生成 AI の急速な普及に伴い、クラウド ツールを使用して AI アプリケーションの構築と実装を加速したいと考える企業が増えています。大手クラウドサービスプロバイダーとして、AWS は次の 2 つのコア AI サービスを提供しています。Amazon SageMaker そして アマゾンの岩盤。同じ AWS AI エコシステムに属していますが、位置づけが全く異なり、機能や適用シナリオも大きく異なります。
この記事は、AWS SageMaker と BedRockこのコアキーワードは、機能、技術アーキテクチャからアプリケーションシナリオまで、2つのサービスの違いを包括的に分析し、企業が技術ルートを明確にするのに役立つ実用的な選択提案を提供します。
Amazon Bedrock: 敷居が低く、すぐに使える生成AIサービス
Amazon Bedrockはフルマネージド生成AIサービス。これにより、基盤となるモデルやインフラストラクチャを管理することなく、複数の主要モデルプロバイダー (Anthropic、Meta、Mistral、Stability AI、AWS 独自の Titan モデルなど) から LLM 機能を直接呼び出すことができます。
主な利点:
- プラグアンドプレイのマルチモデルアクセス: 統一された API インターフェースを通じて、Claude や Llama などの複数のモデルに簡単にアクセスし、マルチモデルの A/B テストをサポートできます。
- モデルのトレーニングやデプロイメントは不要: 完全に管理されているため、モデルの管理と保守のコストが不要になります。
- 生成AIツールの豊富な統合: RAG、エージェント、応答制御、モデルの微調整などの機能をサポートし、AI アプリケーションの迅速な構築を容易にします。
- 高いセキュリティとコンプライアンス: VPC、IAM、CloudTrail、暗号化などの AWS ネイティブセキュリティサービスを統合して、エンタープライズレベルのセキュリティを確保します。
誰に適していますか?
- AI機能を迅速に統合したい企業や開発チーム
- 機械学習チームを持たない、またはモデルトレーニングリソースに投資したくない企業
- 複数の主流モデルを比較し、最適なソリューションを選択する必要があるイノベーションチーム
- モデルのセキュリティ、コンプライアンス、安定性を懸念する業界ユーザー
Amazon SageMaker: 柔軟で強力な機械学習のトレーニングおよびデプロイメントプラットフォーム
Amazon SageMaker は、エンドツーエンドのモデル構築、トレーニング、最適化、およびデプロイメント機能を提供する AWS の主力機械学習プラットフォームです。 Bedrock とは異なり、プロフェッショナル ML 機能を持つユーザーを対象としており、カスタム モデルをゼロから構築するシナリオに適しています。
主な利点:
- 包括的なトレーニングと推論機能: カスタム トレーニング スクリプト、複数のアルゴリズム フレームワーク (PyTorch、TensorFlow、HuggingFace など)、およびモデル最適化ツールをサポートします。
- エンドツーエンドの MLOps ツールチェーン: SageMaker パイプライン、自動ハイパーパラメータ調整、モデル監視などの機能が含まれており、企業が安定した効率的な ML ワークフローを構築するのに役立ちます。
- プライベート基盤モデル研修支援: 大規模モデルのパーソナライズされたトレーニングに適しています。
- スケーラブルな展開オプション: さまざまなビジネス ニーズを満たすために、リアルタイム推論、バッチ推論、エッジ展開が含まれます。
誰に適していますか?
- AIモデルをゼロから構築したいデータサイエンスチームを持つ企業
- 特定の分野（医療、金融、製造など）では、業界固有のモデルをトレーニングする必要がある
- トレーニングパラメータ、モデル構造、推論パフォーマンスを細かく制御する必要があるユーザー
- 自動化された ML プロセスとガバナンス機能を統合する必要がある大企業または研究機関
Amazon Bedrock vs SageMaker: 主な違いの比較表
| 機能的次元 | アマゾンの岩盤 | Amazon SageMaker |
|---|---|---|
| 対象グループ | 開発者、プロダクトマネージャー、エンタープライズアプリケーションチーム | データサイエンティスト、MLエンジニア |
| モデルタイプ | サードパーティの LLM (Claude、Llama など) | カスタムモデル、オープンソースモデル、プライベート大規模モデル |
| しきい値を使用する | 低い、モデルのトレーニング経験は不要 | より高度なレベルでは、MLアーキテクチャとプロセスの習得が必要 |
| トレーニングと展開機能 | ローカルトレーニングはサポートされておらず、呼び出しモデルのみサポートされています | 全プロセスのトレーニング、導入、最適化をサポート |
| 柔軟性と制御 | 低価格、管理されたサービス | 高度で強力なカスタマイズ機能 |
| セキュリティとコンプライアンスのサポート | ネイティブAWS統合により、エンタープライズレベルのセキュリティ制御をサポート | セキュリティとコンプライアンスの要件を満たすように構成可能 |
使用シナリオの比較: どちらのサービスがあなたに適していますか?
| 要件 | 推奨サービス |
| モデルをカスタマイズせずにAI質問応答アシスタントをすぐに起動したい | アマゾンの岩盤 |
| MLチームがあり、正確なeコマース推奨システムをトレーニングしたい | Amazon SageMaker |
| 複数のLLM（ClaudeやLlamaなど）の生成パフォーマンスをテストしたい | アマゾンの岩盤 |
| 医療NLPモデルを構築し、その推論パフォーマンスを最適化したい | Amazon SageMaker |
| Claude APIを呼び出すだけで、インテリジェントなコピーライティング生成を実現できます | アマゾンの岩盤 |
| GPUトレーニングリソース、トレーニング制御、バージョン管理に対する高い要件 | Amazon SageMaker |
概要: AWS SageMaker と Bedrock、どちらが最適な選択でしょうか?
- あなたが望むなら生成型AIアプリケーションを迅速に構築モデルを自ら管理したくない、セキュリティとコンプライアンスに重点を置く—— Amazon Bedrockはあなたにとってより良い選択です。
- 機械学習の基礎知識があれば、カスタムモデルをトレーニングし、モデルアーキテクチャとプロセスを制御します —— Amazon SageMakerは正しい選択です。
AWS SageMaker + ベッドロック この組み合わせにより、さまざまな段階にあり、さまざまな技術能力を持つ企業に完全な AI ソリューション パスが提供されます。 「すぐに使える」生成 AI から「高度にカスタマイズされた」機械学習プラットフォームまで、私たちは企業が AI 時代の機会を捉え、革新を続けることを支援します。
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