生成AIって何？から始めるクラウド入門生成AI × クラウド超入門～生成AIの仕組みから活用方法まで～

⽣成AIって何？から始めるクラウド⼊⾨クラウドゼミナール：ToyoStar☆ ⽣成AI × クラウド超⼊⾨〜⽣成AIの仕組みから活⽤⽅法まで〜

若者にクラウドを広め、⽇本のクラウドリテラシーを⾼めたい！⽇本の未来をもっとワクワクするものにしたいそのために、ITの⼒、特にパブリッククラウドの活⽤が有⼒な⼿段の⼀つであると私たちは考えています。でも、クラウドって難しそうだし、どこから学べばいいかわからない…。そんな⼤学⽣に向けて、私たち若⼿エンジニアが、少し先を⾏く先輩としてクラウドの学びをサポートします！「クラウドって⾯⽩い！」そう思える⼈を増やしたい。⼀緒に学ん
で、⽇本の未来をもっと盛り上げていきましょう！私たちについて

１.⼤学⽣＆若⼿エンジニア向けの無料クラウド勉強会主な活動内容 • そもそもクラウドって何？ • どういうところで活⽤されているの？ • どうやって学べばいいの？ IT勉強会プラットフォーム「Conppass」上で定期開催
https://connpass.com/user/ToyoStar/open/ というような⽅を対象として、クラウド‧AWS を超基本から学べる勉強会を開催しています。

２.X(旧:Twitter)で役⽴ち情報の配信 AWSサービスを簡単に解説主な活動内容 AWS認定資格の勉強⽅法 https://x.com/ToyoStar_cloud

新潟出⾝‧SIer勤務3年⽬のエンジニアです! 普段はAWS上のAPI‧バッチアプリケーションの設計や実装を⾏っています。⼀緒にクラウドについて勉強しましょう! ⾃⼰紹介河本瞬
品⽥遵詞間世⽥秀 SIer勤務2年⽬のITエンジニアです主に基幹システム‧インフラ構築業務に従事しています。私⾃⾝も学び続ける⽴場ですが、皆さんと⼀緒に成⻑していけるような講義を⽬指しています。 Shun Kawamoto Junji Shinada Shu Maseda 某SIer勤務3年⽬のエンジニア。社内AWSシステムの運⽤を⾏っています。好きなAWSサービス：AWS Transit Gateway 成⿂になるべく奮闘中。

⽣成AIとは？⽣成AIはどうやって動いている？どこで動いている？アジェンダ (デモ：Bedrock × S3 × Lambdaで体験する⽣成AI アプリ作成⽣成AI×クラウド時代のキャリア
AWS認定資格紹介：AI Practitioner(AIF) 1 3 4 5 6 クラウドとは？ 2

そもそもAIとは？

AIとは AI  機械学習  ディープラーニング   生成AI 

AIとは Artificial Intelligence   人工知能  人間の知的なふるまいをするコンピュータ技術  

AIの特徴予測  画像認識  音声認識  AI機能の具体例  来月の売上や株価などの数字を予測する回帰予測  人やオブジェクトなどの画像を判別する画像認識 
人が話していることを理解する音声認識  従来型AI  

従来のAI これまで集めたデータをもとに、未来の結果を推測したり、パターンを見つけたりする技術

じゃあ⽣成AIとは？

⽣成AIとは⼈が作り出すようなテキスト、画像、⾳楽などのコンテンツを⾃動で⽣成する技術  テキスト出⼒  画像出⼒ 

⽣成AIとは目的出力内容クリエイティブ性活用例従来のAI   生成AI  未来を予測・判断  新しいものを創造 
回帰予測・分類予測  文章・画像・音楽・動画  低い（決まった答え）  高い（答えは無限）  売上予測、顔認識、  音声アシスタントなど  コンテンツ制作、アイデア創出、コード生成など 

⽣成AIとは OpenAI「Sora（ソラ）」による動画生成

⽣成AIとは目的出力内容クリエイティブ性活用例従来のAI   生成AI  未来を予測・判断  新しいものを創造 
回帰予測・分類予測  文章・画像・音楽・動画  低い（決まった答え）  高い（答えは無限）  売上予測、顔認識、  音声アシスタントなど  コンテンツ制作、アイデア創出、コード生成など 

⽣成AIが注⽬される理由 ①精度の劇的向上 ②膨大な学習データ ④誰でも使える手軽さ ③スピードの向上ビジネスレベルでも利用できる、論理的で自然な出力が生成できるように数兆単語規模のコーパス（web全体、書籍など）を使
用して訓練 Chat形式のインタフェースで専門家以外の人も手軽に利用できるモデルの最適化技術により「高速推論」が実現文書は数秒で出力可能

⽣成AIの世中事情

⽣成AI市場の拡⼤⽣成AIは「技術トレンド」から「巨⼤な市場」へと成⻑している業務効率化‧商品企画‧コンテンツ制作など多くの企業が活⽤を本格化引用：みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社「～生成AIの動向に関する調査～」2024年2月

ビジネス活⽤事例 Saison Technology における⽣成AI活⽤「Amazon Bedrock を活⽤した AI チャットボット」引用：AWS「セゾンテクノロジー様の AWS
生成 AI 事例：Amazon Bedrock を活用してサポートエンジニアの回答作成時間を最大 30 % 短縮」 ▪背景 ‧サポートエンジニアが膨⼤なマニュアルから回答を作成 ‧若⼿への負担⼤ → 回答の精度と効率を上げたい！ ▪導⼊効果 ‧最⼤30%回答作成時間削減 ‧約10%業務全体の効率化 ‧エンジニアの⼼理的負担軽減（半数以上が実感） ‧運⽤コスト低下：質問1000件あたり30ドル以下

⽣成AIを学ぶべき理由 ①社会の前提が変わった　     まずは、「生成AIは何ができるのか」を知ることが重要   • 生成AIによって文章・画像・音声など「知的作業」が自動化されはじめている  • 企業では「AIを使える人材」が求められており、AIを活用した働き方が急速に広がっている 
• 生成AIはITエンジニアだけの道具ではなく、誰もが使う“当たり前のツール”になっている  ②生成AI時代に求められる二つの要素   目標設定力：AIに何をさせるか考える・問いを立てる力   知識・判断力：AIが何をできるか知る。AIのアウトプットを評価する力  

クラウドとは？

⾝近なクラウドサービスストレージサービス iCloud Googleフォト

⾝近なクラウドサービスストレージサービス iCloud Googleフォトアップロード

⾝近なクラウドサービスストレージサービス iCloud Googleフォトアップロードどんな環境からでも写真が⾒れる！

⾝近なクラウドサービスストレージサービス iCloud Googleフォトアップロードどんな環境からでも写真が⾒れる！クラウドストレージの容量は必要に応じて増減させら
れる！ (50GB ,100GB ,1TB…)

「必要な時に」「必要な分だけ」「低価格で」利⽤できるITリソースのことクラウドとは

ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している従来（オンプレミス）：コンピュータやネットワークを⾃社で管理

ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰しているなど自社でサーバを「所有」するセットアップやメンテナンスが必要ネットワーク越しでサービス「利用」するだけクラウド事業者
自社データセンターオンプレミスクラウド

ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している例）マイカー or カーシェアリング ‧‧‧ カーシェアリング（クラウドに相当）マイカー（オンプレミスに相当）

ハードウェアはクラウド事業者が管理している。 💡 AWSは世界に500を超えるデータセンターを保有 💡 1つのデータセンターに約5万台の物理サーバが稼働 💡 データセンターの場所は秘匿されている出典：https://aws.amazon.com/jp/compliance/data-center/data-centers/ クラウドの実現方法 ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している

各地域は海底ファイバーケーブルによって結ばれている 💡 AWSは光ファイバー網へ出資もしている 💡 クラウドのグローバル性を実現 ↑AWSの光ファイバー網　出典：AWS re:Invent 2016: Amazon Global
Network Overview with James Hamilton ↑日本周辺の海底ケーブル by Submarine Cable Map クラウドの実現方法 ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している

運⽤開始アプリケーション導⼊ ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している ITリソースを使うためのステップ：オンプレミスミドルウェア OS設定搬⼊‧設置サーバー購⼊
要件定義数週間〜数か⽉

運⽤開始 ITの世界では「所有」から「利⽤」に変⾰している ITリソースを使うためのステップ：クラウドアプリケーション導⼊サーバー起動（画⾯操作）数分〜数時間！
要件定義

ITリソースの準備よりも「価値創出」に時間を使える時代に ITを「いかに活⽤するか」を考えることが重要

クラウド技術は、あらゆる分野で活⽤されているクラウドは、すべての職種‧分野に関わる技術になっている教育医療エンタメオンライン学習プラットフォーム AI診断遠隔医療オンランゲーム
動画配信

まとめ • クラウドとは「必要な時に」「必要な分だけ」「低価格」で使えるITリソースのこと • クラウドはどの業界でも活躍する技術である • クラウドの登場で⾮エンジニアでもITを活⽤できる時代が到来している

テーマこのパートのテーマとゴール生成AIの裏側とクラウドで支えるAIの世界をやさしく解説する • 技術的な仕組みを”感覚”で理解してもらう • 生成AIがクラウドで動いている理由を納得してもらう • AWSでの生成AIサービスを知ってもらう ❌
深層学習、生成AIのモデル構築法 ❌ AWSの機械学習・生成AIサービスの最適な構成やベストプラクティスゴール対象者機械学習について知らない人、クラウド初学者

活⽤例こんなところに「⽣成AI」 💬 文書生成：FAQ対応/カスタマーサポート目的や状況に合った情報を簡単に引き出す 🧾 コード生成：プログラム、スクリプト、SQLクエリエンジニアの生産性向上 🎥 画像・動画生成：広告制作/教育コンテンツ
アイデア可視化の迅速化グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成👉 出展：「HAPPY HOLIDAYS広告」が、AMDアワードで「優秀賞」を受賞 | パルコグループブログ | 株式会社パルコ

「⽣成AI」って何？（再掲）人間のように知的に振る舞うシステム全般を指す広い概念 ➢ 最も広い概念 ➢ 機械学習ではなく、AIのみに分類されるものルールベースのチャットボット等 🙋「営業時間は何時までですか？」
🤖 「当店の営業時間は10:00〜20:00です。」 🙋「営業時間」 🤖 「当店の営業時間は10:00〜20:00です。」 🙋「3日後あいてる？」 🤖 「わかりません」

「⽣成AI」って何？（再掲） AIの一分野で、データからパターンを学習し、予測・分類を行う手法 ➢ 明示的なルールを人が書かなくても、データに基づいて学習する ➢ 例：スパムメール判定
スパムメール非スパムメールメール本文今すぐお金を振り込んでください無料で当選しました！クリックして！ 🤖 お金？無料？クリック？怪しい…

「⽣成AI」って何？（再掲）機械学習の一種で、人間の脳の仕組みに近い「ニューラルネットワーク」を多層に重ねた学習手法 ➢ 画像・音声・自然言語など、非構造データの処理が得意 ➢ 例：顔認識、音声認識神経細胞
シナプス

「⽣成AI」って何？（再掲）深層学習を使い、新しいデータ（文章・画像・音声など）を生成するAI ➢ 入力に対して「0から新しいものを生み出す」 ➢ 例：ChatGPT/Stable Diffusion

「⽣成AI」の仕組みモデル構築には「学習（Training）」が必要利用時はプロンプトに基づいて「推論（Inference）」を行う生成AIの裏側ではこの「推論」がリアルタイムで走っている！学習プロンプト 🤖 推論 🤖 🎯
回答文

脳みそ「Transformer」って？モデル構築には「学習（Training）」が必要 2018年10月 Google社 Jacob Devlin氏らが発表 BERT(Bidirectional Encoder Representations from
Transformers) 文章の意味をより深く理解できる自然言語処理（NLP）モデル翻訳タスクの例日本語エンコーダーデコーダー英語文章中のすべての単語を並列に見ることで、長い文章の理解も得意に Transformer 彼女は静かな場所が好きで、すみが好きだ。墨？隅？ 🤖

脳みそ「Transformer」って？翻訳タスクの例日本語エンコーダーデコーダー英語文章中のすべての単語を並列に見ることで、長い文章の理解も得意に入力文の意味を理解彼女は静かな場所が好きで、すみが好きだ。
1. 日本語をトークン（単語や文節）に分割 → [彼女, は, 静か, な, 場所, が, 好き, で, すみ, が, 好き, だ] 2. 文の中の各単語が、他のどの単語をどれくらい重視すべきかを計算「すみ」が「静かな場所」と関係があると判断し、「墨」ではなく「隅（corner）」と理解 She likes quiet places, a nd likes corners. Transformer

脳みそ「Transformer」って？翻訳タスクの例日本語エンコーダーデコーダー英語文章中のすべての単語を並列に見ることで、長い文章の理解も得意に英語文を1語ずつ生成 1. 最初は
"She" を生成 2. 次に生成するべき単語を、過去の出力とエンコーダから得た「各単語が文脈の中でどんな意味を持っているか」を参照 ※「すみ」に対応する単語を出すとき、エンコーダが「隅」の意味で理解していたため「corners」が出力される彼女は静かな場所が好きで、すみが好きだ。 She likes quiet places, a nd likes corners. Transformer

脳みそ「Transformer」って？ Transformer 翻訳タスクの例日本語エンコーダーデコーダー英語文章中のすべての単語を並列に見ることで、長い文章の理解も得意に英語文を1語ずつ生成 1.
最初は "She" を生成 2. 次に生成するべき単語を、過去の出力とエンコーダから得た「各単語が文脈の中でどんな意味を持っているか」を参照 ※「すみ」に対応する単語を出すとき、エンコーダが「隅」の意味で理解していたため「corners」が出力される彼女は静かな場所が好きで、すみが好きだ。 She likes quiet places, a nd likes corners. まとめエンコーダが文全体の文脈を理解し、デコーダがその理解を元に1語ずつ出力している！

AIはどうやって⽂章を作る？ • 文脈を理解したうえで、「1単語ずつ」予測して作られている • 次に来る単語を「確率」で選ぶ 🙋：今日なに食べた？ 🤖：「カレー」(60%)、「ラーメン」(30%)… カレー⇒「を」（95%）、「が」（2%）… カレーを⇒「食べ」(90%)、「召し」(5%)…
… 🤖：カレーを食べました。ポイント「次に何が来るか」を予測しているだけ。完成された文章に“見える”のは、その精度が非常に高いから。

こんな⽣成AI、どこで動いてるの？私たちは「クラウド上の生成 AIモデルにアクセス」して使っている計算資源が圧倒的に必要数千億個のパラメータを持つ超巨大なモデルを高速に動かす＝多数の高性能GPUやTPUを並列で使う必要がある 👉 クラウドなら簡単に並列でリソースを使用多くのユーザーに提供する必要がある ChatGPTには、数億規模のユーザがアクセス
👉 クラウドなら、スケーラブルに対応可能

総務省情報通信⽩書クラウドとはクラウドとは、「クラウドコンピューティング（Cloud Computing）」を略した呼び方で、データやアプリケーション等のコンピューター資源をネットワーク経由で利用する仕組みのことである。⾔い換えると、利用者目線：インターネットを通じて、必要な分だけリソースを提供する仕組み
提供者目線：必要な時に、必要な分だけ、低価格で IT リソースを調達可能

主なクラウドプロバイダー 2024年度のクラウドプロバイダーのシェア率 33% 20% 10% Sorce:Canalys estimates, November 2024

各クラウドでの⽣成AIサービス Amazon Bedrock Azure OpenAI Service Vertex AI

Amazon Bedrockのご紹介 AWS上の「生成AI API提供プラットフォーム」特徴： • モデルを自前で構築しなくても、APIですぐ使える • 複数ベンダーの高性能モデルを選べる（Claude、Titan、Stable
Diffusionなど） • テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成に対応 ➢ 様々な基盤モデルを簡単に試し、自社のデータを使って非公開にカスタマイズ ➢ コードを一切書かずに、複雑なビジネスタスクを実行するエージェントを作成する ➢ インフラストラクチャを管理することなく、生成 AI 機能をアプリケーションに統合してデプロイする例えばこんなことができます。

Amazon Bedrockのご紹介 AWS上の「生成AI API提供プラットフォーム」特徴： • モデルを自前で構築しなくても、APIですぐ使える • 複数ベンダーの高性能モデルを選べる（Claude、Titan、Stable
Diffusionなど） • テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成に対応 ➢ お問い合わせ自動応答チャットボット ➢ 社内文章検索（RAG構築） ➢ 商品説明の自動生成（テキスト生成＋画像生成）ユースケース

Amazon Bedrockのご紹介 ★ Amazon Bedrockは生成AI導入のハードルを大きく下げてくれる ★ モデル選択、セキュリティ、AWS統合の3拍子揃ったサービス ★ 個人でも企業でも、まずは試してみよう！まとめ
AWS上の「生成AI API提供プラットフォーム」特徴： • モデルを自前で構築しなくても、APIですぐ使える • 複数ベンダーの高性能モデルを選べる（Claude、Titan、Stable Diffusionなど） • テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成に対応

Bedrock × S3 × Lambdaで体験する⽣成AIアプリデモンストレーション ToyoStar☆ 品⽥遵詞

導⼊ - ⽣成AIアプリの紹介ブログ⽇記トップページリンク ※リンク公開はお控えください ※未来⽇付のブログにはアクセスできません

導⼊ - ⽣成AIアプリの紹介 ✘ ⽣成AIで作るアプリ ⭕⽣成AIで⾃動的に情報を更新し続けるアプリ今回発表しているのは… XX⽇のラーメンブログの
内容を考えて XX⽇のブログは… XX⽇のブログは…

導⼊ - ⽣成AIアプリの紹介今回発表している⽣成AIアプリは、サーバーの管理を必要としません今⽇のブログは… ✘ ⭕

導⼊ - ⽣成AIアプリの紹介今⽇のブログは… 今回発表している⽣成AIアプリは、完全に⼈の⼿を離れています

コンテンツ(⽣成AIアプリ作成デモンストレーション) 0. ⽣成AIアプリケーションの紹介 1. 全体像 - ⽣成AIアプリケーションの構成要素 2. サービス紹介 ‧Amazon
S3 ‧AWS Lambda ‧Amazon Bedrock Flows (プロンプト+フロー) 3. ⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 4. まとめアプリケーション作成の流れを⾒ていくとともに、AWS サービスの利⽤例を理解しましょう

S3 ‧AWS Lambda ‧Amazon Bedrock Flows (プロンプト+フロー) 3. ⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 4. まとめ

全体像 - ⽣成AIアプリケーションの構成要素 EventBridge Scheduler (毎⽇起動) Amazon S3 .html(ブログ本体) AWS
Lambda Amazon Bedrock Flows ① ② ③ ④ ⑤ :処理の流れ図は後ほど再登場します。ここで理解いただかなくて問題ございません。

Lambda Amazon Bedrock Flows ① ② ③ ④ ⑤ :役割起動のトリガーフローを起動プロンプトを配置出⼒を.html形式に変換静的サイトホスト図は後ほど再登場します。ここで理解いただかなくて問題ございません。

全体像 - ⽣成AIアプリケーションの構成要素個々のサービスを基本から解説します!

サービス紹介 - Amazon S3 Amazon S3は、モノをアップロード‧保存‧必要な部分を公開できるサービス ‧99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性 ‧インフラ管理不要で
静的サイトホストが可能特徴 … 1 2 3 10^12-1 10^12 10の12乗(=1兆)個のファイル破損するファイルが1個以下 =99.999999999% (イレブンナイン) の耐久性 /index.html /pages/a.html … HTTP(S)

サービス紹介 ‒ AWS Lambda AWS Lambdaは、サーバーレスでプログラムを実⾏するサービス ‧Python, Node.js, Java等のプログラムをサーバーレスで実⾏
特徴

サービス紹介 - Amazon Bedrock Flows (プロンプト+フロー) Amazon Bedrock Flowsは、AIのワークフローを構築できるサービス ‧フローをノーコード/
ローコードで開発 ‧他のAWSサービスと連携特徴 ※フロー：このタスクをやったら次にこのタスクをするという流れや順番フロー図

Lambda Amazon Bedrock Flows ① ② ③ ④ ⑤ :処理の流れ

Lambda Amazon Bedrock Flows ① ② ③ ④ ⑤ :処理の流れ起動のトリガーフローを起動プロンプトを配置出⼒を.html形式に変換静的サイトホスト

⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 EventBridge Scheduler (毎⽇起動) Amazon S3 .html AWS Lambda Amazon
Bedrock Flows フローのみでは⾃動的に起動できないため、起動のトリガーとして⽤意します。 ①

EventBridge Scheduler (毎⽇起動) Amazon S3 .html AWS Lambda Amazon Bedrock
Flows cron式を使⽤して、毎⽇ 8:00に起動します⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ①

Flows EventBridge Schedulerはさらに、、、フローを直接呼び起こせません。フローを呼び起こす関数を配置します。⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ②

Flows 【余談】ついでに、その⽇のラーメンの種類を選んでもらいます。⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ②

Flows フローはすぐに、プロンプトを⾛らせます。【プロンプトの内容】ラーメン屋に行ってラーメンを食べたブログを作成してください。以下の条件を満たしてください。 ---------------------------------------------- ・{{var}}ラーメン屋に行っていることを想定して、 👈インプットであり、とんこつ”、”醤油”・・・などのランダムパラメーター。Lambdaから送信される。ラーメンの美味しさが伝わるようなるべく詳細にしてください。・出力は、HTML形式にしてください。・適宜CSSやJavaScriptを適用して今風の見た目にしてください。CSSは全てHTMLファイルの<style>タグに記載してください。JavaScriptは全てHTMLファイルの<script>タグに記載してください。・画像を表示させる部分は含めないでください。⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ③

Flows プロンプトのアウトプットには、ブログの内容が HTML形式で含まれます。 👆これがラーメンブログ(HTML形式) ⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ③

【詳細】プロンプトで出⼒されたブログを.html形式に変換するLambda 👆これがラーメンブログ(HTML形式) プロンプト出⼒結果はラーメンブログではあるものの、ただの⽂字列。

【詳細】プロンプトで出⼒されたブログを.html形式に変換するLambda 👆これがラーメンブログ(HTML形式) プロンプト出⼒結果はラーメンブログではあるものの、ただの⽂字列。ブログ部分は.html形式に変換&保存する必要がある!

【詳細】プロンプトで出⼒されたブログを.html形式に変換&保存するLambda 👆これがラーメンブログ(⽂字列形式) .html形式のブログ Amazon S3 👇.html形式に変換されたラーメンブログ ④ 処理は2つあります。 ④-1の処理
.htmlに変換 ④-2の処理 S3に保存 ④-1の処理 .htmlに変換 ④-2の処理 S3に保存

Flows ブログはHTML形式ではあるものの、ただの⽂字列なので、.htmlとして保存します。⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 👇.html形式に変換されたラーメンブログをブラウザで確認 ⑤

Flows 毎⽇その⽇の⽇付のラーメンブログが S3に保存されていきます。⽣成AIアプリケーションにおける各サービス利⽤例 ⑤

【余談：休憩】ラーメンブログ⽣成に限定1⼈チャレンジできます🍜 参考：当ブログに登場するラーメンたち ※⼿順： Bedrockフロー➜ Latest ➜ テスト ➜ 実⾏
➜ S3バケット確認

まとめ Amazon Bedrock Flow + 他のサービスで⽣成AIアプリケーションを構築できる! サーバーレスサービスの組み合わせが、完全管理不要なアプリケーションとなる ✓
✓

導⼊ - ⽣成AIアプリの紹介 Q. このようなアプリを作成しようと思った⽬的は? 将来的に、⽇々のアウトプットを簡略化できないか? ‧記事の執筆には時間がかかる ‧記事の⾒た⽬や体裁を整えるのに時間がかかる (‧定期的なアウトプットには限界がある) https://aws.amazon.com/jp/bedrock/flows/
✓ Amazon Bedrockで執筆⾃動化 ✓ Amazon Bedrock Flowsでフロー処理の実現

⽣成AI × クラウド時代のエンジニアキャリアとは？なぜ今、生成 AIエンジニアが求められているのか • ChatGPTの登場以降、企業は「生成AIを業務に組み込む」動きを本格化  • その一方で、使える人（企画）と、作れる人（エンジニア）のギャップが拡大  •
生成AIを「どう動かすか」「どうつなげるか」を設計・構築できる人材が圧倒的に不足  生成AIの活用には裏側の仕組みが不可欠単にプロンプトを投げるだけでなく、  • AIモデルをどこでどう動かすか  • データやAPIをどうつなぐか  • 安全性・コスト・拡張性をどう設計するか  → これを担うのが「生成AI × クラウド」のアーキテクト/エンジニア職  

⽣成AI基盤‧サービスを⽀えるエンジニア職とスキル代表的な職種とその役割共通して求められるスキルセットクラウドインフラの設計・構築（AWS、Azure、GCP）  AIの基礎知識・推論のしくみ  API設計・セキュリティ・コスト管理  職種  主な役割  使用技術・サービス  
AI基盤エンジニア  モデルを動かすクラウドインフラの設計・構築  AWS Bedrock, SageMaker, ECS,  EKS, Lambda  生成AIアーキテクト  生成AI＋業務システムを統合し、全体を設計  LangChain, Bedrock, API Gateway,  DynamoDB  LLM開発/運用エンジニア  ファインチューニング、推論APIの整備・運用  HuggingFace, LoRA, S3, EBS, CUDA  AI DevOps/MLOps  モデルとシステムの継続的デプロイと監視  CI/CD, CloudWatch,  SageMaker Pipelines 

AWS認定プログラムとは？ AWSの知識・スキルを証明する資格制度

AWS認定プログラムとは？ AWSの知識・スキルを証明する資格制度初級

AWS認定プログラムとは？ AWSの知識・スキルを証明する資格制度 AWS AIサービス初級資格

AWS AI Practitioner AWSが提供する AI・機械学習の初学者向け資格 ❏ 形式　複数の選択肢と複数の答えがある問題 ❏ 実施形式
　テストセンターまたはオンライン ❏ 時間　試験完了までに90分分野出題割合 AIとMLの基礎 20% 生成AIの基礎 24% 基盤モデルの応用 28% 責任あるAIに関するガイドライン 14% AIソリューションのセキュリティ、コンプライアンス 14% AI のフレームワーク、概念、および関連する AWS のテクノロジーに関する知識を体系的かつ、幅広く身に着けられる！

学習⽅法 AWS Skill Builder AWS認定資格試験テキスト

クロージング

クロージング最後にアンケートにご協力をお願いいたします（所要時間 2分程度）本日はご参加いただきありがとうございました！！よければXのフォローもお願いします！ @ToyoStar_cloud

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