導入
文章や画像を作り出す生成AIは、いまや業務でも当たり前に使われています。AWSでは、大規模言語モデルを自分のアプリから使うための入り口が用意されています。
説明
Amazon Bedrockは、複数の企業が提供する基盤モデル（Foundation Model）を、APIから使えるようにするフルマネージドサービスです。
- モデルを選べる … Anthropic の Claude、Amazon の Titan/Nova、Meta の Llama など、複数の提供元のモデルを同じ入り口から利用できる。
- サーバー管理が不要 … モデルを動かすインフラをAWSが持つため、利用者はAPIを呼ぶだけ。
- 自社データと組み合わせられる … 社内文書を検索して回答に使う仕組み（RAG）や、追加学習（ファインチューニング）にも対応する。
- データは学習に使われない … 入力したデータが基盤モデルの再学習に使われない点は、企業利用で重視される。
Amazon Qは、AWSが提供する生成AIアシスタントです。AWSの使い方を聞ける Amazon Q Developer（開発・運用の相談やコード生成）と、社内データにつないで業務を助ける Amazon Q Business があります。
flowchart LR
App["自社アプリ"] --> BR["Amazon Bedrock（基盤モデルのAPI）"]
BR --> M1["Claude / Titan / Llama など"]
Dev["開発者・運用担当"] --> Q["Amazon Q（AIアシスタント）"]
生成AIを使ううえでの用語も押さえておきましょう。プロンプト（AIへの指示文）、トークン（文章を分解した処理単位で課金の基準になる）、ハルシネーション（もっともらしい誤情報を生成してしまう現象）、RAG（社内文書などを検索して回答の根拠にする手法）は、CLFでも軽く問われます。
読んでみよう
「基盤モデルをAPIで使う＝Bedrock」「AWSや社内業務を助けるアシスタント＝Amazon Q」。生成AIの用語（プロンプト・トークン・ハルシネーション・RAG）もあわせて確認しておきましょう。