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Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 [AWS深掘りガイド] [ 御田 稔 ]

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: 楽天ブックス
商品コード: book:21250522

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御田 稔 熊田 寛 SBクリエイティブアマゾンベッドロックセイセイエーアイアプリカイハツニュウモンエーダブリューエスフカボリガイド オンダミノル クマダカン 発行年月：2024年06月26日 予約締切日：2024年06月25日 ページ数：528p サイズ：単行本 ISBN：9784815626440 御田稔（オンダミノル） KDDIアジャイル開発センター株式会社テックエバンジェリスト。外資系SIerにてインフラSEとして従事したのち、2019年にKDDI株式会社へ中途入社し、情報システム部門にて業務システムのAWS移行を多数経験。2023年よりKDDIアジャイル開発センター株式会社（KAG）へ兼務出向し、AWSや生成AIを中心とした内製開発に携わりつつ、そこで得た知見や社内の優秀なエンジニアを社外へ発信する活動を行っている。AWS Samurai 2023、AWS Community Builder、KDDI Cloud SAMURAI2021認定。AWS認定12冠。JAWAーUG東京支部、SRE支部、NWーJAWSを運営 熊田寛（クマダカン） 株式会社Relic先端テクノロジー研究開発リード。エンジニアとしてインフラ設計や構築、運用保守業務に従事したのち、2021年に株式会社Relicへ入社。複数プロジェクトを横断したサービスの信頼性向上や、セキュリティの均質化・最適化、標準化に携わる。自社プロダクトやグループ会社の生成AIのPoCやアプリケーションへの導入に関わり、2024年より先端テクノロジー研究開発チームに配属。2023 Japan AWS All Certifications Engineer認定。JAWAーUG CDK支部を運営 森田和明（モリタカズアキ） 富士ソフト株式会社エバンジェリスト・アーキテクト。業務系システム開発やモバイルアプリ開発の経験を経て、2015年頃からクラウドやAWS Lambdaに代表されるサーバーレスアーキテクチャに興味を持つ。サーバーレスのメリットを活かした様々なIoT案件に携わった後、2017年には「スマートハウスの実証事業」に従事。IoTやサーバーレスにとどまらず、AI導入においてもAWSのエバンジェリスト兼アーキテクトとして活動中。2023 Japan AWS Ambassador、Japan AWS Top Engineer（2023、2022、2021）、AWS Community Builder認定。AWS認定13冠（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 生成AIの基本と動向／第2章 Amazon Bedrock入門／第3章 生成AIアプリの開発手法／第4章 社内文書検索RAGアプリを作ってみよう／第5章 便利な自律型AIエージェントを作ってみよう／第6章 Bedrockの機...

本書は、AWSが提供するマネージド型生成AIサービス「Amazon Bedrock」を使い、実用的な生成AIアプリケーションを構築するための実践的なガイドブックです。単に大規模言語モデル（LLM）の使いかたを学ぶだけでなく、エンタープライズレベルのアプリケーションへと昇華させるための、インフラ・アーキテクチャ・実装の三位一体の視点を提供しています。構成としては、まずBedrockの基盤となるアーキテクチャとモデルの特性理解から始まり、次にRAG（検索拡張生成）を実現するためのKnowledge Basesの活用、そして自律的にタスクを実行するAgents for Amazon Bedhandの構築へと、段階的に高度なトピックへと進みます。本書の核心的なメッセージは、生成AIを単なる「チャットボット」としてではなく、既存のAWSエコシステム（Lambda、S3、DynamoDBなど）と密接に連携し、セキュアかつスケーラブルに動作する「ビジネスプロセスの一部」として組み込むための具体的な技術手法を提示することにあります。開発者が直面する、モデルの選択、プロンプトの最適化、データの安全性、そして運用コストといった、実務に直結する課題に対する明確な指針が示されています。

• Amazon Bedrockの基本構造と、利用可能な基盤モデル（Claude、Llama等）の特性比較
• RAG（検索拡張生成）を実現するためのKnowledge Basesの構築と運用手法
• 自律的なタスク実行を可能にするAgents for Amazon Bedringsの実装プロセス
• プロンプトエンジニアリングをBedrockのAPI経由で制御する実践的なテクニック
• AWS LambdaやAmazon S3などの既存サービスと生成AIを統合するアーキテクチャ設計
• 企業利用において不可欠な、データプライバシー、セキュリティ、およびガバナンスの管理手法
• 生成AIアプリケーションの評価、モニタリング、およびコスト最適化へのアプローチ

• 生成AIを活用したクラウドネイティブなアプリケーションの設計・構築スキル
• RAG（検索拡張生成）の仕組みを理解し、独自の知識ベースを用いたAI実装を行う能力
• 複数の基盤モデルの特性を見極め、ユースケースに応じた最適なモデルを選択する判断力
• AIエージェントを用いて、API連携や外部ツール操作を自動化する高度な開発スキル
• AWSのセキュリティベストプラクティスに基づいた、安全なAI活用環境の構築知識
• Boto3（AWS SDK）を用いた、プログラムによる生成AI機能の制御・統合技術

• Amazon Bedrockの導入を検討しているクラウドエンジニアやアーキテクト
• 既存の業務システムに生成AI機能を組み込みたいアプリケーション開発者
• AIの技術的な実現可能性（PoC）から本番運用への移行を目指すプロジェクトリーダー
• AWSの知識をベースに、生成AIという新しい領域へスキルアップしたい技術者

著者の御田 稔氏は、AWSを中心としたクラウドインフラおよび高度なアプリケーション開発における深い専門知識を持つエンジニアです。クラウドネイティブな技術スタック、特にマネージドサービスを組み合わせたスケーラブルなシステム構築に強みを持ち、その知見を分かりやすく、かつ実装に即した形で解説することに定評があります。本書ではその専門性を活かし、理論に偏らず「実際に動くものを作る」ための実践的なガイドを提供しています。

本書は、一般的な「LLM（大規模言語モデル）の基礎」や「ChatGPTの使い方」を解説した書籍とは一線を画しています。それらがモデル単体の能力やプロンプトの書き方に焦点を当てているのに対し、本書は「AWSというプラットフォーム上で、いかにして信頼性の高いAIシステムを構築するか」という、エンジニアリングの視点に特化しています。AIの理論と、クラウドインフラの運用・セキュリティ・統合という、実務において最も困難な領域を繋ぐ架け橋となる位置づけの書籍です。

本書の最大の価値は、生成AIを「魔法のツール」としてではなく、制御可能な「計算リソース」として捉え、ソフトウェアエンジニアリングの枠組みの中に落とし込んでいる点にあります。読者は本書を通じて、単なるプロンプトの習得を超え、大規模なデータと複雑なワークフローを扱う、次世代のAIアプリケーション開発に必要な、設計・実装・運用の全工程にわたる一貫したスキルを習得できます。読後には、AWSの強力なエコシステムを活用して、ビジネス価値を創出できるAIソリューションを自ら設計・構築できる自信が得られるはずです。