〜何ができる？どう組み合わせる？実務での使い方まで一気に理解〜
近年、生成AIや機械学習の活用が当たり前になり、「AWS で AI を使いたいけど何から触ればいいかわからない」という声をよく聞きます。
本記事では、AWS が提供する主要な AI サービスを入門レベルで整理し、
どんな用途で使い、どの AWS サービスと組み合わせるのかまで分かりやすく解説します。
1. Amazon Bedrock（生成AIの中核サービス）
どんなサービス？
AWS 上で Claude・Titan・Llama などの大規模言語モデルを API で使える生成AI基盤。
- ChatGPT のようなチャットボット
- 社内FAQ AI
- コード生成AI
- ドキュメント要約
を インフラ管理なしで構築できます。
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Bedrock × Lambda | サーバーレス生成AI API |
| Bedrock × API Gateway | 社内向けAIチャットAPI |
| Bedrock × S3 | 社内ドキュメントRAG検索 |
| Bedrock × OpenSearch | ベクトル検索AI |
2. Amazon SageMaker（機械学習基盤）
どんなサービス？
機械学習モデルの学習・推論・運用を一気通貫で行えるプラットフォーム
- 学習用ノートブック
- モデル学習
- デプロイ
- MLOps
まで全部 AWS で完結します。
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| SageMaker × S3 | 学習データ保存 |
| SageMaker × ECR | Docker化モデル管理 |
| SageMaker × Step Functions | 学習パイプライン自動化 |
| SageMaker × CloudWatch | モデル監視 |
3. Amazon Rekognition（画像・動画AI）
どんなサービス？
画像・動画から
人物検出・物体検出・不適切コンテンツ検出・顔認識を行うAIサービス。
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Rekognition × S3 | 画像アップロード自動解析 |
| Rekognition × Lambda | 画像アップロード時に自動処理 |
| Rekognition × Step Functions | 動画解析ワークフロー |
4. Amazon Transcribe / Polly / Comprehend（音声・言語AI）
Transcribe（音声→文字）
- 会議録自動生成
- コールセンター音声解析
Polly（文字→音声）
- ナレーション生成
- IVR音声
Comprehend（自然言語解析）
- 感情分析
- キーワード抽出
- カテゴリ分類
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Transcribe × S3 × Lambda | 音声アップロードで文字起こし |
| Comprehend × Bedrock | 文書要約AI |
| Polly × Lambda | 音声ガイド生成 |
5. Amazon Textract（OCR）
どんなサービス？
PDF・画像から
文字・表・フォーム構造を自動抽出
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Textract × S3 × Lambda | 請求書自動読み取り |
| Textract × Step Functions | 帳票処理パイプライン |
6. Amazon Forecast / Personalize
Forecast
需要予測・売上予測
Personalize
レコメンドエンジン（EC・動画・記事）
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Forecast × S3 | 需要予測 |
| Personalize × API Gateway | レコメンドAPI |
7. Amazon Q（業務向けAIアシスタント）
どんなサービス？
- 社内ドキュメント検索AI
- AWS操作支援AI
- コード補助
組み合わせ例
| 組み合わせ | できること |
|---|---|
| Amazon Q × IAM | 社内ナレッジAI |
| Amazon Q × Bedrock | 高度な業務AI |
実務でよくある構成パターン
社内AIチャット
S3（社内資料）
→ Bedrock（Claude）
→ OpenSearch（ベクトル検索）
→ API Gateway + Lambda
→ Webアプリ
音声解析AI
S3（音声）
→ Transcribe（文字起こし）
→ Comprehend（感情分析）
→ Bedrock（要約）
画像解析パイプライン
S3 → Rekognition → Lambda → DynamoDB
まず何から触るべきか？
入門ならこの順番がおすすめです。
- Amazon Bedrock
- SageMaker Studio
- Rekognition / Textract
- Transcribe / Comprehend
まとめ
AWS の AI サービスは
「単体で使う」のではなく「組み合わせて価値を作る」が本質です。
- Bedrock：生成AIの中核
- SageMaker：ML基盤
- Rekognition / Textract：画像・帳票AI
- Transcribe / Comprehend：音声・言語AI
- Forecast / Personalize：予測・推薦
この構成を詳しく理解してAWS で AI プロダクトを作る設計力をつけましょう。
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。もしこの記事の技術や考え方に少しでも興味を持っていただけたら、ネクストのエンジニアと気軽に話してみませんか。
- 選考ではありません
- 履歴書不要
- 技術の話が中心
- 所要時間30分程度
- オンラインOK
