Amazon Bedrock

は、複数の提供者のを共通ので利用できるです。 AIF-C01では、アプリケーションを作るときの中心サービスとして最も多く登場します。

概要

はで、インフラを用意せずにを呼び出せます。モデルの選択、カスタマイズ、知識ベースとの連携、エージェント、までを1つのサービスで扱えます。

扱う単位はモデルの呼び出し () で、料金は処理したなどに応じたです。代表的な使い道は、文章生成、要約、質問応答、画像生成、そして社内文書を根拠にした回答です。

試験では、「をで使うならBedrock」「独自モデルを学習して運用するなら」という切り分けを判断します。

では、テキスト生成、、画像生成など複数の種類のモデルを選べます。提供者が違ってもの形が共通のため、モデルの差し替えが容易です。

⚠️ 頻出: 「複数のモデルを比較しながら選びたい」「後からモデルを変えたい」という要件はBedrockの利点に当たります。

モデルを目的へ寄せる方法には段階があります。コストの低い順に検討します。

⚠️ 頻出: 社内情報を反映したいだけならRAGを選びます。ファインチューニングは知識の更新手段としては不向きです。

観点	内容
データの学習利用	利用者がへ送ったや出力は、のに使われません。
モデル提供者のアクセス	モデルはBedrockのチームが運用するアカウントで動き、モデル提供者はそこへアクセスできません。提供者が利用者のプロンプトや出力、ログを見ることはありません。
	カスタムモデルや知識ベースのデータをのキーで暗号化できます。
転送時の暗号化	で保護されます。
アクセス制御	でモデルごとの呼び出し権限を制御できます。
ネットワーク	でから非公開に接続できます。
監査	で呼び出しを、で利用状況を記録します。

⚠️ 頻出: 「入力した内容がモデルの学習に使われないか」という懸念に対しては、Bedrockでは学習に使われないことが答えになります。

方式	内容	向く要件
	呼び出した分だけ支払います。リクエストごとにStandard、Priority、Flexの階層を選べます。	変動する利用量、試作
Reserved階層	1分あたりので処理能力を1か月または3か月予約し、超えた分はStandardで処理されます。	止められない基幹の業務で、安定した大量処理の能力を確保したい
プロビジョンド	モデルユニット単位で処理能力を確保し、時間単位で支払います。	カスタムモデルの利用 (オンデマンドでの配置に対応するモデルを除く)
	大量の入力をまとめて処理します。	即時性が不要な一括処理

問題文のキーワード	選ぶもの	理由
サーバー管理なしでを使いたい		の提供です。
複数の提供者のモデルを比べたい	Amazon Bedrock	共通APIで選択できます。
社内文書を根拠に回答させたい	Bedrockの知識ベース	を組み込みで実現します。
複数の手順を自動で実行させたい	AIエージェント (新規なら)	手順分解とAPI呼び出しを担当します。 (Classic) は新規の受け付けを終えています。
有害な出力や話題を遮りたい	Bedrockの	入出力の両方を検査します。
安定した大量処理の性能を確保したい	Reserved階層 (カスタムモデルならプロビジョンド)	処理能力を予約します。予約なしで速い応答を優先するだけならPriority階層です。
入力が学習に使われないことを示したい	Bedrockのデータ保護	学習には使われません。