はじめに

こんばんは、mirukyです。
Amazon Bedrock シリーズ第1回です。

これまでAmazon Connectシリーズの中で何度か登場してきたAmazon Bedrockですが、今回からはBedrock自体を主役にしたシリーズを始めようと思います。

生成AIを業務に導入したいけど、「どのモデルを使えばよいかわからない」という方は多いと思います。実際に、自分がそうでした。

Amazon Bedrockは、この悩みをまるっと解決してくれるAWSのフルマネージド生成AI基盤サービスです。

第1回となる今回は、Bedrockの概要・主要機能・利用できるモデル・料金体系・最新動向を一気に解説します。2026年3月時点の情報をもとにしており、料金やリージョン対応状況などは変更される可能性がありますので、必ず公式ドキュメントも併せてご確認ください。

出典：Amazon Bedrock - AWS

目次

Amazon Bedrockとは
Bedrockで利用できるAIモデル
Bedrockの主要機能
料金体系
東京リージョンでの利用状況
2026年の最新トピック
おわりに

1. Amazon Bedrockとは

Amazon Bedrockは、AWSが提供するフルマネージドの生成AI基盤サービスです。

一言でいうと、「複数の最先端AIモデルを、単一のAPIで安全に使えるプラットフォーム」 です。

従来の生成AI導入の課題

生成AIを自社サービスに組み込もうとすると、通常は以下のような課題に直面します。

GPUサーバーの調達・管理が必要
AIモデルごとにAPIの仕様が異なる
セキュリティ・データプライバシーの担保が難しい
モデルの更新・切り替えに大きなコストがかかる

Bedrockが解決すること

Amazon Bedrockを使えば、これらの課題を以下のように解決できます。

課題	Bedrockによる解決
GPUサーバーの管理	フルマネージドなのでインフラ管理不要
APIの違い	統一されたAPI（Converse API等）で複数モデルを利用可能
セキュリティ	IAM連携・VPCエンドポイント・データ暗号化が標準装備
モデル切り替え	modelIdを変えるだけで別モデルに切替可能
データプライバシー	入出力データはモデルの学習に一切使用されないことを保証

データプライバシーの保証
AWSは契約上、Bedrockに送信されたデータがモデルのトレーニングに使用されないことを保証しています。エンタープライズで生成AIを導入する際の最大の懸念であるデータ流出リスクを、サービス設計レベルで排除しています。

出典：データ保護 - Amazon Bedrock - AWS

2. Bedrockで利用できるAIモデル

Bedrockの最大の特徴は、複数のAIプロバイダーのモデルを1つのサービスから選んで使えることです。

2026年3月時点で、Bedrock上では多数のモデルが利用可能です。主要なモデルを整理します。

主要モデル一覧

プロバイダー	モデル名	対応タスク	特徴
Anthropic	Claude Sonnet 4.6	テキスト生成・分析・コード	100万トークンのコンテキストウィンドウ（ベータ）。コーディング・エージェント用途に強み
Anthropic	Claude 3.5 Sonnet	テキスト生成・画像理解	バランス型。エンタープライズ用途で安定
Anthropic	Claude 3 Haiku	テキスト生成	高速・低コスト。大量処理やFAQ向き
Amazon	Nova Pro	テキスト・画像・動画	高精度マルチモーダル。複雑な分析に最適
Amazon	Nova Lite	テキスト・画像・動画	コストパフォーマンスに優れたマルチモーダルモデル
Amazon	Nova Micro	テキスト	低コスト・低レイテンシ
Amazon	Nova Canvas	画像生成	テキストから高品質画像を生成
Amazon	Nova Reel	動画生成	テキスト/画像から動画を生成
Meta	Llama 3 8B / 70B	テキスト生成	OSSベース。ファインチューニング可能
Mistral	Mistral Large	テキスト生成	高い推論能力。多言語対応
Amazon	Titan Embeddings V2	テキスト埋め込み	RAG用ベクトル検索に最適
Amazon	Titan Image Generator	画像生成	透かし付き画像生成
OpenAI	GPT-OSS 等	テキスト生成ほか	Responses API経由で利用可能

モデルの提供状況は変動します
利用可能なモデルやリージョン対応は頻繁に更新されます。必ず以下の公式ドキュメントで最新状況をご確認ください。

出典：Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル - AWS

モデル選びの指針

用途に合わせて、以下のように選ぶのがおすすめです。

Converse APIで統一的に利用

BedrockではConverse APIを使えば、どのモデルも同じリクエスト形式で呼び出せます。モデルを切り替えたい時はmodelIdを変えるだけです。Amazon Connectシリーズ#4で紹介したConverse APIの強みがここにあります。

import boto3

client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="ap-northeast-1")

response = client.converse(
    modelId="anthropic.claude-sonnet-4-6-20260214-v1:0",  # ← ここを変えるだけでモデル切替
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [{"text": "Amazon Bedrockの主な特徴を3つ教えてください。"}]
        }
    ]
)

print(response["output"]["message"]["content"][0]["text"])

Converse API
従来はモデルごとにリクエスト形式が異なっていましたが、Converse APIによりどのプロバイダーのモデルでも同一のインターフェースで呼び出せます。modelIdを差し替えるだけでClaude → Nova → Llamaと切り替えられるため、モデルの比較検証やコスト最適化が容易になります。

出典：Converse API を使用する場合 - AWS

3. Bedrockの主要機能

Bedrockは単なる「AIモデルのAPI」ではありません。生成AIを安全に、実用的に活用するためのエコシステムを丸ごと提供しています。

機能の全体像

以下、特に重要な機能を解説します。

3-1. Knowledge Bases（ナレッジベース）

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成） を実現する機能です。

S3に格納した社内文書・FAQ・マニュアルなどを自動でベクトル化し、ユーザーの質問に対して関連する情報を検索してからAIが回答を生成します。

これにより、AIが学習していない情報であっても、社内データに基づいた正確な回答が可能になります。

Amazon ConnectシリーズではBedrockナレッジベースを活用
Amazon Connect #3では、このKnowledge Basesを使って自然言語×RAGによるAIコンタクトセンターを構築しました。

3-2. Agents（エージェント）

AIが自律的にタスクを分解・実行する機能です。

例えば「○○のデータを取得して、集計して、レポートを作成して」のような複合的な依頼を、AIが自動で以下のように処理します。

タスクを分解（データ取得 → 集計 → レポート作成）
必要に応じてLambdaやAPIを呼び出す
結果を統合してユーザーに返す

3-3. Guardrails（ガードレール）

生成AIの安全性を担保する仕組みです。入力・出力の両方に対して以下のようなフィルタリングが可能です。

フィルター種別	内容
コンテンツフィルター	暴力・差別・性的表現などの有害コンテンツをブロック
拒否トピック	禁止したい話題（例：投資助言）を自然言語で指定
機密情報フィルター	個人情報（PII）を自動検知してマスク・ブロック
コンテキストグラウンディング	ハルシネーション（事実と異なる回答）を抑制
プロンプト攻撃対策	Jailbreakやプロンプトインジェクションを検知

エンタープライズで生成AIを導入する際には欠かせない機能です。

3-4. Structured Outputs（構造化出力）

2026年2月にGA（一般提供開始）された機能です。

JSONスキーマを指定することで、モデルの出力を厳格にフォーマット制御できます。「AIの出力をそのままAPIレスポンスにしたい」「後続の処理に渡しやすい形式で出力してほしい」といった実務ニーズに直接応える機能です。

出典：Amazon Bedrock で構造化出力が使用可能に - AWS

3-5. AgentCore

AIエージェントを本番環境で安全・安定的に運用するための基盤です。

コンポーネント	役割
AgentCore Runtime	サーバーレスでエージェントをホスティング
AgentCore Memory	エージェントに短期・長期記憶を付与
AgentCore Gateway	API / Lambda連携のゲートウェイ
AgentCore Identity	エージェントのID・権限管理
AgentCore Observability	ログ・監視・トレーシング

AgentCoreはフレームワーク非依存（CrewAI、LangGraph、LlamaIndex、Strands等に対応）で、Bedrock以外のモデルとも組み合わせて利用可能です。

出典：Amazon Bedrock AgentCore - AWS

4. 料金体系

Bedrockの料金は完全従量課金制で、初期費用は一切かかりません。

3つの課金モデル

課金モデル	特徴	おすすめの用途
オンデマンド	使った分だけ支払い。入出力のトークン数で課金	PoC・小規模利用・検証
プロビジョンドスループット	処理能力を事前予約。時間単位の固定料金で割引	本番環境・大量リクエスト
バッチ推論	大量データを一括処理。オンデマンドより割安	夜間の大量データ処理

主要モデルの料金目安

以下は記事執筆時点（2026年3月）での参考価格です。

モデル	入力（100万トークンあたり）	出力（100万トークンあたり）
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00
Claude 3 Haiku	$0.25	$1.25
Nova Pro	$0.80	$3.20
Nova Lite	$0.06	$0.24
Nova Micro	$0.04	$0.14

料金は変更される可能性があります
上記はAWS公式Pricingページおよび各プロバイダーの公式情報をもとにした執筆時点の参考値です。リージョンやモデルバージョンによって異なる場合があります。必ず以下の公式ページで最新料金をご確認ください。

また、日本語は英語に比べてトークン消費量が多くなる傾向があります（目安として日本語1文字 ≒ 1〜3トークン程度）。コスト見積もりの際は余裕を持たせることをおすすめします。

出典：

5. 東京リージョンでの利用状況

日本から利用する際に「東京リージョンで何が使えるのか」は気になるポイントです。

東京リージョン（ap-northeast-1）について

Amazon Bedrockは2023年10月から東京リージョンで利用可能になっています。ただし、利用可能なモデルはリージョンによって異なり、頻繁に更新されます。

2026年3月時点では、以下のような傾向が見られます。

Anthropic Claude系やAmazon Nova/Titan系の一部モデルは東京リージョンで直接利用可能
最新モデルや一部プロバイダーのモデルは、東京リージョン単独では利用できず、クロスリージョン推論（後述）での利用となる場合がある
Knowledge Bases、Agents、Guardrailsといった主要機能は東京リージョンで利用可能

必ず公式のリージョン対応表を確認してください
モデルごとのリージョン対応状況は頻繁に変わります。以下の方法で最新情報を確認することをおすすめします。

方法1：公式ドキュメント
Amazon Bedrock の AWS リージョンでのモデルサポート - AWS

方法2：AWS CLIで確認

aws bedrock list-foundation-models --region ap-northeast-1

このコマンドで、東京リージョンで利用可能なモデルの一覧を取得できます。（出力は非常に長くなります）

クロスリージョン推論とは

東京リージョンで直接利用できないモデルでも、クロスリージョン推論を使えば、リクエストが自動的に対応リージョン（バージニア北部、オレゴン等）にルーティングされて利用可能になります。

推論プロファイルの注意点
東京リージョンでクロスリージョン推論を利用する場合、一部のモデルでは推論プロファイルのプレフィックスが他のAPACリージョンと異なる場合があります（例：jp.anthropic. プレフィックス）。利用時はAWSコンソールまたはCLIでモデルIDを確認してください。

6. 2026年の最新トピック

最後に、2026年に入ってからの注目トピックをまとめます。以下はいずれもAWS・OpenAI・Anthropicの公式発表に基づいた情報です。

6-1. Amazon × OpenAI 戦略的提携（2026年2月27日発表）

AmazonとOpenAIが戦略的パートナーシップを締結しました。Amazonの公式プレスリリースおよびOpenAIの公式発表によると、主な内容は以下の通りです。

Stateful Runtime Environment：OpenAIとAWSが共同開発した、AIエージェント向けのステートフルランタイム環境がAmazon Bedrockで提供される
OpenAI Frontier：OpenAIのエンタープライズ向けAIエージェントプラットフォーム「Frontier」がAWSを通じて配信される
投資：AmazonがOpenAIに対し投資を行い、OpenAIはAWSのTrainiumチップを活用する

出典：

6-2. Claude Sonnet 4.6 リリース（2026年2月17日）

Anthropic社の公式発表によると、Claude Sonnet 4.6は以下の特徴を持つモデルとしてリリースされました。

100万トークンのコンテキストウィンドウ（ベータ）
コーディング・コンピューター操作・エージェント用途での性能向上
API利用料金は入力 $3 / 出力 $15（100万トークンあたり）で、Sonnet 4.5と同等
Amazon Bedrockでも利用可能

出典：

6-3. Structured Outputs GA（2026年2月）

JSONスキーマによる出力フォーマットの厳格制御機能が一般提供開始（GA）されました。Converse API、InvokeModel API等で利用可能です。

出典：Amazon Bedrock で構造化出力が使用可能に - AWS

6-4. AgentCore

AIエージェントの本番運用基盤「AgentCore」が提供されています。サーバーレスランタイム、メモリ機能、ゲートウェイ、ID管理、監視機能を統合的に提供します。

出典：Amazon Bedrock AgentCore - AWS

6-5. OpenAI Responses API対応

BedrockがOpenAIのResponses APIに対応し、OpenAI SDKからBedrockのモデルを呼び出せるようになりました。既存のOpenAI向けコードからの移行が容易になっています。

出典：Amazon Bedrock で OpenAI の Responses API をサポート - AWS

7. おわりに

ここまでお読みいただきありがとうございます。
今回は、AWSの生成AI基盤サービスAmazon Bedrockの概要を解説しました。

Amazon Bedrockは、「生成AIを安全に、手軽に、スケーラブルに使いたい」というニーズに対する、現時点で最も包括的な解答の一つです。AWSの豊富なサービス群（Lambda、DynamoDB、S3、Connect、Lexなど）との連携がネイティブに行えるのも、AWSユーザーにとっては大きなメリットといえます。

次回#2では、実際にAWSコンソールからBedrockを触り始めるハンズオンを行います。Anthropicモデルの利用申請からプレイグラウンドでの対話体験まで、手を動かしながら進めていきましょう。

ではまた、お会いしましょう。

参考リンク

Amazon Bedrock 公式ドキュメント（日本語）

2026年の公式発表