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。

はじめに 「機械学習やAIを自社サービスに取り入れたいが、どこから始めればいいかわからない」と感じている企業の担当者は少なくありません。AIモデルの開発には、データの準備・前処理から始まり、モデルの設計・学習・評価、本番環境へのデプロイと運用まで多くの工程が必要です。それぞれの工程で専用インフラの整備や専門知識が求められるため、社内リソースだけでは対応しきれないケースも多いのが実情です。 そうした課題を解決するのがAmazon SageMakerです。機械学習のライフサイクル全体をクラウド上でカバーするフルマネージドサービスであり、データサイエンティストから機械学習エンジニア、ビジネスアナリストまで幅広いユーザーが活用できます。 2024年12月には「AWS re:Invent 2024」で次世代プラットフォームとして大幅刷新され、従来のAI・ML開発機能にデータ分析・BI・データレイクハウスまでを統合した包括的なプラットフォームへと進化しました。本記事では、その基本概念・機能・料金・Bedrockとの違い・活用事例までを公式情報をもとに解説します。 Amazon SageMakerとは Amazon SageMakerとは、Amazon Web Services（AWS）が提供するフルマネージド型のデータ・分析・機械学習・生成AI開発プラットフォームです。2017年のサービス開始以来、世界中の企業でAI・ML開発の基盤として採用されてきました。 AWSの公式説明によれば、「広く採用されているAWSの機械学習（ML）と分析機能をまとめた次世代のAmazon