【AWS×生成系AI】今注目のサービスと導入ステップを徹底解説

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生成系AI（Generative AI）への関心が急速に高まる中、企業のDX推進や業務効率化の一環として、「AWSで生成系AIを活用したい」と考える企業が増えています。

しかし、実際には以下のような悩みを抱えるケースも少なくありません。

• AWS上でどの生成系AIサービスを使えばいいかわからない

• セキュリティや社内ポリシー的にChatGPTなどの外部SaaSは使いづらい

• PoC（概念実証）を早く回したいが、構築のハードルが高い

本記事では、「AWS × 生成系AI」に関する最新情報と、導入における具体的な選択肢、そしてスムーズに始める方法を紹介します。最後には、これらの課題を解決する「Amazon Bedrockスターターパック」についてもご紹介します。

生成系AIとは？ なぜ今、注目されているのか

生成系AIとは、テキスト・画像・音声などを生成できるAI技術の総称です。ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusionなどが代表例ですが、企業での活用はさらに広がりを見せています。

業務活用の例：

• カスタマーサポートの自動化（FAQ生成・チャットボット）

• コード自動生成による開発支援

• マーケティング文書・画像の自動生成

• ナレッジベースの要約・検索性向上

企業にとっては「効率化」だけでなく「新たな付加価値創出」にも直結する技術です。

なぜAWSで生成系AIを使うのか？

生成系AIを使う方法は、ChatGPTのような外部SaaSを利用するか、AWSのようなクラウドプラットフォーム上に構築する方法があります。

AWSを選ぶ主な理由は以下の通りです。

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。

AWSで使える生成系AIサービスとは？

AWSには、生成系AIを活用するための複数の選択肢があります。

1. Amazon Bedrock

マネージド型の生成AIサービス。Anthropic Claude、Meta Llama 3、Amazon Titan、Mistralなど複数のLLMをAPI経由で使えます。サーバーレス構成でスケーラブル。企業ユースに最も適した選択肢。

2. Amazon SageMaker + ファインチューニング

独自モデルの開発・チューニングが可能。高度な開発環境が必要だが、柔軟性が高い。研究用途や専用アプリケーション向け。

3. AWS Lambda × オープンソースモデル

軽量なタスク向け。コストは抑えられるが、セットアップや保守の手間が大きい。

導入のハードル：「構築が難しい」「何から始めていいかわからない」

多くの企業が、生成系AIを「導入したいけれどPoC段階で止まっている」という課題を抱えています。

特にAWSの場合、Bedrockのアカウント有効化、IAMロールの設定、エンドポイント構築など、技術的な初期構築のハードルがあるのが事実です。

解決策：Amazon Bedrockスターターパックとは？

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。

Bedrockスターターパック：

• 要件定義〜PoC構築〜本番移行まで一括支援

• 短納期（最短4営業日）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

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こんな企業におすすめ

• ChatGPTでは社内展開できない、セキュリティ重視の企業

• 生成系AIをPoCから始めたいが、技術的リソースが足りない

• AWS環境は整っているが、Bedrockの使い方が分からない

• 経営層や現場部門へのデモが必要な段階

AWSで生成系AIを始めるなら、Bedrockからの第一歩が現実的

「aws 生成系ai」と検索する方の多くは、「何から始めていいかわからない」「どのサービスを選べばよいか迷っている」といった課題を抱えています。

その中でも、Amazon Bedrockは「構築不要で複数のAIモデルをすぐに利用できる」という圧倒的な手軽さと柔軟性を兼ね備えた選択肢です。

そして、導入に不安がある方には「Amazon Bedrockスターターパック」を活用することで、初期構築からPoC運用までをスムーズに進めることができます。