェントが異なるアカウントにまたがるデータへアクセスするための統一された手段が提供される。アカウント間アクセスは保護されている必要があり、権限は細かく設定される必要がある。

このアプローチの実践的な意義は、チーム間のデータ分離と共通のクエリ機構を両立させる点にある。ただし、情報源はメタデータと簡略な要約のみで提示されているため、実装の詳細、対応するシナリオ、および運用結果については不明のままとなっている。