Amazon Bedrockとは？できること・仕組み・料金・安全な導入判断まで整理

Amazon Bedrockは、AWS上で複数の生成AIモデルを業務に組み込めるフルマネージド基盤です。ChatGPTのように単体で使うサービスではなく、社内データ連携（RAG）や業務エージェント構築まで含めて、企業が生成AIアプリを安全に運用するための土台を提供します。

本記事では、Amazon Bedrockの基本定義からできること、仕組み、他サービスとの違い、代表的な活用例までを整理し、「結局何ができて、どう位置づければよいか」を把握できるように解説します。

Amazon Bedrockとは

Amazon Bedrockは、AWS上で複数の基盤モデルをAPIで利用し、生成AIアプリケーションを構築できるフルマネージドサービスです。

自社でモデルを開発・運用するのではなく、用途に応じた生成AIモデルを選び、文章生成や要約、対話機能などを業務システムに組み込むための土台を提供します。

基盤モデルを「選んで使える」生成AIサービス 

特徴は、特定の生成AIモデルに固定されない点です。複数の基盤モデルを利用できるため、業務の目的に合わせて選択肢を持てます。

たとえば文章生成に強いモデル、要約や推論を得意とするモデルなど、用途ごとに適したモデルを呼び出せます。生成AI導入では「モデル選び」が最初の壁になりやすいですが、Bedrockはその比較・利用をAWS上で一元化できる仕組みです。

生成AIを業務システムに組み込むための基盤 

Amazon Bedrockは、チャットツールとして単体で使うサービスではありません。企業の業務アプリケーションや既存システムに生成AIを組み込むことを前提に設計されています。

社内の問い合わせ対応、文書作成支援、業務フローの自動化など、「業務の中でAIを動かす」用途で価値が出ます。生成AIをPoCで終わらせず、業務システムとして継続利用するための基盤として位置づけると理解しやすいでしょう。

なぜAmazon Bedrockが注目されているのか

AI活用は急速に広がっていますが、企業導入ではモデル性能だけでなく、社内データの扱い、運用設計、ガバナンスが課題になります。

Amazon Bedrockは、RAGやエージェントといった業務実装の典型パターンをAWS上で構築できるため、「生成AIを業務に載せる段階」で注目されています。単なるモデルAPIではなく、企業利用を前提にした生成AI基盤として導入検討の中心に挙がりやすいサービスです。

Amazon Bedrockでできること

Amazon Bedrockを導入すると、生成AIを業務で活用するための主要な機能をAWS上でまとめて利用できます。単にモデルを呼び出すだけではなく、社内データと組み合わせたり、業務手順を実行する仕組みまで含めて構築できる点が特徴です。

基盤モデルをAPIで使う（文章・チャット・画像）

Amazon Bedrockの基本は、複数の基盤モデルをAPI経由で利用できることです。文章生成や要約、チャット形式での応答、画像生成などを、自社アプリケーションから呼び出せます。

生成AIを業務に組み込む際、モデルごとに個別のAPIを管理するのではなく、AWS上で統一的に扱えるため、開発や運用の負担を抑えやすくなります。用途に応じてモデルを切り替えられる点も実務上のメリットです。

社内データを使った生成AI（RAG）

企業で生成AIを活用する場合、一般的な知識だけでなく「自社固有の情報」を参照できることが重要です。

Amazon Bedrockでは、社内ドキュメントやナレッジを検索し、その結果を踏まえて回答を生成するRAG（検索拡張生成）の構成を取りやすくなっています。社内規程や製品情報、FAQなどをもとにした回答が可能になり、汎用モデルだけでは難しい業務利用に近づけられます。

エージェントで業務を動かす

Amazon Bedrockでは、生成AIに回答させるだけでなく、業務の手順を実行させる仕組みとしてエージェントを利用できます。

たとえば問い合わせ対応の中で社内システムを参照したり、必要な処理を呼び出したりといった業務フローの一部をAIが担う形です。単なるチャットボットにとどめず、業務プロセスに組み込んで動かせる点がBedrockの特徴です。

Amazon Bedrockの仕組み

Amazon Bedrockは、生成AIモデルを単体で提供するサービスではなく、企業が業務で生成AIを利用するための基盤として設計されています。モデルを呼び出すだけでなく、社内データや業務システムと組み合わせて使うことを前提に、AWS上で利用の枠組みが整えられています。

AWS上でモデルとデータを安全に使う構造

企業利用では、生成AIモデルの性能以上に「どのデータを参照し、どこで処理するか」が重要です。Amazon Bedrockでは、AWS環境の中で基盤モデルを利用し、必要に応じて社内データと連携した構成を組めます。

たとえばRAGでは、社内ドキュメントを検索した結果をもとに回答を生成する形になり、汎用モデルだけでは出せない業務知識を扱えるようになります。生成AIを業務で使う際の「モデル＋データ」の組み合わせをAWS上で管理できることが仕組みの中心です。

モデル提供ではなく「生成AIアプリ基盤」

Amazon Bedrockの位置づけは、モデルそのものを売るサービスではなく、生成AIアプリを構築・運用するための基盤です。複数モデルの利用、社内データ連携、エージェントによる業務実行といった要素を組み合わせて、業務システムの中で生成AIを動かす形を取ります。

生成AIを試す段階から、業務に組み込んで継続利用する段階へ進めるための土台がBedrockだと整理すると理解しやすいでしょう。

Amazon Bedrockと他サービスの違い

AWSや他社にも似た名前のサービスがあり混同されがちです。ここでは、比較されやすい代表サービスとの違いを整理します。

SageMakerとの違い

Amazon SageMakerは、機械学習モデルを開発・学習・運用するための統合基盤です。自社でモデルを訓練したり、独自モデルを構築したい場合に利用されます。

Amazon Bedrockは、すでに用意された基盤モデルをAPIで利用し、生成AIアプリを構築するためのサービスです。モデル開発が目的ではなく、「生成AIを業務に組み込む」用途に寄っている点が違いです。

Amazon Qとの違い

Amazon Qは、AWSが提供する業務向けの生成AIアシスタントです。利用者はすぐにチャット形式で情報検索や業務支援を受けられ、製品として完成したアシスタントに近い位置づけです。

Amazon Bedrockは、そうした業務アシスタントや生成AI機能を自社システムに組み込むための基盤です。Amazon Qは「使うサービス」、Bedrockは「作るための基盤」と整理すると分かりやすいでしょう。

ChatGPT APIとの違い

ChatGPT APIは、OpenAIのモデルを直接呼び出して生成AI機能を組み込むためのAPIです。シンプルに導入できる一方、AWS環境の中での統合管理や、複数モデルの選択肢といった観点は別途設計が必要になります。

Amazon BedrockはAWS上で複数の基盤モデルを選べる形で提供され、業務システムへの組み込みや運用を前提にした生成AI基盤として整備されています。AWS利用企業にとっては、クラウド基盤と一体で設計できる点が違いです。

Amazon Bedrockの活用例（ユースケース）

Amazon Bedrock活用の中心は、単発の文章生成ではなく「社内業務にどう組み込むか」にあります。ここでは企業で導入が進みやすい代表的なユースケースを整理します。

社内ナレッジ検索・FAQ

典型的なのが、社内ドキュメントを対象にしたナレッジ検索やFAQ対応です。

社内規程、マニュアル、製品資料などを参照しながら回答を生成できるため、従業員の問い合わせ対応や情報検索の負担を減らせます。RAG構成と組み合わせることで、「社内情報に基づく回答」が可能になり、汎用チャットボットとの差別化につながります。

文書要約・業務支援

生成AIは長文を扱う業務とも相性が良く、会議資料や報告書、問い合わせ履歴などの要約・整理に活用できます。

単なる文章生成ではなく、業務で扱う情報を短時間で把握するための支援として導入されやすい領域です。定型文のドラフト作成や分類など、バックオフィス業務の効率化にも応用できます。

問い合わせ対応の高度化

顧客や社内からの問い合わせ対応では、回答生成だけでなく、関連情報の検索や手続きの実行まで含めた支援が求められます。

エージェント機能と組み合わせることで、問い合わせ内容に応じて社内システムを参照し、必要な処理を呼び出すような設計も可能です。対応品質の平準化や、担当者の負荷軽減につながる活用例として注目されています。

Amazon Bedrockのよくある質問

Amazon Bedrockは無料で試せる？

Amazon Bedrockは従量課金型のサービスで、利用した分だけ料金が発生します。そのため「完全無料で使い続けられる」わけではありません。ただし、AWSでは検証を始めやすい枠組みや試用環境も用意されているため、まずは小さな範囲でテストし、利用量とコスト感を把握するのが現実的です。

利用開始にあたって事前に必要なAWS設定は？

利用を始めるには、AWSアカウント上でAmazon Bedrockを有効化し、モデル利用の権限（IAM）を設定する必要があります。業務システムに組み込む場合は、どのアプリケーションから呼び出すのか、誰が利用できるのかといった権限設計も含めて整理しておくとスムーズです。

利用できるモデルは固定？用途に応じて選べる？

固定ではありません。Amazon Bedrockでは複数の基盤モデルを利用でき、用途に応じて選択できます。たとえば文章生成、要約、翻訳、画像生成など、目的に合ったモデルを使い分けることが可能です。

まとめ

Amazon Bedrockは、AWS上で複数の基盤モデルをAPIで利用し、生成AIを業務システムに組み込むためのフルマネージド基盤です。モデルを選んで使えるだけでなく、社内データ連携（RAG）やエージェントによる業務実行まで含めて、企業向けのAI活用を前提に設計されています。

生成AIを単体ツールとして試す段階から、業務の中で継続的に運用する段階へ進める際に、Bedrockは有力な選択肢になります。まずは「何ができる基盤なのか」を整理したうえで、自社のユースケースにどう組み込めるかを検討することが導入の第一歩です。