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Amazon Bedrock または Amazon SageMaker AI?
違いを理解し、自分に合ったものを選択する
目的 |
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI の違いを理解し、ニーズに最適なサービスを決定します。 |
最終更新日 |
2025 年 6 月 27 日 |
対象サービス |
序章
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、推論を使用する機械学習 (ML) および生成 AI アプリケーションの構築に役立つ一連のサービスを提供します。これは、基盤モデルに提供される入力から出力を生成するプロセスとして定義されます。これらのサービスがどのように連携して生成 AI スタックを形成するかを理解すると便利です。
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Amazon Q Business や Amazon Q Developer などの生成 AI を活用したサービス。大規模言語モデル (LLMs) やその他の基盤モデル (FMs) を活用して生産性を向上させます。
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Amazon Bedrock などの生成 AI アプリケーションを構築するためのモデルとツール。
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Amazon SageMaker AI や特殊なハードウェアなど、AI モデルを構築およびトレーニングするためのインフラストラクチャ。

どの生成 AI サービスを使用するかを検討する場合、2 つのサービスが互いに一緒に検討されることがよくあります。
Amazon Bedrock
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推論に事前トレーニング済みの基盤モデルを主に使用する必要があり、ユースケースに最適な基盤モデルを選択する場合は、Amazon Bedrock を選択します。Amazon Bedrock は、生成 AI アプリケーションを構築するためのフルマネージドサービスであり、Amazon Nova、Amazon Titan、Anthropic Claude
、DeepSeek-R1 、Cohere Command & Embed 、AI21 Labs Jurassic 、Meta Llama 、Mistral AI 、Stable Diffusion XL などの一般的な基盤モデルをサポートしています。サポートされている FMs は定期的に更新されます。 -
Amazon Bedrock Marketplace を使用して、100 を超える人気のある新しい特殊な基盤モデル (FMs) を検出、テスト、使用します。
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新しい Amazon Amazon SageMakerSageMaker Unified Studio の一部である Amazon Bedrock IDE を使用して、Amazon Bedrock モデルを検出し、Amazon Bedrock モデルと機能を使用する生成 AI アプリを構築します。
Amazon SageMaker AI
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Amazon SageMaker AI (旧 Amazon SageMaker) は、機械学習モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイするのに役立つように設計されたフルマネージドサービスです。これには、ノートブック、デバッガー、プロファイラー、パイプライン、MLOps などのツールを使用して、FM をゼロ FMs から構築することが含まれます。基盤モデルの広範なトレーニング、ファインチューニング、カスタマイズのメリットを享受できるユースケースがある場合は、SageMaker AI を検討してください。また、ユースケースに最適な FM を評価するという、潜在的に困難なタスクを実行するのにも役立ちます。
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Amazon SageMaker AI は、データ、分析、AI の統合プラットフォームである次世代の Amazon SageMaker の一部です。Amazon SageMaker には Amazon SageMaker Unified Studio が含まれています。これは、 AWS データ、分析、AI、ML のサービスを組み合わせた統合開発エクスペリエンスです。
このガイドでは、Amazon SageMaker AI と Amazon Bedrock の違いについて説明します。Amazon Bedrock と SageMaker AI が Amazon の生成 AI サービスとソリューションにどのように適合するかの詳細については、「生成 AI 決定ガイド」を参照してください。
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI はどちらも ML および生成 AI アプリケーションの開発を可能にしますが、さまざまな目的を果たします。このガイドは、両方のサービスを組み合わせて生成 AI アプリケーションを構築できるシナリオなど、ニーズに最適なサービスを理解するのに役立ちます。
これらのサービスの主な違いの概要を次に示します。
カテゴリ |
![]() Amazon Bedrock |
![]() Amazon SageMaker AI |
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ユースケース | カスタムモデル開発に多額の投資をすることなく、AI 機能をアプリケーションに統合するのに最適 | カスタムモデルを必要とする可能性のある、独自または特殊な AI/ML ニーズに合わせて最適化 |
ターゲットユーザー | 深層機械学習の専門知識がないデベロッパーや企業向けに最適化 | データサイエンティスト、機械学習エンジニア、開発者向けに最適化 |
カスタマイズ | 主に事前トレーニング済みのモデルを使用しますが、必要に応じて微調整できます。 | 完全に制御でき、必要に応じてモデルをカスタマイズまたは作成できます。 |
料金 | サービスに対して行われた API コールの数に基づくPay-as-you-go | コンピューティングリソース、ストレージ、その他のサービスの使用に基づく料金 |
Integration | API コールを通じて事前トレーニング済みのモデルをアプリケーションに統合する | カスタムモデルをアプリケーションに統合し、カスタマイズオプションを増やす |
必要な専門知識 | 事前トレーニング済みのモデルを使用するために必要な機械学習の専門知識の基本レベル | データサイエンスと機械学習のスキルに関する実用的な知識は、モデルの構築と最適化に役立ちます。 |
管理 | Amazon Bedrock は、最小限のインフラストラクチャ管理で簡素化された API ベースのアプローチを提供します。 | SageMaker AI にはより多くのインフラストラクチャ管理が必要ですが、広範なモニタリングと制御機能を提供します。 |
デプロイとホスティング | Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要はありません。 | SageMaker AI は主にサーバーフルであり、コンピューティングリソースとスケーリングをきめ細かく制御できます。 |
Amazon Bedrock と SageMaker AI の違い
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI の機能を調べて比較しましょう。
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI の選択は、常に相互に排他的であるとは限りません。場合によっては、両方のサービスを一緒に使用することでメリットが得られることがあります。例えば、Amazon Bedrock を使用して基盤モデルを迅速にプロトタイプ化してデプロイし、SageMaker AI を使用してモデルをさらに改良および最適化してパフォーマンスを向上させることができます。このブログ記事
最終的に、Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI の決定は、特定の要件によって異なります。これらの要因を評価することは、情報に基づいた意思決定を行い、ニーズに最も適したサービスを選択するのに役立ちます。
Amazon の生成 AI サービスとソリューションの詳細については、生成 AI 決定ガイドを参照してください。
使用アイテム
Amazon Bedrock と Amazon SageMaker AI を選択するための基準について読んだので、ニーズに合ったサービスを選択し、以下の情報を使用してそれぞれの使用を開始できます。