生成型人工知能（GAI）が企業のビジネスプロセス、サービス提供、デジタルイノベーションに広く導入されるにつれ、適切なAIプラットフォームの選択は、組織がAIを実装する上での中心的な課題となっています。AWSクラウドでは、アマゾンの岩盤 そして Amazon SageMaker これらはそれぞれをターゲットとする 2 つの代表的なプラットフォームです... 事前学習済みモデルの呼び出しとアプリケーション開発、同様に カスタムモデルのトレーニング、管理、展開 2つの需要シナリオ。この記事では、プラットフォームの位置付け、機能の違い、そして実際の企業導入の観点から体系的な分析を行います。
AWS AI/ML サービスの概要
AWSのAI/ML製品エコシステムは、統合クラウドインフラストラクチャ上に構築されており、コンピューティング能力、データ処理、モデル開発から本番環境レベルの推論まで、エンドツーエンドの機能を提供します。具体的には以下のとおりです。
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Amazon SageMaker アルゴリズムとデータ サイエンスのスキルを持つチームに適した、完全なモデル トレーニング、チューニング、デプロイメント、および監視機能を提供します。
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アマゾンの岩盤 複数のモデルベンダーからの高性能なベースモデルを提供し、API を介して生成 AI 機能を迅速に統合できるようにします。
この二つは代替物ではなく、むしろ互いを満たし合うものです。 AI成熟度のさまざまな段階 企業のニーズ。
Amazon Bedrock の紹介
アマゾンの岩盤 それは サーバーレスマネージド生成AIサービス統合 API を介して、Anthropic (Claude シリーズ)、Meta、Mistral、Stability AI、Amazon Titan など複数の主要モデルベンダーに接続します。
コア機能:
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モデルのトレーニングや機械学習の知識は不要
開発者は、対話、質問への回答、テキスト生成、画像生成などのタスクのためにモデルを直接呼び出すことができます。 -
サーバーレスアーキテクチャ
基盤となるコンピューティング リソースを管理する必要はなく、プラットフォームは負荷に基づいて自動的に拡張されます。 -
データのセキュリティと分離
企業によって入力されたデータはモデルの再トレーニングには使用されないため、規制の厳しい業界のコンプライアンス要件を満たします。 -
高可用性と可観測性
AWS IAM、CloudWatch、VPC ネットワーク分離機能をネイティブに統合します。
一般的な使用例:
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顧客サービスロボットと自動質問応答システム
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コンテンツ作成とコピーライティング支援
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強化された内部知識ベースの検索
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文書構造の抽出と要約
適している対象: 使用可能な AI 機能にすぐにアクセスしたい企業 (特に ML チームがない企業)。
Amazon SageMaker の紹介
Amazon SageMaker これは、モデル構築、トレーニング、パラメータ調整、推論の展開、継続的な監視をカバーするエンタープライズ グレードの機械学習プラットフォームです。
コア機能:
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エンドツーエンドのモデルライフサイクル管理
これには、特徴エンジニアリング、モデルのトレーニング、評価、モデル バージョン管理、およびデプロイメントが含まれます。 -
主流のディープラーニングフレームワークをサポート
PyTorch、TensorFlow、MXNet、XGBoost などが含まれます。 -
カスタマイズ性と解釈可能性
パフォーマンス、制御性、アルゴリズムの透明性に対する要件が高いシナリオに適しています。 -
分散トレーニングと大規模な本番環境への展開をサポート
GPU/CPU/Inferentia などのコンピューティング アーキテクチャと組み合わせて、コストとパフォーマンスの最適化を実現できます。
一般的な使用例:
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推奨システム、リスク管理モデル、障害予測モデル
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業界で開発された言語モデルと視覚モデル
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パフォーマンスとモデルの制御性に対する要求が高い分野
適している対象: データ サイエンス チームがあり、長期的なモデル構築のニーズがある企業。
コアの違いの比較
| 比較項目 | アマゾンの岩盤 | Amazon SageMaker |
|---|---|---|
| 使用モード | ベースモデルを直接呼び出す | 自己学習とモデルの最適化 |
| 技術的な閾値 | 低い | 中高 |
| アーキテクチャ管理 | サーバーレス、自動拡張可能 | 制御可能なリソースとトポロジ |
| カスタマイズ性 | プロンプトレベルとRAGレベルでの微調整 | 全プロセスモデルのパラメータと構造の最適化 |
| 最適な適用シナリオ | 生成AI機能を迅速に導入 | 自社開発または業界固有のモデルを構築する |
要するに：
Bedrock = 強力なモデルをすぐに使用、SageMaker = 独自のモデルを作成する機能。
企業の定着に向けた提言
これは、組織の種類とビジネスの位置付けに基づいて決定できます。
| 企業タイプ/需要シナリオ | より適切なサービス | 理由 |
|---|---|---|
| AIアシスタント、Q&A、コンテンツ生成機能を早期にリリースしたいと考えています。 | 岩盤 | MLチームは不要、短い導入サイクル |
| データ サイエンス チームには正確なモデル トレーニングが必要です。 | セージメーカー | 制御可能なモデル構造とトレーニング戦略 |
| まずビジネス価値を検証し、次に大規模なトレーニングにスケールアップします。 | ベッドロック → セージメーカー | まずは低コストでプロジェクトを試験的に実施し、その後、詳細に拡張します。 |
モデルのガバナンスとセキュリティ
Bedrock でも SageMaker でも、企業は以下を利用できます。
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専用VPCネットワークアクセス
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IAM アイデンティティとアクセス制御
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ログの観測性と監査
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データはモデルのバックフロートレーニングには使用されません
金融、越境貿易、医療などの分野の要件を満たすために、機密データとビジネス ロジックのセキュリティを確保します。
AWSリセラー
として AWS 公式認定販売代理店、当社は企業に以下を提供できます:
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エンタープライズシナリオとモデル選択コンサルティング（Bedrock vs SageMaker）
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クラウド展開アーキテクチャの設計とセキュリティコンプライアンス構成
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モデルの微調整、RAG検索の強化、アプリケーション統合ソリューション
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コスト最適化と長期的な技術サポート
ビジネスを支援する 試行錯誤のコストが低く、より制御可能なパスで生成 AI の実装を実現します。
