- Amazon BedrockはAWS上で100種以上の生成AIモデルを単一APIから手軽に利用できるクラウドサービス
- サーバー不要で自社データを用いたAIモデルのカスタマイズやRAG実装ができ、AIエージェント作成などエンタープライズ向け機能が充実
- 用途に応じたモデルの使い分けや新料金ティアによるコスト最適化ができ、ガードレール機能も備え安全な本番運用を強力にサポート
Amazon BedrockはAWSのサービスの一つで、様々な企業のAIモデルを手軽に利用できます。具体的には、高性能なClaudeシリーズやAmazon Novaシリーズ、OpenAI互換のオープンウェイトモデル（gpt-oss系）、画像生成で有名なStable Diffusionなども利用可能です。
この記事では、そんなAmazon Bedrockの概要や、AIモデルの利用方法などをご紹介します。最後まで読んだ方は、AWS上で簡単に、有名なAIモデルを動かしたり、自社データを使ってカスタマイズしたりできるようになります。
ぜひ、最後までご覧ください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
Amazon Bedrockとは
Amazon Bedrock（読み方はアマゾン ベッドロック）は、AWSの生成AIサービスです。このサービスを利用することで、「様々な企業の生成AIモデル（基盤モデル）」を、APIを通じて利用できます。
そのため、さまざまな生成AIモデルから好きなものを選び、自分のタスクに好きなAIを活用できるようになったのです。AmazonのAIはもちろん、あの「Stable Diffusion」で有名なStability AIのAIモデルも、AWSを通して利用できます。
Amazonの関連サービスや社内での使い方については、以下もご確認ください。
基盤モデルとエージェントツールが簡単に利用可能に
Amazon BedrockはAWS上で複数のプロバイダーの基盤モデルを扱え、カスタマイズやナレッジベース、ガードレール機能を備えているため、エンタープライズ向け生成AIプラットフォームとして強力な選択肢となります。
Amazon Bedrockで利用できる生成AIの種類
Amazon Bedrockで利用できるプロバイダー（開発元）・AIモデルは多種多様です。その種類は、LLM・画像生成AI・動画生成AI等を合わせて数百規模にのぼります。
Amazon Bedrockでできること
Amazon Bedrockを使えば、以下のようなことが実現できます。
- 主要なAIスタートアップ企業の生成AIモデルを利用する
- 各企業の生成AIモデルを使って生成AIを拡張する
- 各企業の生成AIを自社のデータで学習させられる
- AWS機能を活用して自社アプリに統合する
ここでは、そんなAmazon Bedrockの機能・できることについて、詳しくみていきましょう！
多彩な生成AIモデルのAPI利用
Amazon Bedrockでは、サーバー不要で、AWSのクラウドから各社の生成AIモデル（のAPI）にアクセスできます。
Amazon Bedrockで利用できるプロバイダー（開発元）・AIモデルは下記のとおり多種多様。その種類は、LLM・画像生成AI・動画生成AI等を合わせて100を超えます。
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- AI21 Labs
- Anthropic (Claude 3.5 Sonnet / Haiku など)
- Cohere
- DeepSeek
- Luma AI
- Meta (Llamaシリーズ)
- Mistral AI
- OpenAI 互換モデル (gpt-oss-120b / gpt-oss-20b など)
- Qwen
- Stability AI
- TwelveLabs
- Writer
- Amazon (Amazon Nova Micro / Lite / Pro など)
- その他、新興AIスタートアップのオープンソースモデル
生成AIモデルのカスタマイズ
Amazon Bedrockは、生成AIモデルの機能拡張・カスタマイズにも対応しています。具体的には、下記のようなことがAWSのクラウド上で可能です。
- RAG実装・知識の拡張（Amazon Bedrock ナレッジベース）
- モデルのファインチューニングや回答形式の調整
- 生成AIツールと外部データの連携（データオートメーション）
- 生成AIモデルの蒸留
ガードレール
Amazon Bedrockは、生成AIモデルを外部ユーザーへ公開する際に欠かせないガードレール（回答の検閲機能）も完備。生成AIを活用して、下記のようなことが行えます。
- 任意の規制（レギュレーション）に基づく回答の検閲
- データに基づくハルシネーションの検出
- 有害なテキスト・画像のブロック
これは『責任あるAI』が求められる現代の課題に対応した機能です。最近のアップデートでは、マルチモーダル毒性検知機能が追加され、画像とテキストデータの両方に同じコンテンツフィルタリングポリシーを適用できるようになりました。単なる検閲機能にとどまらず、運用ポリシーの管理や画像の安全性まで幅広くカバーします。
パフォーマンスの最適化
Amazon Bedrockでは、生成AIモデルのコスト・回答速度の最適化も、下記の機能から可能です。
- 既出・繰り返しのプロンプトを読み飛ばす「プロンプトキャッシュ」
（2026年1月には1時間のTTLオプションが追加され、長時間のセッションやバッチ処理でのコスト効率が大幅に向上） - プロンプトの作成・評価ができる「プロンプトマネジメント」
- 最適なモデルを自動で選ぶ「インテリジェントプロンプトルーティング」
- 生成AIモデルの蒸留
監視・可観測性（Observability）
本番運用向けサービスとしての価値訴求が強くなっており、2026年3月にはCloudWatchメトリクスとして、初回トークン受信までの時間（TTFT: TimeToFirstToken）とクォータ使用率（EstimatedTPMQuotaUsage）の観測対応が追加されました。これにより、推論レイテンシーとAPI制限の監視が容易になりました。
外部ツール連携・AIエージェント作成
Amazon Bedrockでは、「Amazon Bedrock エージェント」と「Amazon Bedrock AgentCore」の2機能を通して、AIエージェントの作成・実装も可能。うち、Amazon Bedrock エージェントでは基本的なAIエージェントが、Amazon Bedrock AgentCoreではより高度かつ専門化されたAIエージェントがそれぞれ作れます。
Amazon Bedrock AgentCore
以前は「Amazon Bedrock Agents」として提供されていた機能が進化し、現在は本番運用向けのエージェントプラットフォーム「AgentCore」として強力に訴求されています。
2025年10月には一般提供（GA）が開始され、同時にAmazon VPCやAWS PrivateLinkを通じたセキュアなネットワーク接続、AWS CloudFormationによるインフラのコード化（IaC）、およびリソースのタグ付け（tagging）にフル対応しました。
エンタープライズの厳格なセキュリティ・管理要件を満たすプラットフォームとして成熟しています。AgentCoreは以下のコンポーネントで構成されます。
| コンポーネント名 | 説明 |
|---|---|
| Runtime | エージェントを実行・スケーリングするための心臓部。2026年3月の更新により、処理パフォーマンスと安定性がさらに向上しています。 |
| Memory | ユーザーごとの会話状態やパーソナライズ情報を保持する記憶領域。2026年3月のアップデートで、より長期間かつ複雑なコンテキストの保持に対応しました。 |
| Gateway | ツール連携の制御プレーン。2026年1月〜2月のアップデートでサーバーサイドツール実行（server-side tool execution）が追加され、エージェント実装の複雑さが大幅に低減しました。 |
| Identity | エージェントの認証・権限を管理。 |
| Observability | エージェントの実行状態を監視。 |
Amazon Bedrock Flows
GUI上で基盤モデル、プロンプト、エージェント、ナレッジベースなどをノードとしてつなぎ合わせ、コーディングなしで生成AIワークフローを構築できる機能です。複雑な処理の流れを視覚的に設計できるため、エンジニア以外のメンバーもワークフローの構造を把握しやすくなります。条件分岐や繰り返し処理にも対応しており、社内ドキュメントの検索から回答生成・承認フローまで、一連の業務プロセスをまとめて自動化できます。
Amazon Bedrockの使い方
まずは、以下の手順に従って、モデルを選ぶ画面まで進みましょう。
- AWSマネジメントコンソール（https://aws.amazon.com/jp/console/）にサインイン
- 「Amazon Bedrock」で検索
- 利用したいリージョンを選択（東京リージョン ap-northeast-1 やバージニア北部 us-east-1 など、用途に合わせて選択可能）
- 「Get started」をクリック
- 左カラムから「Base models」にアクセス
ここまで行けば、好きな生成AIモデルを利用できます。多くのサーバーレス基盤モデルは即時利用可能になっています（2025年10月の自動有効化アップデートによる）。
Amazon Bedrockを利用するメリット
Amazon Bedrockの導入を検討する際、自社の環境や用途との相性を事前に把握しておくことが判断の助けになります。ここでは、特にAWSをすでに活用している企業や、複数のAIモデルを比較しながら開発を進めたい企業にとってのメリットを整理します。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| AWS基盤との親和性 | 既存のAWS環境やセキュリティポリシーをそのまま活かせるため、AWSを利用中の企業に最適です。 |
| 複数モデルの比較検討 | 単一のAPIで複数企業のモデルを切り替えられるため、用途に応じた最適なモデル選定やベンダーロックインの回避が可能です。 |
| エージェントの本番運用 | AgentCoreなどの充実した機能により、PoC（概念実証）から本番環境への移行がスムーズに行えます。 |
Amazon Bedrockの注意点・失敗ポイント
Amazon Bedrockは従量課金制で手軽に始められる反面、設計や運用の方針を曖昧なまま進めると、後から想定外の問題が発生するケースがあります。特にモデル選定・コスト管理・セキュリティの3点は、導入前に方針を固めておくことが運用の安定につながります。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| モデル選定ミス | 用途に対して過剰に高価なモデルを選んでしまうケース。簡単な要約なら軽量モデル（Nova Microなど）、複雑な推論なら高性能モデル（Claude 3.5 Sonnetなど）という使い分けが重要です。 |
| コスト管理不足 | Flex、Priority、Reservedなどのティアを適切に使い分けないと、想定外のコスト増を招く可能性があります。 |
| ガードレール未設定 | 企業向けアプリケーションにおいて、Guardrailsによる出力統制やセキュリティフィルタリングを設定しないまま公開するのはリスクが伴います。 |
| 本番監視不足 | TTFTやクォータ使用率などのObservability（可観測性）メトリクスを監視しないと、パフォーマンストラブルへの対応が遅れます。 |
用途別推奨モデル選択ガイド
Amazon Bedrockはモデルの選択肢が多いため、業務の目的に応じて最適なものを使い分ける必要があります。
| 用途 | モデル |
|---|---|
| 高度な推論・コーディング・複雑なエージェント | Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Amazon Nova Pro |
| 社内FAQ・RAG（検索拡張生成） | Amazon Nova Lite, Claude 3 Haiku |
| 大量のテキスト要約・バッチ処理 | Amazon Nova Micro, gpt-oss系 |
| 画像生成 | Stability AI (Stable Diffusion), Amazon Titan Image Generator |
Amazon Bedrockの料金体系
Amazon Bedrockでは、以下の実行において、料金がかかります。
- モデルの推論
- カスタマイズ・付加機能
さらに、それぞれのプラン概要について、以下の表にまとめました。
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| カテゴリ | 機能 | 概要 | 利用料金 |
|---|---|---|---|
| モデルの推論 | オンデマンド・バッチでのAIモデル使用 | ・使用した分だけ支払う ・テキスト生成モデルの場合、入力トークンと出力トークンごとに課金される ・埋め込みモデルの場合、入力トークンごとに課金される ・画像生成モデルの場合、生成された画像ごとに課金される ・複数回の入出力を1回にまとめるバッチモードは通常の半額で使える | モデルによって変動 |
| プロビジョンドスループットでのAIモデル使用 | ・特定のベースモデルまたはカスタムモデルのモデルユニットを購入できる ・時間単位で課金される ・1ヶ月または6ヶ月の期間を柔軟に選択できる | モデルによって変動 | |
| レイテンシー最適化 | ・モデルの回答速度を改善できる | モデルによって変動 | |
| Marketplace モデル | ・各自で調達した生成AIモデルが使える ・サーバー等の使用量で課金される | モデルによって変動 | |
| カスタマイズ | Model customization (fine-tuning) | ・自社データを使用して基盤モデルをカスタマイズできる ・テキスト生成モデルの場合、モデルの学習に基づいて課金される | モデルによって変動 |
| プロンプトキャッシュ | ・既出、繰り返しのプロンプトの読み込みを省略できる | モデルによって変動 | |
| プロンプトの管理と最適化 | ・プロンプトのバリエーション作成 ・テストを効率化できる | 1,000 トークンあたり0.030ドル | |
| インテリジェントプロンプトルーティング | ・プロンプトに応じて最適な品質、コスト、速度の生成AIモデルを自動選択できる | 1,000 件のリクエストあたり1ドル | |
| ガードレール | ・表示させたくない回答を検出して非表示にできる | ・コンテンツフィルター：1,000テキストユニットあたり0.15ドル ・1画像あたり0.00075ドル・トピックの拒否：1,000テキストユニットあたり0.15ドル ・機密情報フィルター ：1,000 テキストユニットあたり0.10ドル ・機密情報フィルター（正規表現）：無料・ワードフィルター：無料 ・ハルシネーションチェック：1,000テキストユニットあたり0.10ドル ・自動推論チェック：1,000テキストユニットあたり0.17ドル/任意のレギュレーション | |
| ナレッジベース | 学習範囲外の知識、独自データをAIモデルに提供できる（RAG） | ・構造化データの取得（SQL生成）：1,000クエリあたり2ドル ・Amazon-rerank-v1.0：1,000クエリあたり1ドル | |
| エージェント | ・AIエージェントを作成・実装できる | モデルによって変動 | |
| フロー | ・生成AIモデル、外部ツール、データベース等をシームレスに連携できる | 1,000 ノード遷移あたり0.035ドル | |
| 評価 | ・生成AIモデルの回答を別の生成AIモデルで評価できる ・人間による評価（ヒューマンタスク）も選べる | 入出力はモデル料金に準拠、ヒューマンタスクは1タスクあたり0.21ドル |
2025年11月以降、推論料金の体系が大幅にアップデートされ、ワークロードの要件に応じた柔軟な選択が可能になりました。
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| ティア | 説明 |
|---|---|
| Standard tier | 通常の従量課金（オンデマンド）。日常的な生成AIワークロード向け。 |
| Flex tier | モデル評価やコンテンツ要約など、リアルタイム性が求められない非タイムクリティカルな用途向けに、コストを抑えた料金で提供。 |
| Priority tier | リアルタイムのカスタマーサービスなど、応答速度が重要なライブアプリケーション向けに、プレミアム料金で優先的な処理を提供。 |
| Reserved tier | ミッションクリティカルな用途向けに、1ヶ月または3ヶ月単位で計算容量を予約し、予測可能なパフォーマンスを固定料金で確保（2026年1月に対象モデル拡大）。 |
具体的な価格や利用できるAIモデルは、選択するAIモデルやプロバイダー、リージョン（地域）によって異なります。「アジアパシフィック（東京）」リージョンで使えるLLMについては、以下の料金表を参考にしてください。
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| プロバイダー | AIモデル | 入力料金（オンデマンド・1,000トークンあたり） | 出力料金（オンデマンド・1,000トークンあたり） | 入力料金（バッチ・1,000トークンあたり） | 出力料金（バッチ・1,000トークンあたり） |
|---|---|---|---|---|---|
| Amazon | Amazon Nova Micro | 0.000037ドル | 0.000168ドル | 0.000021ドル | 0.000084ドル |
| Amazon Nova Lite | 0.000072ドル | 0.000288ドル | 0.000036ドル | 0.000144ドル | |
| Amazon Nova Pro | 0.00096ドル | 0.00384ドル | 0.00048ドル | 0.00192ドル | |
| Anthropic | Claude Sonnet 4.5 | 0.003ドル | 0.015ドル | なし | なし |
| Claude Sonnet 4.5 （ロングコンテキスト） | 0.006ドル | 0.0225ドル | なし | なし | |
| Claude Sonnet 4 | 0.003ドル | 0.015ドル | 0.0015ドル | 0.0075ドル | |
| DeepSeek | DeepSeek-V3.1 | 0.000351ドル | 0.001016ドル | なし | なし |
| OpenAI | gpt-oss-20b | 0.00008ドル | 0.00036ドル | 0.00004ドル | 0.00018ドル |
| gpt-oss-120b | 0.00018ドル | 0.00073ドル | 0.00009ドル | 0.00036ドル | |
| Qwen | Qwen3 Coder 30B A3B | 0.00018ドル | 0.00073ドル | 0.00009ドル | 0.000365ドル |
| Qwen3 32B | 0.00018ドル | 0.00073ドル | 0.00009ドル | 0.000365ドル | |
| Qwen3 235B A22B 2507 | 0.00027ドル | 0.00106ドル | 0.000135ドル | 0.00053ドル | |
| Qwen3 Coder 480B A35B | 0.00027ドル | 0.00218ドル | 0.00027ドル | 0.00109ドル | |
| Gemma 3 4B | 0.00005ドル | 0.0001ドル | なし | なし | |
| Gemma 3 12B | 0.00011ドル | 0.00035ドル | なし | なし | |
| Gemma 3 27B | 0.00028ドル | 0.00046ドル | なし | なし | |
| MiniMax | MiniMax M2 | 0.00036ドル | 0.00145ドル | なし | なし |
| MiniMax M2.1 | 0.00036ドル | 0.00144ドル | なし | なし | |
| MiniMax M2.5 | 0.0003ドル (US) | 0.0012ドル (US) | なし | なし | |
| Moonshot AI | Kimi K2 Thinking | 0.00073ドル | 0.00303ドル | なし | なし |
| Kimi K2.5 | 0.00072ドル | 0.0036ドル | なし | なし | |
| NVIDIA | Nemotron Nano 2 | 0.00007ドル | 0.00028ドル | なし | なし |
| Nemotron 3 Nano 30B | 0.00007ドル | 0.00029ドル | なし | なし | |
| Nemotron 3 Super 120B | 0.00015ドル (US) | 0.00065ドル (US) | なし | なし | |
| Z.AI | GLM 4.7 Flash | 0.00008ドル | 0.00048ドル | なし | なし |
| GLM 4.7 | 0.00072ドル | 0.00264ドル | なし | なし | |
| GLM 5 | 0.001ドル (US) | 0.0032ドル (US) | なし | なし |
クラウドでの生成AI活用について詳しく知りたい方は、下記の記事も併せてご確認ください。
AWSのSageMakerとの違い
AWSのもう一つの主要AIサービスである「Amazon SageMaker」との違いは、導入判断の重要な軸となります。
| サービス名 | 説明 |
|---|---|
| Amazon Bedrock | API経由で学習済みの基盤モデルを呼び出すフルマネージドサービス。迅速なPoC、アプリケーションへのAI機能の組み込み、運用管理の簡素化を重視する場合に適しています。 |
| Amazon SageMaker | 機械学習モデルの構築、学習、デプロイを行うための統合開発環境。独自のカスタムモデルをゼロから構築したい場合や、データサイエンティストが詳細なチューニングを行いたい場合に適しています。 |
Amazon Bedrockの業界別活用シーン
Amazon Bedrockは、金融、医療、製造、小売など幅広い業界の日本企業でも活用が進んでいます。
生成AIの日本企業の活用事例は下記で紹介
金融業界
膨大な規程集や業務マニュアルをAmazon Bedrock Knowledge Basesに取り込み、社員が自然言語で照会できる社内QAシステムの構築が可能です。これまで担当者への問い合わせや紙の資料検索に費やしていた時間を大幅に削減できます。また、AgentCoreを活用した営業支援エージェントの構築により、顧客情報の収集から提案資料の下書き生成まで、一連の営業プロセスを自動化する取り組みも進んでいます。
金融業界の活用事例をより詳しく知りたい方は、下記記事もご確認ください。
医療業界
医療機器メーカーや医療機関では、品質管理システム（QMS）に関わる膨大なドキュメントの管理・検索にAmazon Bedrockを活用できます。規制対応や監査対応で必要な文書を素早く特定できるほか、最新の医学文献や論文の要約・多言語翻訳にも活用されており、医療従事者の情報収集にかかる負担を軽減します。
医療業界の活用事例を詳しく知りたい方は、下記記事もご確認ください。
製造業界
製造現場では、設計ドキュメントや仕様書をナレッジベース化し、エンジニアが必要な情報を即座に検索できる環境の整備が求められてきています。また、過去の設備障害対応履歴をRAGで活用することで、トラブル発生時に類似事例と対処法を素早く提示する支援システムの導入も広がっています。属人化しがちな現場ノウハウをAIで活用できる形に整備できます。
製造業界の活用事例を詳しく知りたい方は、下記記事もご確認ください。
カスタマーサポート
顧客からの問い合わせ対応では、テキストだけでなく画像を含む問い合わせへの対応が課題となるケースがあります。Amazon Bedrockのマルチモーダルモデルを活用することで、顧客が送付した商品の写真や画面キャプチャを解析し、適切な回答を自動生成する支援システムの構築が可能です。オペレーターの対応品質の均一化や、一次解決率の向上につながる取り組みとして注目されています。
カスタマーサポートの活用は、下記記事もご確認ください。
Amazon Bedrockの活用事例
Amazon Bedrockは、セキュリティ対応の効率化から社内業務の自動化、Slackなどのビジネスツールとの連携まで、幅広い場面での活用が進んでいます。ここでは、実際の企業・サービスにおける具体的な導入事例を3つご紹介します。
セキュリティアラートの高速化（Reco社）
— 他力code | コバッチ (@kobatch_tk) March 23, 2026
Bedrockでセキュリティアラート対応を高速化
AWSは、RecoがAmazon Bedrock上のClaudeを使い、読みにくいセキュリティアラートを人がすぐ読める説明へ変換する事例を紹介。prompt cachingで推論遅延を75%削減し、調査時間54%、対応時間63%の改善につなげたとしています。https://t.co/uOCf7xhFHN
AWSは、Reco社がAmazon Bedrock上のClaudeを活用して、難解なセキュリティアラートを担当者がすぐに理解できる説明文へ自動変換する事例を紹介しています。prompt cachingの活用により推論遅延を75%削減し、調査時間を54%、対応時間を63%改善したとのことです。セキュリティ運用における人的負担の軽減と、インシデント対応のスピードアップを同時に実現した事例として注目されています。
メルマガ作成・校正の工数削減（オイシックス・ラ・大地）
株式会社オイシックス・ラ・大地は、Amazon Bedrockを導入することで全社員が安全に生成AIを利用できる環境を整備しました。その結果、メルマガの作成で月間133時間、校正で月間200時間の工数削減を実現しています。特定の部署だけでなく全社員が活用できる基盤を構築した点が、導入効果の最大化につながった事例です。
SlackへのBedrock AgentCore統合
— 他力code | コバッチ (@kobatch_tk) March 23, 2026
Bedrock AgentCoreをSlackに統合、実運用パターンを公開
AWSは、Amazon Bedrock AgentCoreをSlackに統合する実装例を公開。署名検証、スレッド単位の会話記憶、3秒タイムアウト回避を、API Gateway・Lambda・SQS・AgentCore…
AWSは、Amazon Bedrock AgentCoreをSlackに統合する実装例を公開しています。署名検証やスレッド単位の会話記憶、3秒タイムアウトの回避といった実務上の課題を、API Gateway・Lambda・SQS・AgentCore Memoryを組み合わせることで解決しています。普段使いのビジネスチャットツールから業務エージェントを自然に呼び出せる構成として、社内AI活用の参考になる事例です。
Amazon Bedrockを活用するためのステップ
Amazon Bedrockの概要を把握したら、実際に手を動かして理解を深めることが近道です。AWSは学習・検証向けのリソースを豊富に用意しています。
ガイド付きワークショップで一般的なユースケースを詳しく見る
AWSが提供する公式ワークショップやハンズオンでは、RAGの構築やAgentCoreを用いたエージェント開発を実際に体験できます。単に動かすだけでなく、ナレッジベースへのデータ登録方法やガードレールの設定手順、エージェントへのツール連携など、本番運用を見据えた実装の流れを一通り学べる構成になっています。
特にAWS Workshop Studio（workshop.aws）では、難易度別・ユースケース別にコンテンツが整理されており、チームのスキルレベルに合わせた学習が可能です。社内勉強会やPoC立ち上げ時の足がかりとしても活用できます。
さまざまな特徴量や機能ライブラリのデモを検索する
BedrockのマネジメントコンソールにあるPlaygroundでは、コードを書かずにモデルの動作を確認できるため、モデル選定の初期検証に役立ちます。さらに、GitHubのAWS公式サンプルリポジトリ（aws-samples）には、RAG・エージェント・マルチモーダル活用など、実務に近いユースケースのコードが豊富に公開されています。自社の要件に近い実装例をベースにすることで、ゼロからの開発に比べて大幅に工数を削減できます。また、AWS公式ブログやre:Inventのセッション動画も、最新機能の活用方法を把握する上で参考になります。
Amazon Bedrockのトレンド・アップデート情報
Amazon Bedrockは継続的なアップデートが行われており、2026年も注目すべき新機能やモデルの追加が相次いでいます。ここでは、直近の主要なトレンド情報を5つピックアップしてご紹介します。
NVIDIA Nemotron 3 Super追加
— Sergio Cuéllar
NVIDIA Nemotron 3 Super now available on Amazon Bedrock as a fully managed and serverless model! Accelerate innovation and deliver business value seamlessly with this leading Hybrid MoE model. #AI #Tech #AmazonBedrock https://t.co/FNJn4ApSCA
(@
) (@5ergio_Cuellar) March 22, 2026
Amazon BedrockにNVIDIA Nemotron 3 Superがフルマネージド・サーバーレスモデルとして追加されました。ハイブリッドMoEモデルでイノベーションを加速し、ビジネス価値を迅速に提供できます。開発者から注目を集めています。
WebRTCサポート追加（AgentCore Runtime）
— Paul Colmer @ AWS
Build voice agents for browser and mobile applications that stream audio and video bidirectionally with low latency…
Amazon Bedrock AgentCore Runtime adds WebRTC support for real-time bidirectional streaming…
(@DigitalColmer) March 22, 2026
Amazon Bedrock AgentCore RuntimeにWebRTCサポートが追加されました。ブラウザ・モバイル向け音声エージェントで低遅延の双方向音声・動画ストリーミングが可能になり、自然なリアルタイム会話体験を実現します。
Compare models新機能
Amazon Bedrockコンソールに「Compare models」機能が登場しました。複数モデルの性能を簡単に比較・評価できます。PoCの効率化に直結し、日本コミュニティで「神機能」と好評です。
GLM 5 & Minimax M2.5モデル追加
— m.shiono (@shioccii) March 22, 2026
ポイント
・Amazon BedrockにGLM 5とMinimax M2.5モデルが追加され、選択肢が拡大しました。
・GLM 5は複雑なシステム工学や長期的なエージェントタスクに最適化された大規模言語モデルです。
・Minimax…
Amazon BedrockにGLM 5（長期agenticタスク・多段階推論特化）とMinimax M2.5（高速・token効率のagent-nativeモデル）が追加されました。企業向けAIエージェントの選択肢が広がります。
V-RAG発表（動画RAG）
Amazon BedrockでV-RAGが発表されました。既存画像資産をRAG検索し、視覚的アンカーとして動画生成が可能になります。ハルシネーション低減・ファインチューニング不要で、企業資産活用が容易です。
Amazon Bedrockのよくある質問
Amazon Bedrockで生成AI活用を加速させよう
Amazon BedrockはAWSのAIサービスで、様々な企業の生成AIモデルをAPI経由で利用できます。これにより、多様なAIモデルを選択してタスクに応じて活用可能です。利用可能なAIモデルには、AI21 Labs、Amazon、Anthropic、Cohere、Stability AIのものが含まれ、特定のモデルを使用するための申請が必要です。料金体系は、モデルの推論とカスタマイズ・付加機能の2つの部分で構成され、具体的な料金はモデルやプロバイダーによって異なります。
最後に
いかがだったでしょうか？
自社データを活かした生成AI導入やBedrock活用戦略を、要件整理から実装設計まで具体的に支援できる専門家がサポートします。
株式会社WEELは、自社・業務特化の効果が出るAIプロダクト開発が強みです！
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
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また、サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
