LLMの多段処理をforループで回すのをやめる — Step Functionsで並列要約・リトライ・人間承認を組む入門

LLMで100件の文書を要約するスクリプトを書いたら、途中でスロットリングに当たって止まり、どこまで終わったか分からなくなった。こういうときに使えるのが AWS Step Functions です。2026年10月時点の公式ドキュメントに沿って、AIワークフローの組み方をブログにまとめました。

この記事で分かること

• スクリプトのループではなくワークフローエンジンを使う理由
• AIワークフローの基本パターン3つ
• 100件の記事を並列で要約し、人の承認を待つステートマシン定義（JSONata版）
• 費用の目安（100件で約$1.30、そのほとんどがLLM代）

ループとの違い

• 実行履歴に各ステップの入出力が残る（Standardなら90日）
• 失敗した実行は、失敗したステップから再開（redrive）できる
• リトライの待ち時間や回数は定義に書くだけでよい
• 人の承認待ちで最長1年止めておける。止まっている間は課金されない

3つのパターン

1. 直列チェーン: 生成→レビュー→修正。修正回数に上限を置いて、直らなければ人に回す
2. Distributed Map: S3のJSONLを読んで1件ずつ並列処理。並列数はBedrockのクォータから逆算する
3. 人間承認: .waitForTaskToken で止め、SendTaskSuccess で再開する

初心者がつまずきやすいところ

• Retry の ErrorEquals は大文字小文字まで完全一致。最初は実行履歴でエラー名を確認する
• ステート間で渡せるデータは256KiBまで。長い本文はS3に置いてキーだけを渡す
• Expressワークフローは最大5分で、ログ設定をしないと失敗しても何も見えない
• SNSの件名（Subject）は英数字のみ

2026年に出たBedrock AgentCoreとの統合（プレビュー、東京リージョン未対応）や、Lambda durable functionsとの使い分けも書いています。

※2026年10月時点の公開情報に基づきます。ASLは公式ドキュメントに沿って作成したもので、筆者環境でのデプロイ検証はしていません。

記事本文はこちら
https://shinichi.noguchi.jp.net/blog/2026-10-01-step-functions-ai-workflow.html