はじめに
AWSでAIサービスと言うと、まず名前が挙がるのが「Amazon Bedrock」と「Amazon SageMaker」です。どちらも生成AIや機械学習を扱えるサービスですが、役割も使い方も大きく異なります。
「とりあえず生成AIをアプリに組み込みたい」のか、「自社データでモデルを一から学習させたい」のかによって、選ぶべきサービスは変わってきます。この記事では、それぞれの用途と特徴、そして実際にどう組み合わせて使うのかを整理していきます。
Amazon Bedrockとは何か
Amazon Bedrockは、Anthropic、Meta、Cohere、Amazon自身などが提供する複数の基盤モデル(Foundation Model)を、API経由で呼び出せるようにしたマネージドサービスです。
最大の特徴は「モデルの学習や推論基盤を自分で用意しなくていい」という点にあります。サーバーの管理も、GPUの確保も不要で、APIキーを叩くだけでClaudeのような高性能なモデルを利用できます。
Bedrockの主な機能
- 複数ベンダーのモデルを単一のAPIで呼び出せる
- RAG(検索拡張生成)を簡単に構築できるKnowledge Bases機能
- 自律的にタスクを実行するAgents機能
- 既存モデルに自社データを追加学習させるファインチューニング
- ガードレール機能による出力内容の制御
Bedrockが向いている用途
Bedrockは「すでに完成された賢いモデルを、自社のアプリケーションに組み込みたい」というケースに強みがあります。
具体的には、社内文書を検索して回答するチャットボット、問い合わせ対応の自動化、ドキュメントの要約・翻訳、コード生成支援などが代表的な用途です。インフラの構築コストがほぼゼロに近いため、スピード重視のプロジェクトとの相性が良いサービスです。
Amazon SageMakerとは何か
一方のAmazon SageMakerは、機械学習モデルの「開発・学習・デプロイ・運用」を一気通貫で行うためのプラットフォームです。歴史的にはBedrockよりも前から存在しており、機械学習エンジニアやデータサイエンティストのためのフルスタックな開発環境という位置づけです。
Bedrockが「完成品のモデルを使う」サービスだとすれば、SageMakerは「モデルを作る、育てる、運用する」ための工房のようなイメージです。
SageMakerの主な機能
- Jupyterノートブック環境でのモデル開発(SageMaker Studio)
- 大規模データセットを使った分散学習
- ハイパーパラメータの自動チューニング
- 学習済みモデルのホスティングとリアルタイム推論エンドポイント
- MLOpsパイプライン(SageMaker Pipelines)による学習・デプロイの自動化
- Bedrock上にはない独自モデルや、Hugging Faceの各種モデルの利用
SageMakerが向いている用途
SageMakerは、需要予測、異常検知、画像認識、レコメンデーションエンジンなど、「自社の特有のデータパターンを学習させたモデル」が必要な場面で真価を発揮します。
汎用の生成AIでは対応しきれない、業界特化型・企業特化型の予測モデルを構築したい場合には、Bedrockではなくこちらを選ぶことになります。
BedrockとSageMakerの違いを一言でまとめると
両者の違いをシンプルに整理すると、以下のようになります。
Bedrockは「既製の頭脳を借りる」サービスであり、SageMakerは「自分専用の頭脳を育てる」サービスです。
コストの観点で見ても対照的です。Bedrockは使った分だけの従量課金でスモールスタートしやすい一方、SageMakerは学習用のインスタンス代がかさみやすく、ある程度の予算とML知識を前提とした設計になっています。
開発のハードルという点でも、Bedrockは数十行のコードでAI機能を実装できるのに対し、SageMakerはデータの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価といった機械学習特有のプロセスを理解している必要があります。
実践的な連携パターン
実際のプロジェクトでは、BedrockとSageMakerは「どちらか一方を選ぶ」のではなく、組み合わせて使われることも多くあります。
パターン1:Bedrock + Lambda によるサーバーレスAIアプリ
もっとも手軽な構成が、Bedrock APIをAWS Lambdaから呼び出すサーバーレスアーキテクチャです。API GatewayでリクエストしLambda関数内でBedrockのモデルを呼び出し、結果をレスポンスとして返す。この構成であればサーバー管理が一切不要で、アクセス数に応じて自動でスケールします。社内チャットボットやドキュメント要約ツールなど、比較的シンプルなAIアプリケーションに向いています。
パターン2:SageMakerで学習したモデルをBedrock Agentsから呼び出す
より高度な構成として、SageMakerで独自に学習させた予測モデルを、Bedrock Agentsのアクショングループとして組み込む方法があります。これにより、生成AIの自然言語理解の強みと、自社データに特化した予測モデルの精度を両立させることができます。
たとえば「在庫の需要予測モデル(SageMaker)」と「問い合わせに自然言語で回答する生成AI(Bedrock)」を組み合わせれば、ユーザーが「来月の在庫は足りますか?」と聞くだけで、裏側でSageMakerの予測モデルが計算し、Bedrockが自然な文章として回答を返す、という仕組みが構築できます。
パターン3:Knowledge Basesを使ったRAG構成
社内文書やFAQをS3に格納し、Bedrock Knowledge Basesと連携させることで、独自データに基づいた回答が可能なRAGシステムを構築できます。ベクトルデータベースとしてOpenSearch ServerlessやAuroraを組み合わせるのが一般的な構成です。学習不要で最新のデータをすぐに反映できる点が、ファインチューニングと比べた際の大きな利点です。
どちらを学ぶべきか
これからAWSでAIを学んでいく場合、まずBedrockから触ってみることをおすすめします。理由は単純で、学習コストが低く、短期間で成果物を作れるからです。API連携の基本を理解したら、次のステップとしてSageMakerに触れることで、機械学習の前処理や評価指標といった、より専門的な領域への理解が深まります。
AWS認定資格の観点で言えば、AI Practitioner(AIF)やMachine Learning関連の資格対策としても、両サービスの役割の違いを整理しておくことは大きな助けになります。
まとめ
Amazon BedrockとAmazon SageMakerは、どちらもAWSのAI戦略における重要なサービスですが、目的が異なります。
- 既製の生成AIをすぐにアプリへ組み込みたいならBedrock
- 自社データに特化した予測・分類モデルを一から作りたいならSageMaker
- 両者を組み合わせることで、生成AIの柔軟性と独自モデルの精度を両立できる
まずは自分のプロジェクトが「借りるAI」なのか「育てるAI」なのかを整理してみると、どちらのサービスから手をつけるべきかが見えてくるはずです。
コメント