Amazon Bedrock とは？AWS の生成 AI サービス機能・活用事例を徹底解説
ChatGPTの登場以来、生成 AI は「試してみるもの」から「ビジネスの競争力を左右する不可欠な武器」へと進化しました。しかし、いざ自社ビジネスへの本格導入を検討すると、多くの企業が共通の壁に直面します。
「どのモデルが自社に最適か判断できない」「機密データの漏洩が心配」「既存の AWS 資産とどう組み合わせればいいのか」――。こうしたエンタープライズ特有の課題を、インフラの専門知識なしに、かつ安全に解決するために設計されたのが「Amazon Bedrock」です。
本記事では、Amazon Bedrock の基本概念から、主要な機能、基盤モデルの種類、活用事例、そしてビジネス実装に欠かせないコストやセキュリティの考え方まで、実践的な情報を徹底解説します。生成 AI 活用の「最初の一歩」を、確かな確信へと変えていきましょう。
Amazon Bedrock とは
Amazon Bedrock は、AWS が提供する生成 AI のためのマネージドサービスです。ここでは、Bedrock の基本概念と特徴について解説します。
生成 AI サービスの概要
Bedrock は、複数の基盤モデルを活用できる包括的なプラットフォームです。
マネージドサービス
Bedrock は、フルマネージドサービスとして提供されます。モデルのホスティング、スケーリング、インフラの管理をすべて AWS が担当します。
ユーザーは、生成 AI の機能を利用することに集中できます。サーバーの準備、モデルのダウンロード、環境のセットアップなどは不要です。
自動的にスケールするため、少量のリクエストから大量のトラフィックまで、同じ API で対応できます。また、ミッションクリティカルなシステムへの導入を見据え、マルチAZ（アベイラビリティーゾーン）構成による高い耐障害性を備えています。業務要件に合わせて RTO（目標復旧時間）や RPO（目標復旧時点）を定義した運用設計が可能です。
API ベースのアクセス
Bedrock は、API を通じて利用します。HTTP リクエストを送信するだけで、生成 AI の機能を呼び出せます。
REST API のため、様々なプログラミング言語から利用でき、AWS SDK を使用するとさらに簡単に統合できます。エンドポイントを AWS PrivateLink（VPC エンドポイント）経由に限定することで、インターネットを経由しない閉域網内でのセキュアな通信を実現できます。
API は直感的で、必要なパラメータも明確です。プロンプト（指示文）を送信すると、モデルが生成したテキストが返ってきます。
複数の基盤モデル
Bedrock では、Anthropic、Meta、Mistral AI、Stability AI など、複数のモデルプロバイダーが提供する基盤モデルにアクセスできます。用途や要件に応じて、最適なモデルを選択できます。
モデルの切り替えも容易です。API のパラメータを変更するだけで、異なるモデルを試すことができます。複数のモデルを比較評価し、コストと精度のバランスが取れた最適なものを選択できます。
新しいモデルが追加されると、同じ API を通じて利用できるようになります。常に最新の生成 AI 技術を迅速に取り入れることが可能です。
Bedrock の特徴
Bedrock には、エンタープライズ利用に欠かせない重要な特徴があります。
モデルの選択肢
複数のモデルプロバイダーのモデルを選択できることが、Bedrock の大きな利点です。各モデルには特徴があり、得意な領域が異なります。
高度な推論が必要な場合、長い文脈を扱う場合、創造的なコンテンツ生成が必要な場合など、用途に応じて適切なモデルを選べます。また、最新の Claude 3.7 Sonnet のような推論能力に長けたモデルも即座に利用可能です。
データのプライバシー
Bedrock では、ユーザーのデータはモデルのトレーニングに使用されません。プロンプトや生成された回答は、モデルの改善のために保存されることはありません。
データは AWS KMS（Key Management Service）を用いて暗号化され、アクセス制御や監査ログによって厳重に管理されます。さらに、仮想デスクトップ（VDI）環境からのアクセスに限定し、データのローカル保存を禁止するなどの措置を講じることで、物理的な情報漏洩リスクも最小限に抑えられます。
スケーラビリティ
Bedrock は、自動的にスケールします。検証フェーズのスモールスタートから、ビジネスの成長に伴う大規模展開まで柔軟に対応できます。
インフラの追加やチューニングは不要です。AWS が提供する冗長化されたインフラにより、リクエスト量にかかわらず最適なパフォーマンスと高い可用性が維持されます。
主要な機能
Bedrock は、ビジネスの現場で即戦力となる多様な生成 AI 機能を提供しています。
テキスト生成
文章の作成
プロンプトを与えると、モデルが自然な文章を生成します。ブログ記事、レポート、メール、プレゼンテーション資料など、様々な形式の文章を作成できます。文章のスタイルやトーンも用途に応じて調整可能です。
創造的なコンテンツ
小説、詩、キャッチコピーなど、創造的なコンテンツも生成できます。複数のバリエーションを生成し、アイデアの種として活用することで、クリエイティブ業務の効率化を支援します。
ビジネス文書
契約書の下書き、提案書、報告書など、専門的なフォーマットに沿った文書作成も支援します。情報を入力するだけで、適切な構成のドラフトを迅速に得られます。
質問応答
自然な対話
会話形式で質問に答えます。文脈を理解した対応ができるため、ユーザーとのスムーズなコミュニケーションが可能です。過去のやり取りを考慮した、よりパーソナライズされた応答も行えます。
情報の提供
一般的な知識から専門的な手順まで、幅広い情報を提供します。後述するナレッジベースと統合することで、組織固有の機密情報に基づいた「回答の提示」も信頼性高く実行できます。
カスタマーサポート
顧客からの問い合わせに自動で応答できます。Ragas などの評価フレームワークを用いて回答の「解決性（Faithfulness）」や「関連性」を客観的に測定し、品質を継続的に向上させることが重要です。
要約と翻訳
長文の要約
長いレポートや議事録を要約し、要点を抽出します。要約の長さや「重要視すべきポイント」を指定することで、読み手のニーズに合わせた情報を生成できます。
多言語翻訳
英語、日本語、スペイン語など主要な言語間での翻訳が可能です。単なる直訳ではなく、文脈や文化的なニュアンスを考慮した自然な翻訳を提供します。
情報の抽出
非構造化データから、人名、日付、数値などの特定の情報を自動的に取り出します。データベース登録に適した形式（JSON 等）への変換も容易です。
コード生成
プログラムの作成
自然言語による指示から、Python、JavaScript、C++ などのコードを生成します。ボイラープレートコードの作成時間を削減し、開発効率を飛躍的に高めます。
コードの説明
既存のコードを解析し、その動作をステップバイステップで説明します。コードレビューの支援や、レガシーシステムのドキュメント作成に活用できます。
バグの修正
エラーメッセージやコードの問題点を検知し、修正案を提案します。ベストプラクティスに基づいたリファクタリングの提案も可能です。
画像生成
テキストから画像
詳細なテキスト説明から、写実的な写真、イラスト、デジタルアートなどを生成します。広告素材や Web サイトのビジュアル制作を加速させます。
創造的なビジュアル
複数のバリエーションを生成し、コンセプトの検討やアイデアの可視化に役立てられます。ビジネスシーンに合わせた高品質なクリエイティブを瞬時に生み出します。
基盤モデルの種類
Bedrock では、各分野で世界最高峰のパフォーマンスを誇るモデルを選択できます。
Claude
Anthropic 社が開発した Claude は、極めて高い推論能力と安全性が特徴です。
高度な推論
多段階の論理的思考が必要なタスクに優れています。憲法 AI（Constitutional AI）という手法により、有害な出力の抑制と高い倫理性、そして実用性を両立しています。
長い文脈
膨大な量のドキュメントを一度に入力として受け取り、全体を考慮した分析や要約が可能です。数冊の本に相当する情報を数秒で処理できます。
Titan
Titan は、Amazon が独自に開発・最適化したモデルシリーズです。
Amazon のモデル
AWS 環境において最高のコストパフォーマンスを発揮するよう設計されています。Bedrock の各機能とシームレスに連携し、安定した運用を実現します。
テキストと埋め込み
テキスト生成に加え、テキストの意味を数値化する「埋め込みベクトル」の生成能力に長けています。これは、情報の意味的な類似性を計算する RAG（検索拡張生成）の実装において不可欠な技術であり、高性能な検索エンジンの土台となります。
その他のモデル
多様な選択肢
Meta の Llama 3 系列や、フランス Mistral AI 社のモデルなど、最新かつ多様なモデルがラインナップされています。オープンモデルから独自モデルまで、目的やコストに合わせて最適なものを柔軟に選択できます。
Knowledge Bases for Amazon Bedrock と RAG
Bedrock では、自社の情報を活用した「根拠のある回答」の生成が可能です。
Knowledge Bases の概要
Knowledge Bases for Amazon Bedrock は、組織の情報を AI で活用するためのフルマネージドな仕組みです。
自社情報の活用
マニュアルや FAQ などの社内文書を Amazon S3 に配置するだけで、AI がその内容を「知識」として取り込みます。ハルシネーション（もっともらしい嘘）を強力に抑制し、確かなソースに基づいた回答提示を実現します。
ベクトルデータベース
ドキュメントは自動的に「埋め込み」に変換され、Amazon OpenSearch Serverless などのベクトルデータベースに格納されます。これにより、単純なキーワード一致を超えた、ユーザーの「意図」に沿った高度な検索が可能になります。
RAG の仕組み
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせる技術です。
情報の検索
質問を受け取ると、まずナレッジベースから最も関連性の高い情報の断片（チャンク）を高速に探し出します。質問者の意図に合致する「正解に近い情報」を特定するプロセスです。
回答の生成
見つけた情報をコンテキストとしてモデルに渡し、その情報を基に回答をまとめさせます。どのドキュメントを引用したかを明示する機能（Citation）により、ユーザーは回答の妥当性を自分自身で容易に確認できます。
実装方法
ドキュメントの準備
情報を S3 にアップロードします。情報の鮮度を保つため、定期的なドキュメントの更新とインデックスの同期（Sync）が必要です。これにより、AI は常に最新の規定やマニュアルに基づいて回答できます。
統合
作成した Knowledge Bases は、API や後述する Agents と容易に統合でき、独自知識を備えたインテリジェントなアプリケーションを短期間で開発できます。
Agents for Amazon Bedrock
Agents は、指示を理解し、推論を行い、自律的にタスクを完遂する機能です。
エージェントの機能
自律的なタスク実行
「来週の出張のためのホテルを予約して」といった曖昧な指示に対し、空室の確認、承認の取得、予約の確定といった一連のステップを自動的に計画・実行します。
ツールの活用
AWS Lambda を通じて、自社のデータベースや外部 Web サービスと連携します。指示を遂行するために必要なツール（API）を AI が判断して使い分けます。
ユースケース
業務の自動化
経費精算の一次チェック、在庫情報の更新、顧客への通知送信など、これまで人間が行っていた反復的な業務プロセスをエージェントが代行し、業務の効率を飛躍的に高めます。
Bedrock の活用事例
カスタマーサポート
24時間365日、高品質な対応を実現するチャットボットの構築に利用されます。社内ドキュメントを RAG で参照させることで、マニュアルに忠実かつ親切な顧客体験を提供します。
コンテンツ生成
マーケティング担当者が、短時間で大量の SNS 投稿案や記事の下書きを生成する際に活用されます。トーンを統一したブランド発信が効率化されます。
社内業務
大量のメールスレッドの要約や、社内 Wiki からの瞬時の情報抽出に役立ちます。情報の検索にかかっていた時間を、本来の戦略的な業務に充てることが可能になります。
開発支援
コードの自動生成やテストコードの作成により、開発サイクルを加速します。既存コードのバグ検知やドキュメント化を自動化し、エンジニアの生産性を底上げします。
始め方
準備
AWS アカウント
AWS 公式サイトからアカウントを作成します。支払い方法の登録と、本人確認が必要です。
IAM の設定
最小権限の原則に基づき、Bedrock へのアクセス許可を持つ IAM ユーザーまたはロールを作成します。多要素認証（MFA）を有効にし、セキュリティを担保することが強く推奨されます。
モデルの選択
用途に応じた選択
Bedrock コンソールの「Model access」から必要なモデルの利用申請を行います。用途に合わせて複数のモデルを試用し、最適なレスポンスと精度を確認します。
API の利用
基本的な呼び出し
AWS SDK（Python なら boto3）を使用してコードから呼び出します。エンドポイントを VPC 内に限定し、PrivateLink を活用することで多層防御を構築します。
アプリケーションへの統合
エラーハンドリング
API のレート制限（スロットリング）への対応や、万が一のタイムアウト時のリトライロジックを実装することで、堅牢なアプリケーションを目指します。
コストとセキュリティ
ビジネス利用における最大の関心事であるコストと安全面を解説します。
料金体系
基本は処理したトークン（単語や文字の断片）数に応じた「オンデマンド料金」です。
トークンベースの課金
入力（プロンプト）と出力（生成結果）のそれぞれに料金が発生します。各社モデルごとに単価が定められており、品質とコストのバランスを考慮してモデルを選択できます。
具体的なコスト例
AWS 東京リージョン（ap-northeast-1）における最新単価の試算です（※2026年2月時点。1ドル=157円で計算）。
例1：高度な問い合わせ対応（Claude 3.7 Sonnet 利用）
- 条件： 入力 2,000トークン / 出力 1,000トークンのやり取りを 100回
- 計算： ($0.003 × 2 + $0.015 × 1) × 100 = $2.10
- 日本円： 約 330円（1回あたり約3.3円）
例2：高速な文書要約（Claude 3 Haiku 利用）
- 条件： 1,000トークンの文書を 1,000件 要約処理
- 計算： ($0.00025 × 1 + $0.00125 × 0.2) × 1,000 = $0.50
- 日本円： 約 79円（1,000件まとめても100円未満）
セキュリティ
データの保護
入力プロンプトが学習に使用されないことはもちろん、AWS KMS による暗号化や PrivateLink による閉域接続を組み合わせることで、強固な機密性を確保できます。VDI 環境との連携による物理的な持ち出し制限も有効な対策です。
コンプライアンス
HIPAA、GDPR、ISO などの主要な基準に準拠しています。AWS CloudTrail で詳細な利用ログを監視し、誰が・いつ・どのモデルを使用したかを正確に追跡・監査できます。
最後に
Amazon Bedrock は、世界最高峰のモデルをセキュアな AWS インフラ上で即座に活用できる唯一のプラットフォームです。API 一つで複数のモデルを切り替えられる柔軟性と、自社データを活用する RAG（検索拡張生成）、そして業務を自律的に遂行する Agents により、生成 AI は「実験」から「実務」へと移行します。
まずは AWS コンソール内の「Playground（プレイグラウンド）」機能を利用して、コード不要の環境で各モデルの回答精度を比較することから始めてみてください。適切なセキュリティ設計とコスト管理を並行することで、貴社のビジネスに計り知れない価値をもたらすはずです。本記事がその第一歩となれば幸いです。