高校生にもわかる！生成 AI × AWS 完全ガイド

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はじめに

AWS（Amazon Web Services）は、インターネット上に広がる巨大なクラウドサービスの集合体です。Webサイト、動画配信、オンラインゲームなど世界中のアプリが AWS のインフラを借りて動いています。最近は文章や画像を自動生成できる 生成 AI を手軽に動かせるサービスも登場し、注目を集めています。

本ガイドでは、高校で情報の授業を少し受けた人でも理解できるように、AWS の生成 AI を７つのポイントで解説します。専門用語をかみ砕き、例え話や具体例を交えながら、読んだその日から試せるヒントをまとめました。

1. 生成 AI を動かす AWS エコシステム

AWS の生成 AI サービスは、次の３つの基本理念で設計されています。

• モデルの選択肢が豊富 … Titan だけでなく Claude や Llama など外部モデルもワンクリックで試せます。

• エンタープライズレベルのセキュリティ … アクセス権と暗号化が徹底され、他社にデータが漏れる心配がありません。

• データをそのまま活用 … 既に AWS に置いたファイルを移動せずに AI 学習に使えるため、時間とコストを節約できます。

図書館で好きな本を選び、安心して読書しながら自分のノートも広げられるイメージです。

主なサービス

• Amazon Bedrock  … モデル呼び出し用のゲートウェイ

• Amazon SageMaker  … モデルを育てる研究室

• Amazon Q  … 社内質問に答える AI アシスタント

2. 三つの柱でアプリ開発を加速

体験してみよう

• Bedrock のプレイグラウンドで日本語小説を要約する

• SageMaker Studio で画像分類モデルをトレーニングする

• Amazon Q Business に学校の PDF を読み込ませクイズを作ってもらう

3. モデル選択　― 性能とコストを見極める

生成 AI モデルはスポーツ選手と同じく得意分野と「年俸（利用料）」が異なります。用途に合わせてスカウトしましょう。

4. RAG で回答の正確さをアップ

AI が「もっともらしいけど間違った答え」を返す現象を減らす切り札が RAG（Retrieval‑Augmented Generation） です。先に社内ファイルを検索し、根拠を添えて回答させる仕組みで、Bedrock の Knowledge Bases なら数クリックで構築できます。

1. S3 に PDF や PowerPoint をアップロード

2. 文章を自動でチャンク化しベクトル化

3. Amazon OpenSearch Serverless に保存

4. 質問が来たら類似チャンクを検索してプロンプトに追加

5. Guardrails が不適切表現をブロックし安全に返答

IaC（Infrastructure as Code）を使えば、同じ構成を別プロジェクトにも素早く複製できます。

5. 日本企業の成功事例

いずれの企業も「小さく試し、数字で効果を示してから拡大」が成功の共通パターンです。

6. コストを抑える３つのコツ

生成 AI の費用はモデル利用料より ベクトルデータベース の方が膨らみやすい傾向があります（例：月 100 ユーザーの社内チャットボットでモデル ≈ 30 USD、ベクトル DB ≈ 700 USD）。

1. 料金プランを比較 … オンデマンドと固定契約（プロビジョンドスループット）を用途ごとに使い分ける

2. リソースを絞る … OpenSearch のユニット数を最小限にし、夜間は自動停止

3. バッチ推論を活用 … まとめ処理で最大 50 % 割引を狙う

7. 今日から始めるための５ステップ

ロードマップ概要

1. 小規模チャットボット を Bedrock + Knowledge Bases で試作し効果測定

2. 成功したら CoE（Center of Excellence） を設けルール・教育を整備

3. IaC と自動テスト で安全なデプロイパイプラインを作成

4. CloudWatch で応答速度・コスト・満足度をモニタリングし改善

5. 半年ごとに モデルと費用 を再評価し最適解を更新

公式ドキュメント → https://aws.amazon.com/jp/generative-ai/

おわりに

生成 AI の世界は毎月のように新サービスが発表され、ルールも進化しています。まずは身近な課題を小さく解決し、結果を共有しながらステップアップしていきましょう。AWS を味方につければ、アイデアを形にするスピードが一気に加速します。