AWS上の生成AI・RAG実装支援
AWS AI Engineering
AWS基盤とAI実装を、PoC後の本番運用までつなげる。
生成AI、RAG、AIエージェントを既存業務に組み込むには、AIモデルだけでなく、AWS基盤、権限、ログ、監視、コスト、IaC、運用設計が必要です。 Wealthy DesignはAWSと開発の両面から、AIを業務で使い続けられる状態へ進めます。
Why AWS AI
AWSに強い会社だから、AIを本番運用まで見られる
AIコンサルティングやPoCだけで終わらせず、既存システム、AWS基盤、運用、監視、改善までつなげることで、現場で使われるAI実装に近づけます。
AIをAWS上で安全に動かす
生成AIやRAGを、IAM、認証、権限、Secret管理、ログ、監視、コスト管理まで含めて業務で使える構成へ落とし込みます。
PoC後の本番化まで見る
試作で止まりやすいAI施策を、既存システム連携、運用手順、保守、改善サイクルまで含めて実装支援します。
CloudFormationで再現性を持たせる
AWS構成をコードで管理し、レビュー、変更履歴、環境差分、引き継ぎがしやすい状態を重視します。
SES・準委任の体制支援にも対応
AI API連携、フロントエンド、バックエンド、AWS、SRE、テックリードなど、必要な役割を切り分けて支援します。
AI Practitioner View
AIを導入する前に、方式・リスク・運用を整理します
AWS AI Practitioner相当の基礎観点を、資格用語ではなく実務の判断材料として整理します。 モデルを選ぶ前に、AI/MLの使い分け、生成AIの限界、RAG・ファインチューニング・エージェント、責任あるAI、MLOpsを確認します。
AI、機械学習、生成AIの違いから整理
予測、分類、要約、検索、生成などを一括りにせず、業務課題とデータの状態から適したAI活用を切り分けます。
生成AIの限界も前提にする
ハルシネーション、情報の古さ、バイアス、説明しにくさを前提に、参照元、評価、人の確認フローを設計します。
方式を目的で使い分ける
社内情報を参照するならRAG、出力傾向を寄せるなら評価データやファインチューニング、業務操作まで行うならエージェントとして整理します。
責任あるAIとセキュリティを組み込む
Fairness、Privacy、Security、Explainability、Transparency、Accountabilityを前提に、Bedrock Guardrails、IAM、KMS、CloudWatchなどを組み合わせます。
本番後の監視と改善まで見る
評価指標、利用ログ、品質低下、モデル変更、コストを継続確認し、PoCで終わらない改善サイクルへつなげます。
Responsible AI Framework
責任あるAIを、AWS実装と運用ルールに落とし込みます
AIの本番運用では、精度だけでなく、公平性、プライバシー、セキュリティ、説明可能性、透明性、責任の所在を整理する必要があります。 AWSの権限、ログ、暗号化、監視、ガードレールと合わせて、社内で説明しやすい運用に近づけます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
AWS AI Services
AWS AIサービスを、要件と提供状況に合わせて選定します
Amazon Bedrockを中心に、Amazon SageMaker AI、Amazon Kendra、Bedrock AgentCoreなどを組み合わせ、 Amazon Q系サービスは提供状況を確認しながら、 社内検索、業務自動化、AIエージェント、既存システム連携まで実装しやすい形に落とし込みます。
生成AIアプリケーションの中核
Amazon Bedrock
多数の基盤モデルを用途に合わせて選び、RAG、要約、問い合わせ支援、業務システム連携に活用します。
AIエージェントの実行基盤
Amazon Bedrock AgentCore
業務フロー、外部ツール、社内APIとつながるAIエージェントを、本番運用を見据えて設計します。
AWS上の生成AIモデル候補
Amazon Nova
テキスト、画像、マルチモーダル活用など、AWS基盤で扱いやすいモデル候補として検討します。
社内活用と開発支援の候補
Amazon Q（提供状況を確認）
Amazon Q Business / Developerは新規受付やサポート状況が時期により変わるため、公式情報で利用可否を確認し、他のAWSサービスや開発支援ツールと比較します。
モデル開発・評価・運用
Amazon SageMaker AI
独自モデル、評価、MLOps、データ活用基盤が必要な場合に、AI運用の選択肢として整理します。
エンタープライズ検索
Amazon Kendra
社内文書、規程、FAQ、技術資料を横断検索し、RAGやナレッジ検索の土台として活用します。
Example
社内ナレッジ検索・RAGの実装例
Amazon Bedrockで回答生成を行い、Amazon Kendraや社内データ基盤と連携して、規程、FAQ、技術資料、問い合わせ履歴を検索できる形にします。 IAM、ログ、監視、コスト管理、CloudFormationまで含めることで、PoC後も運用しやすいAI基盤として提案できます。
Use Case Service Map
用途から選ぶAWS AIサービスメニュー
AI/MLの基礎、生成AI、自然言語処理、文書、画像、音声、予測、レコメンド、責任あるAIの観点から、 「どのAWSサービスを使うべきか」ではなく「どの業務課題を解くべきか」から整理します。
Amazon Bedrock
Amazon Comprehend
Amazon ComprehendAWS Lambda
AWS LambdaText / NLP
問い合わせ分類・要約・FAQ生成
メール、フォーム、チャットの問い合わせを分類し、要約、感情分析、キーワード抽出、FAQ化まで業務フローに組み込みます。
Amazon Textract
Amazon TextractAmazon S3
Amazon S3Amazon Bedrock
Document AI
書類・PDF・画像内文字のデータ化
申込書、請求書、マニュアル、契約関連資料を検索・集計しやすいデータに変換し、RAGや管理画面に接続します。
Amazon Rekognition
Amazon RekognitionAmazon SageMaker AI
Vision AI
画像認識・目視確認の補助
商品画像、現場写真、検査画像などをAIで分類・検知し、人が確認すべき対象を絞り込む業務導線を設計します。
Amazon Transcribe
Amazon TranscribeAmazon Translate
Amazon TranslateAmazon Polly
Amazon PollySpeech AI
音声の文字起こし・多言語対応
通話録音、面談、社内説明動画をテキスト化し、翻訳、読み上げ、要約、ナレッジ検索へつなげます。
Amazon SageMaker AI
Amazon Athena
Amazon AthenaAmazon QuickSight
Amazon QuickSightPrediction
需要予測・売上予測・リスク予測
売上、需要、解約リスク、在庫、問い合わせ量などを予測し、ダッシュボードや業務判断に使える形へ落とし込みます。
Amazon Personalize
Amazon PersonalizeAmazon SageMaker AI
AWS Glue
AWS GlueRecommendation
レコメンド・顧客セグメント
ユーザー行動や購買履歴から、コンテンツ、商品、施策の出し分けを検討し、精度評価と改善サイクルまで設計します。
Amazon Lex
Amazon LexAmazon Bedrock
Amazon API Gateway
Amazon API GatewayConversational AI
チャットボット・会話型業務フロー
問い合わせ受付、社内ヘルプデスク、予約・申請の一次対応など、会話から既存システムへつながる業務フローを作ります。
Amazon QuickSight
Amazon Athena
AWS Glue
BI / Analytics
分析結果の可視化・ダッシュボード
AIや機械学習の結果を、経営・現場が確認できるダッシュボードへ整理し、判断に使える状態にします。
Amazon Bedrock
AWS IAM
AWS IAMAmazon CloudWatch
Amazon CloudWatchResponsible AI
責任あるAI・ガードレール設計
ハルシネーション、バイアス、プロンプト攻撃、機密情報混入に備え、6つのResponsible AI観点と入力制御、出力制御、ログ監視、運用ルールを整えます。
Foundation Models
多数の基盤モデルから、用途に合うものを選定します
生成AIは、モデル名だけで選ぶと業務に合わないことがあります。 Wealthy Designは、文章生成、RAG、社内検索、コード支援、画像・マルチモーダル、コスト重視など、使い方からモデル候補を絞り込みます。
Model Choice
用途から基盤モデルを選ぶ
Amazon Bedrockでは複数の基盤モデルを利用できます。回答品質、速度、コスト、対応リージョン、社内データの扱い、API互換性を比較し、用途に合うモデルを選定します。
Amazon
Amazon Nova / Titan
AWS基盤との相性、マルチモーダル活用、既存AWS運用との接続を重視する場合の候補として確認します。
Anthropic
Claude
長文の要約、社内文書を使ったRAG回答、業務文章の生成、対話品質を重視する用途で候補に入れます。
OpenAI
ChatGPT / Codex / GPT系モデル
ChatGPTに搭載されたCodexによるコード支援、高度な推論、AIエージェント、対話型アプリケーションなど、用途やセキュリティ要件に応じて比較します。
Open Model
Meta / Mistral / DeepSeek など
コスト、速度、カスタマイズ性、社内検証のしやすさを重視する場合に、オープンモデル系も選択肢として比較します。
Embedding
検索・RAG向けモデル
社内文書検索では、回答生成モデルだけでなく、埋め込み、検索、再ランキング、ナレッジベース構成まで含めて選びます。
選定時に確認すること
- 問い合わせ対応、要約、FAQ生成、社内検索、コード支援など用途を先に決める
- 精度、応答速度、利用料金、利用可能リージョン、入力できるデータ種別を比較する
- 個人情報、機密情報、契約上扱えない情報をAIに渡さない前提を確認する
- 本番運用では、ログ、権限、コスト上限、モデル変更時の検証手順まで決めておく
Implementation Choice
RAG、ファインチューニング、エージェントを使い分けます
生成AI活用は、すべてを1つの方式で解くより、業務目的とデータの状態に合わせて構成を選ぶことが大切です。 最初の相談では、どの方式が近いか、どこまで本番運用を見据えるかを整理します。
社内情報を参照させたい
規程、FAQ、議事録、技術資料など最新の社内データを回答に使う場合は、RAGと検索基盤、権限管理、参照元表示を優先して設計します。
出力形式や専門タスクに寄せたい
決まった分類、定型文、専門用語の扱いなどを安定させたい場合は、RAGだけでなくファインチューニングや評価データの準備も検討します。
業務操作までつなげたい
AIが社内APIや外部ツールを呼び出す場合は、失敗時の制御、承認フロー、監査ログ、権限の境界を先に決めてから本番化します。
安全に使い続けたい
ハルシネーション、バイアス、プロンプト攻撃、機密情報の混入に備え、入力制御、出力制御、ログ確認、改善サイクルを運用に組み込みます。
AWS上でAIを本番化する構成要素
生成AIを業務で使うには、モデル選定だけでなく、どのデータを扱い、誰が使い、どのログを残し、いくらで運用するかを設計する必要があります。
社内ナレッジ検索
規程、FAQ、技術資料、問い合わせ履歴などを検索・回答しやすく整理し、権限や精度評価も考慮します。
業務システム連携
既存Webシステム、管理画面、申請フロー、CRM、問い合わせ管理などにAI機能を段階的に追加します。
権限・Secret・監査
IAM、Cognito、Secrets Manager、KMS、WAF、監査ログなど、コンプライアンス確認にも必要な管理観点を整理します。
ログ・監視・コスト管理
CloudWatch、アラート、利用量、APIコスト、障害時の確認ポイントを設計し、運用の属人化を減らします。
CloudFormation / CI/CD
構成をコード化し、開発環境と本番環境の差分、レビュー、変更時の再現性を高めます。
自動テスト・品質確認
画面、API、フォーム、AI連携、Lambda反映確認など、公開後に壊れにくい確認手順を整えます。
Compliance
社内規程や監査に合わせて、AIの使い方を決める
AI実装では、個人情報・機密情報・取引先データをAIに渡してよいか、入力や回答のログをどこまで残すか、 誰がどのデータを使えるかを確認します。AWSのIAM、KMS、CloudWatch、WAF、VPC、Amazon Bedrock / SageMakerの設定を組み合わせ、 社内規程や監査時に説明しやすい運用へ近づけます。
Technical Track Record
AWSとAIをつなぐ技術領域
Wealthy Designが営業・提案時に説明できる技術領域を、AWS、AI、フルスタック、エンジニアリング支援の観点で整理しています。
31件の社員参画案件
情報通信、航空・交通、金融、製造、建設、宿泊・旅行など、複数業界の業務システム案件で得た知見をAI実装にも活かします。
27件のAWS利用案件
AWS基盤、権限、監視、サーバレス、ネットワーク、ログ、セキュリティを含む実務経験を、AI本番運用の設計に接続します。
AWS設計・構築・運用
S3、CloudFront、Lambda、API Gateway、IAM、CloudFormation、監視、運用改善まで、公開後を見据えた構成を支援します。
生成AI・社内検索・業務自動化
AI API連携、RAG、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応支援、業務フローへのAI組み込みを設計します。
既存システムとUIまでつなぐ
AIだけで完結させず、フロントエンド、バックエンド、認証、DB、管理画面、運用保守まで横断して整理します。
大企業・SIer向けの体制補強
AI推進室、DX部門、システム子会社、大手SIerのPoC後本番化や準委任型の開発支援にも対応します。
相談しやすいテーマ
AI PoCを本番運用へ進めたい
試作済みのAI施策を、認証、権限、ログ、監視、コスト、保守まで含めて業務で使える状態に近づけます。
AWS上でRAGを構築したい
社内文書、規程、FAQ、技術資料を扱う検索・回答の仕組みを、データ整理から運用まで一緒に切り分けます。
既存システムへAIを組み込みたい
管理画面、申請、問い合わせ、CRM、SFAなど、既存業務フローを崩さずAI機能を追加する進め方を検討します。
AI開発体制を補強したい
AI API、AWS、フロントエンド、バックエンド、SRE、レビュー支援など、必要な役割を準委任型で補強します。
文書・画像・音声をAIで扱いたい
紙、PDF、画像、録音データをAIで読み取り、検索、分類、要約、社内ナレッジ化につなげる流れを整理します。
予測やレコメンドを始めたい
教師あり学習、教師なし学習、レコメンド、異常検知など、データの状態に合わせて現実的な導入方法を確認します。
AIのリスクと社内ルールを整えたい
ハルシネーション、バイアス、プロンプト攻撃、個人情報、ログ保存、承認フローを確認し、運用しやすいルールへ落とし込みます。
AIサービスの選定から相談したい
Bedrock、SageMaker AI、Comprehend、Textract、Rekognition、Transcribe、QuickSightなど、用途に合うAWSサービスを比較します。
Related Routes
AI実装、AWSインフラ、技術品質をあわせて確認できます
AWS上のAI実装は、AI単体ではなく、インフラ、開発体制、技術品質の情報とセットで見ると社内共有しやすくなります。
FAQ
よくある質問
Q1AWS環境がまだない状態でも相談できますか？
可能です。既存環境がない場合は、AI実装に必要なAWS構成、権限、ログ、監視、コスト管理、IaC化の範囲を初回相談で切り分けます。
Q2既存AWS環境にAI機能を追加できますか？
可能です。既存のアカウント構成、IAM、ネットワーク、ログ、運用ルールを確認し、既存業務を止めにくい追加方法を検討します。
Q3RAGや社内ナレッジ検索だけの相談もできますか？
可能です。社内文書、FAQ、規程、問い合わせ履歴、技術資料など、対象データと権限管理を整理し、PoCから本番化まで段階的に支援します。
Q4大企業やSIerの準委任案件にも対応できますか？
対応可能です。AI API連携、AWS、フロントエンド、バックエンド、SRE、テックリードなど、必要な役割を切り分けて支援します。
Q5セキュリティやコスト管理も支援範囲に含められますか？
含められます。認証、権限、Secret管理、監査ログ、監視、API利用量、月額コストの見える化まで、本番運用で必要な観点を整理します。
Q6コンプライアンスや社内規程に合わせたAI利用設計もできますか？
対応可能です。個人情報、機密情報、取引先データ、ログ保存、利用者権限、承認フローを確認し、必要に応じて法務・情報システム部門と共有しやすい確認事項としてまとめます。
Q7Amazon Bedrockを使うべきか、他のAI APIを使うべきか相談できますか？
相談できます。扱うデータ、既存AWS環境、必要な精度、ログ、権限、コスト、運用体制を確認し、Amazon Bedrock、外部AI API、RAG構成のどれが現実的かを切り分けます。
Q8Amazon Bedrockの基盤モデルはどのように選びますか？
用途、回答品質、速度、料金、利用可能リージョン、扱うデータ、既存AWS環境、運用時のログや権限管理を確認し、複数の基盤モデルから現実的な候補を比較します。最初から1つに固定せず、PoCや評価結果を見ながら切り替えやすい設計にします。
Q9CloudFormationや監視など、AI本番運用の土台だけ相談できますか？
相談できます。生成AIやRAGの実装前に、IAM、Secret管理、ログ、監視、WAF、コスト確認、CloudFormation/IaCの範囲を整理し、後から運用で困りにくいAWS構成に近づけます。
Q10生成AI以外のAWS AIサービスも相談できますか？
相談できます。Amazon Comprehendによるテキスト分析、Amazon Textractによる書類データ化、Amazon Rekognitionによる画像認識、Amazon Transcribeによる文字起こし、Amazon Personalizeによるレコメンド、Amazon QuickSightによる可視化など、用途に合わせて候補を整理します。
Q11教師あり学習、教師なし学習、強化学習のどれを使うべきか相談できますか？
相談できます。過去の正解データがある予測・分類は教師あり学習、傾向や異常を見つける場合は教師なし学習、継続的な最適化が必要な場合は強化学習というように、業務課題とデータの状態から切り分けます。
Q12予測やレコメンドはすぐに作れますか？
データの量、品質、更新頻度、正解データの有無によって進め方が変わります。最初にデータ確認と小さなPoCを行い、SageMaker AI、SageMaker Canvas、Amazon Personalizeなどの候補を比較しながら、本番運用に向けた精度評価と改善方法を設計します。
Q13AIのセキュリティリスクも確認できますか？
確認できます。ハルシネーション、バイアス、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、プロンプトリーク、RAGへの不適切な情報混入などを、防御観点で整理し、入力制御、出力制御、権限、監視、ログ確認を設計します。
Q14Responsible AIの6観点も確認できますか？
確認できます。Fairness（公平性）、Privacy（プライバシー）、Security（セキュリティ）、Explainability（説明可能性）、Transparency（透明性）、Accountability（責任）を、AWS構成、データ、権限、ログ、運用ルールに落とし込んで整理します。