こんにちは。AI推進課のわたのです。
みなさん、最近のClaudeの進化、本当に凄まじいですよね。
今もっとも熱いトピックといえばAIエージェントではないでしょうか。
単にチャットをするだけでなく、ツール連携や自動実行によって、従来は人手で行っていた作業の一部を代替できるようになりました。
そんな中、Claude Coworkが新たにサードパーティー製の推論基盤（3P）をサポートするようになりました。
これにより、自社で運用しているクラウド環境（特にBedrock環境）をそのまま活用して、既存のAWSの認証・監査基盤を活用できるため、統制を維持したまま導入が可能です。
本記事では、このサードパーティーサポートによって実現したAmazon Bedrockとの連携に焦点を当て、利用方法・メリット・設計ポイントを整理していきます。
- Claude Coworkとは何か？
- 設定方法：Bedrock接続へのステップ
- 実際に触ってみる
- 3P版Coworkでできること
- Claude Codeとの違い
- Bedrock連携をする際は監視の設定がおすすめです
- まとめ
Claude Coworkとは何か？
一言で言えば、Claude Coworkはエージェント型AIです。
チャットAIとの違い
チャットAI
知識を教えてくれる「優秀な相談相手」
→ アイデア出し・翻訳は強いが、実作業は人間が実施Claude Cowork
手を動かして作業を進める「バーチャルな部下」
→ ファイル横断調査やタスク実行を自律的に行う
設定方法：Bedrock接続へのステップ
Claude Desktopがインストール済みであることを前提とします。
まだインストールされていない場合は以下のURLからダウンロードできます https://code.claude.com/docs/ja/desktop
ステップ1：開発者モードの有効化
ヘルプ → トラブルシューティング →「開発者モードを有効にする」をクリックします。
ステップ2：Bedrock接続情報の入力
Bedrockにアクセス可能な認証情報を用意します（※画像に記載のある短期キーは12時間有効です）
設定項目：
- Region：AWSリージョン
- Access Key / Secret Key：認証情報
- Model ID：利用モデル
設定後：
- 「ローカルに適用」をクリック
- Claude Desktop再起動
- 「Bedrockで続ける」でログイン
実際に触ってみる
例えば英語の資料をスライドにまとめてみることを考えてみます。これを実際にCoworkにお任せしてみましょう。
PDF化した資料を添付し図のように指示を出してみます。
果たしてうまくいくのでしょうか。 実際にできたファイルをみてみます。
3P版Coworkでできること
3P版CoworkはBedrockと連携することで幅広い種類のLLMを用いた作業をこなすことができます。 さらに、従来のCoworkでできること（例えば複数ファイルの集計やナレッジベース（MCP）活用、コード実行による分析など）も引き続き利用することができます。
一方で、現時点では制約事項もあります。例えば、Claude Enterprise側で利用できる機能や周辺連携と完全に同一ではなく、インターネット検索のように利用できない機能もあります。導入前に「何ができるか」だけでなく「どこに差があるか」も確認しておくのがおすすめです。
ここでEnterprise版のCoworkと比べてみましょう。
比較表
| 比較軸 | Claude Enterprise | Cowork on 3P (Bedrock) |
|---|---|---|
| データプライバシー | Anthropic管理のサービス基盤で処理 | データはAWSの管理下で処理 |
| 課金モデル | 席課金 (1ユーザーあたり$20) + 従量課金 | トークン従量課金 |
| Memory | クラウド保存 | ローカル保存 |
| テレメトリ | オフ不可 | 完全オフ可能 |
| 主な利用形態 | Claudeの各種機能を一体的に利用 | Bedrockを推論基盤として利用 |
| モバイル利用 | Claude側のモバイルアプリあり | デスクトップ中心 |
3P版は課金形態がBedrockの従量課金になる一方で、データのやり取りをAWS内で完結しやすい点が大きな特徴です。また、従量課金の良さが出やすいのは、まず小さく試したいケースや、利用頻度にばらつきがあるケースです。特にスモールスタートをしたいチームや、ライトユーザーを多く含む大規模な組織では、「全員分の固定席を最初から確保する」のではなく、使った分だけ支払う形のほうが導入しやすい場面があります。
逆に、毎日高頻度で使うヘビーユーザーが多い場合は、固定費型のほうが予算を見通しやすいこともあります。単価は契約条件や利用モデルによって変わるため、導入時には利用頻度の分布を見ながら選ぶのがよさそうです！
Claude Codeとの違い
ここでClaude Codeとの違いに触れてみます。Coworkは一見似たようなことができますが、資料作成やビジネスアイデアの壁打ち相手などコーディング以外の業務領域において効果を発揮しそうです。
| 比較軸 | Cowork | Claude Code |
|---|---|---|
| UI | GUI | CLI |
| ユースケース | 業務代行 | 開発支援 |
| 対象となりうるユーザー像 | ビジネス職 | エンジニア |
例えばCoworkは、複数のSaaSやファイルをまたいだ情報整理と相性がよく、クラウドストレージ上の議事録を横断して要点を集約し、その内容をもとに社内Wiki用の記事のたたき台を作る、といった用途がイメージしやすいです。
一方のClaude Codeは、CLIを通じて開発作業を前に進めるのが得意です。例えばCLIが提供されているアプリのコマンドを実行して、その結果をもとに調査やドキュメント作成等の作業を進めるような、エンジニア向けの作業を任せることに向いています。
Bedrock連携をする際は監視の設定がおすすめです
Bedrockと連携することで、使用できるモデルの選択肢が広くなるというメリットがあります。
これに加えてBedrockの監視を通じてClaude Cowork(3P)の利用状況を可視化することも可能です。従量課金では、誰がどれくらい使っているのか、どのモデルに利用が寄っているのかを把握できると、コスト管理や利用ルール整備がしやすくなります。
特に、スモールスタートから段階的に展開していく場合は、利用量の推移を見ながらクォータや運用方針を調整できるため、監視設定を最初に入れておく意義は大きいです。
Bedrockの監視設定は以下のブログに記載がありますので興味のある方はぜひご覧ください！
まとめ
Amazon BedrockとClaude Coworkを組み合わせることで、みなさんのLLM活用を、実用性と統制の両面から支える基盤を構築することが可能となります。外部へのデータ提供を抑えつつ、自社環境で処理を完結させやすい構成である点は、セキュリティやプライバシーを重視する企業にとって大きな利点と言えるでしょう。
また、用途やコスト要件に応じて複数のモデルを柔軟に使い分けやすく、現行の運用と大きな乖離なく導入を検討できる点も特徴です。
さらに、従量課金モデルを前提とすることで、利用状況に応じたコスト最適化を図りやすく、継続的な運用にも適しています。
以上のことから、AI活用が単なる導入フェーズから、組織としての運用や統制を見据える段階へと進みつつある中で、Bedrockを基盤としたClaude Coworkの活用は、その現実的な選択肢の一つとなり得ます。
