【速報】AWSが生成AI開発を革新！Bedrock・SageMakerでカスタムLLMを簡素化

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AWSは年次イベント「re:Invent 2025」で、生成AI開発を革新する新機能を発表しました。Amazon BedrockとAmazon SageMaker AIの強化により、企業はカスタム大規模言語モデル（LLM）の構築と調整をより簡単に実行できます。サーバーレス機能や自動化されたモデル調整は、企業が競争優位を築くための独自の生成AI戦略を支援します。

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AWSのフラッグシップイベント「re:Invent 2025」がラスベガスで開催され、生成AIに関する最新の発表が行われました。エージェントAI、クラウドインフラ、セキュリティなど多岐にわたる分野で、革新的な情報が公開されています。このイベントの様子はライブで視聴可能です。

AWSとのパートナーシップにより、イベントの主要な発表やセッションを視聴し、最新のテクノロジー動向を追体験できます。特に、企業が直面するAI導入の課題解決に役立つソリューションに注目が集まりました。

Amazon SageMaker：サーバーレスでカスタムLLM開発

AWSはAmazon SageMaker AIにサーバーレスモデルカスタマイズ機能を導入しました。これにより開発者は、コンピューティングリソース管理の負荷なくカスタムLLMを構築可能です。これは、AWSの大規模言語モデル構築を簡素化する重要な一歩です。

開発者は、自己ガイド式のUIまたは自然言語によるエージェント主導の操作で、このサーバーレス機能を利用できます。エージェント主導の機能は現在プレビュー版で提供されています。

AWS担当者は、医療顧客向けモデル構築例を提示しました。ラベル付けデータがあれば、SageMaker AI 開発でファインチューニングが容易に進みます。本機能はAmazon NovaやDeepSeek、MetaのLlamaといったオープンソースモデルに対応。国内企業にとっても、サーバーレス化は迅速なプロトタイピングとコスト削減に繋がり、特定のドメイン特化型生成AI開発を加速させるでしょう。

Amazon Bedrockの強化：自動化されたモデル調整

AWSはAmazon Bedrockにも新たな強化を施し、強化学習によるファインチューニング機能を導入しました。開発者は報酬関数や事前設定されたワークフローを選択するだけで、Bedrockがモデルカスタマイズプロセスを自動で完遂します。これにより、Amazon Bedrock カスタムモデル作成方法が大幅に簡素化されます。

この自動化されたアプローチは、モデル調整の複雑さを低減し、開発者がより効率的に最適な生成AIを構築できるよう支援します。AWSのブログでは、BedrockカスタムモデルインポートがSalesforceでのLLMデプロイメントを効率化した事例を解説。これはAmazon Bedrock 機能の進化を示します。

国内の企業が生成AIをビジネスに導入する際、モデルの性能を継続的に改善する自動化された調整機能は極めて重要です。専門知識が不足しがちな状況でも、Bedrockの新機能は高性能なカスタムモデル運用を可能にします。

競争優位を築くカスタム生成AI戦略

AWSは、顧客の競争優位確立に向けカスタム生成AI戦略を強化しています。多くの企業は「競合と同じモデルからの差別化」に課題を抱え、その解決策としてカスタマイズモデルの重要性を強調しています。

年間10万ドルでカスタムモデルを提供する「Nova Forge」サービスが先行発表されました。Amazon Novaは、特定のビジネスニーズに最適化された生成AIソリューションを提供し、ブランドやデータ、ユースケースに応じた差別化を可能にします。

市場ではAnthropic、OpenAI、Geminiモデルが好まれる傾向も報告されていますが、AWSのAWS カスタムLLMカスタマイズ機能は大きな競争優位をもたらします。TechCrunchの報道では、企業データで学習されたカスタムLLMが汎用モデルよりも高い精度と関連性を持つと指摘。国内企業はAWSのカスタム生成AI戦略を通じて、市場での独自性を確立できるでしょう。

参考リンク

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