Amazon Bedrock

複数の生成AIモデルを比較検討しながら、インフラ管理の負担なく自社サービスに組み込むには、どのような基盤を選べばよいのか。この問いに対する代表的な選択肢のひとつが、Amazon Bedrockである。

AnthropicのClaude、MetaのLlama、AmazonのNovaなど、複数のモデル提供元の基盤モデルを切り替えながら利用できる点が特徴であり、自社データを活用したモデルのカスタマイズや、Knowledge BasesによるRAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成、外部データベースを検索して回答精度を高める手法）、AIエージェントの構築など、生成AIアプリケーションの開発を支援する機能もあわせて提供される。コンサルティング業務でも、生成AI活用戦略やベンダー選定を検討する際の論点の一つとしてAmazon Bedrockが扱われることがある。

Amazon Bedrockとは

Amazon Bedrockという名称は、「岩盤・基盤」を意味する英単語Bedrockに由来するとされ、生成AIアプリケーションの「土台」となるサービスという位置づけを示していると考えられる。AWSのAI/MLサービス担当バイスプレジデントであるスワミ・シヴァスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）氏が2023年4月13日に限定プレビューとして発表し、同年9月28日に一般提供（GA：General Availability）を開始した。日本を含む東京リージョンでは同年10月3日から利用可能になっている。

Amazon Bedrockを構成する条件を整理すると、大きく3つの特徴に分けられる。第一に、AI21 Labs、Anthropic、Meta、Mistral AI、Stability AI、Amazonなど複数のモデル提供元（プロバイダー）の基盤モデルを、共通のAPI基盤を通じて選択・切り替えられる「マルチモデル対応」。第二に、基盤モデルの推論基盤となるサーバーやGPUインフラを自社で直接管理する負担を抑えられる「フルマネージド型」であること。第三に、自社データを用いたファインチューニング（追加学習）や、Knowledge BasesによるRAGなど、企業固有のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズできる機能群である。

Amazon Bedrockは基盤モデルそのものをゼロから開発するためのサービスではなく、既存の基盤モデルを利用・評価・カスタマイズし、生成AIアプリケーションに組み込むためのプラットフォームという位置づけである。

サービスの範囲も、モデル呼び出しの窓口という当初の役割から徐々に広がっている。エージェントの本番運用を支えるAmazon Bedrock AgentCoreのように、インフラ管理を必要とせずにエージェントを大規模かつ安全に稼働させ、パフォーマンスや品質をモニタリングする機能も提供されており、モデル選択からエージェント運用まで一貫して扱える生成AI開発基盤へと役割が拡張してきている。

Amazon BedrockとAnthropicの関係も、コンサルティング領域では押さえておきたい経緯である。AWSとAnthropicは2023年9月25日に戦略的提携を発表しており、AnthropicのClaudeはAmazon Bedrockで利用できる主要な基盤モデルの一つとなっている。

Amazon Bedrockを構成する代表的な機能

具体例・ミニケース

実例として広く紹介されているのが、建設業大手の竹中工務店による活用である。同社は2023年からAmazon Bedrockを活用した検証を進め、社内の専門知識や経験を集約し、若手社員の育成にも役立てることを目指した対話システム「デジタル棟梁」の構築に取り組んでいる。基盤モデルによる対話に加え、社内データを検索するRAGの仕組みも活用されている。

ミニケース（一般的な想定例）として、コールセンター業務を想定した場合、過去の応対履歴や社内マニュアルをKnowledge Basesに取り込み、オペレーターからの問い合わせに対してAmazon Bedrock上のモデルが回答候補を提示するといった活用が考えられる。従来の人手によるマニュアル検索に比べて対応時間の短縮が期待される一方、モデルの誤回答への対策を含め、RAGによる回答の根拠づけと、Guardrailsによる不適切な入力・出力の制御を組み合わせた検証体制の構築が課題になると想定される。

Amazon Bedrockの導入にあたっては、基盤モデルの推論（呼び出し）に対する従量課金に加え、ファインチューニングを行う場合の追加コスト、Knowledge Basesの利用ではモデルの推論・埋め込み処理に加え、構成によってデータ保存やベクトルストアなどの関連サービスの費用が発生する場合がある点も実務上の論点である。また、複数のモデルプロバイダーを比較検討する体制を整えないまま単一モデルに依存すると、後から他モデルへ切り替える際の移行コストが想定より大きくなる場合があるという点も、導入検討時に押さえておくべきポイントである。

Amazon Bedrockと類似サービスとの違い

Amazon Bedrockを正しく理解するには、Microsoft Azure OpenAI Service、Google Cloud Vertex AI、Amazon SageMakerといった関連サービスとの違いを整理することが有効である。特に「対応モデルの範囲」と「主な用途」の2軸で比較すると、Amazon Bedrockの位置づけが明確になる。

Amazon Bedrockとしばしば混同されるサービスにAmazon SageMakerがある。SageMakerは機械学習モデルの学習・評価・デプロイ・運用を担う総合的なプラットフォームであるのに対し、Amazon Bedrockは既存の基盤モデルをAPI経由で利用することに主眼を置いたサービスである点で異なる。両者は異なるサービスだが、SageMaker Unified StudioからAmazon Bedrockの機能を利用できるなど、連携して利用する選択肢もある。

コンサルティング業務における位置づけ

論点設計（イシュー出し）

Amazon Bedrock関連プロジェクトの論点設計では、「複数の基盤モデルをどのような基準で比較・選定するか」という設計思想が起点となる。コスト・精度・レイテンシー（応答速度）のトレードオフをどう評価し、必要に応じて複数モデルを使い分けられる構成にするか、クライアントの事業特性に応じて論点を切り分ける必要がある。

現状分析（As-Is整理）

現状分析では、既存の業務フロー、利用しているクラウド基盤、社内データの所在を棚卸しし、どの業務プロセスを基盤モデルの呼び出しに置き換えられるかを整理する。既存のオンプレミスAI基盤やSageMaker環境との重複投資を避けるため、システム全体のアーキテクチャを俯瞰した整理が重要である。あわせて、部門ごとに利用している生成AIツールがある場合は、それらとAmazon Bedrockの役割分担を明確にし、データの持ち出し範囲やアクセス権限の管理体制がどこまで整っているかも現状分析の対象に含めておくと、後続の施策設計がスムーズになる。

施策設計（To-Be）

施策設計では、利用する基盤モデルの選定基準、Knowledge Basesによる社内データ連携の範囲、Guardrailsによる安全対策の設計を、コンプライアンス要件を踏まえて具体化する。あわせて、モデルの利用量や利用するサービス階層、カスタマイズ、Knowledge Bases、Guardrailsなどの構成を踏まえたTCO（総保有コスト）の試算や、既存システムとのAPI連携設計も論点となる。

資料作成（スライド構造）

資料作成では、Amazon Bedrockを構成する代表的な機能（基盤モデル・Knowledge Bases・Agents・Guardrails）を1枚の概念図で示した上で、類似サービスとの比較表、導入ロードマップという3点セットでストーリーラインを組むと、経営層への説明が伝わりやすくなる。

コンサル採用面接で問われる理由

コンサルティングファームの面接でAmazon Bedrockという用語そのものが直接問われる場面は限定的である。面接対策としては、Amazon Bedrockというサービス名そのものを暗記するよりも、「複数の基盤モデルをどのような基準で選ぶか」「既存のAWS環境とどのように連携するか」といった技術選定の論点を理解しておくことが重要である。

例えば、生成AI導入や業務効率化のケースでベンダー選定や技術基盤の論点を問われた際に、マルチモデル対応やフルマネージド型といった設計思想を引き合いに出せると、思考の引き出しの広さを示すことにつながる。サービス名や機能名まで暗記して臨む必要はなく、「自社でモデルを開発するか、既存の基盤モデルを組み合わせて使うか」という構造を内面化した思考ができていれば、十分な知識基盤になると言える。

背景にある考え方、すなわち自社開発と既存サービス活用のトレードオフを理解しておくことは、Amazon Bedrockに限らず技術選定全般のケース解答の質を高める土台となる。

FAQ

Q1. Amazon Bedrockとは何か。

Amazon Bedrockとは、AWSが提供する、複数の基盤モデルを共通のAPI基盤から呼び出し、生成AIアプリケーションを構築できるフルマネージド型サービスである。2023年4月13日に限定プレビューとして発表され、同年9月28日に一般提供が開始された。

AI21 Labs、Anthropic、Meta、Amazonなど複数のモデル提供元の基盤モデルを、推論基盤となるサーバーやGPUインフラを自社で直接管理することなく利用できる点が特徴である。モデルのカスタマイズやKnowledge BasesによるRAG、AIエージェントの構築機能もあわせて提供されており、生成AIアプリケーションを構築する際の土台となるサービスとして位置づけられている。

Q2. Amazon BedrockとAmazon SageMakerは何が違うのか。

最大の違いは、モデルの構築主体とサービスの主眼にある。Amazon SageMakerは機械学習モデルの学習・評価・デプロイ・運用を担う総合的なプラットフォームであり、データサイエンティストがゼロからモデルを開発する用途に適している。

一方、Amazon Bedrockは既に学習済みの基盤モデルをAPI経由で呼び出し、比較的短期間で生成AIアプリケーションを構築することに主眼を置いている。両者は異なるサービスだが、SageMaker Unified StudioからAmazon Bedrockの機能を利用できるなど、目的に応じて組み合わせて利用する選択肢もある。

Q3. Amazon Bedrockはどのように利用するのか。フェーズ別に使われる機能は何か。

Amazon Bedrockの活用プロセスは、例えばモデルの選定、プロンプト設計・評価、カスタマイズ、本番運用といった段階に分けて整理できる。モデル選定の段階ではBedrockのプレイグラウンドで複数モデルの出力を比較し、プロンプト設計・評価の段階ではAWS SDKやAPIを通じて動作を検証する。

カスタマイズの段階ではファインチューニングやKnowledge BasesによるRAG構築が用いられ、本番運用の段階ではAgents for Amazon BedrockやGuardrailsを組み合わせて安全性とスケーラビリティを担保する。フェーズごとに使用する機能が異なる点は、単なる「使い方」の解説とは区別される実務上のポイントである。

Q4. コンサルティングプロジェクトでAmazon Bedrockはどのように活用されるか。

コンサルティング領域では、生成AI新規事業の立ち上げ支援において、基盤モデルの選定基準の策定、Knowledge Basesを活用した社内データ連携設計、Guardrailsによるリスク管理体制の構築といった論点を扱う案件でAmazon Bedrockの知見が活用される。AWS Certified AI Practitionerなどの資格試験を学習材料として活用し、Amazon BedrockやAmazon SageMakerなどの役割の違いを整理する方法もある。効果測定においては、モデル呼び出しコストや業務時間の削減効果をKPIとして可視化し、経営層への報告資料に落とし込む支援が実務上のニーズとなっている。

Q5. Amazon Bedrockに関するよくある誤解は何か。

よくある誤解の一つは、「Amazon Bedrockを導入すれば自動的に自社専用の高精度なAIモデルが手に入る」というものである。実際には、Amazon Bedrockはあくまで既存の基盤モデルへのアクセスとカスタマイズの土台を提供するサービスであり、精度向上には自社データを用いたファインチューニングやプロンプト設計、RAGの構築といった追加の取り組みが必要になる。

また、「Amazon Bedrock＝特定の1つのAIモデル」という誤解も見られるが、実際には複数のモデル提供元の基盤モデルを比較・選択できるプラットフォームである点も見落とされがちな誤解である。Amazon Bedrockは万能なサービスではなく、自社の用途に応じたモデル選定と運用設計が不可欠である。

まとめ（実務整理）

Amazon Bedrockは、複数の基盤モデルを共通のAPI基盤から呼び出し、フルマネージドな環境で生成AIアプリケーションを構築できるサービスであり、2023年9月の一般提供開始以降、企業の生成AI活用基盤として実装が進んでいる。

マルチモデル対応やRAG、AIエージェント構築といった機能により、自社でモデルをゼロから開発することなく生成AI活用を進められる一方、モデル選定の基準策定やコスト管理、安全対策の設計といった論点も残る。サービスの範囲もモデル呼び出しの窓口からエージェント運用基盤へと広がっており、導入を検討する際は現時点の機能一覧だけでなく、今後の拡張余地も踏まえて設計しておくと実務での手戻りを抑えやすい。

コンサルティング業務においては、生成AI活用戦略やベンダー選定の設計思想を扱う新規事業・DX支援プロジェクトで参考になる考え方であり、理解しておくと提案の幅が広がる。採用面接との関係でいえば、Amazon Bedrockという用語そのものよりも、複数の技術選択肢を比較検討するという発想を思考の引き出しとして持っておく程度で、ベーシックな知識基盤としては十分と言える。

出典

• Amazon Web Services「Amazon Bedrock – 本番規模で生成 AI アプリケーションとエージェントを構築」
  https://aws.amazon.com/jp/bedrock/
• Amazon Web Services「基盤モデルを使用した生成系 AI アプリケーションの構築 – Amazon Bedrock に関するよくある質問」
  https://aws.amazon.com/jp/bedrock/faqs/
• Amazon Web Services ブログ「日本企業のビジネスニーズに応える生成系 AI – Amazon Bedrock の可能性」
  https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-bedrock-launch-seminar-japan/
• AWS Certified AI Practitioner 公式試験ガイド（Amazon Bedrock関連の出題範囲を含む）
  https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-ai-practitioner/
• クラウド Watch「AWS、生成系AIサービス『Amazon Bedrock』を東京リージョンで提供開始」
  https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1536435.html