「AWSの生成AIって何ができるの？」「ChatGPTや他の生成AIと何が違うの？」と疑問を持つ方は多いでしょう。そもそも、AWS（Amazon Web Services）とは、Amazonが提供するクラウドコンピューティングのサービスです。
そのため、AWSの生成AIといっても種類はさまざまで基盤モデルも異なります。
そこで本記事では、AWSの生成AIとは、利用できるモデルの種類や特徴、具体的に何ができるのかを解説します。AWSの生成AIをどう活かせるのかを判断するための材料として、ぜひ参考にしてください。
AWSの生成AIとは？
出典：AWS
AWSの生成AIとは、Amazonが提供するクラウド上で、LLMや画像生成モデルなどの生成AI技術を利用できるサービス群を指します。簡単に言うと、生成AIを実行・管理するための基盤サービスを提供しています。
ここで重要なのは、AWSは自社モデルと他社モデルを合わせて提供しているということです。AWSが開発したモデル・他社が提供する生成AIを基盤モデルへアクセスし、利用できます。
以下の記事では生成AIについても詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
AWSの3つの生成AIサービス
AWSでは、さまざまな生成AI関連サービスが提供されていますが、ここでは主要な3つの生成AIサービスを紹介します。
- Amazon Bedrock
- Amazon Q
- 生成AIのための開発・運用インフラ
Amazon Bedrock
Amazon Bedrockは、複数の生成AIモデルをAPI経由で使えるAWSのマネージドサービスです。モデルの準備や運用を自分で行う必要がなく、用途に合わせてすぐに試せる点が特徴です。モデルはAWS側で一元管理されているため、セキュリティや可用性を意識しながら生成AIを組み込めます。
また、入力・出力内容を制御できるGuardrailsや、外部システムと連携して処理を進めるAgents機能も用意されており、単なるAIチャットではなく、業務に合わせた生成AIアプリを構築しやすい点が強みです。
Amazon Q
Amazon Qは、社内データや業務ツールを活用して仕事を支援する企業向けの生成AIアシスタントです。Amazon Qは主に2種類のサービスがあります。
- 開発者向けの「Amazon Q Developer」
- ビジネス利用向けの「Amazon Q Business」
たとえばQ Businessでは、社内の資料や業務システムに横断的にアクセスし、質問に対して必要な情報をまとめて提示できます。アクセス権限も厳密に管理されるため、見てはいけない情報が表示される心配がなく、企業利用を前提とした設計になっています。
生成AIのための開発・運用インフラ
AWSでは、生成AIを支える計算基盤やストレージ、ネットワークまで含めて一体で提供されています。高性能GPUや独自アクセラレーターを使った学習・推論環境を用途に応じて選べるため、小規模な検証から大規模な本番運用まで柔軟に対応できます。
また、分散学習や推論の効率化、障害時の自動復旧などもAWS側で支援されるため、インフラ運用に時間を取られにくいのが特徴です。生成AIを試すだけでなく、継続して使う前提で設計しやすい点がAWSの強みといえます。
AWS生成AIの料金
AWSの生成AIの料金は「生成AIだから一律いくら」といった単純な仕組みではなく、どのサービスを・どんな目的で・誰が使うかによって変わる点が特徴です。まずは以下の表を参照ください。
| サービス名 | 主な用途 | 課金方法 |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | 生成AIをAPIで組み込む | モデル別・トークン課金（入力/出力） |
| Amazon Q Business | 社内向けAIアシスタント | ユーザー課金＋実行量 |
| Amazon Q Developer | 開発支援AI | 開発者課金＋実行量 |
出典：AWS
例えば、実務でよく使われるAmazon BedrockとAmazon Q系は、課金の考え方そのものが異なり、前者は「モデルと入出力量」、後者は「利用者数と実行量」でかかる費用が異なります。AWS生成AIのコストを抑えるには、用途に合ったサービス選定と、利用範囲を明確にする必要があるのです。
比較表｜AWSの生成AIで利用できる基盤モデル
AWSの生成AI基盤であるAmazon Bedrockでは、Amazon独自モデルを含む複数プロバイダーの基盤モデルを用途に応じて選択できますが、近年特に注目されているのがAmazon独自開発の「Amazon Nova」シリーズです。
AWSのNovaシリーズは、軽量・高速処理に特化したモデルから、高度な推論やマルチモーダル処理に対応したエンタープライズ向けモデルまで幅広く用意されており、「どの業務に生成AIを使うか」に応じて最適なモデルを選べる点が特徴です。
| モデル名 | 強み | 用途 |
|---|---|---|
| Nova Micro | 最小フットプリント、推論コストを大幅削減 | リアルタイム応答、エッジ推論、高スループット処理、モバイル用途 |
| Nova Lite | 軽量・高速、画像・動画入力対応、コスト効率が高い | 一般的なテキスト生成、画像理解、チャットボット、軽量アプリ |
| Nova Pro | 精度・速度・コストのバランスが良い、複雑な推論対応 | 業務向けテキスト処理、ドキュメント分析、マルチモーダル活用 |
| Nova Premier | 最高水準の精度、複雑な推論、200言語対応 | 高度な分析、複雑な意思決定支援、エンタープライズ用途 |
| Nova Canvas | 高品質な画像生成、テキスト・画像入力対応 | マーケティング素材、デザイン制作、クリエイティブ業務 |
| Nova Reel | 動画生成対応、テキスト・画像から動画を作成 | 動画広告、プロモーション、マルチメディア制作 |
出典：AWS
AWS Novaシリーズの特徴は、最も高性能なモデルを使うことを前提にしていない点にあります。例えば、リアルタイム性が求められる業務ではNova Microといったように、用途ごとにモデルを使い分けることで、コストと性能のバランスを取りながら生成AIを運用できます。
AWSの生成AIでできること
AWSの生成AIはさまざまな用途で活用が可能です。ここでは、AWSの生成AIでできることを4つ紹介します。
- 顧客対応の自動化
- 社内業務の効率化
- 社内データの分析・解析
- アプリケーション開発
①顧客対応の自動化
AWSの生成AIは、チャットボットやバーチャルアシスタントとして顧客対応を自動化できます。
例えば、Amazon Qを使用して社内のFAQやドキュメントを参照しながら、問い合わせへの回答をリアルタイムで返すことで、電話やメール対応の負担を減らしたり、サポート窓口の待ち時間を短縮したりすることができます。
また、顧客の質問内容に応じて適切な情報を提示したり、定型的な応答を自動化することで、人的リソースを他の重要業務に振り分けることが可能になります。
②社内業務の効率化
AWSの生成AIを活用すれば、日々のルーティン作業や文書作成など、社内業務全般の効率化にも利用できます。例えば、
- 会議の議事録作成
- 報告書のドラフト作成
- 社内向けの説明文や通知文の一部自動生成
など、繰り返し発生する作業を短縮できます。さらに、社内データベースや検索ツールと連携することで、必要な情報を瞬時に取り出し、従業員が自ら調べる時間を削減することも可能です。
③社内データの分析・解析
AWSの生成AIは、異なるソースに散在する社内データを統合し、傾向やパターンをわかりやすく整理・提示することもできます。
複数の部署が管理する数値をまとめたり、過去のレポートをもとにトレンドを抽出したりするようなデータ分析作業を、自然言語で指示するだけで実行できるため、専門的な分析スキルがなくても意思決定の材料となる情報を短時間で得られます。
また、生成AIは分析結果をグラフや要約として整えて示すこともできるため、報告書やプレゼン資料の作成も効率化できます。
④アプリケーション開発
AWSでは生成AIをアプリケーションに組み込むための基盤を提供しており、開発者はAmazon BedrockやQ Developerを通じてAI対応アプリを構築できます。そのため、
- テキスト生成
- 対話機能
- コード生成支援
などを活用した独自アプリや機能を開発でき、プロダクトの付加価値を高めることが可能です。また、生成AIを活用した機能を既存の業務システムやWebサービスに統合することで、日常の業務フローを改善したり、新しいユーザー体験を提供したりすることができます。
AWSの生成AIを使用するには生成AIの知識・スキルを身につけておく必要があります。そこでおすすめなのが「生成AIセミナー」です。生成AIセミナーでは、生成AIの種類と大規模言語モデル(LLM)の仕組み、生成AIの業務活用における課題と解決策などを学習可能です。AWSの生成AIを活用する上での必要なスキルを学習できるため、以下のリンクからチェックしてみてください。
| セミナー名 | 生成AIセミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 27,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京・名古屋・大阪）・eラーニング |
AWS生成AIの始め方
ここからはAWS生成AIを始める方法を画像付きで解説します。まずはAWSの公式サイトに遷移し、ログインを行う必要があります。画面右上にある「アカウントの作成」をクリックしましょう。
ここではメールアドレスと新しいアカウント名を入力します。すでにAWSのアカウントがある場合はログインしましょう。
登録したメールアドレスに認証コードが送信されるため、入力しましょう。
すると必要情報の入力や料金プランの選択があるので、画面の指示に沿って入力をしていきましょう。ここまでの手順を進める中で、「実際にAWSを使って何ができるのか」「生成AIを業務やインフラ構築にどう活かせばよいのか」を、より体系的に学びたいと感じた方もいるのではないでしょうか。
そこでAWSの生成AIを活用して、「業務を効率化したい」「AWSでインフラ構築ができるようになりたい」という方は、「AWSで始めるインフラ構築基礎セミナー」の受講を検討してみてください。
AWSで始めるインフラ構築基礎セミナーでは、Webサーバーの構築やアプリケーション開発環境の構築だけでなく、生成AIを実装する方法まで短期間で学習可能です。以下のリンクからまずは詳細をチェックしてみてください。
| セミナー名 | AWSで始めるインフラ構築基礎セミナー |
|---|---|
| 運営元 | GETT Proskill（ゲット プロスキル） |
| 価格(税込) | 38,500円〜 |
| 開催期間 | 2日間 |
| 受講形式 | 対面（東京）・ライブウェビナー |
AWSの生成AIにおける活用事例
最後にAWSの生成AIがどのように活用されているのか2つの事例を紹介します。
- カシオ計算機株式会社
- 株式会社学研メソッド
①カシオ計算機株式会社
カシオ計算機株式会社では、社内問い合わせや業務支援を人手に頼る運用が続き、ナレッジの分散や対応品質のばらつきが課題となっていました。そこで短期間で安全かつ柔軟に導入できる生成AI基盤としてAWSのAmazon Bedrockを採用し、Claudeなど複数モデルを業務内容に応じて使い分けられる社内向けAIチャットボットを構築します。
その結果、約1か月というスピードで1,600人規模に展開でき、問い合わせ対応の効率化だけでなく、文章作成や調査業務など幅広い業務の生産性向上と、生成AIの社内活用定着を同時に実現しています。
出典：AWS｜生成AI事例集
②株式会社学研メソッド
学研メソッドでは、教育ニーズの多様化により個別最適な学習支援や指導者の負担軽減が求められる一方、AIによる誤情報や著作権への配慮が課題となっていました。そこで基盤モデルを用途ごとに選択でき、RAGなどで安全性を担保できるAWSのAmazon Bedrockを導入します。
教育データを活用した生成AI機能をGDLSに組み込んだことで、学習者一人ひとりに合わせた教材生成や理解度分析が可能になり、教育サービスの品質向上と指導現場の業務負担軽減を両立しています。
出典：AWS｜生成AI事例集
AWSの生成AIをビジネスに活用するイメージが湧かないという方は、以下の記事で生成AIをビジネスで活用する方法やアイデアを紹介していますので、あわせてご覧ください。
AWSの生成AIについてのまとめ
AWSの生成AIは、Amazon Bedrockで多様な基盤モデルをAPIから選んで組み込んだり、Amazon Qで社内データを前提にした業務支援を行ったり、学習・推論に必要なインフラまで一気通貫で整えられる点が強みです。
料金はBedrockのトークン課金とQのユーザー課金が中心で考え方が違うため、「誰が・何を・どの頻度で使うか」を先に決め、検証範囲を絞って始めると、コストと効果のバランスを取りながら導入判断がしやすくなります。
