AWS × AIアプリケーション開発
AWS AI Application Development
AWSでAIを動かし、アプリケーションに組み込む。事業で使えるAI活用を、基盤から実装まで。
AI活用で重要なのは、AIモデルを試すことだけではありません。 企業のサービスや業務の中で安全に動き、継続的に改善できる仕組みとして実装することが重要です。
Wealthy Designは、AWSを主軸にしたクラウド設計・構築と、Webシステム、業務システム、API連携の開発力を組み合わせ、 AIを実際のアプリケーションに組み込む支援を行います。
生成AI、機械学習、データ分析、業務自動化を、セキュリティ、運用監視、拡張性まで見据えて設計し、PoCで終わらないAI活用を形にします。
AWS AI Stack
AWS基盤、Webアプリ、AI/MLを一体で設計します
Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、API、データ基盤、監視、Webアプリケーション開発を分けずに扱います。
- AWSCloud
- Amazon BedrockAWS AI
- SageMaker AIMLOps
- CloudFormationIaC
- Next.jsFrontend
- ReactUI
- TypeScriptLanguage
- Node.jsBackend
- PythonLanguage
- GitHubDevOps
- JestTest
What We Build
AWS × AIアプリケーション開発で実現できること
AWS上にAIを安全に動かす基盤を構築し、Webサービスや業務システムにAI機能を自然に組み込むことで、サービス価値と業務効率を高めます。社内データを活用したAIチャットボット
問い合わせ内容の自動分類、要約、FAQ生成
売上予測、需要予測、解約リスク予測
画像認識、異常検知、不正検知
顧客ごとのレコメンド最適化
管理画面やダッシュボードへのAI分析結果表示
APIを通じた既存システムへのAI機能追加
AWS Side
AWS側で実現するAI活用
AWS側では、AIを安定して動かすための土台を設計します。小さく始めながら、利用者数やデータ量の増加に合わせて拡張しやすいAI基盤を構築できます。
- AIモデルを動かすクラウド基盤設計
- データの蓄積、加工、分析基盤の構築
- 機械学習モデルの学習・推論環境
- Amazon BedrockやAmazon SageMakerを活用したAI実装
- ログ、画像、テキスト、音声、業務データの活用
- IAM、KMS、VPC、WAFを組み合わせたセキュアな構成
- 個人情報・機密情報・監査ログを考慮したコンプライアンス設計
- CloudWatchによる監視、ログ管理、アラート設計
- 利用量に応じたコスト最適化
Application Side
アプリケーション側で実現するAI活用
アプリケーション側では、AIの結果をユーザーや業務担当者が使いやすい形に落とし込みます。AIを裏側の技術に留めず、サービス体験や業務判断に使える機能として設計します。
- 既存WebサービスへのAI機能追加
- AIチャットボットの組み込み
- レコメンド機能の開発
- 需要予測、売上予測の画面表示
- 問い合わせ分類、文章要約、FAQ自動生成
- 画像認識、異常検知の業務画面化
- 業務フローの自動化
- 管理画面やダッシュボードへのAI分析結果表示
- APIを通じたAI機能の組み込み
Machine Learning Patterns
機械学習の方式に合わせて、使いどころを整理します
教師あり学習、教師なし学習、強化学習は、扱えるデータと解きたい課題によって向き不向きがあります。Supervised Learning
教師あり学習
過去の正解データをもとに、予測や分類を行うAIです。- 売上予測
- 需要予測
- 問い合わせ内容の自動分類
- 顧客の解約リスク予測
- 審査や判定業務の支援
Unsupervised Learning
教師なし学習
大量のデータから、人が気づきにくい傾向やパターンを発見するAIです。- 顧客セグメント分析
- 異常検知
- 不正検知
- アクセスログ分析
- 潜在ニーズの発見
Reinforcement Learning
強化学習
結果を見ながら、より良い判断や行動を学習していくAIです。- レコメンドの最適化
- 価格や在庫の最適化
- 配送ルートや業務フローの最適化
- ゲームAIやシミュレーション
- 運用判断の自動最適化
Production AI / MLOps
PoCから本番運用まで、AIの改善サイクルを設計します
AIアプリケーションは、データ、評価、デプロイ、監視、改善の流れで考えると、社内説明と運用設計がしやすくなります。Data
データを集め、使える状態にする
AI機能の精度は、モデルだけでなくデータの状態に左右されます。- 社内文書・ログ・画像・問い合わせ履歴の棚卸し
- 個人情報・機密情報の確認
- 学習・検索・評価に使うデータの切り分け
Evaluate
精度とリスクを評価する
PoCでは、動くことよりも、業務で使ってよい品質かを確認します。- 回答根拠・参照元の確認
- ハルシネーションや偏りの確認
- 評価指標と人の確認フローの設計
Deploy
アプリへ安全に組み込む
Webアプリ、管理画面、API、認証、権限、監視まで含めて実装します。- Cognito / API Gateway / Lambda / ECS連携
- Bedrock / SageMakerの推論連携
- ログ、アラート、コスト上限の設計
Improve
本番後に改善する
AI機能は公開して終わりではなく、利用状況と品質を見ながら改善します。- 利用ログと失敗パターンの確認
- データドリフト・モデルドリフトの確認
- モデル変更時の検証手順
Responsible AI
AIを安全に使い続けるための6つの観点
AIアプリケーションは、精度や効率だけでなく、企業として説明できる状態で運用することが重要です。 要件定義、PoC、本番実装の各段階で、責任あるAIの観点を確認します。Fairness
公平性
特定の属性や条件に偏った判断にならないよう、データ、評価方法、運用時の確認フローを整理します。Privacy
プライバシー
個人情報や機密情報をAIに渡す範囲、保存期間、ログの扱い、利用者権限を確認します。Security
セキュリティ
プロンプト攻撃、情報漏えい、権限の過不足に備え、入力制御、出力制御、監視を設計します。Explainability
説明可能性
AIの回答根拠、参照元、判断理由を確認できる形にし、業務担当者が説明しやすい状態にします。Transparency
透明性
AIをどこで使い、どのデータを参照し、どの範囲を自動化しているかを明確にします。Accountability
責任
AIの出力を誰が確認し、どの判断を人が担い、問題発生時にどう改善するかを決めます。Architecture
AWS実装時のアーキテクチャ概要
AI機能は、単独のAIモデルだけでは成立しません。ユーザー画面、認証、API、アプリケーション、データ基盤、AI/機械学習、監視・セキュリティが連携して、はじめて実運用できる仕組みになります。標準構成では、ユーザーはWebアプリや管理画面からAI機能を利用します。 認証はAmazon Cognitoで管理し、API Gatewayを経由してLambdaやECS/Fargate上のアプリケーションが処理を行います。 業務データやログはS3、RDS、DynamoDBに保存し、GlueやAthenaで加工・分析します。 AI処理はAmazon BedrockやAmazon SageMakerを活用し、結果をアプリケーションに返します。
CloudWatchでログやメトリクスを監視し、IAM、KMS、WAF、VPCを組み合わせることで、安全性と運用性を高めます。 AI機能を小さく始めながら、利用者数、データ量、業務範囲の拡大に合わせて段階的に拡張できます。
ユーザー向け画面
- Webアプリ
- 管理画面
- CloudFront
- Route 53
認証・保護
- Amazon Cognito
- AWS WAF
- IAM
- KMS
- VPC
API・アプリケーション
- Amazon API Gateway
- AWS Lambda
- Amazon ECS / AWS Fargate
- 既存システムAPI連携
データ基盤
- Amazon S3
- Amazon RDS
- Amazon DynamoDB
- AWS Glue
- Amazon Athena
AI / 機械学習・監視
- Amazon Bedrock
- Amazon SageMaker
- Amazon CloudWatch
Support Area
当社が支援できる領域
Wealthy Designは、AWS基盤だけ、AIモデルだけ、画面だけではなく、AIを事業で使うために必要な領域を横断して支援します。AWSを主軸に世界の最新技術を追求しながら、企業の現場で使える形に落とし込むことを重視しています。
Implementation Flow
導入イメージ
いきなり大規模なAIシステムを作るのではなく、事業課題とデータの状態に合わせて段階的に進めます。- 01
現状整理
既存システム、業務フロー、保有データ、AI活用テーマを確認します。
- 02
AI活用テーマの設計
チャットボット、予測、分類、要約、レコメンドなど、効果が見込める領域を整理します。
- 03
AWSアーキテクチャ設計
データ基盤、AI/ML、API、認証、監視、セキュリティを含めた構成を設計します。
- 04
コンプライアンス確認
AIに渡すデータ範囲、個人情報・機密情報の扱い、社内承認、監査ログ、利用ルールを確認します。
- 05
PoC / プロトタイプ開発
小さく動くAI機能を実装し、精度、業務適合性、運用課題を確認します。
- 06
アプリケーションへの組み込み
Webサービス、管理画面、業務システム、APIにAI機能を統合します。
- 07
本番運用・改善
ログ、利用状況、精度、コストを確認しながら継続改善します。
First Step
AWS上でAIをどう動かすべきか。既存サービスにAIをどう組み込むべきか。
AI活用は、モデルを選ぶだけでは成果につながりません。 企業のデータ、業務、サービス、運用体制に合わせて、AIを安全に使い続けられる仕組みとして設計することが大切です。 まずは現在の課題や構想をお聞かせください。