現場実践｜Amazon Bedrock入門

Amazon Bedrock入門｜インフラエンジニアのための生成AI活用とLLMのAWS組み込み方

「AWSで生成AIを使いたい」「LambdaにAIを組み込むにはどうすればいい？」——Amazon Bedrockの主要モデル・Claude・Titan・LlamaのAPI呼び出し方法・実際のユースケースを解説します。

読了目安：約18分更新日：2026年3月

💡 Amazon Bedrockはモデルの管理なしにClaude・Llama等のFMモデルをAWS内から直接呼び出せるサービス。LambdaやECSのバックエンドにAIを組み込む最も手軽な方法です。

この記事を書いた人

現役ITエンジニア・IT講師（経験14年）

CCNA・CCNP 取得LPIC-1 保有SES現場を複数経験

Amazon Bedrockを使ったAI機能の組み込みを複数のシステムで担当してきた立場から解説します。

1. Amazon Bedrockの主要モデル

モデル	提供元	強み	用途
Claude 3.5 Sonnet/Haiku	Anthropic	高品質・多言語対応・コード生成に強い	文章生成・コード支援・分析
Titan Text Express	Amazon	AWSネイティブ・低コスト	テキスト生成・要約
Llama 3	Meta	OSSで制限が少ない	チャットボット・コンテンツ生成
Stable Diffusion	Stability AI	画像生成	アイキャッチ画像・商品画像生成

2. PythonからBedrockのClaude APIを呼び出す

import boto3
import json

bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")

def invoke_claude(prompt: str) -> str:
    body = {
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1000,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    }
    
    response = bedrock.invoke_model(
        modelId="anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
        body=json.dumps(body),
        contentType="application/json"
    )
    
    result = json.loads(response["body"].read())
    return result["content"][0]["text"]

# 使用例
response = invoke_claude("AWSのVPC設計のベストプラクティスを3つ教えてください")
print(response)