AmazonのAIとは？AWSのAIサービスをカテゴリ別に整理して解説

お役立ち記事

Share

Check!

  • AWSのAIサービスを4カテゴリで整理できる
  • 生成AIと機械学習の使い分けがわかる
  • 料金・無料枠と運用の注意点がわかる

「ai amazon」は、多くの場合、Amazonのクラウドサービス AWS(Amazon Web Services)が提供するAIサービス群を指します。生成AIの基盤となるAmazon Bedrockや独自の基盤モデルのAmazon Nova、機械学習を行うAmazon SageMaker AI、画像認識のAmazon Rekognition、音声を文字にするAmazon Transcribeなどが代表例です。名前が似ていて種類も多いため、「結局どれを使えばよいのか」が分かりにくいのが実情です。この記事では、AWSのAIサービスを4つのカテゴリに整理し、BedrockとSageMaker AIの使い分け、料金の考え方、スキルレベル別の選び方を解説します。あわせて、AIを組み込んだシステムを本番で動かし続けるために欠かせない、運用と費用管理の視点もまとめます。

あなたの状況から、先に読む箇所を診断

Q1. AWSのAIサービスで、これから使いたいのはどちらに近いですか？

おすすめ記事

目次

開く

閉じる
  1. AWSのAIサービスを使い始める前に決めたい、運用と費用管理の体制
  2. 「ai amazon」が指すAWSのAIサービスとは｜4つのカテゴリで整理する
  3. 生成AI基盤｜Amazon Bedrockの特徴
  4. 機械学習プラットフォーム｜Amazon SageMaker AIの特徴
  5. 画像・音声認識｜Amazon Rekognition・Transcribe・Textract
  6. 自然言語処理・会話AI｜Amazon Comprehend・Polly・Translate・Lex
  7. AWSのAIサービスの料金の考え方と導入前の注意点
  8. 利用者のスキルレベル・目的に応じた選び方
  9. AWSのAIサービス導入でよくある失敗パターン
  10. よくある質問(FAQ)
  11. まとめ
  12. 参考文献

AWSのAIサービスを使い始める前に決めたい、運用と費用管理の体制

AWSのAIサービスを業務で使い続けるには、AIの機能選びと同じくらい、運用と費用管理の体制づくりが欠かせません。「ai amazon」で調べるAWSのAIサービスは、APIを呼び出すだけで高度な機能を使える点が魅力です。ところが実際に業務システムへ組み込むと、AIそのものよりも周辺の運用に手間がかかることに気づきます。APIの応答が遅くなっていないか、エラーが急に増えていないか、従量課金の利用料が想定を超えていないか。こうした確認を担当者が毎日手作業で見て回る体制では、AIの機能が増えるほど運用の負担が膨らみます。

AWS上のシステムでは、AWSがクラウド基盤そのものの安全性を担い、利用者がその上で動かすアプリケーションやデータ、設定を管理する「責任共有モデル」が採られています。AIサービスを呼び出すアプリケーションの監視や障害対応、利用料の管理は、利用者側の役割です。AWSそのものの位置づけ(SaaS・IaaS・PaaSとの関係)はSaaSとAWSの違いとは？IaaS・PaaSとの関係と、自社に必要な方の判断フローで整理しています。社内に専任の担当者を置きにくい場合は、AWSの運用や支払いを外部に任せる選択肢があります。お名前.comビジネスコンシェルジュで紹介している2つのサービスについて、役割の違いを次の表にまとめました。

AWSの運用と費用管理を支える2つのサービスの役割の違い

自社の状況を選ぶと、合うサービスが強調されます。優劣ではなく役割の違いで並べています

自社の状況：

この状況に合う一例：AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS　監視や障害対応を、AWSの専任チームに任せる形です。

資料を無料ダウンロード

この状況に合う一例：CloudCREW AWS請求代行　AWS利用料の支払いを、円建ての請求書にまとめる形です。

資料を無料ダウンロード
サービス AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS CloudCREW AWS請求代行
向いている会社 夜間や休日も含めてAWS上のシステムを安定して動かしたいが、監視や障害対応に割ける人手や専門知識が足りない会社 AWSの利用料を円建ての請求書で支払いたい、支払いの事務を簡素化したい会社
特徴 AWSの運用保守・監視・障害対応を代行。24時間365日の有人監視体制で、AWSアドバンストティアパートナーの専任チームが運用設計と監視を担当 AWS利用料を円建ての請求書で支払える法人向けサービス。初期費用と代行手数料がかからず、管理画面「クラウドポータル」で請求金額などを確認できる
注意したい点 プランは4種類で、それぞれに最低利用期間がある。ライトプランはAWS請求代行の契約が必要。主要クラウド認定資格者による技術支援(プレミアムサポート)はオプション 固定のプランはなく、希望に応じた内容で契約する。基本サービスのみの利用でも与信審査があり、利用開始まで1カ月以上かかる場合がある。後払いオプションなどは追加料金
資料・詳細
資料を無料ダウンロード詳細を見る
資料を無料ダウンロード詳細を見る

2サービスの資料をまとめて請求(入力は1回・無料)

まとめて資料をダウンロード

表は横にスクロールできます。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

AIを組み込んだシステムの運用を外部に任せたい場合の一例が、「AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS」です。AWSの運用保守・監視・障害対応をCloudCREW by GMOが代行するサービスで、24時間365日の有人監視体制を備えています。AWSアドバンストティアパートナーの専任チームが運用設計と監視を担当するため、AIを呼び出すサーバーやバッチ処理の監視を、社内の担当者だけで抱えずに済む可能性があります。注意点として、プランごとに最低利用期間があり、ライトプランはAWS請求代行の契約が前提になります。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS
出典：managed.gmocloud.com

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS

AWSの監視も◎運用代行で人手不足解消したい方におすすめ

30秒で完了！かんたん入力 資料を無料ダウンロード
サービス詳細はこちら
30秒で完了！かんたん入力 資料を無料ダウンロード
サービス詳細はこちら

人材不足の課題を解決し、24時間365日の有人監視体制の下でAWSの運用を最適化するなら、AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWSの導入がおすすめです。

評判・口コミを紹介

定量的に運用状況を把握できるようになったことが一番大きいと思っています。これまでは、監視の仕組みがバラバラで個別に運用状況の把握が必要でした。しかし今では全てのシステムを横串で確認できるようになり、週次の報告会で、アラートが全部で何件出ているかスタックしている問い合わせは何件かのように、全て数値かつ時系列でわかるようになりました。

AWS導入事例「イグニション・ポイント フォース株式会社」｜GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社
GOOD

ここがおすすめ！

  • 運用監視ツールは、Amazon CloudWatch、Zabbix、Mackerelから選択可
  • 24時間365日体制で、監視スタッフの急な人手不足や夜間・休日などの対応も可能
  • リソース管理やサービス死活管理など、複数サービスを契約していても個別カスタム可能で柔軟にカスタマイズできる
MORE

ここが少し気になる…

  • 24時間365日友人対応のサポートではあるが、障害発生時の一次対応は「手順書」に沿っての復旧となる。自社要件にあわせるオプションあり。

「3ヶ月に一度のトラブルがほぼゼロに」

HACラボ株式会社の導入事例(https://managed.gmocloud.com/case/hac-lab.html)。個別の事例であり、同様の結果を保証するものではありません。

AIサービスの従量課金の支払いを整理したい場合の一例が、「CloudCREW AWS請求代行」です。GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社が提供するCloudCREW by GMOを通じて、AWSの利用料を円建ての請求書で支払える法人向けサービスです。初期費用と代行手数料がかからず、管理画面「クラウドポータル」で請求金額などを一元管理できると商品ページで紹介されています。AIサービスは利用量の増減がそのまま請求額に表れるため、支払いの窓口と確認の手順を1本にまとめておくと、管理の負担を抑えやすくなります。注意点として、固定のプランはなく、希望に応じた内容で契約する形です。基本サービスのみの利用でも与信審査があり、申し込みから利用開始まで1カ月以上かかる場合があります。料金は契約内容によって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社

CloudCREW AWS請求代行

CloudCREW AWS請求代行
出典：managed.gmocloud.com

GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社

CloudCREW AWS請求代行

利用料支払をお得に！煩雑な処理も避けたい方におすすめ

30秒で完了！かんたん入力 資料を無料ダウンロード
サービス詳細はこちら
30秒で完了！かんたん入力 資料を無料ダウンロード
サービス詳細はこちら

AWSの利用料支払いにおいて、日本円建ての請求書に対応し、初期費用・手数料が無料で利用できるサービスなら、AWSCloudCREW AWS請求代行の導入がおすすめです。

評判・口コミを紹介

AWS請求代行サービスによってAWS利用料のコストを大きく抑えることができ、取り組み当初に抱えていた最も大きな課題を解決できています。具体的には、以前と比べて月間20〜30%のコストダウンを実現している計算です。

浮いたコストはマネージドクラウド for AWSの費用、つまりクラウド運用とセキュリティ強化に回すことができ、より安定したクラウド運用の体制を実現しました。

AWS事例「株式会社パム」｜GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社
GOOD

ここがおすすめ！

  • 複雑な計算方法を覚えることなく「円建て請求書対応」で後払いができ、初期費用や手数料も無料！
  • 「東京海上日動火災保険株式会社」と連携し、障害・停止や不正アクセスなどで出た損害を補償する保険が標準付帯
MORE

ここが少し気になる…

  • 監視や運用サービスを利用したい場合は有料オプション扱いとなる

導入事例では、株式会社パムが、CloudCREWのAWS請求代行とマネージドクラウド for AWSを併用し、いつでも相談できるパートナーを得たことで安心してAWSを運用できるようになった、と紹介されています(出典: https://managed.gmocloud.com/case/pam.html)。個別の事例であり、同様の結果を保証するものではありません。

「ai amazon」が指すAWSのAIサービスとは｜4つのカテゴリで整理する

AWSのAIサービスとは、Amazonのクラウドサービスで提供されている、生成AI・機械学習・認識技術などのサービス群の総称です。用途で分けると「生成AI基盤」「機械学習プラットフォーム」「画像・音声認識」「自然言語処理」の4カテゴリで捉えると全体像をつかみやすくなります。

「ai amazon」「amazon ai」で調べられる3つの意味

検索では「ai amazon」「amazon ai」「アマゾン ai」など語順や表記がまちまちで、関連する検索キーワードには副業や収益化といった語も並びます。指している対象は、大きく次の3つに分かれます。本記事が扱うのは、企業が業務システムに組み込んで使える、1つ目のAWSのAIサービスです。

調べている対象 具体例 本記事での扱い
AWSが提供するAIサービス Amazon Bedrock、Amazon Nova、Amazon SageMaker AI、Amazon Rekognitionなど 本記事で解説します
Amazonの端末で使われるAI 音声アシスタントのAlexa(Echoシリーズなどで利用) 提供機能や対応状況は変わるため、Amazon公式で確認してください
Amazonでの販売や出版にAIを使う方法 商品説明や原稿づくりを生成AIで効率化するといった使い方 AWSのAIサービスとは別の話のため、本記事の対象外です

2つ目と3つ目はAmazon自身のサービスや、Amazonで商売をする人の話ですが、両者は完全に別物ではありません。AWSは、Amazon Novaが、Alexa+やAmazon Storesなど、Amazonの社内アプリケーション向けに開発されたAI技術を土台にしていると説明しています(出典: https://aws.amazon.com/jp/nova/)。Amazonが自社で磨いてきたAI技術を、企業が使える形にしたものがAWSのAIサービスの一部、と捉えるとつながりが見えやすくなります。

AWSのAIサービスを4つのカテゴリで整理する

AWS自身は、AIサービスを「事前学習済みのAIサービス」「独自モデルを作る機械学習サービス」「生成AIサービス」のような層で説明することが多く、競合する解説記事もこの3分類を採ることが少なくありません。ただ、業務担当者が「何に使えるか」から選ぶ場合は、事前学習済みサービスを「見る・聞く」系と「読む・話す」系に分けた方が、自社の課題と結びつけやすくなります。この記事では次の4カテゴリで整理します。

カテゴリ 代表的なサービス 主な用途 必要な専門知識
生成AI基盤 Amazon Bedrock、Amazon Nova、Amazon Q 文章生成、要約、社内文書を参照するチャット、AIエージェント 中程度(API連携やプロンプト設計)
機械学習プラットフォーム Amazon SageMaker AI 自社データによる予測・分類モデルの構築、学習、デプロイ 高い(データサイエンスの知識)
画像・音声認識 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Textract 画像や動画の分析、音声の文字起こし、帳票からの文字抽出 低い(APIを呼び出すだけで使える)
自然言語処理・会話AI Amazon Comprehend、Amazon Polly、Amazon Translate、Amazon Lex 文章の感情分析やキーワード抽出、音声読み上げ、翻訳、チャットボット 低い(APIを呼び出すだけで使える)

表の右端の列が示すとおり、カテゴリによって必要なスキルが大きく違います。画像・音声認識や自然言語処理の学習済みサービスは、AWSがあらかじめ学習させたモデルをAPIとして提供しているため、開発者であれば機械学習の知識がなくても組み込めます。一方、SageMaker AIは自社データでモデルを作るための道具であり、データの準備や精度評価の知識が欠かせません。生成AI基盤はその中間で、モデル自体は用意されているものの、どの業務にどう使うかの設計が成果を左右します。

4カテゴリのほかに、AIの学習や推論を支える計算基盤として、AI向けのチップやGPUを搭載したサーバーも用意されています。こちらはSageMaker AIの章で触れます。

なお、AWSのAIサービスは追加・名称変更・統合が頻繁に行われています。たとえば機械学習プラットフォームは「Amazon SageMaker」から「Amazon SageMaker AI」へと呼び方が変わり、一部の予測系サービスは新規の受け付けを停止しています。導入を検討する際は、記事や書籍の情報だけで判断せず、AWS公式サイトの「AIツールとサービス」で最新の提供状況を確認してください。

生成AI基盤｜Amazon Bedrockの特徴

Amazon Bedrockは、複数の企業が開発した生成AIの基盤モデルを、API経由で呼び出して使えるサービスです。サーバーを自前で用意する必要がないサーバーレス型で、生成AIを使ったアプリケーションやAIエージェントを開発する際の土台になります。

複数の基盤モデルを切り替えて使える

Bedrockの最大の特徴は、Amazon自身のモデルに加えて、Anthropic、Meta、Mistral AIなど複数の企業の基盤モデルを同じ仕組みの中で選べる点です。特定のモデルに依存せず、用途やコスト、日本語の精度を比べながら使い分けられます。たとえば、問い合わせメールの分類には応答が速く安価なモデル、契約書の要約には長文の読解に強いモデルというように、業務ごとに最適なモデルを割り当てる設計が可能です。モデルの比較・評価をする機能も用意されているため、導入前に自社の文書で精度を確かめられます。

Amazon自身の基盤モデル｜TitanからNovaへ

Bedrockが2023年4月に発表された時点で、Amazon自身が開発した大規模言語モデルとして案内されたのは「Amazon Titan」でした(出典: https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1493983.html)。現在、AWSはAmazon自身の基盤モデルとして「Amazon Nova」を案内しています。Novaは、テキストやマルチモーダルのニーズに対応する高速でコスト効率の高い基盤モデル(Novaモデル)、独自のフロンティアモデルを構築するための「Nova Forge」、ブラウザ上の画面操作を自動化するエージェントを構築するための「Nova Act」を含む、AIサービスのポートフォリオとされています。提供リージョンや日本語での精度、料金は変わることがあるため、使う前にAWS公式で確認してください。

社内データを使ったチャットやエージェントを作れる

生成AIを業務で使う際によく求められるのが、社内規程やマニュアルなど自社の文書を参照して回答させる仕組みです。こうした仕組みはRAG(検索拡張生成)と呼ばれ、Bedrockではナレッジベースの機能を使って構築できます。さらに、AIが複数の手順を自律的に進めるAIエージェントを作る機能も提供されており、AWSはエージェントを大規模かつ安全に構築・導入・運用するための基盤として「Amazon Bedrock AgentCore」も案内しています。AWSは、Bedrockに入力したデータが基盤モデルの再学習に使われることはないと説明しており、機密性の高い社内データを扱いやすい点も企業利用で評価されています。

Amazon Qとの違い

生成AI関連では、Amazon Qという名前のサービスもあります。Amazon Q Developerはプログラムのコード補完やAWSの操作に関する相談に使う開発者向けのアシスタントで、Amazon Q Businessは社内文書の検索や質問応答を業務ユーザーに提供するサービスです。Bedrockが「生成AIアプリを自分たちで作るための部品」であるのに対し、Amazon Qは「すぐに使える完成品のアシスタント」に近い位置づけです。自社で画面や処理の流れを作り込みたい場合はBedrock、標準の機能で十分な場合はAmazon Qを先に検討すると、開発の手間を抑えられます。

注意したいのは、生成AIの回答には誤り(ハルシネーション)が含まれることがある点です。経済産業省・総務省の「AI事業者ガイドライン」でも、AIを利用する事業者に対して、出力の確認や適正な利用範囲の設定が求められています。顧客に直接届く回答や、法律・お金に関わる判断に使う場合は、人による確認の工程を組み込んでおくことが重要です。

運用と費用管理を支える2サービスの役割を比較表で見る

機械学習プラットフォーム｜Amazon SageMaker AIの特徴

Amazon SageMaker AI(旧称 Amazon SageMaker)は、機械学習モデルの構築・学習・デプロイ・運用までを一通り行える統合プラットフォームです。自社が持つ販売実績やセンサーのデータなどを使って、独自の予測モデルや分類モデルを作りたい場合に使います。

名称には注意が必要です。AWSの公式ページでは、現在の「Amazon SageMaker」は、データ・分析・AIをまとめた次世代の統合基盤を指す名前として案内されており、モデル開発の機能はその中の「SageMaker AI」として紹介されています(出典: https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/)。古い記事や書籍で「SageMaker」と書かれていれば、多くの場合は現在のSageMaker AIの機能を指しています。

開発から本番運用までを1つの環境で扱える

機械学習の開発は、データの前処理、モデルの学習、精度の評価、本番環境への公開、公開後の監視という複数の工程を何度も繰り返します。SageMaker AIは、ノートブックでの開発環境、学習用の計算資源、学習済みモデルを公開するエンドポイント、工程を自動化するパイプラインなどをまとめて提供しており、工程ごとに別のツールを組み合わせる手間を減らせます。公開済みのモデルを選んで使えるSageMaker JumpStartや、プログラミングをせずに予測モデルを作れるSageMaker Canvasといった機能もあり、データサイエンティスト以外の利用者にも入口が用意されています。

BedrockとSageMaker AIの使い分け

BedrockとSageMaker AIは混同されやすいサービスです。大まかには、既存の生成AIモデルを使って文章や対話を扱いたいならBedrock、自社データでゼロから予測・分類のモデルを作りたいならSageMaker AIと考えると整理しやすくなります。たとえば、問い合わせ内容を要約して担当部署に振り分けるならBedrock、過去の販売データから来月の需要を予測するならSageMaker AIが向いています。両方を組み合わせ、SageMaker AIで予測した結果をBedrockのモデルで分かりやすい文章にまとめる、といった使い方もあります。

学習と推論を支えるAI向けチップとGPUサーバー

AIモデルの学習や推論には、大量の計算資源が必要です。AWSは、AI向けに設計した自社チップとして、学習用の「AWS Trainium」を提供しています。推論用には、2023年の発表時点でAWS Inferentia2チップを採用したインスタンスが案内されていました。あわせて、NVIDIAのGPUを搭載したAmazon EC2のP5・P6インスタンスも用意されています(出典: https://aws.amazon.com/jp/ai/services/)。Bedrockのようなマネージドサービスを使う場合、こうした基盤はAWS側が管理するため、意識する場面は多くありません。自社でモデルを学習して公開する場合は、どの計算資源を選ぶかが性能と利用料に直結します。最新の対応状況はAWS公式で確認してください。

モデルは公開してからが本番

独自モデルの開発で見落とされやすいのが、公開後の運用です。機械学習モデルは、学習時と本番時でデータの傾向がずれると、少しずつ精度が落ちていきます。季節の変化や取引先の入れ替わり、商品構成の変化などがその原因です。SageMaker AIにはモデルの品質を監視する機能がありますが、精度の低下に気づいて再学習を判断するには、推論を提供するエンドポイントの稼働状況や応答時間、エラーの件数、データを取り込むバッチ処理の成否まで、システム全体を継続的に見ておく必要があります。

このように、機械学習モデルを本番で動かすことは、新しいサーバーやジョブを1つ運用対象に加えることと同じです。既存の業務システムと同じ画面で死活監視やアラート通知、障害時の一次対応の自動化までまとめられると、AIだけが監視の空白地帯になる事態を防げます。社内の担当者だけで夜間や休日の対応まで担うのが難しい場合は、冒頭の比較表で紹介した運用の代行サービスを選択肢に入れておきましょう。

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWS

AIを組み込んだシステムの夜間・休日の障害対応を、担当者1人に任せきりになっていませんか？

こんな会社に向いています

AWSの監視や障害対応に割ける人手が足りない

夜間や休日も止められないシステムを運用している

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWSの資料を無料で見る

画像・音声認識｜Amazon Rekognition・Transcribe・Textract

画像・音声認識のサービスは、AWSが学習させたモデルをAPIとして呼び出すだけで使える「学習済みAIサービス」です。機械学習の専門知識がなくても、写真・動画・音声・紙の帳票といったデータを、システムで扱える情報に変換できます。

Amazon Rekognition(画像・動画分析)

Amazon Rekognitionは、画像や動画に写っている物体・人物・文字・シーンを検出するサービスです。顔の比較による本人確認、投稿画像に含まれる不適切なコンテンツの自動判定、店舗や倉庫の映像からの人数カウントなどに使われています。自社の商品や部品など、独自の対象を見分けさせたい場合は、少量の画像を追加で学習させるカスタムラベルの機能も使えます。顔画像は個人情報に該当する場合があるため、利用目的の通知や保存期間の設定など、個人情報保護法に沿った取り扱いを事前に決めておくことが欠かせません。

Amazon Transcribe(音声の文字起こし)

Amazon Transcribeは、音声をテキストに変換するサービスです。日本語にも対応しており、会議やコールセンターの通話の文字起こし、動画の字幕作成などに使えます。話者を区別する機能や、業界特有の用語を登録して認識の精度を高める機能もあります。文字起こしした結果をBedrockのモデルで要約すれば、議事録や通話記録の作成をまとめて自動化することも可能です。

Amazon Textract(帳票からの文字抽出)

Amazon Textractは、スキャンした書類やPDFから文字や表、記入欄の内容を読み取るサービスです。単なる文字認識にとどまらず、表の行と列の関係や「項目名と値」の組み合わせまで抽出できるため、請求書や申込書のデータ入力を効率化する用途で使われます。日本語への対応状況は機能によって異なるため、導入前に自社の帳票で読み取り精度を確認しておくと安心です。

自然言語処理・会話AI｜Amazon Comprehend・Polly・Translate・Lex

自然言語処理のサービスは、文章の意味を読み取ったり、文章を音声や別の言語に変換したり、利用者と会話したりする学習済みAIサービスです。生成AIほど自由な出力はできませんが、決まった処理を安定して大量にこなすのが得意です。

Amazon Comprehend(文章の分析)

Amazon Comprehendは、文章から感情(肯定・否定など)、キーフレーズ、人名や地名といった固有表現を抽出するサービスです。アンケートの自由記述や商品レビュー、問い合わせメールを大量に分析し、どんな不満が多いのかを把握する用途に向いています。文章に含まれる個人情報を検出する機能もあり、データを社外に渡す前のマスキング処理にも活用されています。

Amazon Polly(音声読み上げ)

Amazon Pollyは、テキストを自然な音声に変換する読み上げサービスです。日本語の音声も選べ、電話の自動応答やeラーニング教材のナレーション、Webサイトの読み上げ機能などに使えます。読み方や間の取り方を細かく指定する記法にも対応しているため、固有名詞が多い文章でも調整が可能です。

Amazon Translate(機械翻訳)

Amazon Translateは、テキストを別の言語に翻訳するサービスです。Webサイトや商品説明の多言語化、海外からの問い合わせの一次翻訳などに使われます。社名や製品名など、訳さずに残したい用語を登録する機能もあります。契約書のように誤訳が問題になる文書は、機械翻訳の結果を人が確認する前提で運用しましょう。

Amazon Lex(チャットボット・音声ボット)

Amazon Lexは、チャットや音声で利用者と会話するアプリケーションを、設計・構築・テスト・公開できるサービスです(出典: https://aws.amazon.com/jp/lex/)。問い合わせ窓口の一次対応など、決まった流れの会話を自動化する用途が例として挙げられます。自由な文章を生成するBedrockと組み合わせるか、あらかじめ決めた応答に絞るかは、誤った回答が出るリスクと開発の手間を比べて判断しましょう。

AWSのAIサービスの料金の考え方と導入前の注意点

AWSのAIサービスは、初期費用がかからず、使った量に応じて料金が決まる従量課金が基本です。一部のサービスには新規利用者向けの無料利用枠もあります。小さく試せる反面、使い方によっては費用が膨らみやすいため、料金の仕組みと注意点を事前に押さえておきましょう。

課金の単位はサービスごとに異なる

課金の単位はサービスによってまちまちです。Bedrockは入力・出力する文字量(トークン数)、SageMaker AIは学習や推論に使った計算資源の時間、Rekognitionは分析した画像の枚数や動画の長さ、Transcribeは処理した音声の長さといった具合です。生成AIはプロンプトに社内文書を大量に含めると入力量が増え、SageMaker AIは推論用のエンドポイントを起動したままにすると使っていない時間も費用が発生します。具体的な単価はサービスや利用するリージョン、モデルによって異なり、改定されることもあるため、AWS公式の料金ページと料金計算ツールで試算してください。

無料で試せる範囲

AWSは、新規のお客様にAWSのAIを無料で試せるクレジットを付与すると案内しています(出典: https://aws.amazon.com/jp/nova/)。また、開発者向けのAmazon Q Developerには無料利用枠があります(出典: https://aws.amazon.com/jp/q/developer/)。ただし、クレジットの金額や条件、無料利用枠の範囲はサービスごと・時期ごとに変わる可能性があります。試す前に公式ページで条件を確認し、無料の範囲を超えたら課金される前提で予算アラートを設定しておくと、想定外の請求を避けられます。

データの保存場所と社内ルールを決める

AIサービスに顧客情報や従業員の情報を入力する場合は、どのリージョン(データセンターの所在地域)でデータを処理・保存するか、どの範囲の情報を入力してよいかを社内ルールとして定めておく必要があります。個人情報を扱うなら個人情報保護法に沿った取り扱いが求められ、業界によっては独自のガイドラインもあります。本記事は法的助言を目的としたものではないため、具体的な判断が必要な場合は、社内の法務担当や専門家に確認してください。

利用者側の責任範囲を把握する

前述の責任共有モデルにより、AIサービスに渡すデータの管理、アクセス権限の設定、出力結果の扱いは利用者の責任です。特に、AWSのアカウントやアクセスキーの管理が甘いと、第三者に不正利用されて高額な請求が発生するおそれがあります。利用者ごとに必要最小限の権限だけを付与する、予算を超えそうなときに通知するアラートを設定するといった基本的な対策は、AIの開発に着手する前に済ませておきましょう。

利用料の支払いと管理を1本にまとめる

AIサービスは従量課金のため、毎月の請求額は利用量に連動して変わります。複数の部署やプロジェクトでAIを使い始めると、誰がどれだけ使ったかの把握と、請求書を処理する手間が増えがちです。予算アラートによる通知に加えて、支払いの窓口を1本にまとめる方法として、AWSの利用料を円建ての請求書で支払える代行サービスを使う選択肢があります。冒頭で紹介したCloudCREW AWS請求代行のように、請求書払いと管理画面での確認をまとめられるサービスもあります。固定のプランがなく、与信審査や利用開始までの期間がかかる場合があるため、早めに資料で条件を確認しておきましょう。

AWS利用料の支払いを円建ての請求書にまとめたい会社に

CloudCREW AWS請求代行の資料を無料でダウンロードできます

無料・30秒で完了 資料を無料ダウンロード

利用者のスキルレベル・目的に応じた選び方

AWSのAIサービスを選ぶときは、「何をしたいか」と「社内にどんなスキルがあるか」の2つの軸で考えると迷いにくくなります。代表的なパターンを次の表にまとめました。AIサービス全般の種類や選び方は、AIサービスとは？種類・選び方・導入前チェックを解説もあわせてご覧ください。

社内の体制 向いているサービス 始め方の例
開発者が少ない・まずは試したい Amazon Q、Rekognition、Transcribeなどの学習済みサービス AWSの管理画面で自社の画像や音声を読み込ませ、精度を確かめる
アプリ開発者がいる・生成AIを業務に組み込みたい Amazon Bedrock 社内文書を使ったチャットを1部署で試し、回答の正確さを検証する
データ分析の担当者がいる・独自の予測をしたい Amazon SageMaker AI(Canvas、JumpStartを含む) 過去データで予測モデルを作り、人の判断と結果を比べる
社内に担当者がいない AWSパートナー企業の支援サービスを併用 要件整理から構築・運用までを外部と分担する

AWSが紹介する、複数サービスの組み合わせ例

実際の業務では、複数のサービスを組み合わせて使うことも少なくありません。AWSの公式ページ「AIツールとサービス」では、使い始めに役立つ資料として、次のような組み合わせの事例記事が紹介されています(出典: https://aws.amazon.com/jp/ai/services/)。

用途 組み合わせるサービス
会議のライブ文字起こしと要約(ライブミーティングアシスタント) Amazon Transcribe、Amazon Bedrock、Amazon Bedrockのナレッジベース
文書処理の自動化(インテリジェントドキュメント処理) Amazon Bedrock、Amazon Textract、LangChain
録音や録画の要約 Amazon Bedrock、Amazon Transcribe
商品説明の自動生成 Amazon Bedrock、Amazon Rekognition

どの例も、文字起こしや画像認識といった学習済みサービスで入力を整え、Bedrockの生成AIで要約や文章化を行う流れが共通しています。最初からすべてを組み合わせるのではなく、効果が見えやすい1つの工程から始め、成果を確認しながらサービスを足していくのが失敗の少ない進め方です。コールセンターなら、通話を文字にする工程から試すといった具合です。

AWSのAIサービスを体系的に学びたい場合は、AWS認定資格の「AWS Certified AI Practitioner」が参考になります。AIや機械学習、生成AIの基本概念とAWSの主要サービスを扱う入門向けの資格で、出題範囲を確認するだけでも、サービスの全体像を整理するのに役立ちます。

AWSの運用と費用管理を支える2サービスを比較表で見る

AWSのAIサービス導入でよくある失敗パターン

AWSのAIサービスは試しやすい一方で、本番運用に移った段階でつまずくケースが目立ちます。よくある失敗と対策を整理しました。

失敗パターン 起きること 対策
目的を決めずにサービスから選ぶ 試作はできても、どの業務の何が改善したのか説明できず本番化が止まる 対象業務と、削減したい時間やミスの件数などの指標を先に決める
費用の上限を設定しない 起動したままのエンドポイントや大量の入力で、想定外の請求が届く 予算アラートを設定し、利用料を毎月確認する担当者を決める
AIの出力をそのまま使う 誤った回答や誤認識が顧客対応や社内の判断に紛れ込む 重要な用途では人による確認工程を残し、誤りの傾向を記録する
本番化後の監視を担当者任せにする APIのエラーやバッチの停止、モデルの精度低下に気づくのが遅れる 監視とアラート通知の仕組みを整え、対応手順を文書化する。社内で難しければ、運用を外部と分担する選択肢も比べる

4つのうち、最後の「監視の担当者任せ」は、試作段階では表面化しにくい分、本番後に影響が大きくなりやすい失敗です。AIの機能は、それを呼び出すサーバーやデータ連携の処理が正常に動いていてはじめて価値を生みます。AIを導入する計画の中に、運用体制の設計をあらかじめ含めておくことが、長く使い続けるための近道です。夜間や休日の監視と障害対応まで社内で担えない場合は、AWSの運用を専任チームに任せる形を、体制づくりの選択肢に加えておきましょう。

AWSの監視と障害対応を、専任チームに任せたい会社に

AWS監視・運用 マネージドクラウド for AWSの資料を無料でダウンロードできます

無料・30秒で完了 資料を無料ダウンロード

よくある質問(FAQ)

Q1. 「ai amazon」とは何を指しますか？

A. 多くの場合、Amazonのクラウドサービスである AWSが提供するAIサービス群を指します。生成AI基盤のAmazon Bedrock、Amazon自身の基盤モデルのAmazon Nova、機械学習プラットフォームのAmazon SageMaker AI、画像認識のAmazon Rekognition、音声認識のAmazon Transcribeなどが代表的なサービスです。音声アシスタントのAlexaなど、Amazonの端末で使うAIを指して検索する人もいます。

Q2. 生成AI(ジェネレーティブAI)とは何ですか？AWSではどのサービスで使えますか？

A. 生成AIとは、文章・画像・音声などを新しく作り出すAIのことです。AWSでは、複数の基盤モデルをAPIで使えるAmazon Bedrock、Amazon自身の基盤モデルであるAmazon Nova、業務や開発を支援するアシスタントのAmazon Qなどが関係します。自社のアプリに組み込むならBedrock、すぐ使えるアシスタントが欲しいならAmazon Qから検討するとよいでしょう。

Q3. Amazon BedrockとAmazon SageMaker AIの違いは何ですか？

A. Bedrockは、複数の企業の生成AI基盤モデルをAPIで呼び出して、文章生成やチャットなどのアプリを作るためのサービスです。SageMaker AIは、自社データを使って予測や分類のモデルを構築・学習・運用するためのプラットフォームです。既存の生成AIを使うならBedrock、独自モデルを作るならSageMaker AIが向いています。

Q4. AmazonのAIは無料で使えますか？料金はどのように決まりますか？

A. 基本は初期費用がかからない従量課金で、サービスごとに課金の単位が異なります。AWSは新規のお客様向けにAIを無料で試せるクレジットを案内しており、Amazon Q Developerには無料利用枠があります。ただし、金額や条件は変わることがあり、無料の範囲を超えると課金されます。AWS公式の料金ページと料金計算ツールで試算してください。

Q5. AWSのAIサービスに社内データを入力しても大丈夫ですか？

A. AWSは、Bedrockに入力したデータが基盤モデルの再学習に使われないと説明しています。ただし、データの管理やアクセス権限の設定は利用者の責任です。個人情報を扱う場合は、処理するリージョンや入力してよい情報の範囲を社内ルールで定め、個人情報保護法に沿って取り扱いましょう。

Q6. AIサービスを組み込んだシステムの運用や費用管理で気をつけることは何ですか？

A. APIの応答時間やエラーの件数、AIを呼び出すサーバーやバッチ処理の稼働状況、利用料の推移を継続的に監視することが大切です。社内に運用の担当者を置きにくい場合は、AWSの監視・運用を代行するサービスや、利用料を円建ての請求書で支払える請求代行サービスを比べる選択肢もあります。

まとめ

「ai amazon」で調べられるAWSのAIサービスは、生成AI基盤、機械学習プラットフォーム、画像・音声認識、自然言語処理・会話AIの4カテゴリで整理すると全体像がつかめます。どのサービスも小さく試せる一方、本番で使い続けるには料金管理と運用監視の体制が欠かせません。最後に、今日から取り組める4つのことを整理します。

  1. AIで改善したい業務を1つ選び、削減したい時間やミスの件数などの指標を決める。
  2. 社内のスキルに合わせて、学習済みサービス、Bedrock、SageMaker AIのどれから始めるかを決める。
  3. AWS公式の料金計算ツールで費用を試算し、予算アラートとアクセス権限を設定する。
  4. 本番化する前に、監視と障害対応、利用料の管理と支払いの体制を決め、運用や請求書払いを代行するサービスの資料も取り寄せて比べる。

参考文献

この記事に興味を持った方におすすめ

同じカテゴリの記事を探す

同じタグの記事を探す

同じタグの記事はありません

掲載希望の方はこちら
top