Amazon Bedrockとは？できること・料金・利用できるモデル・活用事例を徹底解説

Amazon Bedrockという名前は聞いたことがあっても、「Amazon Bedrockで何ができる？」「どんなモデルが使える？」など、できることや自社への活用方法をいまいち把握できていない方は多いのではないでしょうか。

Amazon Bedrockを使えば、 複数の基盤モデルをAPI経由で利用し、RAG、エージェント、モデルカスタマイズなどを組み合わせた生成AIシステムをAWS上で開発 できます。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？何ができる？こちらの記事で詳しく説明しています。また、AIシステム開発に必要な体制作り、工数や手順についてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

本記事では、 Amazon Bedrockの概要や料金、できること・メリット、利用できる基盤モデルや主要機能、活用事例 を解説します。RAGやAIエージェント、モデルカスタマイズなど、実際の生成AI開発でどのように活用できるのかも紹介します。

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Amazon Bedrockとは？

Amazon Bedrockとは、複数の基盤モデルをAPI経由で利用し、生成AIアプリケーションを構築するためのフルマネージドサービスです。2023年4月に発表され、同年9月に一般提供を開始し、10月には東京リージョンでも利用可能になりました。

Amazon Bedrockでは、Amazon、Anthropic、Meta、OpenAI、Google、DeepSeek、Mistral AI、Qwenなど、複数のAIプロバイダーが提供する多数の基盤モデルを利用できます。

用途に応じてモデルを選択・比較し、必要に応じてカスタマイズしながら生成AIアプリケーションへ組み込める点が特徴です。

自社のユースケースに適したモデルを評価・選択し、対応するモデルではファインチューニングなどによるカスタマイズも可能です。また、RAG（検索拡張生成）によって自社データを参照した回答を生成したり、社内システムや外部ツールと連携してタスクを実行するAIエージェントを構築したりできます。

多くの企業ですでに使い慣れているAWSサービスを使用して、生成AI機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。

Microsoft Azureの「Azure OpenAI」やGoogle Cloudの「Vertex AI」などが競合ですが、他社の生成AIモデルを含めて多様な選択肢を提供しているのが特徴です。

関連記事：「AWSとAzureを徹底比較！強みや弱み、適したケースなどを徹底解説」

Amazon Bedrockの料金体系（2026年8月時点）

Amazon Bedrockの料金は、利用する基盤モデル、モデルプロバイダー、入出力するデータ量、モダリティ、推論方式、追加機能などによって異なります。

テキスト生成モデルでは、一般的に入力・出力トークン数に応じて料金が発生します。画像・動画・音声などを扱うモデルでは、それぞれのモダリティや処理量に応じた料金体系が設定されています。

また、Amazon Bedrockでは、用途や求める性能・コストに応じて複数のサービスティアを利用できます。

モデルや用途によっては、一定のモデル処理能力を確保するProvisioned Throughputや、リアルタイム性を必要としない大量処理向けのバッチ推論なども利用できます。

代表的な基盤モデルの料金例

Amazon Bedrockで利用できる代表的なテキスト生成モデルのStandard・オンデマンド料金例は以下のとおりです。

※料金はモデル、リージョン、サービスティア、キャッシュ利用、バッチ推論などによって異なります。

モデル利用料以外にも、Amazon Bedrockの各機能を利用する場合は、それぞれ追加料金が発生することがあります。

このように、Amazon Bedrockは固定料金ではなく、利用するモデル、推論方式、処理量、追加機能の組み合わせによって料金が決まります。

具体的な料金や対象モデルは随時変更されるため、導入前にAWS公式の「Amazon Bedrockの料金」で最新情報を確認してください。

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Amazon Bedrockの6つのメリット

Amazon Bedrockを利用するメリットは、以下です。

1. 幅広いシステムの構築が可能
2. 様々なモデルを単一の環境下で利用できる
3. エージェントの構築まで可能
4. モデルを簡単にカスタマイズできる
5. 保守・管理業務を大幅に削減できる
6. AWSサービスとの統合が容易

それぞれについて解説します。

幅広いシステムの構築が可能

Amazon Bedrockでは、以下の機能を有したモデルが利用できます。

• テキスト生成
• バーチャルアシスタント
• テキストおよび画像検索
• テキスト要約
• 画像生成

これらの機能を組み合わせることで、目的に応じたシステム構築が容易になるでしょう。様々なモデルを簡単に利用して評価できるため、少ない労力で多くの施策が可能です。

さらに、開発環境と本番環境をAWS上で分離して構成することで、本番システムへの影響を抑えながら検証や開発を進めることもできます。

様々なモデルを単一の環境下で利用できる

Amazon Bedrockでは、様々なモデルを同一のAWSサービス上で利用できます。Amazon、Anthropic、Meta、OpenAI、Google、DeepSeek、Mistral AI、Qwenなど、複数のAIプロバイダーが提供する多数の基盤モデルから用途に応じて選択できます。

これらのモデルは、それぞれに特徴や強みを持っており、ユースケースに応じて最適なものを選択できます。また、Amazon Bedrockは、単一の環境下で複数のモデルを利用できるため、モデル間の比較や組み合わせが容易になります。

用途に応じたモデルをそれぞれ構築する手間がかからないため、システム開発をスムーズに進められます。

AIエージェントの構築・運用が可能

Amazon Bedrockでは、生成AIモデルと社内システム、データソース、外部ツールなどを連携させたAIエージェントを構築・運用できます。

現在は、Amazon Bedrock AgentCoreを利用することで、さまざまなAIエージェントフレームワークで開発したエージェントを本番環境で実行し、メモリ、認証、ツール連携、ブラウザ操作、コード実行、監視などの機能を利用できます。

なお、従来のAmazon Bedrock Agentsは「Amazon Bedrock Agents Classic」となり、2026年7月30日以降は新規顧客向けの提供を終了しています。既存ユーザーは引き続き利用できますが、新規開発ではAgentCoreの活用が推奨されています。

これらを使い分けることで、PoCレベルの簡易作成から、複雑なメモリ管理やコード実行を伴うエンタープライズ実装まで、あらゆる開発ニーズに対応可能です。

モデルを用途に応じてカスタマイズできる

Amazon Bedrockでは、対応する基盤モデルに対してファインチューニング、継続事前学習、モデル蒸留などの手法を利用し、用途に合わせたカスタマイズが可能です。

また、Custom Model Importを利用することで、Amazon SageMaker AIなど別の環境でカスタマイズした対応モデルをAmazon Bedrockへインポートし、BedrockのAPIや各種機能から利用できます。

さらに、Knowledge Bases for Amazon Bedrockを利用すれば、モデル自体を再学習せずに、RAGによって自社文書や外部データを検索・参照した回答を生成できます。

基盤モデルのインフラ管理を大幅に削減できる

Amazon Bedrockはサーバーレスで基盤モデルを利用できるため、利用者がモデル推論用のサーバーやGPUインフラを構築・管理する必要がありません。

一方で、生成AIアプリケーション側のIAM権限、ネットワーク、データ管理、セキュリティ、監視、コスト管理などは利用者側で設計・運用する必要があります。

AWSサービスとの統合が容易

Amazon BedrockはAWSの一部であるため、他のAWSサービスとの統合が容易です。すでに他のAWSサービスを利用している場合でも、スムーズに連携できるでしょう。

AWSには、200種類以上のサービスがあるため、目的に応じて商品を組み合わせることで、多様なシステムを構築できます。

例えば、Amazon S3やAmazon DynamoDBなどのデータソースを使用して、AIモデルにデータを供給したり、モデルの出力を保存したりできます。また、Amazon API GatewayやAWS Lambdaなどのサービスを使用して、生成AI機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。

さらに、Amazon SageMaker AIなどのAI・機械学習サービスと組み合わせたシステムも構築できます。

Amazon Bedrock自体にもファインチューニングやモデル蒸留などのカスタマイズ機能があります。また、Custom Model Importを利用すれば、Amazon SageMaker AIなど別の環境でカスタマイズした対応モデルをBedrockへインポートし、BedrockのAPIから利用することも可能です。

ほかの機械学習サービスや生成AIサービスと統合することで、想定よりも優れたシステムを構築できるかもしれません。

Amazon Bedrockで利用できる主な基盤モデル

Amazon Bedrockでは、Amazonだけでなく、Anthropic、Meta、OpenAI、Google、DeepSeek、Mistral AI、Qwenなど、さまざまなAIプロバイダーが提供する多数の基盤モデルを利用できます。

利用できるモデルは随時追加・更新されており、リージョンによって対応状況が異なります。代表的なプロバイダーとモデルの例は以下のとおりです。

Amazon Bedrockでは、このほかにもxAI、NVIDIA、Moonshot AI、MiniMax、Writer、Z.AIなど多数のプロバイダーのモデルを利用できます。

モデルによって利用できるリージョン、入出力モダリティ、コンテキスト長、料金、ファインチューニング対応などが異なるため、導入時にはAWS公式の最新モデル一覧を確認することが重要です。

用途に応じた基盤モデルの選び方

Amazon Bedrockでは、多数の基盤モデルから用途に応じて選択できます。モデルごとに得意分野やコスト、応答速度、コンテキスト長、対応モダリティなどが異なるため、利用目的に合わせて比較することが重要です。

代表的には、以下のような観点で選びます。

• 文章生成・要約・対話：汎用的なLLMやマルチモーダルモデルを選択
• 高度な推論：推論性能を重視したモデルを選択
• コーディング：コード生成やリポジトリ理解に強いモデルを選択
• 画像理解・マルチモーダル：画像入力に対応したVLMやマルチモーダルモデルを選択
• 画像生成：画像生成に対応したモデルを選択
• 検索・RAG：埋め込みモデルやリランキングモデルを組み合わせて利用

同じ用途でも、精度を重視するのか、コストや応答速度を重視するのかによって最適なモデルは変わります。そのため、Amazon Bedrock上で複数モデルを比較・評価した上で選定することが重要です。

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Amazon Bedrockの活用事例

ここでは、Amazon Bedrockの活用事例を2つ紹介します。

• デジタル棟梁の構築で現場を見える化（竹中工務店）
• コードの自動生成で開発生産性を向上（アクセンチュア）

デジタル棟梁の構築で現場を見える化（竹中工務店）

株式会社竹中工務店は、Amazon Bedrockの導入で生産性の向上を目的としたデジタル化を推進しています。具体的には、デジタルツインやBIMモデルの活用により現場を見える化し、業務ノウハウを学ぶためのアプリケーション「デジタル棟梁」を実現しています。

同社は、Amazon Bedrockの既存機能に加えて、RAGを活用して社内文書を検索・参照し、その情報をもとに回答を生成する仕組みを構築しています。

RAGを活用することで、現場におけるコンクリートの取り扱い方など、建設業界の専門的な質問に対して、社内情報を参照しながら回答できるシステムを構築しています。

コードの自動生成で開発生産性を向上（アクセンチュア）

アクセンチュア株式会社は、生産性向上のために生成AIを活用しています。その一環として組織全体の業務改革や開発者の業務効率化をAmazon Bedrockで実施しています。

具体的には、プログラミングを学習したLLM（大規模言語モデル）を活用して、開発者のコーディングをサポートすることにより、開発の効率化を図っています。

例えば、AWSに不慣れな開発者でもコーディングのサポートシステムにより開発速度を向上できたり、定型的な作業をAIに任せることにより省力化できたりします。他にも、多言語へのコード変換や脆弱なセキュリティの検出などを活用することで、品質も高められているようです。

Amazon Bedrockについてよくある質問まとめ

まとめ

Amazon Bedrockを活用すれば、複数のAIプロバイダーが提供する基盤モデルを同一のAWSサービス上で利用・比較し、用途に応じてカスタマイズできます。

また、Knowledge BasesによるRAG、Guardrails、AgentCore、モデル評価などを組み合わせることで、生成AIアプリケーションの開発から本番運用まで幅広く対応できます。

まだ生成AIを活用していない企業は、効率的に開発を進めることができず、競合他社に後れを取ってしまうかもしれません。 Amazon Bedrockの機能を活用することで業務改善を図り、省力化や開発効率化を推進 してみてはいかがでしょうか。