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レッスン8：Amazon Bedrock 徹底解説

Amazon Bedrock：全機能。Agents、Guardrails、モデル評価。 PartyRockプレイグラウンド。Amazon Q DeveloperとAmazon Q Business。 適切なFMの選び方。料金モデル。

Amazon Bedrockアーキテクチャ

Amazon Bedrockアーキテクチャ — 基盤モデル、Agents、Guardrails、Knowledge Bases

1. Amazon Bedrock概要

Amazon Bedrockは、単一のAPIを通じて複数プロバイダーのFMへのアクセスを提供し、AIアプリケーションのカスタマイズ、デプロイ、セキュリティ保護のためのツールを備えたフルマネージドサービスです。

1.1. 主な価値提案

  • 選択肢：Amazon、Anthropic、Meta、Mistral、Cohere、Stability AI、AI21 LabsのFMにアクセス
  • カスタマイズ：ファインチューニング、継続的事前トレーニング、RAG（Knowledge Bases）
  • セキュリティ：データはAWSアカウント内に保持、暗号化、モデルトレーニングに使用されない
  • サーバーレス：管理するインフラなし
  • 統合：ネイティブAWSサービス統合（IAM、CloudWatch、CloudTrail）

1.2. Bedrock上の基盤モデルプロバイダー

プロバイダーモデル強み
AmazonTitan Text、Titan Embeddings、Titan Image Generator汎用、エンベディング、画像生成
AnthropicClaude 3 Haiku、Sonnet、Opus複雑な推論、分析、ビジョン
MetaLlama 2、Llama 3オープンソース、カスタマイズ可能
Mistral AIMistral、Mixtral高速、効率的、多言語
CohereCommand、Embedエンタープライズテキスト、多言語エンベディング
Stability AIStable Diffusion XL画像生成
AI21 LabsJurassicテキスト生成、要約

2. Bedrock機能の詳細

2.1. Amazon Bedrock Agents

Agentsにより、FMが自動的に計画、アクション実行、ツール使用を行い複数ステップのタスクを実行できます。

ユーザー: "来週金曜日にハノイから東京へのフライトを予約して"

Agentワークフロー：
1. 計画: フライト検索、空き確認、予約が必要
2. アクション: フライト検索API呼び出し → 利用可能なフライトを検索
3. 観察: 3便発見、最安値は$450
4. アクション: 予約API呼び出し → フライトを予約
5. 応答: "VN便 HAN→NRT、12月20日、$450を予約しました"

Agentの構成要素：

コンポーネント目的
基盤モデル推論と計画を行う頭脳
指示Agentの役割を定義するシステムプロンプト
アクショングループAgentが呼び出せるAPI（Lambda関数またはOpenAPIスキーマ）
Knowledge Bases情報検索のためのRAGデータソース
Guardrails安全性とコンプライアンスフィルタ

試験のポイント：「AIアシスタントが注文状況の確認、在庫チェック、返品処理を行う必要がある」→ ビジネスAPIに接続されたアクショングループを持つBedrock Agent。

2.2. Amazon Bedrock Guardrails

GuardrailsはAIアプリケーションの安全性制御を実装します：

ガードレールタイプ機能例
コンテンツフィルタ有害コンテンツカテゴリをブロックヘイト、暴力、性的、侮辱
禁止トピック特定のトピックをブロック「競合製品について議論しない」
ワードフィルタ特定の単語/フレーズをブロック冒涜的表現、禁止用語
PIIフィルタPIIの検出と秘匿化SSN、クレジットカード番号、メール
コンテキストグラウンディング回答がコンテキストに基づいているか確認RAGでのハルシネーション防止
 
Guardrailsフロー：
ユーザー入力 → [入力Guardrails] → FM処理 → [出力Guardrails] → ユーザー
               チェック：                    チェック：
               - 禁止トピック                - 有害コンテンツ
               - 有害入力                   - 回答中のPII
               - 入力中のPII                - トピック外の回答
                                            - グラウンディングチェック

2.3. モデル評価

特定のユースケースに対してFMを比較・評価：

  • 自動評価：BERTScore、精度、毒性指標
  • 人間評価：人間のレビューアーによるカスタム基準評価
  • A/B比較：モデルの並列比較
  • カスタムタスク：独自のテストデータセットをアップロード

2.4. Bedrockプレイグラウンド

プレイグラウンドユースケース
テキストプレイグラウンドテキストモデルのインタラクティブテスト
チャットプレイグラウンド会話モデルのテスト
画像プレイグラウンド画像生成モデルのテスト

3. Amazon PartyRock

PartyRockはBedrockの無料、ノーコードのプレイグラウンドで、AWSアカウントやコーディングスキルなしで誰でもGenAIアプリを作成できます。

機能詳細
AWSアカウント不要ソーシャルログインで無料利用
コーディング不要ドラッグ&ドロップのアプリビルダー
共有可能URLでアプリを共有
ユースケース学習、プロトタイピング、実験

試験のポイント：「技術に詳しくないマーケティングチームがAWSアカウントなしで生成AIを試したい」→ PartyRock。

4. Amazon Q

4.1. Amazon Q Developer

開発者向けAIコーディングアシスタント：

  • コード生成：自然言語からコードを記述
  • コード説明：既存コードの説明
  • コード変換：Javaバージョンアップグレード、.NETマイグレーション
  • デバッグ：バグの特定と修正
  • セキュリティスキャン：コードの脆弱性検出
  • IDE統合：VS Code、JetBrains、AWSコンソール

4.2. Amazon Q Business

ビジネスユーザー向けAIアシスタント：

  • エンタープライズデータ接続：S3、SharePoint、Confluence、Salesforce等
  • 社内データへのQ&A：接続されたデータソースに基づいて回答
  • アクセス制御を尊重：接続システムのACL
  • プラグイン：チケット作成（Jira）、メール送信等

4.3. Amazon Q vs Bedrock

機能Amazon QAmazon Bedrock
対象ユーザーエンドユーザー（開発者、ビジネス）AIアプリを構築する開発者
カスタマイズ限定的（データソース接続）フル（ファインチューニング、RAG、Agent）
マネージドフルマネージドアシスタントFMへのAPI/SDKアクセス
ユースケース生産性ツールカスタムAIアプリケーションの構築

5. Bedrock料金モデル

料金モデル仕組み最適な用途
オンデマンド入出力トークンごとに課金変動的で予測不能なワークロード
プロビジョンドスループット予約済みモデルユニット（時間単位）一定の本番ワークロード
バッチ推論バッチジョブ送信（最大50%安価）大規模、非リアルタイム処理

試験のポイント：「予測可能なトラフィックのGenAIワークロードをコスト最適化？」→ プロビジョンドスループット。「数千のドキュメントを夜間処理？」→ バッチ推論。

6. 適切なFMの選び方

意思決定フレームワーク：
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. タスクタイプ                                   │
│    テキスト？画像？コード？マルチモーダル？           │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. 複雑さ                                       │
│    単純な分類 → 小さなモデル                       │
│    複雑な推論 → 大きなモデル                       │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. レイテンシー要件                               │
│    リアルタイム → 小さく高速なモデル (Haiku)        │
│    バッチ処理 → 大きなモデル (Opus)                │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. コスト制約                                    │
│    予算限定 → 小さなモデル                        │
│    品質重視 → 大きなモデル                        │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 5. カスタマイズニーズ                              │
│    ファインチューニング必要？サポートモデルを確認     │
│    LoRA？互換性を確認                             │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ 6. モデル評価で検証                               │
│    候補を並列比較                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

7. その他のAWS GenAIサービス

サービス機能
Amazon CodeWhispererAmazon Q Developerの一部に統合（コード提案）
AWS App Studio自然言語でエンタープライズアプリを構築
Amazon SageMaker JumpStartSageMakerでオープンソースFMをデプロイ
Amazon ComprehendNLPサービス（感情分析、エンティティ、トピック — 組み込み）
Amazon Transcribe音声からテキスト
Amazon Pollyテキストから音声
Amazon Translate機械翻訳
Amazon Rekognition画像/動画分析
Amazon Textractドキュメントからテキスト抽出（OCR+）

8. 練習問題

Q1：小売企業がAIアシスタントを構築し、在庫確認、返品処理、カタログからの製品質問への回答を行いたいと考えています。どのAmazon Bedrock機能を使用すべきですか？

  • A) Bedrock Guardrails
  • B) Bedrock Knowledge Basesのみ
  • C) アクショングループとKnowledge Basesを持つBedrock Agents ✓
  • D) Bedrockモデル評価

解説：Bedrock Agentsは、API呼び出し（在庫/返品用のアクショングループ）と情報検索（製品カタログ用のKnowledge Bases）により複数ステップのタスクをオーケストレーションできます。

Q2：生成AIアプリケーションが競合製品について議論することを防ぎ、個人識別情報（PII）をフィルタリングするために使用すべきAmazon Bedrock機能はどれですか？

  • A) Bedrock Knowledge Bases
  • B) Bedrockカスタムモデル
  • C) Bedrock Guardrails ✓
  • D) Bedrock Agents

解説：Guardrailsは禁止トピックフィルタリング（競合他社の議論をブロック）とPII検出/秘匿化を提供します。FM呼び出しの入力と出力の両方に適用できます。

Q3：企業が基盤モデルを使用して50,000件の顧客レビューの感情分析を夜間処理したいと考えています。最もコスト効率の良いBedrock料金モデルはどれですか？

  • A) オンデマンド料金
  • B) プロビジョンドスループット
  • C) バッチ推論 ✓
  • D) 無料利用枠

解説：バッチ推論は大規模な非リアルタイムワークロード向けに設計されており、オンデマンド料金と比較して最大50%のコスト削減を提供します。夜間処理に最適です。