Amazon Bedrockとは？概要・料金から、使い道までわかりやすく解説

ひとことで言うと、AWSが用意する、生成AIの使い放題プラン。 みたいなものです。
APIを通じて、基盤モデルを使用できる生成AIサービスのため、テキスト・画像の生成やチャットボットなど
インフラの構築なしで、AI機能をアプリに組み込むことが出来る優れものです！

バイキングを想像してください！一つのお皿（API）で好きなものを好きな時に食べられる（好きなモデルを自由に選べる）。そんなイメージです！
一つのサービスで、色んな会社のAIモデルが使えるのが便利なところです。
私のお気に入りは、めちゃめちゃ賢いAnthropic の Claudeと、コスパがいいAmazon の Novaです。

普通、AIモデルを動かすにはサーバーを用意して、GPUを調達して、環境構築して…って大変なのですが・・・
BedrockならAPIを叩くだけ。インフラはAWSにおまかせ！
「マネージドサービス」と呼ばれる形式です。

月額固定じゃなくて、使った分だけ課金されます。
試しに使ってみるなら数十円〜数百円、本格的に使う場合は使った量で料金が決まります。
無駄な料金を払う必要がないのは有難いです！

Bedrockの使い方は、とてもシンプルです。
「AIモデルに質問を投げて、回答をもらう」
なんとこれだけ！

ん？と思うかもしれませんが、「Bedrockが何を担当しているのか？」 というイメージが大切です。
下の図をご覧いただければ、Bedrockのイメージがつかめると思います！

まずはこの基本を押さえておけば、Amazon Bedrockを使い始められます！

文章の作成はもちろんのこと、要約・翻訳といったテキスト関連のタスクの効率化ができます。
一番身近な使い方になると思うので、試してみてください！

数百行に渡るコードを手動で書いたり、レビューしたりするのは大変と感じることはありませんか？
Bedrockを活用することでコード生成や、バグの原因調査、リファクタリングの提案など、開発作業の効率化もできます。

イラストや図なんかも自動で作成できます！
プレゼン資料や、Webサイトのテンプレートなど、デザインを考案してくれるって凄いなって思いませんか？！
手作業で地道に資料を作るのが酷…っていう方は試しに使ってみて欲しいです！

一歩先の話になります！
ユースケースとしての例で多いのは、カスタマーサポートや社内FAQでの活用だと思います。
Bedrock Agents ・ Knowledge Bases ・ Guardrailsを組み合わせることで社内チャットボットを作成することなんかも出来ちゃいます！

• Agents — 複数のステップを自動で実行するAIエージェント（データ取得→分析→レポート作成など）
• Knowledge Bases — 社内文書やマニュアルをAIに読み込ませて、それに基づいた回答を生成するサービス
• Guardrails — ハルシネーション（もっともらしい嘘）の抑制や個人情報の保護、不適切な発言の防止などを可能にするサービス

いきなりですが、使用できると思うモデルやその数を思い描いてみてください！
思い描けましたか？
では、以下のAWS公式のモデルの概要ページをご覧ください！

AWS公式 -モデル概要 Amazon Bedrock

ご覧になりましたか？
・・・
皆さんの心を読みたいとおもいます。
「多すぎるっ！！」→これ一択だと思います（笑）
本当に、多種多様なモデルが使用できるので、名前も知らないモデルもあったかと思います。
でも安心してください！はじめての方は、まず2つのモデルを覚えればOKです。

比較的安いモデルですが、シンプルに使うなら十分な性能があります。私も小さなタスクではNova Liteを使っています。
簡単なチャットボットや文章の要約、シンプルな翻訳、ちょっとしたテキスト生成などに向いています。

品質とコストのバランスが良くて、日本語も得意なモデルです。
高品質なチャットボットや複雑な文章作成、コード生成、データ分析など、幅広い使い方が出来ます。

ドキュメントを見ていただいた通り、Bedrockで使えるモデルは100種類以上あります。
正直な話、私も使ったことがないモデルが大半です…

もっと詳しいモデルの情報を知りたい方は、以下のドキュメントをチェックしてみてください。
眺めているだけでも面白いですよ！ぜひ自分に合ったモデルを探してみてください！

• AWS公式ドキュメント – モデル概要

「従量制」って言われても数字がないと不安ですよね。
もうちょっと具体的に解説します。
Bedrockの料金は「トークン」という単位で課金されます。

• 1トークン ≒ 1文字（日本語の場合）
• 1トークン ≒ 0.75単語（英語の場合）

例えば「こんにちは」は約5トークン、”Hello world”は約2トークンです。

注意：料金はリージョン（地域）によって異なります。

メインで取り上げている2つのモデルの料金を比較したいと思います。

• 入力：100万トークンあたり$0.36
• 出力：100万トークンあたり$3.01

※東京リージョンの料金

1,000回の質問（1回500文字入力、200文字出力）をした場合

入力：500文字 × 1,000回 × $0.36 / 1,000,000 = $0.18
出力：200文字 × 1,000回 × $3.01 / 1,000,000 = $0.60
合計：約$0.78（約115円）

※2026年9月時点の標準価格（$1＝150円換算）に基づきます

コンビニのおにぎり1個より安い！

• 入力：100万トークンあたり$2.00
• 出力：100万トークンあたり$10.00

※東京リージョンの料金

同じく1,000回の質問の場合

入力：500文字 × 1,000回 × $2.00 / 1,000,000 = $1.00
出力：200文字 × 1,000回 × $10.00 / 1,000,000 = $2.00
合計：約$3.00（約435円）

※2026年9月時点の標準価格（$1＝150円換算）に基づきます

高性能モデルでも、コンビニのお弁当より安いですね。（私の好物のとろろそばでも、500円は超えています（´；ω；`）ｳｯ…）

安く感じるかもしれませんが、ずっと使うようになってくると莫大なコストがいつの間にかかかっている！！なんてことが起こります。
実例や、低コストなモデルの比較をしている、以下の記事もぜひ読んでみてください！

• 最もコストパフォーマンスの良いモデルは? 話題の中国系LLMを検証してみた!

他のモデルの詳しい料金は、以下ドキュメントをチェックしてみてください！
モデル毎・リージョン毎の料金表が載っています。

• AWS公式の料金ページ

最後まで読んでいただきありがとうございました！
Amazon Bedrockの概要はつかめましたでしょうか？
Bedrockは、いろんなAIモデルを簡単に使えるAWSのマネージドサービスっていうことを覚えていただけたら嬉しいです。

まずはいろんなモデルを呼び出してみて、慣れてきたら派生サービスのKnowledge BasesやBedrock Agentsを触ってみてください。
（いずれ解説記事を出すかも？）

それでは、素敵なAIライフを！
ソニービズネットワークス 開発本部のフカサワがお送りしました！