AWSで、AI に関する構想をビジネスの成果に変えましょう
チップからエージェント向けソリューションまで、何百万ものワークロードで実証された基盤を活用して、より迅速に実現できます。
AWS で AI を構築する理由
エージェントを構築する場合でも、AI を機能させる場合でも、お客様のビジネスに大規模に役立つモデルとツールを選択してください。
AWS では以下のことが可能です…
何百万もの本稼働ワークロードで実証された基盤を活用して、次のブレークスルーを構築しましょう
Amazon Bedrock を通じて何百ものモデルにアクセスできます。AgentCore または Strands を使用して、オープンスタンダードでエージェントを構築します。他のあらゆるクラウドプロバイダーと比較し約 2 倍の本番環境に対応した AI 機能を備えた、業務に適したツールを手に入れましょう。
あらゆる規模の AI 向けに構築された料金パフォーマンスにより、より迅速に行動できます。
AI にかけたコストから、より多くのリターンを手に入れましょう。Trainium は料金パフォーマンスを最大 40% 向上させ、カスタマイズモデルではスケールしてもコストを抑えることができます。
業務に精通し、仕事を重ねるほど研ぎ澄まされていく専用エージェントで、ビジネスの成果を何倍にも拡大させましょう。
Kiro によるコーディングから Amazon Quick によるビジネスの生産性向上まで、AWS のエージェントはすぐに作業を開始できる準備が整っています。お客様に代わって行動し、チームの想定よりも迅速に業務を遂行します。
最も要求の厳しいミッションクリティカルなワークロード向けに構築された、信頼の基盤の上に AI をスケールしましょう。
既存の IAM、VPC、およびコンプライアンス管理は、すべての AI ワークロードに拡張されます。データは、ユーザーが定義したルールに従って配置された場所に保持されます。ガードレールポリシーを一度設定すれば、すべてのアカウントに適用できます。
本番環境で機能し、大規模環境でも使用できる AI を構築
コストを確認して管理でき、すべてのモデルとエージェントにセキュリティが適用され、最も重要な場面で信頼性を確保することにより、本番稼働までの時間が短縮されます。
すべてのアクションにセキュリティとガバナンスが組み込まれた状態で AI エージェントを実稼働環境にリリース
モデルまたはフレームワークを問わず構築し、AgentCore で実行します。決定論的なポリシーベースの制御により、境界を強制します。インフラストラクチャを毎回再構築することなく、1 つのエージェントを数百へと拡張できます。
選択したモデルと計算で大規模に推論を実行
Amazon Bedrock から 100 以上のモデルにアクセスすることも、Amazon SageMaker AI を使用して独自のモデルをデプロイすることもできます。Trainium、Graviton、または NVIDIA GPU で実行でき、アプリケーションを書き換えることなくコンピューティングをスワップできます。
フルマネージドインフラストラクチャでモデルを形成
Anthropic、Meta、Mistral などのモデルをカスタマイズできます。 Amazon SageMaker AI のファインチューニング、強化学習、知識蒸留、継続的な事前トレーニングを適用します。クラスター管理が不要。
実行するすべての AI ワークロードに接続する一元管理されたデータ基盤
あなたのデータこそが、あなただけの AI を実現します。ベクトル検索とセマンティックメタデータを使用して、任意のモデルに接続できます。散在するビジネスルールを、統制された 1 つのナレッジグラフに変えましょう。
料金パフォーマンスが向上するように構築された AI チップで、あらゆる AI ワークロードを強化します
AWS Trainium と Graviton は、モデルトレーニング、推論、エージェンティック AI の料金パフォーマンスを最大 40% 向上させます。
ゼロから構築することなく AI を稼働
あなたに代わって行動し、実際の仕事を引き受けるエージェントは、チームが使用すればするほど能力を高めることができます。
Kiro で AI コーディングからエージェンティックエンジニアリングに移行しましょう
Kiro はプロンプトを実行可能な仕様に変換し、ユニットテストで見逃されがちなバグを捕捉するために正確性を検証し、すべてのセッションから学習する並列エージェントを使用して大規模なコードベース全体で動作します。
業務のために構築された AI アシスタント
Amazon Quick は、お客様のツールやデータに接続し、作業方法を学習し、会議のスケジュール設定、ダッシュボードの作成、フォローアップなどのアクションを実行します。Quick は使えば使うほど使い勝手が良くなります。
事業運営に特化したエージェント
ビジネスチームには、そのチームの機能を理解できる AI が必要です。Amazon Connect は、Amazon が何十年にもわたって培ってきた運用に関する専門知識に基づいて構築された、カスタマーエクスペリエンス、採用、サプライチェーン、ヘルスケアを担当するエージェントを提供します。
4,000 以上の AI エージェントとソリューションを導入する準備が整いました
AWS パートナーが提供する、構築済みの AI ソリューション。特定のワークフロー用のエージェントの導入、サードパーティモデルの統合、独自のモデルの公開などを、すべて統一された請求とガバナンスで行えます。
AWS の本番環境で AI を実行しているお客様の事例
リアルタイムのスポーツ分析からエンタープライズエージェントのデプロイまで、AWS を使用して AI の構想をビジネスの成果に変えている組織の実例をご覧ください。
業界向けに構築された AI
規制遵守からリアルタイム運用まで、業種特有の課題を解決するために、多くの組織がどのように AWS AI を活用しているのかをご紹介します。
よくある質問
よくある質問
すべて開くAmazon Bedrock では、Anthropic、Meta、Mistral、AI21 Labs、Cohere、Stability AI、Amazon の 100 を超える主要な基盤モデルにアクセスできます。Amazon SageMaker AI を使用してカスタムモデルをデプロイして提供することもできます。単一のプロバイダーに縛られることなく、各タスクに適したモデルを選択できます。
すべての AI ワークロード（トレーニング、推論、エージェント運用）のコストを 1 つの請求ビューで一元的に把握できます。Trainium のような専用チップは、料金パフォーマンスが 30〜40％ 向上します。その他の手段としては、モデル蒸留（コストが低い小型モデル）、インテリジェントなプロンプトルーティング（クエリは対応可能な中で最も処理能力が最も低いモデルに送られる）、容量と需要を一致させる自動スケーリングなどがあります。
AWS は、AI に数学的検証をもたらす自動推論のパイオニアです。Amazon Bedrock Guardrails の自動推論チェックは、最大 99% の検証精度でハルシネーションを防ぎます。Kiro はコードが書かれる前に矛盾を突き止めます。AgentCore Policy は、数学的証明によりエージェント境界を適用し、既存の IAM、VPC、コンプライアンス管理が自動的に拡張されます。
はい。AWS はオープンスタンダード (MCP および A2A プロトコル) とすべての主要な機械学習フレームワークをサポートしており、アプリケーションを書き直すことなく、モデル、フレームワーク、コンピューティングをいつでも自由に交換できます。Bedrock、SageMaker AI、または Strands Agents などのオープンソースツールを使って構築しましょう。コードは移植可能です。
Amazon Bedrock AgentCore は、プロトタイピングと本番環境の間のギャップを埋めます。エージェントホスティング用のマネージドインフラストラクチャ、組み込みのオブザーバビリティ、確定的なポリシー制御、ガードレールにより、再構築不要でプロトタイプから本番環境に移行できます。
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