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。
- 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. 複数ベンダーの基盤モデルを単一のAPIで切り替えて使い、インフラ管理なしで生成AIアプリを作りたい。最適なAWSサービスは？
Q2. コードを書かずブラウザ上で手早く生成AIアプリの試作を体験でき、学習・実験に向くサービスは？
Q3. Amazon Bedrockのようなマネージド生成AIサービスを使う主なメリットとして適切なのは？
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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