Amazonの生成AIサービス「Amazon Bedrock」ができることをまとめてみた

2023年10月27日 07:22

Amazon待望の生成AIサービス「Amazon Bedrock」ってご存じですか？
実は当社で縁あって、2023年10月3日に東京リージョンで正式リリースされたAmazon Bedrockのお披露目会イベントに出席してきました！

今回の記事は、Amazon Bedrockについて、どんなもんなの？というのをわかりやすく紹介したいと思います。
正直、私はエンジニアではないので、Amazonさんのブログを読んでも、難しい言葉など、いまいち理解できずにいました。（AWS担当Mさま、申し訳ございません…笑）

この記事は、できるだけわかりやすい言葉で書きますので、筆者みたいな方にも、Amazon Bedrockの可能性をきっと理解できるものになるはずです。最後まで、ぜひご覧いただければ幸いです。

◆Amazon Bedrockってなに？！

引用：2023 年 10 月 3 日開催
「日本企業のビジネスニーズに応える生成系 AI - Amazon Bedrock の可能性」より

簡単に言うと、Amazonの既存サービスや、Amazon以外の生成系AI系サービスと連携して、自分だけのAIサービスを作れるツールです。

当社も、ChatGPT Plusを利用して、「おしゃべりAIキャラクター」というコンテンツを作っています。ChatGPT Plusにあるいくつかのプラグインなどを活用して、他の生成系AIやツールなどと連携ができますが、いまいちスムーズに行かないことに困っています…。また、ChatGPT Plusのトークン料金のコスト面も気になっているところです。

しかし、Amazon Bedrockを使えば、様々な機能とシームレスに連携でき、しかもコストも抑えられて、さらには、セキュリティも担保できるらしいのです！！これは、大変魅力的ですし、AIサービスの可能性がもっと広がる予感しかありませんね。

◆Amazon Bedrockでできること４選

みなさんご存じのとおり、生成系AIは、利用のアイデア次第で、様々な可能性を秘めています。

その中でも、AmazonのAIサービスは、他のAIサービスと違う点や、Amazonだからできること４選はこちらです。

①最も簡単な構築
②データによる差別化
③高性能・低コスト
④生産性向上

では、ひとつずつ解説していきます！

①最も簡単な構築

Amazon Bedrockでは、主要な基盤モデルと連携ができます。
例えば、10万トークンのコンテキストが扱えるチャット型AI「Claude」や、
画像生成系AIの「 Stable Diffusion」などです。

また、Amazon の既存のサービスと連携することで、AIを活用したいろんなサービスやツールを作ることができます。

例えば、機械学習を使った検索システムで社内ファイルを検索できる「Amazon Kendra」と「Amazon Bedrock」を組み合わせて、社内に散らばった資料を拾ってきて情報を取ってくるチャットAIを構築できたりします。

▼こちらの記事が参考になります！

②データによる差別化

みなさんが良くご存じの「ChatGPT」は、2022年1月までの知識しかデータとしてありません（※2023年10月22日現在）。しかし、Amazon Bedrockと連携している「Claude」は、最新の情報を学習データとして利用できます。

チャットの結果に、実際の情報がどこから来たかリンクも表示できますので、データの信頼性も担保できます。

また、先日、ChaGPTよりも性能がいいと噂の「Claude 2」が日本でも利用ができるようになったとのことで、そちらも期待です。

そして、Amazon Bedrockは、顧客自身のデータを使って、基盤モデルを微調整しながら利用できるところも特徴です。
①で解説したように学習ソースを社内のデータから持ってきたりすることもそうですが、チャットでやり取りされる会話にラベルを付けることなどもできます。

例えば、下記の画像のように、その会話のテンションや、だれが話したことなのかをラベリングすることによって、精度の高いカスタマーサポートのサービスが構築できます。

しかも、AWSの中で通信が閉じることで、セキュリティを担保しやすいことと、AWSは顧客が打ち込んだ文章を再学習しないと明言していることも、企業としては安心して利用できるポイントです。

③高性能・低コスト

ChaGPT-4に近い精度ながらもGPT-4と比較し、Amazon Bedrockで使えるAIチャット「Claude」はコストパフォーマンスが高い。
１回の生成に対してのAPI利用料が格段に安くなっています。
※筆者もChatGPT‐4でコンテンツを作りましたが、正直API利用料が痛い…（泣）

また、深層学習のトレーニングに要する時間を短縮し、トレーニングに要するコストを削減できるなども、魅力的です。

もちろん、Amazon のサービスを利用すると、ランニングコストなど、その分費用は掛かりますが、いろいろと構築して連携させて…みたいな開発コストまで考えると、トータル的にはコストは抑えられそうな気がします。

④生産性向上

Amazon Bedrockには、様々なテンプレートが用意されていますので、構築
が比較的容易です。

また、コードの提案をリアルタイムで生成する AI コーディング支援ツール「Amazon CodeWhisperer」も利用できます。

さらに、Amazon では、デジタルスキルアップのための、無償のトレーニングツールも多く用意されていますので、安心ですね！

そして、個人的には、AWSの担当の方やエンジニアさんに、構築のアドバイスなどをいただけるのも魅力的です（笑）

今日の記事は以上となりますが、いかがでしたか？
アイデア次第でいろんなことができそうですよね！！
新しいサービスやDX化などに活用できるように模索していきたいと思います。

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