【AIF-C01】Amazon Bedrockとは?AWSで生成AIを使う基盤サービスを図解

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無料オールインワン対策|公式シラバス(AIF-C01)準拠|AWSで生成AIを使う中心サービス「Amazon Bedrock」を図解でやさしく。

AWSで生成AIを使うなら、まず押さえたいのがAmazon Bedrockです。AWS認定AIプラクティショナー(AIF-C01)のドメイン2でも頻出。この記事では、Bedrockとは何か、何ができるか、他のAWS生成AIサービスとの違い、コストの考え方までを図解で解説します。基盤モデルの全体像は FMライフサイクル もどうぞ。

Amazon Bedrockとは

Amazon Bedrockは、複数ベンダーの基盤モデル(FM)を、単一のAPIで利用できるフルマネージドの生成AIサービスです。サーバーの構築・運用は不要で、アプリからAPIを呼ぶだけで生成AIを組み込めます。下の図のように、アプリ → Bedrock → 用途に合った基盤モデル、という形で使います。

Bedrockで何ができる?

  • 複数の基盤モデルから選べる:用途・性能・コストに合わせてモデルを切り替えられる
  • フルマネージド:インフラ管理不要、すぐ使える・スケールする
  • RAG(Knowledge Bases):社内文書を根拠に回答(→ 解説
  • エージェント(Agents):複数ステップのタスクを自動実行
  • ガードレール(Guardrails):不適切な入出力を制限し安全に
  • カスタマイズ:ファインチューニングで自社用途に適応

主なAWSの生成AIサービス

Task2.3では、Bedrock以外にもAWSの生成AI関連サービスが問われます。それぞれの役割と使いどころを押さえましょう。

サービス 役割・使いどころ
Amazon Bedrock 複数ベンダーの基盤モデルを単一APIで使うフルマネージド基盤。生成AIアプリの中心。RAG・エージェント・ガードレールも提供
SageMaker JumpStart 公開・事前学習済みモデルを手早く試し、デプロイできるハブ。モデルを自分で扱いたい場合の入口
Amazon Q 業務・開発を支援する生成AIアシスタント。社内データに基づく質問応答やコーディング支援など
PartyRock Bedrockベースでノーコードで生成AIアプリを試作できるプレイグラウンド。学習・体験向け
Amazon Bedrock Data Automation ドキュメント・画像・音声・動画などの非構造化データから、生成AIで構造化情報を自動抽出するサービス

Bedrockを使うメリット

  • 構築不要で速い:自前のGPUやモデル運用が要らず、すぐ本番に組み込める
  • コスト効率:使った分だけの従量課金。初期投資を抑えられる
  • セキュリティ・コンプラ:AWSの基盤上で、データ保護・権限管理(IAM)と統合
  • AWS統合:他のAWSサービスと連携しやすい

コストの考え方

Bedrockの料金は主にトークン量に応じます。用途に合わせて課金方式を選びます。

  • オンデマンド(トークン課金):使った入力・出力トークン量で課金。小〜中規模やお試しに
  • プロビジョンドスループット:処理能力を予約。安定した高負荷・低レイテンシが必要なときに
  • カスタムモデル:ファインチューニングしたモデルの利用にはコストが上乗せ

このほか、応答性・可用性・冗長性・リージョン対応なども、コストとのトレードオフで考えます。

📝 AIF-C01 試験のポイント

  • Bedrock=複数の基盤モデルを単一APIで使うフルマネージドサービス
  • 機能:RAG(Knowledge Bases)・エージェント(Agents)・ガードレール(Guardrails)
  • 他サービス:JumpStart(モデル試用)、Amazon Q(アシスタント)、PartyRock(ノーコード試作)、Bedrock Data Automation(非構造化データの自動処理)
  • 料金はトークン課金が基本。安定運用はプロビジョンドスループット

確認クイズ

Q1. Amazon Bedrockの説明として最も適切なものは?

A. 仮想サーバーを提供するサービス
B. 複数の基盤モデルを単一APIで使えるフルマネージドの生成AIサービス
C. 画像認識専用のサービス
D. データベース管理サービス

Q2. Bedrockで「安定した高負荷・低レイテンシ」が必要なときの課金方式は?

A. オンデマンド(トークン課金)のみ
B. プロビジョンドスループット(処理能力の予約)
C. 無料枠のみ
D. ストレージ課金

よくある質問(FAQ)

Q. BedrockとSageMakerの違いは?

A. ざっくり、Bedrockは「既成の基盤モデルをAPIで手軽に使う」、SageMakerは「モデルを自分で構築・学習・運用する」サービスです。用途を「使う」中心ならBedrockが入口です。

Q. Bedrockに自分のデータを学習させられますか?

A. ファインチューニングやRAG(Knowledge Bases)で自社データを活用できます。RAGは再学習せず文書を根拠に回答、ファインチューニングはモデルを適応させる方法です。

Q. 料金はどう決まりますか?

A. 基本は入力・出力のトークン量による従量課金。安定運用にはプロビジョンドスループット(予約)も選べます。

まとめ

  • Bedrock=複数の基盤モデルを単一APIで使うフルマネージドの生成AI基盤
  • RAG・エージェント・ガードレール・カスタマイズなどの機能を備える
  • 料金はトークン課金が基本、安定運用はプロビジョンドスループット

※本記事はAWS公式試験ガイド(AIF-C01)に基づき、エンジニアKが作成しています。

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