Amazon Bedrock（アマゾンベッドロック）

Amazon Bedrock

概要

Amazon Bedrock は、AWS が 2023 年 4 月に発表し、同年 9 月に一般公開した完全マネージド型の生成 AI サービスです。Anthropic Claude、Meta Llama、Mistral AI、Cohere、AI21 Labs、Stability AI、および AWS 独自の Amazon Titan / Nova など、複数の主要な基盤モデル（Foundation Models、FM）を単一の API エンドポイント経由で利用できる統合プラットフォームです。

利用可能なモデル（2026）

Anthropic

• Claude Opus 4.5
• Claude Sonnet 4.5
• Claude Haiku 4.5

Meta

• Llama 4 Maverick
• Llama 4 Scout
• Llama 3.3 70B

Mistral AI

• Mistral Large 2
• Mixtral 8x22B
• Mistral Small

Amazon

• Amazon Nova Pro
• Amazon Nova Lite
• Amazon Nova Micro
• Amazon Titan Text
• Amazon Titan Embeddings
• Amazon Titan Image Generator

Cohere

• Command R+
• Embed

AI21 Labs

• Jamba 1.5

Stability AI

• Stable Diffusion 3.5
• Stable Image Ultra

主要機能

Knowledge Bases

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）統合
• Vector DB 自動管理（OpenSearch、Pinecone、Redis 等）
• ドキュメント取り込み、チャンキング自動化

Agents

• エージェント構築フレームワーク
• Tool Use、Function Calling
• 複数ステップタスク自動化

Guardrails

• 有害コンテンツフィルタ
• PII（個人情報）マスキング
• プロンプトインジェクション対策
• カスタムポリシー

Prompt Management

• プロンプトのバージョン管理
• テスト環境

Flows

• ビジュアルワークフロー
• 複数モデルのチェーン

Model Evaluation

• 人間評価
• 自動評価
• Mercury Bench

Customization

• ファインチューニング
• Continued Pre-training
• プライベートモデル

基本使用例

Python SDK

import boto3
import json

bedrock = boto3.client(
    service_name='bedrock-runtime',
    region_name='us-east-1'
)

body = json.dumps({
    "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
    "max_tokens": 1000,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}
    ]
})

response = bedrock.invoke_model(
    modelId='anthropic.claude-sonnet-4-5-20250501-v1:0',
    body=body
)

result = json.loads(response.get('body').read())
print(result['content'][0]['text'])

Converse API（統一 API）

response = bedrock.converse(
    modelId='anthropic.claude-sonnet-4-5',
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [{"text": "Hello"}]
    }]
)

Knowledge Bases での RAG

# ドキュメント追加（S3 経由）
# 1. S3 バケットにドキュメントアップロード
# 2. Knowledge Base を作成（AWS Console）
# 3. Data Source として S3 を指定
# 4. 自動的にベクトル化

# クエリ
response = bedrock_agent_runtime.retrieve_and_generate(
    input={"text": "What is our refund policy?"},
    retrieveAndGenerateConfiguration={
        "type": "KNOWLEDGE_BASE",
        "knowledgeBaseConfiguration": {
            "knowledgeBaseId": "KB_ID",
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:...:model/..."
        }
    }
)

料金

オンデマンド（2026、us-east-1）

Provisioned Throughput

• 専用容量購入
• 大規模利用時に割引

主要な強み

1. モデルの多様性

• 最先端モデル全て
• ベンダーロックイン回避

2. AWS 統合

• S3、Lambda、Step Functions 等と統合
• IAM、VPC 対応
• CloudTrail でログ

3. プライバシー

• データが学習に使われない
• エンタープライズ向け設計
• VPC Endpoint

4. スケーラビリティ

• AWS のインフラ
• 自動スケール

競合

Azure OpenAI Service / Azure AI Foundry

• Microsoft
• OpenAI モデル中心

Google Vertex AI

• Google Cloud
• Gemini、PaLM

Anthropic API（直接）

• Claude のみ
• シンプル

OpenAI API（直接）

• GPT-5、o3
• シンプル

ユースケース

カスタマーサポート

• チャットボット
• FAQ 応答
• 多言語対応

コンテンツ生成

• マーケティング
• 商品説明
• 記事

コード生成

• 開発支援
• コードレビュー

データ分析

• 構造化
• 要約

検索強化

• セマンティック検索
• RAG

関連用語

• AWS、EC2
• Claude 4、Llama 4
• Azure AI Foundry
• RAG
• Foundation Model