Amazon Bedrockは、AWSが提供する生成AIサービスで、複数の大手モデル（Anthropic、Meta、Cohere、Stability AI、Amazon Titanなど）をAPI経由で利用可能にするサービスです。
複数のLLM（大規模言語モデル）を用途に応じて使い分け可能
プロンプトを入力するだけで、すぐにテキスト生成・要約・Q&Aができる
自社データを使ったRAG（検索拡張生成）との相性も良好
AWSサービスと連携しやすく、セキュリティ／権限管理も強固
「自社環境内でChatGPTのような機能を持ちたい」「機密性の高い業務で生成AIを使いたい」企業に最適です。
実際にAmazon Bedrockを業務に導入するまでの大まかなステップは以下の通りです。
まずは、生成AIをどの業務に使いたいのかを明確にします。
社内マニュアルの要約
問い合わせ対応の自動化（FAQボット）
会議議事録の要約
ナレッジ検索（RAG）
マーケティング文書の自動生成
明確なユースケースがないまま導入すると、「便利だが活用されない」という状態に陥りがちです。
次に、Bedrockを有効化するための環境整備を行います。
AWSアカウントの用意（法人向け推奨）
Bedrockのサービス利用申請（リクエスト制 → 審査あり）
IAMロールの設定、APIアクセスの制御
利用予定モデルの選定（例：Claude、Titan、Llama）
2025年現在も、Bedrockは一部リージョン・企業に限定されている場合があるため、事前確認が重要です。
実業務に入る前に、スモールスタートでPoC（Proof of Concept）を行うことをおすすめします。
入力データと出力品質の確認
セキュリティ要件（PII含むデータの扱いなど）検証
生成結果のトーン・精度のチューニング
UI（チャット画面）やAPI連携の試験
この段階で、自社業務との相性を見極めて本番導入の是非を判断できます。
PoCで有効性が確認できたら、本番環境へ移行します。
社内システムとの連携（CRM、FAQ DBなど）
セキュリティ設計（アクセス制限・ログ管理）
モデルの継続学習／定期レビュー体制の整備
利用マニュアル・業務フローへの落とし込み
ここで「運用チームの確保」と「使い方のガイド化」ができていないと、現場活用が進みません。
導入をスムーズに進めるために、以下の点には特に注意が必要です。
IAMロール、セキュリティ設定、API接続など、AWSに不慣れな企業では構築が難しい場合があります。
同じ出力を得るためにも、モデルごとにプロンプトの書き方が異なります。業務レベルの精度を出すには調整が欠かせません。
生成AIは使用量ベースの課金。PoC時に利用頻度やコストを想定していないと、予期せぬ請求が発生することも。
生成AIは、「試すのは簡単、業務に活かすのは難しい」という側面があります。
そこでおすすめなのが、Amazon Bedrockの導入支援サービスの活用です。
要件定義〜PoC構築〜本番移行まで一括支援
短納期（最短2週間）で業務レベルの環境を提供
AWS認定技術者による運用・セキュリティ設計支援
社内展開のためのマニュアル・教育支援あり
▶ Amazon Bedrockスターターパックの詳細はこちら
Amazon Bedrockを活用した生成AI導入は、AWS環境を活かせる企業にとって非常に強力な手段です。
ただし、PoC設計・モデル選定・セキュリティ管理など、専門知識が求められる工程も多いため、適切なステップと外部支援の活用が重要です。
「まずは試してみたい」「スモールスタートで実績を作りたい」という企業様は、短納期で導入できる支援サービスもぜひご活用ください。