Amazon Bedrock のよくある質問

生成 AI アプリケーションの構築に Amazon Bedrock を使用する理由は 5 つあります。

• 主要な FM の選択:Amazon Bedrock は、主要な AI 企業のさまざまな高性能な FM と連携するための使いやすい開発者エクスペリエンスを提供します。プレイグラウンドでさまざまな FM をすばやく試し、どのモデルを選択しても単一の API を使用して推論できます。そのため、さまざまなプロバイダーの FM を柔軟に使用でき、コードの変更を最小限に抑えながら最新のモデルバージョンを把握できます。

• データを使用してモデルを簡単にカスタマイズ: コードを記述しなくても、ビジュアルインターフェイスを通じて独自のデータを使用して FM をプライベートにカスタマイズできます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されているトレーニングデータセットと検証データセットを選択し、必要に応じてハイパーパラメータを調整するだけで、モデルパフォーマンスを最大限に高めます。

• API を動的に呼び出してタスクを実行できるフルマネージド型エージェント: 会社のシステムと API を動的に呼び出すことで、旅行の予約や保険金請求の処理から、広告キャンペーンの作成、税務申告の準備、在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するエージェントを構築できます。Amazon Bedrock のフルマネージド型エージェントは、FM の推論機能を拡張して、タスクを細分化し、オーケストレーション計画を作成して実行します。

• RAG のネイティブサポートにより、独自のデータで FM の力を拡張: Amazon Bedrock Knowledge Bases を使用すると、検索拡張のために、マネージドサービス内から FM をデータソースに安全に接続できます。これにより、FM の既存の強力な機能を拡張し、特定のドメインや組織に関する知識を深めることができます。

• データセキュリティとコンプライアンス認証:Amazon Bedrockには、セキュリティとプライバシーの要件をサポートするいくつかの機能があります。Amazon Bedrock は、Service and Organization Control (SOC)、International Organization for Standardization (ISO)、Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) 適格であることなど、一般的なコンプライアンス基準を満たすことができます。また、お客様は General Data Protection Regulation (GDPR) に準拠して Amazon Bedrock を利用できます。Amazon BedrockはCSAセキュリティトラストアシュアランスアンドリスク (STAR) レベル2の認定を受けており、AWSクラウドサービスのベストプラクティスの使用とセキュリティ体制を検証しています。Amazon Bedrockでは、お客様のコンテンツが基本モデルの改善に使用されることはなく、モデルプロバイダーと共有されることもありません。Amazon Bedrock 内のデータは、転送中も保管中も常に暗号化されます。必要に応じて、独自のキーを使用してデータを暗号化することもできます。AWS PrivateLink と Amazon Bedrock を併用すると、トラフィックをインターネットに公開することなく、FM と Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 間のプライベート接続を確立できます。

Amazon Bedrock Agents はフルマネージド型の機能です。これにより、開発者は、幅広いユースケースの複雑なタスクを完了し、独自のナレッジソースに基づいて最新の回答を提供できる、ジェネレーティブ AI ベースのアプリケーションを簡単に作成できます。Amazon Bedrock エージェントは、ほんの数ステップで自動的にタスクを分類し、オーケストレーションプランを作成します。手作業によるコーディングは不要です。Bedrockで作成されたエージェントは、APIを介して企業データに安全に接続し、データを機械が読み取り可能な形式に自動的に変換し、リクエストに関連情報を追加して最も正確な応答を生成できます。その後、エージェントは自動的に API を呼び出してユーザーのリクエストに応じることが可能です。Amazon Bedrock Agents は完全マネージド型の機能であるため、システム統合とインフラストラクチャのプロビジョニングを管理するという、差別化されていない作業が不要になり、開発者は組織全体でジェネレーティブ AI を最大限に活用できるようになります。

AgentCore を使用すると、開発者は、実際の導入に不可欠な規模、信頼性、セキュリティを備えた AI エージェントを本番環境へと加速できます。AgentCore は、エージェントをより効果的かつ有能にするためのツールと機能、エージェントを安全にスケーリングするための専用インフラストラクチャ、および信頼できるエージェントを運用するためのコントロールを提供します。AgentCoreの機能は構成可能で、一般的なオープンソースフレームワークやあらゆるモデルで動作するため、オープンソースの柔軟性とエンタープライズグレードのセキュリティと信頼性のどちらかを選択する必要はありません。詳細については、 Amazon Bedrock AgentCore をご覧ください。

AgentCore には、独自の機能を提供するサービスとツールが含まれています。具体的には次のとおりです。

Runtime: 動的な AI エージェントとツールのデプロイとスケーリングを目的として構築された安全でサーバーレスのランタイムです。

Memory: 複雑なメモリインフラストラクチャ管理が不要になり、AI エージェントが記憶する内容を完全に制御できるため、開発者はコンテキスト認識型エージェントを簡単に構築できます。

ゲートウェイ:API、Lambda 関数、既存のサービスをエージェント互換ツールに簡単に変換できるだけでなく、エージェントがツールを見つけて使用するための安全な方法を提供します。

Browser ツール: 高速で安全なクラウドベースのブラウザランタイムを提供し、AI エージェントが大規模にウェブサイトとやり取りできるようにします。

Code Interpreter: AI エージェントがサンドボックス環境でコードを安全に記述して実行できるようにすることで、精度を向上させ、複雑なエンドツーエンドのタスクを解決する能力を高めます。

ID: AI エージェントがユーザーに代わって、または事前承認を得て自律的に AWS サービスおよびサードパーティツールに安全にアクセスできるようにします。

Observability: 開発者はエージェントのワークフローを完全に可視化して、本番環境における AI エージェントのパフォーマンスを追跡、デバッグ、監視できます。AgentCoreは、OpenTelemetry互換のテレメトリとエージェントワークフローの各ステップの詳細な視覚化をサポートしているため、開発者はエージェントの行動を簡単に可視化し、品質基準を大規模に維持できます。

自動推論ポリシーを使用すると、自動推論チェックでは、内容の正確な主張と事実の誤りの両方を指摘できます。自動推論チェックは、正確な記述と不正確な記述の両方で、出力について検証可能で論理的な説明を提供します。自動推論チェックでは、ポリシーを作成するためにドメインエキスパートの事前の関与が必要であり、ルールを定義するコンテンツのみがサポートされます。一方、Bedrock のガードレールにおけるコンテキストグラウンディングチェックでは、機械学習の手法を用いて、生成されたコンテンツがナレッジベースからの入力として提供されたドキュメントに厳密に従うようにします。追加の事前作業は不要です。自動推論チェックとコンテキストグラウンディングはいずれも、Guardrail API 出力でフィードバックを提供します。フィードバックを使用して、生成されたコンテンツを更新できます。

自動推論の正式な検証手法とLLMを組み合わせて、有効なステートメントの最大 99% を特定します。Automated Reasoning Checksのコンテンツに対するフィードバックは、あいまいさを指摘し、間違った回答や不完全な回答の修正を提案します。フィードバックにより、有効と判断されるまで、回答を簡単に書き直すことができます。