AWSの生成AI開発ツールを解説
「Amazon Bedrock」とは何か? 機能や用途、Amazon SageMakerとの違いは?
Amazon Web Servicesは生成AIアプリケーションの開発に利用できる「Amazon Bedrock」を提供している。同サービスの機能や用途を説明する。
Amazon Web Services(AWS)の「Amazon Bedrock」は、クラウドサービスで生成AIアプリケーションを構築するための機械学習サービスだ。Amazon Bedrockは、ユーザーがAIアプリケーションを迅速に開発できるようにするために、さまざまな基盤モデル(FM)を利用可能にする。
基盤モデルは、さまざまな種類のタスクを実行するために大量のデータセットを使用して訓練された生成AIを指す。基盤モデルは多様な用途に利用できる。
Amazon Bedrockの競合製品は、OpenAIの「ChatGPT」や「Dall-E」などの生成AIサービスだ。AWSの機械学習サービス「Amazon SageMaker」と比較されることもある。Amazon SageMakerは主に、ユーザー企業の用途に合った機械学習モデルを構築して訓練するために使用できる。それに対してAmazon Bedrockは、生成AIアプリケーションの構築により特化したサービスだ。
Amazon Bedrockが動作する仕組み
併せて読みたいお薦め記事
「Amazon Bedrock」についてもっと詳しく
ソフトウェア開発者はAmazon BedrockのAPI(アプリケーションプログラミングインタフェース)を通じて、AI21 Labsの「Jurassic-2 Mid」やAnthropicの「Claude」、Cohereの「Command」、Metaの「Llama」などの基盤モデルを利用できる。
サードパーティーベンダーが開発した生成AIに加えて、AWSは自社で開発した「Amazon Titan」も基盤モデルとして利用可能にしている。Amazon Bedrockで利用可能なAmazon Titanには、プロンプト(生成AIに対して出す質問や指示)に応じてテキストを生成する「Amazon Titan Text」や、テキスト入力を数値表現に翻訳する「Amazon Titan Embeddings」が含まれる。
それぞれの生成AIは自然言語で入力されたプロンプトを理解し、その内容を基にテキストや画像などの形式で新しいデータを生成する。しかしエンドユーザーが追加設定をしたり指揮を執ったりしないと、複雑なタスクを実行できない。
生成AIで複雑なタスクを実行できるアプリケーションを構築できるようにするために、AWSはAmazon Bedrockのエージェントを提供している。開発者はこのエージェントを使い、自然言語で基盤モデルの設定やアプリケーション作成ができる。エージェントは、
- ユーザー企業が所有するデータソースと基盤モデルの接続
- 利用目的に応じた回答を生成するための基盤モデルの調整
- ソースコードの生成や実行
といった機能を備える。
Amazon Bedrockで作成できるアプリケーション
開発者はAmazon Bedrockを利用することで、以下のような用途のアプリケーションを構築できる。
- テキスト生成ツール
- ブログ記事やニュース記事、SNSに投稿するテキストなど、さまざまな形式のテキストを生成するアプリケーション
- 会話を通して問題を解決するチャットbot
- チャットbotやバーチャルアシスタント
- ユーザー企業が所有するナレッジやマニュアルなどのデータに基盤モデルをアクセス可能にすることで、エンドユーザーの自然言語の問い合わせに回答するチャットbot
- 画像生成ツール
- エンドユーザーがテキストや音声で入力した内容を基に、画像を生成するアプリケーション
- 基盤モデルとして、Stability AIの「Stable Diffusion XL」やAWSの「Titan Image Generator G1」などの画像生成AIを利用可能
- エンドユーザーがテキストや音声で入力した内容を基に、画像を生成するアプリケーション
Amazon Bedrockの利用プラン
Amazon Bedrockは2023年4月にプレビュー版が発表され、同年9月28日に正式提供が開始した。利用料金は基盤モデルや基盤モデルのカスタマイズの有無、利用方法などによって異なる。基盤モデルで推論を実行する場合は、2つの料金プランから選択できる。
- オンデマンド
- トークン(数文字で構成される基盤モデルのデータ処理単位)ごとに利用料金が加算される
- プロビジョンドスループット
- 1カ月または6カ月の時間単位の契約でスループット(1分当たりに処理できる入力トークンまたは出力トークンの最大数)が保証される
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
市場調査・トレンド
[AvePoint Japan株式会社] SCS評価制度の死角は“SaaSの中” クラウド標準機能では届かない領域とは? -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] 5分で分かる、「オープンソースCMS」比較ガイド -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] 1つのアプリを各国で運用 多言語モバイルアプリを簡単に開発・導入できる方法 -
製品資料
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] 複雑化するKubernetes運用、VMとコンテナの二重管理を解消する方法は? -
市場調査・トレンド
[アルプス システム インテグレーション株式会社] 急増する高度なフィッシング詐欺 先回りしてブロックするには何が必要?
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
Microsoft 365導入後も稟議は「Excelをメールで回覧」 承認が止まる理由
-
2
米国防総省で300万人分の個人情報が流出 その「意外な原因」と教訓
-
3
「Microsoft 365」が乗っ取られる MFAを破る“本物の画面”の恐怖
-
4
PHPはそもそも必要か? 脆弱性で問われる自社サイト安全性と保守負担のバランス
-
5
PHP脆弱性「PHP2Shell」で2260万件に影響 情シスの緊急チェックリスト
-
6
金融・通信で情報漏えいが続出 IPAとJPCERT/CCが情シスに求める緊急点検
-
7
「年1回の外部診断」が限界に 大手小売が脆弱性管理を内製化・一元化した方法
-
8
京王電鉄・東京メトロの被害から学ぶ境界防衛 ITの侵害はどこまで波及するか
-
9
PHP2Shellの「事前の情報流出」でパニックに パッチ公開を巡る“混乱劇”
-
10
Googleの業務向けAIエージェント「Gemini Agent」が登場 しかし課題は山積み
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
2
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
3
経験豊富な即戦力人材に直接アプローチできる、「攻めの採用」への転換術
-
4
2026年のサイバーセキュリティには何が必要か? 最新データに学ぶ傾向と対策
-
5
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
6
「EDR」選定ガイド:比較・検討フェーズで整理すべきポイントを解説
-
7
10G回線の真価をフルに享受するには? 導入前にチェックしたいポイント
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
MDMだけでは防げない? Appleデバイスに潜む5つのセキュリティギャップ
-
10
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー