Amazon Bedrockの新機能：100以上のモデル、より賢い推論、エンタープライズデータ統合

Amazon Web Servicesは、生成AIの普及を民主化するために大きな動きを見せています。年次カンファレンスre:Inventで、AWSは管理された基盤モデルプラットフォームであるAmazon Bedrockの大規模なアップデートを発表し、100以上の新しいアクセス可能なモデル、高度な推論最適化、そして企業のAI展開を加速させる強力なデータ処理能力を導入しました。

モデル爆発：100以上の基盤モデルへのアクセス

利用可能なモデルの範囲は劇的に拡大しています。AWS自身のAmazon Nova基盤モデルに加え、エコシステムには主要なAIラボからの貢献も含まれています。Luma AIのRay 2モデルは、動画生成機能を実運用環境にもたらし、ユーザーはテキストや画像から高品質な動画コンテンツを作成でき、リアルな物理挙動や一貫したキャラクタ挙動を実現します。これにより、マーケティングチーム、建築家、デザイナーはビジュアルコンセプトの迅速なプロトタイピングが可能になります。

コードに焦点を当てたチームは、Amazon Bedrockを通じてpoolsideのmalibuおよびpointモデルにアクセスでき、これらはコード生成、テスト、ドキュメント作成などのソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したツールです。これらのモデルは企業のコードベースに微調整可能で、企業は自社の開発慣行や標準に適したAIアシスタントを構築できます。

Stability AIのStable Diffusion 3.5 Largeは、画像生成ワークフローにプラットフォームに参加します。このモデルは多様な芸術スタイルをサポートし、ゲームから小売業までさまざまな業界のコンセプトアート作成を加速させます。

これらのフラッグシップ追加に加え、Amazon Bedrock Marketplaceには、金融(WriterのPalmyra-Fin)、翻訳(UpstageのSolar Pro)、生物学研究(EvolutionaryScaleのESM3)など、100以上のモデルがカタログ化されています。顧客は用途に合ったモデルを選択し、AWSを通じてインフラを設定し、統合APIを使って展開し、ガバナンスとセキュリティを内蔵しています。

よりスマートな推論：プロンプトキャッシングと動的ルーティング

モデルが本番環境にスケールするにつれ、推論コストと遅延は重要な制約となります。これに直接対応する2つの機能があります。

プロンプトキャッシングは、頻繁に再利用されるコンテンツを安全にキャッシュし、処理負荷を軽減します。初期の結果では、AdobeのAcrobat AIアシスタントはAmazon Bedrock上でプロンプトをキャッシュすることで応答時間を72%短縮しました。対応モデルではコスト削減が90%に達し、遅延も最大85%低減します。

インテリジェントプロンプトルーティングは、リクエストの複雑さを動的に処理します。システムは高度なマッチング技術を用いて着信プロンプトを分析し、各リクエストを最適なモデルにルーティングします。シンプルなクエリは小さく安価なモデルへ、複雑な質問はより大きなモデルへ送られます。その結果、最大30%のコスト削減を実現しつつ、応答品質を維持します。音声AI企業のArgo Labsは、このアプローチを使い、レストランの顧客問い合わせを処理しています。簡単なはい・いいえの質問は軽量モデルに振り分け、詳細なメニューや空き状況の問い合わせには計算リソースを確保しています。

データ活用：構造化クエリとナレッジグラフ

Amazon Bedrock Knowledge Basesは、構造化データの直接取得をサポートします。企業のデータベースを非構造化テキストに変換する代わりに、顧客は自然言語で構造化データをクエリでき、システムはクエリをSQLに変換し、データウェアハウスやデータレイクに対して実行します。クレジットインテリジェンスプラットフォームのOctusは、これを利用してエンドユーザーが会話形式で構造化された信用データを探索できるようにし、数ヶ月の統合作業を数日で設定できるようにします。

(GraphRAG)によるナレッジグラフ機能は、企業がデータ内の関係性を自動的にモデル化できるようにします。BMWグループは、内部データアシスタント(MAIA)にこれを導入予定で、グラフデータベースを用いてデータ資産間の関係性を維持し、実際の利用パターンに基づいて応答の関連性を継続的に向上させます。

自動化されたデータパイプライン：非構造化から構造化へ

新しいAmazon Bedrock Data Automationサービスは、ドキュメント、画像、音声、動画を自動的に構造化フォーマットに変換します。ローン書類を処理する銀行、クレームを分析する保険会社、コンテンツリポジトリを管理するデジタル資産チームは、手作業なしでデータを抽出、正規化、構造化できるようになります。

この自動化には、信頼度スコアリングや出力の出典資料への基づき、幻覚リスクを低減する仕組みも含まれています。Symbeoはこれを請求書処理の自動化に利用し、保険請求や医療請求からのデータ抽出を高速化しています。Tenovosはセマンティックサーチに利用し、コンテンツ再利用率を50%以上向上させています。

導入の勢い

導入実績はこの戦略の成功を反映しています。Amazon Bedrockは現在、数万の顧客にサービスを提供しており、前年比4.7倍の成長を遂げています。Adobe、BMWグループ、Zendesk、Argo Labsなどがすでにこれらの新機能を採用しており、プラットフォームの成熟度と方向性に対する信頼を示しています。

利用可能性と展開

Amazon Bedrock Marketplaceは即時利用可能です。プロンプトキャッシング、インテリジェントプロンプトルーティング、Knowledge Basesの強化(構造化データとGraphRAG)、Data Automationはプレビュー段階です。Luma AI、poolside、Stability AIのモデルも近日登場予定です。

このニュースは、AWSのより広範な戦略を反映しています：企業がAIアプリケーションを構築する際の摩擦を減らすために、インフラ、モデル選択、コスト最適化を自動化します。これにより、開発チームはより迅速なプロトタイピング、低コストな実験、概念実証から本番展開への移行が容易になります。