Amazon Bedrock

【New Relic】New Relic の AI モニタリングで Amazon Bedrock のプロンプトとトークン数を可視化してみた

New Relicを活用し、AIシステムの挙動を詳細にモニタリング。プロンプトとレスポンスの追跡で更なるオブザーバビリティを実現。

Claude Code on Amazon Bedrockのトークン利用量を監視してアラート通知してみた

Claude Codeの使いすぎでBedrock破産しそうな畑野です。 今回は、Amazon Bedrock(以降、Bedrock)経由でClaude Codeを利用する場合に、Bedrock APIキーの発行元IAMユーザーやAssume Role単位でトークン数を集計し、一定数を超過した場合にアラートメールを…

Amazon Bedrockを使ったクイズアプリで生成処理のボトルネックを特定し、応答速度を改善してみました

映画「プロジェクト・ヘイル・メアリー」の公開が待ち遠しい畑野です。 先日、記述式AWSクイズアプリの記事を公開したところ、少し反響をいただいたので、以前から改善ポイントとして考えていた「クイズ生成速度の改善」にチャレンジしてみました。 Amazon B…

Amazon S3 Vectors を試してみた — ベクトル検索から Bedrock Knowledge Base 統合まで

2026年3月7日追記: 本記事の初版公開時、S3 Vectors がプレビュー段階であることを前提に記載していましたが、2025年12月2日に一般提供(GA)が開始されていました。GA に伴うリージョン拡大(東京リージョン対応)、制限値の変更(インデックスあたり最大20…

エクセル設計書とソースコードを差分比較する仕組みを考えてみた

目次 はじめに 概要 Excel設計書のtxt変換 設計書とソースコードの差分レビュー 実行結果 活用例 まとめ はじめに こんにちは、佐々木です。 皆さんはプログラムの設計書をどの形式で作成していますか? Markdown形式が増えてきたものの、まだまだExcel設計…

AIが出題し、AIが採点する"記述式AWSクイズ"を作ってみた

好きなクイズ番組は「クイズ世界はSHOW by ショーバイ!!」の畑野です。 本記事では、LLM-as-a-Judgeの概念を採用し、AWS公式情報のみを根拠とした記述式AWSクイズアプリを構築した取り組みを紹介します。 生成AIを「問題作成者」だけでなく「評価者」として…

組織レベルで生成AI利用の安全を確保するAmazon Bedrock policies(プレビュー)

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 AWSを複数のアカウントで管理する際に利用するAWS Organizationsは、組織全体でポリシーを適用するための機能を多く提供しています。 2026年2月13日時点では、プレビュー中のものを含めて13種類のポリシーが提供されて…

Amazon BedrockでCloudFormationを読み解く 〜〜ゼロ/ワン/フューショットをAWS実運用で検証してみた〜

ゼロショット・ワンショット・フューショットのおさらい 検証対象 ゼロショットで EC2 リソースを説明させてみた 使用したプロンプト 出力結果(一部抜粋) ワンショットで EC2 リソースを説明させてみた 使用したプロンプト 出力結果(一部抜粋) フューシ…

Claude Code Action のセットアップ - Amazon Bedrock 編

はじめに 前提条件 GitHub App のインストール・セットアップ AWS リソースの構築 GitHub OIDC Identity Provider IAM Role GitHub Actions の設定 ワークフローファイル (.github/workflows/claude.yml) 変数設定 動作確認 まとめ はじめに サーバーワーク…

Claude Code on Amazon Bedrock を開発プロジェクトで使う際の設定ファイル構成について考える

はじめに Claude Code on Amazon Bedrock の基本的なセットアップ 設定の優先順位 設定例 最小権限設定 まとめ はじめに サーバーワークスの宮本です。本記事では、開発プロジェクトで Claude Code を Amazon Bedrock 経由で使用する際の設定ファイル構成に…

「Amazon BedrockでClaude Codeを1か月使ったら利用料はいくらなの?」→試しました

AnthropicのClaude CodeをAmazon Bedrockで使い倒した結果を報告。予算管理の課題や活用のヒントを交えながら、月額費用や開発の成果を具体的に述べます。

個人的に良く使うAIモデルの要約について勉強のために改めて比較してみる

1. はじめに こんにちは、サーバーワークス橋本です。 炬燵を出したのに猫が占有してことにより、足を伸ばすことが出来ません。 足を伸ばすと容赦ない猫キックがさく裂するのでこの時期は実は窮屈な目にあいます。 ただ、炬燵でごろ寝は出来ないのである意味…

CloudShell を使用して Claude Code を簡単に試す -セットアップから AWS 利用料の調査まで-

はじめに おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 AI エージェント、話題ですよね。このブログでは CloudShell を利用して Claude Code を気軽に試す方法について紹介します。Claude Code のセットアップから始め、実際に AWS アカウントの利用状況…

Dify on AWS で Amazon Bedrock Guardrails を使ったチャットボットのガバナンス強化

この記事では、Dify環境におけるAmazon Bedrock Guardrailsを活用したチャットボットのガバナンス強化策について詳しく解説しています。AI利用のガバナンス確保に興味がある方はぜひご覧ください。

Dify on AWSのシンプル構成をHTTPSアクセス可能な構成にする

はじめに こんにちは、久保です。 AWSではBedrockをはじめとした様々な生成AIのサービスが提供されています。 生成AIアプリケーションを構築、利用したい場合に、フロントエンドとして何を利用するかについても様々な選択肢がありますが、 本記事ではDifyを…

「採用はしたい、でも教育が追いつかない!」を解決する、生成 AI トレーナー Bot 開発の裏側

はじめに こんにちは、高橋 (ポインコ兄) です。 今回は、生成 AI トレーナー Bot についてのお話です。 「手厚い研修を実施して、入社したエンジニアをしっかり育てたい」 「けれど、現場は人手不足で教育工数が割けない…」 「それでも、会社の成長のために…

Amazon Bedrock で新登場したReinforcement Fine-tuning(RFT)とは

サーバーワークスの村上です。 このブログでは、AWS re:Invent 2025 で発表された Amazon Bedrock の Reinforcement Fine-tuning(RFT)について紹介します。 前提(時間がない方は読み飛ばしてください) LLMの一般的な学習プロセス 事前学習(Pre-training…

BedrockのIaC化でつまづいた点

はじめに システム概要 つまづきポイント Amazon Nova Pro のリージョン クロスリージョン推論 Converse API と Invoke Model Bedrock で読み込むファイルの名前 Aurora Serverless ナレッジベースの構築 Lambda 関数での .pptx → .pdf 変換 おわりに はじめ…

Strands Agents TypeScriptサポート(プレビュー版)で広がるAIエージェント開発の可能性

はじめに 2025年12月3日、AWSはStrands AgentsのTypeScriptサポート(プレビュー版)を発表しました。 これにより、開発者はPythonとTypeScriptのどちらのプログラミング言語でもAIエージェントを構築できるようになりました。 本記事では、この新機能の詳細…

Amazon BedrockのPriority / Standard / Flexの推論サービス階層で推論コストと性能を最適化

はじめに こんにちは、久保(賢)です。 2025年11月18日に、Amazon BedrockにPriorityとFlexという2つの新しい推論サービス階層(Service Tier)が追加されました。 2025年11月26日には、Reservedという予約型のサービス階層も発表されています。 そのため既存…

Amazon BedrockでもClaude Opus 4.5が利用可能!

Amazon BedrockでもClaude Opus 4.5が利用可能!

Amazon Bedrockで利用可能なモデルとクロスリージョン推論で利用可能なモデル一覧を取得する

はじめに こんにちは、久保です。 AWSで生成AIの基盤モデルを利用するためのサービスAmazon Bedrockについて、Bedrock APIを実行するリージョン(ソースリージョン)によってリージョン内で利用可能なモデル(オンデマンド)と、複数リージョンを跨ぐ利用が…

Dify × Bedrock ナレッジベース(S3 Vectors)でマルチモーダルなRAGを作る

はじめに 背景 目標 構成 作成手順 Dify導入手順 ナレッジベースの作成 データソース用バケットの作成 マルチモーダルストレージの作成 Bedrock ナレッジベースの作成 AWSリソースの作成 IAMユーザーの作成 Dify側の設定 チャットフローの作成開始 チャット…

Amazon Bedrock AgentCore + GenU のRAGでユーザ属性に応じたアクセス制御を行う方法

はじめに こんにちは、久保です。 2025年10月13日、Amazon Bedrock AgentCoreが正式リリース(GA)されました。 aws.amazon.com 今回はこのAmazon Bedrock AgentCoreと、Generative AI Usecases(GenU)を利用してAIエージェントを構築し、かつAmazon Bedrock Kn…

Amazon Bedrock AgentCore Runtime を AWS CDKで構築しIAMポリシー設定を自動化する

はじめに こんにちは、久保です。 Amazon Bedrock AgentCore で一部のリソースがCloudFormationに対応し、同時にAWS CDKのL1 Constructも利用できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 本記事では、AWS CDKを利用してMCPサーバやAgentCore Gateway(別途…

【ドメイン 1】AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイドに沿って整理する AI/ML 基礎知識

おなかが痛くてもコーヒーは飲む、近藤恭平です。 本ブログは AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) 試験ガイド の内容に沿って AI/ML の基礎知識をまとめるシリーズの1作目(ドメイン1)です。 想定読者 主にこれから AWS Certified AI Practitioner (A…

Amazon Bedrock Agentsを利用して複数のナレッジベースを元に回答する仕組みを作る

はじめに こんにちは、久保です。 本記事ではAWSで利用可能なAIエージェントのサービスを利用して、複数のナレッジベースを元にした回答を実現する方法について紹介します。 AIエージェントは、明確な定義はありませんが、「ユーザーの指示や目標に基づいて…

安心してAIを使うために - Amazon Bedrock Guardrails 仕組みと動作結果

こんにちは、近藤(りょう)です! 生成AIを業務に導入する企業は急速に増えています。運用を検討する際に課題となるのが、一般的な大規模言語モデル(LLM)の応答制限機能だけでは十分でない点です。 社外秘情報や個人情報の漏洩リスク、組織独自のルール適…

Dify x Amazon Bedrock Knowledge Bases のRAG構成の作り方

はじめに こんにちは、久保です。 生成AIを利用したソリューションを考えるにあたって、昨今ではRAG(Retrieval-Augmented Generation, 検索拡張生成)を検討しないことは少ないのではないかと思います。 本記事では、Difyを利用して"AWSのAmazon Bedrock Kn…

Difyのナレッジベース構成ファイルをS3に移行してストレージコストを最適化する方法

はじめに こんにちは、最近は仕事の合間に一息つくタイミングで家で飼っているうさぎ様に癒してもらってます、25卒の山本です。 今回は、前回の記事で触れた「Dify」というRAG環境構成を簡単に実現可能なアプリケーションを触っていく中で、デフォルト設定で…

RAGの効果を見える化する評価のために - KPIの選び方

RAGの効果を曖昧にしないKPIの選び方と設計ステップを解説。ビジネス効率化や顧客満足度向上に向けた具体的手法を学べます。

Amazon Bedrock Client for Mac の紹介とgpt-ossを利用する際の設定

Amazon Bedrock Client for Mac とは AWSがGitHubで公開・提供している "Amazon Bedrock Client for Mac" というMac用のクライアントアプリケーションです。 https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-client-for-mac Mac専用とはなりますが、Amazon B…

Difyを使ってAIアプリケーションを開発してみた

はじめに こんにちは、山本です。 今回は、近年大流行りしているAIに関するアプリケーション開発について簡単に構築ができるプラットフォームである「Dify」について触れてみたので実際の構築内容と感想も交えつつご紹介したいと思います。 Difyとは? 今回…

【New Relic】AWSコストデータをAIで要約・分析!BedrockとNew Relicを連携させてみた

本記事では、AWS Lambda、Amazon Bedrockを活用し、New Relic上に作成したAWSのコストに関するダッシュボードを紹介します。日々のコスト実績や月末の予測コスト、コストが増加しているサービスやリージョンを自動で集計・可視化。さらに、Bedrockによる状況…

Amazon Nova Canvas Virtual Try-Onで服の試着を試してみた

こんにちは、久保です。 2025年7月4日、Amazon Nova CanvasでVirtual try-onとスタイルオプションが利用可能になりました。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-nova-canvas-update-virtual-try-on-and-style-options-now-available/ Amazon Nova …

【AWS re:Inforce 2025】生成 AI 本稼働のための Bedrock Guardrails ベストプラクティス (SEC228)

マネージドサービス部 佐竹です。AWS re:Inforce 2025 に現地参加してきましたので、そのログを順番に記述しています。本ブログは SEC228 Best practices for evaluating Amazon Bedrock Guardrails for Gen AI workloads のセッションレポートです。

【AWS re:Inforce 2025】生成 AI が AWS のセキュリティサービスをどう進化させているか (TDR322)

マネージドサービス部 佐竹です。 AWS re:Inforce 2025 に現地参加してきましたので、そのログを順番に記述しています。本ブログは TDR322 How AWS uses generative AI to advance native security services の解説です。

AWS の生成 AI を整理する

はじめに こんにちは。高橋 (ポインコ兄) です。 さて、今回は「AWS の生成 AI を整理する」というテーマで、生成 AI とそれに関わる AWS サービスについて整理をしていきます。 ※本ブログ記事は、2025/5/26 時点の情報です はじめに 生成 AI について整理す…

Amazon Bedrockのプロンプト最適化を試してみた

こんにちは、近藤(りょう)です! 生成AIの活用が広がる中で、回答の精度を高めるうえでプロンプトの最適化は非常に有効だと思います。 効果的なプロンプトを設計するには、それなりの知識や経験、多くの試行錯誤が必要ですぐにできるというわけではありま…

Bedrock Knowledge Bases のパース戦略で Amazon Bedrock Data Automation を試す

はじめに Amazon Bedrock Knowledge base を利用することで、特定の情報を会話のコンテキストに含めて精度を向上させたチャット AI を効率的に作成できます。この手法は RAG と呼ばれ、その基本と作成方法について以下のブログで紹介していますので、基本か…

Amazon Bedrock Data Automation を利用して Deck から情報を抽出する

はじめに 企業が保有する情報資産の大半は非構造化データであると言われています。情報資産に隠された(埋もれた)データを整理して、人またはシステムが利用できるようにすることで RAG のような単なる情報検索容易性に留まることなく(または RAG の精度を…

Retrieval Augmented Generation (RAG) を支える技術と Amazon Bedrock を使用した構築例 -作成編-

はじめに 本記事では、基礎編 に続いて、実際に Knowledge base を参照して回答を生成するチャット AI を Amazon Bedrock で構築するための一例を紹介します。 モデルアクセスを有効にする 既にアクセスが有効になっている場合は、本セクションは読み飛ばし…

Retrieval Augmented Generation (RAG) を支える技術と Amazon Bedrock を使用した構築例 -基礎編-

はじめに 世の中では MCP に関する話題で盛り上がっています。ここではちょっとだけ過去に戻り、Retrieval Augmented Generation (RAG) の基本と、AWS における実装例についてまとめます。こちらのブログでも言及されていることに関連して、MCP は LLM にと…

Amazon Bedrockを利用したClineの始め方

こんにちは!サーバーワークスで生成AI活用推進を担当している針生と申します。 今回はAIエージェント型コーディングツールClineのインストール方法と始め方について説明していきたいと思います。 Clineの概要 Clineは、Visual Studio Codeで動作するAI搭載…

EC2 インスタンス上で Computer Use Demo (Anthropic Quickstarts) を試す

チャット型からエージェント型へ 生成 AI は文章の作成だけではなく外部のリソースにアクセスしたり、実際にアクションを実行する能力を獲得しつつあります。単なるチャットではなく、何かしらのアクションを起こす AI はエージェントと呼称されています。 A…

Bedrock の推論エンドポイント - InvokeModel API と Converse API について -

はじめに Amazon Bedrock は AWS が提供する生成 AI のマネージドサービスであり、複数の大規模言語モデル(LLM)や基盤モデルへのアクセスを提供します。Bedrock では LLM を利用するために 2 つの主要な API が用意されています。それが InvokeModel API …

生成AIが組み込まれたBIツール「Amazon Q in QuickSight」のご紹介

サーバーワークスの村上です。 このブログではAmazon Q in QuickSightについてご紹介させていただきます。 AWSの生成AIスタック全体像 今回利用するデータ 機能紹介 自然言語によるビジュアル作成・編集 エグゼクティブサマリーの自動生成 QA機能によるイン…

RAGのオフライン評価ファーストステップ

サーバーワークスの村上です。 お客様の生成AI活用支援では、RAGの運用を支援する機会も多いです。 このブログでは、RAGのオフライン評価についてご紹介します。 なぜ評価をするのか オフライン評価とは シーン設定 RAGの導入は済んでいる ユーザーの使用履…

AWS Security Hubの情報をClaude 3.7 Sonnetで自動要約!New Relicとの連携で実現するセキュリティ監視の効率化

Amazon Bedrockで解析したAWS Security Hubの検出結果をNew Relicに転送するために改善されたLambda関数の実装を紹介します。効率的なバッチ処理、並列処理、エラーハンドリングが特徴です。

Amazon Bedrock でClaude 3.7 Sonnet が利用可能になりました

サーバーワークスの村上です。 2025年2月24日(日本時間25日)にAnthropic の Claude 3.7 Sonnet が発表され、Amazon Bedrockでも利用可能になりました。 aws.amazon.com 利用可能なリージョンと料金 特徴①:Reasoning モデルである Reasoning モデルとは プ…