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AI

AWSで、AI に関する構想をビジネスの成果に変えましょう

チップからエージェント向けソリューションまで、何百万ものワークロードで実証された基盤を活用して、より迅速に実現できます。

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AI に AWS を選ぶ理由

思いのままに AI を構築、運用。自社データを基盤に。重要な場面でこそ、確かな信頼性を。

AWS では、次のことが可能です…

数百万件の本番ワークロードで実証された基盤上に、次の画期的なイノベーションを構築できます。

Amazon Bedrock を通じて何百ものモデルにアクセスできます。AgentCore または Strands を使用して、オープンスタンダードでエージェントを構築します。他のクラウドプロバイダーの約 2 倍となる、本番環境ですぐに利用できる AI 機能から、目的に適したツールを選択できます。

あらゆる規模の AI 向けに構築された料金パフォーマンスにより、より迅速に行動できます。

AI への投資をより大きな成果につなげましょう。Trainium は、最大 40% 優れた価格性能比を実現し、幅広いモデルから選択できるため、インテリジェンス、速度、コストの適切なバランスを見つけることができます。 

業務を理解し、使うほどに精度が向上する目的特化型エージェントで、チームの生産性を飛躍的に高めることができます。

Kiro によるコーディングから Amazon Quick によるビジネスの生産性向上まで、AWS 上に構築されたエージェントはすぐに業務を開始でき、チームに代わってタスクを実行し、これまで想像していた以上の速さで成果を生み出します。

最も要求の厳しいミッションクリティカルなワークロード向けに構築された、信頼の基盤の上に AI をスケールしましょう。

すべての AI ワークロードで実証済みのセキュリティ、ガバナンス、信頼性を実現。データは、ユーザーが定義したルールに従って配置された場所に保持されます。ガードレールポリシーを一度設定すれば、すべてのアカウントに適用できます。

本番環境で機能し、大規模環境でも使用できる AI を構築

モデルを選択してください。ワークロードに合わせてカスタマイズできます。本番環境に対応した AI エージェントを、大規模に展開できます。

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セキュリティとガバナンスを組み込んだ AI エージェントを本番環境に導入できます

モデルまたはフレームワークを問わず構築し、AgentCore で実行します。決定論的なポリシーベースの制御により、境界を強制します。インフラストラクチャを毎回再構築することなく、1 つのエージェントを数百へと拡張できます。

エージェント構築を詳しく見る

Abstract colorful blocks representing data visualization and dashboard components

選択したモデルと計算で大規模に推論を実行

Amazon Bedrock を通じて数百種類のモデルにアクセスするか、Amazon SageMaker AI を使用して独自のモデルをデプロイできます。Trainium、Graviton、または NVIDIA GPU で実行でき、アプリケーションを書き換えることなくコンピューティングをスワップできます。

モデル推論を詳しく見る

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データに基づいてモデルを完全サーバーレスでカスタマイズ

Amazon SageMaker AI では、20 種類以上のオープンウェイトモデルと Amazon Nova に対して、ファインチューニング、強化学習、知識蒸留、継続的な事前学習を適用できます。インフラストラクチャのプロビジョニングも、クラスターの管理も必要ありません。

モデルのカスタマイズを詳しく見る

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データを AI の統制された基盤に変える

あなたのデータこそが、あなただけの AI を実現します。ベクトル検索とセマンティックメタデータを使用して、選択したモデルに接続できます。分散しているビジネスルールを、ガバナンスの効いたナレッジグラフに変換できます。

AI 用データを詳しく見る

Abstract tech illustration representing Amazon AI with colorful geometric panels and flowing ribbon shapes in grid structure

料金パフォーマンスが向上するように構築された AI チップで、あらゆる AI ワークロードを強化します

AWS Trainium と AWS Graviton により、モデルのトレーニング、推論、エージェンティック AI を支えるコンピューティング全体で、最大 40% 優れた価格性能比を実現できます。

AI チップを詳しく見る

ゼロから構築することなく AI を稼働

あなたに代わって行動し、実際の仕事を引き受けるエージェントは、チームが使用すればするほど能力を高めることができます。

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Kiro で AI コーディングからエージェンティックエンジニアリングに移行しましょう

Kiro はプロンプトを実行可能な仕様に変換し、ユニットテストで見逃されがちなバグを捕捉するために正確性を検証し、すべてのセッションから学習する並列エージェントを使用して大規模なコードベース全体で動作します。

Kiro をお試しください

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業務のために構築された AI アシスタント

Amazon Quick は、お客様のツールやデータに接続し、作業方法を学習し、会議のスケジュール設定、ダッシュボードの作成、フォローアップなどのアクションを実行します。Quick は使えば使うほど使い勝手が良くなります。

Amazon Quick を詳しく見る

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事業運営に特化したエージェント

ビジネスチームには、そのチームの機能を理解できる AI が必要です。Amazon Connect は、Amazon が何十年にもわたって培ってきた運用に関する専門知識に基づいて構築された、カスタマーエクスペリエンス、採用、サプライチェーン、ヘルスケアを担当するエージェントを提供します。

Amazon Connect を詳しく見る

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4,000 以上の AI エージェントとソリューションを導入する準備が整いました

特定のワークフロー向けに AWS パートナーが提供する構築済みの AI ソリューションを見つけたり、サードパーティ製モデルを統合したり、独自のモデルを公開したりできます。購入、請求、アクセスを一元管理できます。

AWS Marketplace を見る

業界向けに構築された AI

規制遵守からリアルタイム運用まで、業種特有の課題を解決するために、多くの組織がどのように AWS AI を活用しているのかをご紹介します。

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金融サービス向け AI

規制環境における不正検知、リスクモデリング、コンプライアンスの自動化

FSI ソリューションを詳しくみる

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公共部門向け AI

FedRAMP と GovCloud へのコンプライアンスを備えた市民サービス、防衛、およびミッションクリティカルな AI

公共部門を詳しく見る

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自動車業界・製造業向け AI

生産スケールでの予知保全、サプライチェーンの最適化、自律システム

自動車業界を詳しく見る 

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メディア、エンターテインメント、ゲーム向け AI

グローバル規模でのコンテンツ生成、パーソナライズ、リアルタイムのファンエンゲージメント

メディアソリューションを詳しく見る

よくある質問

よくある質問

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    Amazon Bedrock では、Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Amazon など、主要なプロバイダーが提供する数百種類の基盤モデルにアクセスできます。Amazon SageMaker AI を使用してカスタムモデルをデプロイして提供することもできます。単一のプロバイダーに縛られることなく、各タスクに適したモデルを選択できます。

    トレーニング、推論、エージェント運用などの AI ワークロード全体のコスト管理と可視性を、1 つの請求ビューで実現。Trainium のような専用チップは、料金パフォーマンスが 30〜40% 向上します。追加のコスト最適化手段として、モデル蒸留 (低コストで利用できる小規模モデル)、インテリジェントなプロンプトルーティング (コストと品質のバランスを考慮してクエリを振り分ける仕組み)、需要に応じてキャパシティを調整するオートスケーリングがあります。

    AWS は、AI に数学的検証をもたらす自動推論のパイオニアです。Amazon Bedrock ガードレールの自動推論チェックにより、事実誤認を検出し、定義したポリシーに照らしてレスポンスを検証できます。 AgentCore Policy は、数学的証明によりエージェント境界を適用し、既存の IAM、VPC、コンプライアンス管理が自動的に拡張されます。

    AWS はオープンスタンダード (MCP および A2A プロトコル) や主要な ML フレームワークをサポートし、ニーズの変化に応じてモデルやフレームワークを柔軟に切り替えられるほか、モデルとコンピューティングの幅広い選択肢を提供します。Bedrock、SageMaker AI、または Strands Agents などのオープンソースツールを使って構築しましょう。コードは移植可能です。

    Amazon Bedrock AgentCore は、プロトタイピングと本番環境の間のギャップを埋めます。エージェントホスティング用のマネージドインフラストラクチャ、組み込みのオブザーバビリティ、確定的なポリシー制御、ガードレールにより、再構築不要でプロトタイプから本番環境に移行できます。

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