Amazon BedrockとAmazon SageMakerの違いとは？目的・機能・選び方を徹底比較【2026年最新版】

はじめに

AWSでAI・機械学習の開発を検討すると、必ずと言っていいほど「Amazon BedrockとAmazon SageMakerのどちらを使えばいいのか」という問いに突き当たります。どちらもAWSが提供するAI関連の主要サービスでありながら、目的・対象ユーザー・料金体系・必要な専門知識が大きく異なります。

AWS公式のドキュメント「Amazon BedrockまたはAmazon SageMaker AI?（Decision Guide）」でも、両サービスは「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するが、さまざまな目的を果たす」と明記されています。両者の違いを正しく理解して選択することが、AI活用の成否を分ける第一歩です。

本記事では、AWS公式情報をもとに両サービスの概要・機能・違いを整理し、自社に合った選択の判断基準を解説します。

Amazon Bedrockとは

Amazon Bedrockとは、生成AIアプリケーションやエージェントの構築に適した、包括的でセキュアかつ柔軟なフルマネージドプラットフォームです。AWS公式サイトでは「先駆的な基盤モデル（FM）、エージェントをデプロイおよび運用するためのサービス、モデルのファインチューニング、保護、最適化のためのツール、アプリケーションを最新のデータに接続するためのナレッジベースを提供する」と説明されています。

2023年のサービス開始以来、世界で数万の企業が生成AI戦略の基盤として採用しています。

Amazon Bedrockで利用できる主な基盤モデル

Amazon Bedrockの最大の特徴は、複数のAI企業が提供する多様な基盤モデルに単一のAPIでアクセスできる点です。AWS公式ドキュメントが示す対応モデルには以下が含まれます（サポートモデルは定期的に更新されます）。

Amazon Nova（Amazon独自の最新世代基盤モデル群。Nova Micro・Nova Lite・Nova Pro・Nova Canvas・Nova Reelなど）
Amazon Titan
Anthropic Claude
DeepSeek-R1
Cohere Command & Embed
AI21 Labs Jurassic
Meta Llama
Mistral AI
Stable Diffusion XL

さらにAmazon Bedrock Marketplaceでは、100を超える独自の特殊な基盤モデルを検出・テスト・使用することができます。

Amazon Bedrockの主な機能

モデルの選択とAPI統合 数百の基盤モデルにアクセスし、パフォーマンスとコストのニーズに応じて最適なモデルを選択できます。APIコールを通じて既存のアプリケーションに簡単に統合できます。

データを活用したカスタマイズ ナレッジベース（RAG）・プロンプトエンジニアリング・ファインチューニング・Bedrock Data Automationなど複数のカスタマイズ手段を提供しており、汎用モデルを自社ビジネスに最適化できます。

セキュリティとガードレール Bedrock GuardrailsはAWS公式によると有害コンテンツを最大88%ブロックし、モデルのトレーニングにデータを使用することなく、転送中・保存中のデータを暗号化します。ISO・SOC・GDPR・FedRAMP High・HIPAAなど主要なコンプライアンス基準に対応しています。

コスト最適化 モデル蒸留・プロンプトキャッシュ・インテリジェントプロンプトルーティングなどの機能を提供しています。AWS公式によると、インテリジェントプロンプトルーティングは質を維持しながらコストを最大30%削減できるとされています。

AIエージェントの構築 Amazon Bedrock エージェント・Bedrock Flows・Bedrock AgentCoreなどのツール群で、複数ステップのタスクを自律実行するAIエージェントを構築・デプロイできます。

Amazon Bedrockの料金体系

Amazon Bedrockの料金は、サービスに対して行われたAPIコールの数（トークン数）に基づくPay-as-you-goです。オンデマンド料金・バッチ処理・プロビジョンドスループットの3つの推論オプションがあります。最新の料金はAWS公式料金ページでご確認ください。

参考：Amazon Bedrock 料金（AWS公式）

Amazon SageMakerとは

Amazon SageMaker AI（旧称：Amazon SageMaker）は、機械学習モデルを大規模に構築・トレーニング・デプロイするために設計されたフルマネージドサービスです。AWS公式ドキュメントでは「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、基盤モデルをゼロから構築することが含まれる」と説明されています。

2024年12月のAWS re:Invent 2024において次世代プラットフォームとして大幅に刷新され、現在のAmazon SageMakerはSageMaker AI・SageMaker Unified Studio・SageMaker Lakehouse・SageMaker Canvasなどを内包する統合プラットフォームです。

Amazon SageMaker AIの主な構成要素

AWS公式ドキュメントによると、現在のAmazon SageMakerは以下の要素で構成されています。

SageMaker AI：MLモデルの構築・学習・デプロイを担うコア機能（旧SageMakerの主要機能を継承）
SageMaker Unified Studio：AWSのデータ・分析・AI・MLサービスを組み合わせた統合開発環境
SageMaker Lakehouse：S3・Redshift・外部データを統合するデータレイクハウス
SageMaker Canvas：ノーコードでMLモデルを構築できるビジュアルツール
SageMaker HyperPod：LLMなど大規模モデルのトレーニングに特化したクラスター管理サービス

Amazon SageMakerの主な機能

MLモデルの構築・実験 JupyterLabベースのSageMaker Studioで、TensorFlow・PyTorch・scikit-learnなど主要なMLフレームワークを使ってモデルを開発できます。

大規模分散トレーニング SageMaker TrainingはGPUクラスターを自動スケールし、大規模モデルのトレーニングをフルマネージドで実行します。トレーニング完了後はインスタンスが自動解放されるため、コストの管理がしやすい構造になっています。

ノーコードMLと自動化（AutoML） SageMaker Canvasのノーコードツールとオートメーション機能で、専門知識がなくてもMLモデルを構築できます。

MLOps・モデル管理 SageMaker Pipelines（CI/CDパイプライン）・SageMaker Model Monitor（本番モデルの監視）・SageMaker Clarify（バイアス検出・説明性分析）など、MLライフサイクル全体を管理するMLOpsツールが充実しています。

Amazon SageMakerの料金体系

Amazon SageMaker AIの料金は、コンピューティングリソース・ストレージ・その他サービスの使用量に基づく従量課金です。申し込み後最初の2ヶ月は無料枠があります。また、1年または3年の使用量確約と引き換えにコスト削減が可能なSavings Plansも提供されています。最新の料金はAWS公式料金ページでご確認ください。

参考：Amazon SageMaker AI 料金（AWS公式）

Amazon BedrockとAmazon SageMakerの違いを比較

AWS公式の決定ガイド（Decision Guide）をもとに、Amazon BedrockとAmazon SageMakerの違いを整理します。

AWSのAI階層における位置付け

AWS公式ドキュメントは、AWSのAIスタックを3層で以下のように定義しています。

最上層：Amazon QなどのAI活用サービス（生産性を向上させるアプリケーション）
中間層：Amazon Bedrock（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）
下層：Amazon SageMaker AI（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）

この整理が示す通り、BedrockはAIを「使う・組み込む」サービスであり、SageMaker AIはAIモデルを「作る・鍛える」インフラです。

主要項目の比較表

AWS公式の決定ガイドに記載されている内容をもとに比較します。

比較項目	Amazon Bedrock	Amazon SageMaker AI
主なユースケース	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開発者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。必要に応じてファインチューニング可能	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ゼロから作成できる
料金体系	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・その他サービスの使用量に基づく料金
統合方法	APIコールを通じて事前トレーニング済みモデルをアプリケーションに統合	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が多い
必要な専門知識	事前トレーニング済みモデルを使用するための基本レベルのML専門知識	データサイエンスと機械学習スキルの実践的な知識がモデル構築・最適化に役立つ
AWSスタックの位置	中間層（モデルとツール）	下層（インフラストラクチャ）
インフラ管理	不要（フルマネージド）	インスタンス選定・管理が必要

Amazon BedrockとAmazon SageMakerはどちらを選ぶべきか

ここでは、Amazon BedrockとAmazon SageMakerはどちらを選ぶべきか、それぞれおすすめのケースを紹介します。

Amazon Bedrockが向くケース

AWS公式ドキュメントでは、以下のようなケースでAmazon Bedrockを選択することが推奨されています。

推論に事前トレーニング済みの基盤モデルを主に使用したい場合 Claude・Llama・Amazon Novaなどの既成の高性能モデルをAPI経由で呼び出し、テキスト生成・要約・Q&A・コード生成・画像生成などの生成AI機能を素早くアプリケーションに組み込みたいケースが該当します。

機械学習の専門チームがいない、またはインフラを管理したくない場合 Bedrockはフルマネージドのため、GPU環境やトレーニング基盤を意識することなく生成AIを活用できます。MLエンジニアがいなくても、アプリ開発者がAI機能を実装できます。

RAGシステムやAIエージェントを迅速に構築したい場合 Bedrockのナレッジベース（RAG）・Bedrock Agents・Bedrock Flowsなどのツール群を使えば、自社データに基づいて回答するチャットボットや、複数ステップのタスクを自律実行するAIエージェントを短期間で構築できます。

多様なモデルを比較・評価しながら最適なものを選びたい場合 Bedrockでは評価ツールを使って複数のFMを比較できるため、ユースケースに最適なモデルを柔軟に選択・切り替えられます。

Amazon SageMakerが向くケース

AWS公式ドキュメントでは、以下のようなケースでAmazon SageMaker AIを選択することが推奨されています。

独自データでカスタムモデルをゼロから構築・学習させたい場合 既製の基盤モデルでは対応できない特殊なドメイン（製造現場の品質検査・医療画像診断・独自言語処理など）のモデルを、自社データで構築したいケースが該当します。

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・カスタマイズが必要な場合 AWS公式ドキュメントでも「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を検討する」と明記されています。

ML開発からデプロイ・監視までのMLOps全体を管理したい場合 SageMaker Pipelines・Model Registry・Model Monitorなど、MLライフサイクル全体を一貫して管理するMLOpsツールを必要とするチーム・組織に向いています。

データ準備・ETL・分析・ML開発を統合した基盤が必要な場合 SageMaker Unified StudioやSageMaker Lakehouseにより、データの準備から機械学習・SQL分析・BI分析までを一つの環境でシームレスに行いたいエンタープライズ向けのユースケースに適しています。

両者を組み合わせるアプローチ

AWS公式の決定ガイドは、「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」があることを明示しています。実際のプロジェクトでは、両者を組み合わせた活用が効果的なケースも多くあります。

代表的な組み合わせパターンとして、SageMaker AIで独自データによるファインチューニングやカスタムモデルの学習を行い、その成果をBedrockのRAGシステムやエージェントと連携させてアプリケーションに組み込むというアプローチが挙げられます。また、SageMaker Unified StudioにはBedrock IDEが統合されており、一つの開発環境からBedrockモデルの探索・生成AIアプリの構築・MLモデルの開発を行える構造になっています。

「最初はBedrockで迅速にPoC（概念実証）を行い、カスタマイズの必要性が明確になった段階でSageMaker AIでのモデル開発に移行する」というステップアップのアプローチも、実践的な選択肢の一つです。

Amazon BedrockとAmazon SageMakerを選ぶ際のポイント

両サービスの選択を迷ったとき、以下の観点から自社の状況を整理することが有効です。

① 「AIを使いたい」のか「AIを作りたい」のかを明確にする 既存の高性能な基盤モデルをアプリケーションに組み込みたいだけであればBedrock、独自のモデルを一から開発・カスタマイズしたいのであればSageMaker AIが基本的な選択指針です。

② 社内の専門スキルを確認する 深層機械学習の専門チームがいない場合はBedrockが扱いやすく、データサイエンティストやMLエンジニアが在籍しているならSageMaker AIのフルポテンシャルを引き出せます。

③ コスト構造の違いを理解する Bedrockはトークン数に基づくAPI課金のため、利用量が読みやすく初期コストを抑えやすいです。SageMaker AIはインスタンス稼働時間に基づく課金のため、大規模・継続的なML開発には効率的ですが、停止し忘れ等によるコスト超過への注意が必要です。

④ 開発スピードと柔軟性のトレードオフを考慮する Bedrockは即時に高性能なAI機能を実装できる反面、モデルの制御範囲はAPIの仕様に依存します。SageMaker AIは完全な制御が可能ですが、モデル開発・インフラ設計に相応の工数と知識が必要です。

⑤ 将来的なスケールと拡張性を見据える 最初はBedrockでスタートし、ビジネスの成長に伴って独自モデルが必要になればSageMaker AIを追加するという段階的な拡張も、AWSエコシステムでは自然に実現できます。

Amazon BedrockとAmazon SageMakerを支援するHBLABのサービス

HBLABは、ベトナムに開発拠点を持つITソリューションカンパニーとして、AWS上でのAI・機械学習開発支援に豊富な実績を持ちます。「自社にはBedrockとSageMakerのどちらが合っているかわからない」「まずPoCから始めたいがリソースが足りない」「SageMaker AIでのカスタムモデル開発を内製化したい」など、フェーズやニーズに応じたサポートをワンストップで提供しています。

Amazon BedrockによるRAGシステム・AIエージェントの構築から、Amazon SageMaker AIを使ったカスタムMLモデルの開発・MLOps基盤の整備、さらには両サービスを組み合わせたエンタープライズ向けのAI開発基盤の構築まで、幅広くご相談いただけます。初回のご相談は無料ですので、お気軽にお問い合わせください。