LLMは“選ばない”が真の戦略 〜 Amazon Bedrockではじめる柔軟なAI活用 〜

LLMは“選ばない”が真の戦略 〜 Amazon Bedrockではじめる柔軟なAI活用 〜 アステリア株式会社 エバンジェリスト 生成AI協会（GAIS）エバンジェリスト 2026年4月24日 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

自己紹介 アステリア株式会社 エバンジェリスト 森 一弥 生成AI協会（GAIS）：エバンジェリスト / データ連携活用WGリーダー ブロックチェーン推進協会（BCCC）：技術応用部会長 ◼ 講演・TV・雑誌・Web掲載（AI関連のみ一部抜粋） Schoo にて 生成AIの 授業を担当 出典：Schoo https://schoo.jp/teacher/3817 Interop24 Tokyo / Apps Japan 2024 出典：APPS JAPAN 2024 https://forest.f2ff.jp/introduction/91 78?project_id=20240601 ＠DIME にて生成AI コラム連載中 AISmiley での ウェビナー 出典：AISmiley https://aismiley.co.jp/webinar/2024 0628webinar/ 出典：@DIME https://dime.jp/genre/1934637/ © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved 2

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• https://aismiley.co.jp/webinar/2024
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よくある質問——— 「どのAIがいいですか？」 © Copyright © Copyright 2026 GAIS. 2026 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

LLMの性能比較 主要LLMをリリース日 でプロット 「Arena ELO score」 は人間評価のスコア ◼ 比較は評価方法によって変わる ◼ 性能比較は専門家が行っても毎回順位 が異なる ◼ 人間が評価すれば多少のブレは起こる LLMの性能は上がり続けるが、優劣は安定しない 出典：「LLM Benchmark Leaderboard Dataset (2024–2026)」よりChatGPTで作成 https://www.kaggle.com/datasets/prajitdatta/llm-benchmark-leaderboard-dataset-20242026 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

• https://www.kaggle.com/datasets/prajitdatta/llm-benchmark-leaderboard-dataset-20242026

マルチLLM前提の設計 ◼ LLMは選ばない（いつでも変更できる）のが正解だが 色々契約すると・・ コスト増 支払い手続き APIキー管理 仕様の差異 セキュリティ ◼ 複数契約に よるコスト 増加 ◼ 支払い手続き が異なり、 締日も異なる ◼ 利用期限の 異なる複数の APIキーの 管理 ◼ API仕様の 差異を考えて 実装する必要 ◼ セキュリティ の考慮も必要 Amazon Bedrock という選択 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Amazon Bedrock とは © Copyright © Copyright 2026 GAIS. 2026 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

Amazon Bedrock とは ◼ AIのセレクトショップとして複数のモデルを同じAPIで利用できる Anthropic Claude サービス提供されて いる複数のモデルを 自社用に利用可能 Quen LLM時代初期からあるオープン ソースLLM、官公庁での実績も Google Gemma Google開発の オープンソース 版LLM OpenAI GPT OSS ChatGPT開発元が 提供するオープン ソース版LLM その他 DeepSeek 中国発オープンソースLLM 性能には一定の評価あり 各種オープンソース LLMが利用可能 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

注目機能①：Playground ◼ 選んだLLMの動作確認はすぐに可能 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

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注目機能②：Guardrails ◼ 画面操作でフィルター、NGワード、プロンプトインジェクション 対策などを設定 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

注目機能③：Knowledge Bases ◼ S3などのストレージからRAG用DBの作成 ◼ データソースをS3にすること で、追加、削除も簡単に © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Bedrock 利用のポイント 利用方法と コストの一本化 データ学習には 使われない セキュリティガバナンス ◼ 同じAPIでLLMを切り 替えて利用できる ◼ 請求はAWSで1本化 ◼ AWS以外にデータが 送られない ◼ LLM提供企業の学習に 利用されない ◼ Guardrails による セキュリティ対応 ◼ 同じポリシーを各種 LLMに適応 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Dify 環境で使う © Copyright © Copyright 2026 GAIS. 2026 AllGAIS. RightsAll Reserved Rights Reserved

Difyとは ◼ 画面操作で生成AIの アプリを作れる プラットフォーム ◼ オープンソース ◼ クラウド版、オンプレ 版共に提供 ◼ 画面操作で同じ ロジックでも LLMを切り替えて 使える © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

AWSで環境構築する ◼ CPU：2コア以上、RAM：4GiB以上が最小システム要件 ◆ EC2 c7a.large 0.1292 USD/hour → 30日で 約93USD ◆ Lightsail 24 USD/month Lightsail EC2 約$93 / month 〜 $24 / month 〜 ◼ Linux で Docker Compose 環境を整えれば動く ◼ Bedrockで利用したモデルごとの利用料やナレッジの保存料など は別途かかるので注意 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

DifyのモデルプロバイダでBedrockを設定 ◼ 設定画面のモデルプロ バイダーでBedrockを 設定 ◼ 接続方法が複数あり ◆ LLMを切り替えて使い たいだけならBedrockの APIキーを発行して設定 するのが簡単 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Bedrock の LLMを使う ◼ LLMのAIモデルから選ぶだけ ◼ ユーザープロンプトは必須なので 注意 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Guardrails を使う ◼ プラグインから利用可能 ◼ AWS Tools プラグインを使って Guardrailsを利用することが可能 ◼ IAMに権限を付けてEC2に紐づける ◼ Lightsails環境なら「My AWS Tools」を使う © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Knowledge Basesを使う ◼ AWS Toolsプラグインより利用可能 ◼ ナレッジからの結果をどう扱うか はLLMのプロンプト側に書く必要 あり © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

GAISでの活用例 ◼ 毎週のニュース記事をGAIS公式 ページ（Wordpress）に自動投稿中 © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

Lightsails＋Dify＋Bedrock環境の実際 ◼ 立ち上げは割とすぐ ◆ Linuxに抵抗がなければ割と問題なし ◼ 権限管理で多分ハマる ◆ Bedrockを使う方法が複数ある ◆ モデルプロバイダーやプラグインで方法が異なる ◆ EC2と異なりIAMを割り当てたりできない ◼ Gemmaが無い ◆ 現バージョンのモデルプロバイダー（0.0.64 2026/4/14 版）ではGemmaの選択ができなかった ◆ 更新を待つか、カスタマイズの必要あり © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved

まとめ まずは触って 確認/比較 セキュリティ ガバナンスも考慮 ◼ 検証してみたいなら 管理コンソールから 試してみましょう ◼ AWS以外にデータが 送られない ◼ Guardrails も画面 設定で Dify等で活用 ◼ 利用するLLMを簡単に 切り替えられる環境は 今や普通に © Copyright 2026 GAIS. All Rights Reserved