Amazon Bedrock 完全ガイド｜基盤モデル API と生成 AI 活用

基盤モデル（Foundation Model）を API で利用できる生成 AI サービス。Claude / Llama / Titan / Mistral 等。

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1. 概要（端的に）

Amazon Bedrock は 基盤モデル（Foundation Model）を API で利用できる生成 AI サービス。Anthropic Claude / Meta Llama / Amazon Titan / Mistral / Stability AI など複数のモデルプロバイダーから選択でき、サーバーレス API として呼び出せる。RAG（Retrieval-Augmented Generation）・エージェント機能も提供。

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2. 何ができるか

• 基盤モデル API：Claude / Llama / Titan / Mistral / Stability AI 等
• テキスト生成・要約・分類
• 画像生成：Stable Diffusion・Titan Image Generator
• エンベディング：ベクトル化
• Knowledge Bases：RAG（社内ドキュメントを検索 → LLM）
• Agents：API 呼び出しを自律実行する AI エージェント
• モデルカスタマイズ：ファインチューニング / プロビジョンドスループット

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3. 特徴

観点	特徴
追加料金	モデル別の従量課金（入力・出力トークン）
モデル選択	複数プロバイダーから
API	Bedrock Runtime API
データ保護	入力データは学習に使われない
VPC 接続	Interface VPC Endpoint 対応

主要モデル

• Anthropic Claude：高品質テキスト生成
• Amazon Titan：AWS 純正、テキスト・エンベディング・画像
• Meta Llama：オープンソース系
• Mistral：オープンソース系・低コスト
• Stability AI：画像生成
• Cohere：テキスト・エンベディング

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4. 仕組み

Bedrock は AWS マネージドの統合 API ゲートウェイとして機能し、各モデルプロバイダーの基盤モデルを統一インターフェースで提供する。

Knowledge Bases（RAG）

ユーザー質問
  ↓
Knowledge Bases が S3 ドキュメントを検索
  ↓
関連箇所を抽出 → LLM プロンプトに含める
  ↓
LLM が回答生成

→ 社内 FAQ・マニュアルを LLM で検索・回答可能に。

Agents

• 複雑な業務を API 呼び出し で自律実行
• 「予約を取って」「在庫確認して」等

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5. ユースケース

ユースケース 1：チャットボット

カスタマーサポート・FAQ 対応。

ユースケース 2：コンテンツ生成

記事ドラフト・要約・翻訳。

ユースケース 3：社内ナレッジ検索（RAG）

社内ドキュメント横断検索 + 回答生成。

ユースケース 4：コード生成・レビュー

開発支援。

ユースケース 5：画像生成

マーケティング素材・サムネイル生成。

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6. 関連用語

• SageMaker — 従来 ML（補完関係）
• Lambda — Bedrock API 呼び出し基盤

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7. 関連サイト

• Amazon Bedrock

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🎓 試験での出題傾向

試験	重要度	主な出題パターン
CLF	中	生成 AI の概念
SAA	中	AI 統合設計（増加中）
DVA	高	API 利用実装（頻出）
SOA	低	出題稀

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