Prototype Challenge with OpenAI on Bedrock - 最新の GPT‑6.1 モデルまでその場で体験！

日時 : 2026年10月5日（月）に行われたPrototype Challenge with OpenAI on Bedrockの資料です。

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1. Prototype Challenge with OpenAI on Bedrock © 2026, Amazon Web © 2026, Services, Amazon Inc. or Web its Services, affiliates.Inc. or its affiliates. All rights reserved.
2. 今⽇のスケジュール 13:30 – 13:40 オープニング 13:40 – 14:10 OpenAI モデル・Codex のご紹介 14:10 – 14:40 Amazon Bedrock / Codex on Bedrock のご紹介 14:40 – 15:00 ハンズオン環境セットアップ 14:10 – 18:00 Prototype Challenge 18:00 – 18:30 発表会 (任意) 18:30 – 18:40 アンケート 18:40 – 19:30 懇親会 * 休憩などは⾃由です * もし途中退出される⽅も、ぜひアンケートにご協⼒いただけますと幸いです。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2
3. ⾃⼰紹介 Yuta Sato R&D Software Engineer OSS 開発 → AWS Support Engineer → AWS Startup Solutions Architect 普段はスタートアップのお客様の技術⽀援を担当し、 趣味でデザインを勉強しています。 チルが好き、社内ではOpenAI Championとしても 活動しています。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. ※ この資料の内容は All opinion is my own です
4. 今⽇のゴール (OpenAI x AWS) • OpenAI / OpenAI Model on Bedrock について知っていただく • Codex on Bedrockを使って、 皆様のアイデアをAWSのサービスを使って 実際に形にしていただく © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 4
5. 今回のサポート体制 • AWS、OpenAI様から エンジニア、SA が合計9⼈が サポーターとして来ています ぜひ、AWSでこういうことがやりたい、 実装してみたいといったアイデアの壁打ち役として ご活⽤ください︕ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5
6. 懇親会 スタートアップにおいてもつながり、助け合いが⼤事 「スタートアップとはお互いにパイを奪い合うような競争を しているのではなく、パイをお互いに⼤きくしようとしている⼈」 : 逆説のスタートアップ思考 せっかくのイベントなので繋がりを増やしてほしいと思います︕ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 6
7. はじめに アイデアはアイデアのままにしておくべきでは ない。何かの形にするべきである。 2020年にMIT (マサチューセッツ⼯科⼤学) メディアラボ それをサポートするツールの⼀つが、 AI coding © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 7
8. アイデアのプロダクト化について • Working Backwards : Amazon Working backwards: Amazonʼs approach to innovation • お客様が「欲しがるもの」に対して、 シンプルなものを素早く作る : 逆説のスタートアップ思考 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8
9. はじめに — AWS のものづくりの出発点 Start with the customer and working backwards. 技術からでも、競合からでもなく、「お客様」から逆算して作る。 お客様がどういう体験 (UX) を求めているか。 Amazon Leadership Principle #1 — Customer Obsession リーダーはお客様を起点に考え⾏動します。 お客様から信頼を獲得し、維持していくために 全⼒を尽くします。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Photo: Andy Li / CC0 / Wikimedia Commons
10. WORKING BACKWARDS We Seek to Answer 5 Questions 1. 顧客 (ユーザー) は誰か︖ 2. 顧客の現在の課題、あるいは機会はなんですか？ 3. 顧客にとって、最も重要なベネフィットはなんですか？ 4. 顧客のニーズや要望をどのようにして知るのか︖ 5. 顧客の体験（エクスペリエンス）はどのようなものか︖ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 10
11. 最後に… ⾊々あると思いますが楽しんでください︕︕ 学んで、試して、話して皆様にとって 今⽇⼀⽇が学びになった、また楽しめる⽇に なりましたら何よりです︕ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 11
12. 01 Amazon Bedrock と OpenAI モデル © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
13. 第 1 部 — Bedrock の基本 Amazon Bedrock とは ユースケースごとに最適なモデルを選ぶ — 複数プロバイダの最新モデルを、単⼀のサービス・統⼀基盤で使⽤する 複数プロバイダのモデル Anthropic エンタープライズ統制を継承 IAM ベースのアクセス管理 OpenAI Meta Amazon Mistral AI Cohere …ほか、⽤途に応じて選択可能 AWS PrivateLink ・暗号化 Amazon Bedrock Guardrails による安全制御 モデルの評価・切り替え・デプロイ を ひとつの場所で 既存コンプライアンスと統合 統⼀ API ・単⼀サービス 別契約は不要 — AWS 認証情報だけで開始 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. CloudTrail による監査ログ モデル利⽤は既存の AWS コミットメントにカウント。 AI ⽀出を AWS ワークロードと⼀元管理。 出典 : aboutamazon.com/news/aws/bedrock-openai-models
14. 01 — なぜ Bedrock で OpenAI モデルを使うのか モデルは同じ。変わるのは、モデルの「周り」 同じ GPT を使うなら、AWS の上で使うと何が増えるのか — 本番運⽤に必要なものが、最初から揃っている。 アクセス制御 監査 ネットワーク IAM CloudTrail PrivateLink / VPC 誰が・どのモデルを・どの操作で使えるかを ポリシーで制御。 モデル呼び出しを CloudTrail に記録。いつ・ 誰が・何を呼んだかを後から追える インターネットを経由せず VPC から推論エン ドポイントへ。 データ保護 データの所在 請求・調達 ゼロオペレーターアクセス 推論を⾏う地域を選択 AWS に⼀本化 推論データは学習に使われず、AWS のオペレ ーターもプロンプト・出⼒を⾒られない設計 In-Region / Geo / Global のクロスリージョン 推論から、要件に合わせて選択 別契約・シートライセンス不要のトークン課 ⾦。既存の AWS コミットメントに計上可能 新しいセキュリティモデルを覚える必要はない — いつもの AWS の統制が、そのまま AI に効く © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : AWS ML Blog「GPT-6 Astra on Amazon Bedrock」(2026/09) / Bedrock User Guide: Data protection, API keys
15. 01 — OpenAI on Bedrock のアップデート 2026 年 9 ⽉時点 6 ⽉の GA 以降、ほぼ毎⽉ 最新モデルが Bedrock に 新しいモデルが出ても、呼び出し⽅・権限・監査の仕組みは変わらない。モデル ID を変えるだけで乗り換えられる。 6/1 7/13 8/12 9/8 9/22 9/29 GPT-5.5 / GPT-5.4 GPT-5.6 Daybreak GPT-6 Astra GPT-6 Sol / Luna GPT-6.1 Sol Codex on Bedrock も GA Sol / Terra / Luna — 能 ⼒ティア制に GPT-5.6 Cyber ほかサイ バー領域向け OpenAI で最も⾼性能な モデル ⽇常の開発 / ⼤量処理の 主⼒ Astra に迫る性能を約 1/5 のコストで © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : AWS What's New (2026/06–09) / Bedrock model cards
16. 01 — 最新モデル 2026 年 9 ⽉ GA GPT-6 ファミリー — Astra / 6.1 Sol / Sol / Luna 1 つの世代の中で、能⼒とコストのティアを選べる。ワークロードに合わせて「最適サイズ」で使う。 GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol GPT-6 Sol GPT-6 Luna 最⾼性能 NEW Astra 級を⽇常に ⽇常の開発の主⼒ 最も効率的 OpenAI で最も⾼性能なモデル。最 難関のエンドツーエンドな作業に Astra に迫る性能を約 1/5 のコス トで。 コーディング・エージェントの標 準に 要約・抽出・分類・ルーティング など⼤量処理に。 ⼊⼒ / 出⼒（1M トークン） ⼊⼒ / 出⼒（1M トークン） ⼊⼒ / 出⼒（1M トークン） ⼊⼒ / 出⼒（1M トークン） $10 / $50 $2.00 / $10 $2 / $10 $0.10 / $0.50 openai.gpt-6-astra openai.gpt-6.1-sol openai.gpt-6-sol openai.gpt-6-luna 推論プロファイル: global. / us. 推論プロファイル: global. / us 推論プロファイル: global. / us. 推論プロファイル: global. / us. 共通 コンテキスト 約 1M トークン ・ 最⼤出⼒ 128K ・ ⼊⼒ 272K 超は⻑⽂脈料⾦ ・ Standard ティアのみ ※ 価格は Global クロスリージョン推論の基本料⾦。In-Region / Geo は約 10% ⾼。最新は料⾦ページで確認 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : Bedrock model cards (GPT-6 Astra / Sol / Luna / 6.1 Sol) / AWS ML Blog (2026/09)
17. 01 — 使い⽅ コードはそのままで、通り道だけ AWS 経由に OpenAI SDK もCodex も、エンドポイントと認証を変えるだけ。認証は AWS の仕組み（IAM / 短期 API キー）で。 app.py — OpenAI SDK から GPT-6 Sol を呼ぶ ~/.codex/config.toml — Codex の推論を Bedrock 経由に import os from openai import OpenAI model = "global.openai.gpt-6-sol" model_provider = "amazon-bedrock-runtime" client = OpenAI( base_url="https://bedrock-runtime.<region>.amazonaws.com/openai/v1", api_key=os.environ["AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK"], ) # ↑ 短期 API キー（IAM 権限を継承） resp = client.responses.create( model="global.openai.gpt-6-sol", input=...) 2 つのエンドポイント bedrock-runtime 推奨 クロスリージョン推論 / Converse API で Guardrails も © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Codex の認証（上から順に使われる） ① AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK（Bedrock API キー） ② AWS SDK の認証チェーン（SSO / プロファイル / aws login） bedrock-mantle OpenAI 互換 In-Region 推論（対応リージョンは model card で確認） 出典 : developers.openai.com/codex/amazon-bedrock / Bedrock User Guide: bedrock-mantle, API keys
18. 02 AWSにおける AI のセキュリティと 責任共有モデル 「誰が、何を守るのか」を明確にする — AWS が守るもの、お客様が決めるもの © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
19. 02 — 責任共有モデル 責任共有モデル — ⽣成 AI でも、考え⽅は同じ AWS は「クラウドの」セキュリティ、お客様は「クラウドにおける」セキュリティ。Bedrock はお客様側の責任を機能で⽀える。 AWS の責任 クラウド「の」セキュリティ インフラ モデル実⾏基盤 オペレーター隔離 暗号化 プロバイダー分離 コンプライアンス 物理・HW・ネットワーク GPU 調達・運⽤・スケール ゼロオペレーターアクセス 転送時・保存時 オペレーターはログ等に触れ ない 第三者認証・監査 ▼ Bedrock が機能を提供: IAM ・ CloudTrail ・ PrivateLink ・ Guardrails ・ データ保持設定 ・ 推論プロファイル お客様の責任 クラウド「における」セキュリティ データの分類 権限と認証 ⼊出⼒の安全性 ログと監査 推論場所の選択 エージェントの権限 何を AI に渡してよいか IAM 最⼩権限・API キー管理 Guardrails・プロンプト設計 CloudTrail の有効化・確認 In-Region / Geo / Global 何を実⾏させてよいか © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : AWS 責任共有モデル / Bedrock User Guide: Data protection
20. Amazon Bedrock のセキュリティ AWS はどう担保しているか 1 データは学習に使われない プロンプト・⽣成結果はモデルの学習・改善に不使⽤。モデル 提供元にも共有されない 2 常時暗号化 転送時 (TLS) ・保存時 (AES-256) とも暗号化。 保存されるデータ（カスタマイズ等）の鍵は利⽤者管理が可能 3 認証・準拠 ̶ ISO/IEC42001 AI マネジメントシステムの国際規格を含む認証・準拠。既存の 統制フレームで監査可能 設計による担保 Mantle(ZOA) 次世代推論エンジンはゼロオペレーターアクセス設計 ̶ AWS のオペレーターですらデータに触れる技術的⼿段がない (Nitro の思想の AI 版) 4 お客様のデータが、流出することなく活⽤できる環境 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
21. Amazon Bedrockのセキュリティについて データプライバシーと機密保護を徹底しています。 Amazon Bedrock では、プロンプトと出⼒を推論リクエストから保持するかどうかを明 ⽰的に制御できます。Amazon Bedrock は、暗号化を使⽤して保管中のデータと転送中 のデータを保護します。 Amazon Bedrock データ保護 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/dataprotection.html Amazon Bedrockでは、お客様のコンテンツが基本モデルの改善に使⽤されることはな く、モデルプロバイダーと共有されることもありません。 Amazon Bedrock FAQ Security and Privacy https://aws.amazon.com/jp/bedrock/faqs/#product-faqs#bedrock-faqs#security-andprivacy 政府情報システムのためのセキュリティ評価制度 (ISMAP) は、パブリッククラウド サービスのセキュリティを評価するための⽇本政府のプログラムです。AWS は ISMAP 認定を受けており、AWS を使⽤することで、AWS のサービスプロバイダーと お客様は ISMAP の要件を満たす環境を構築できます。 政府情報システムのためのセキュリティ評価制度 (ISMAP) https://aws.amazon.com/jp/compliance/ismap/ → AWS のセキュリティ/サポートを活⽤し、OpenAI のフロンティアモデルを使⽤できる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 21
22. 03 開発体験 — AI コーディング × AWS MCP AWS を「会話で」作る。そして、その操作も IAM と CloudTrail の下に置く © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
23. 03 — どちらの MCP を使う︖ AWS Knowledge MCP Server と AWS MCP Server まず「調べる」から、慣れたら「作る」へ。段階的に権限を広げるのが安全で速い。 調べる 調べる + 作る AWS Knowledge MCP Server AWS MCP Server できること AWS ドキュメント・API リファレンス・What's New・ブロ グを横断検索、リージョン別の提供状況の確認 できること 上記のドキュメント系に加え、AWS API の実⾏（サンドボ ックス化された Python）、Skills 認証 不要（レート制限あり） 認証 IAM — OAuth 2.1、または SigV4（mcp-proxy-for-aws） リスク 読み取りのみ。AWS 環境は変更しない リスク IAM 権限の範囲で環境を変更できる → 最⼩権限が前提 向いている場⾯ 設計・技術選定・「この機能は東京で使える︖」の確認 向いている場⾯ リソースの構築・調査・運⽤作業の⾃動化 セットアップ（実際は 1 行で実行） セットアップ（実際は 1 行で実行） codex mcp add aws-knowledge --url https://knowledge-mcp.global.api.aws codex mcp add aws-mcp --url https://aws-mcp.us-east-1.api.aws/mcp?oauth=initialize Knowledge MCPは簡単に使える、API を叩くなら AWS MCP + 最⼩権限 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 公式Docでは、 AWS MCP Server への切り替えを推奨 出典 : AWS MCP Server User Guide / awslabs/mcp: aws-knowledge-mcp-server README
24. 03 — エージェント時代の責任共有 AWS MCP Server エージェントに渡す権限は、⼈より狭く AWS MCP Server 経由の呼び出しは IAM の条件キーで識別できる。「MCP 経由なら削除は禁⽌」がポリシー 1 つで書ける。 例: MCP 経由の破壊的操作を拒否する（IAM ポリシー / SCP） 開発⽤アカウントで動かす { 本番アカウントにはつながない。Sandbox / 検証⽤アカウントを分ける "Effect": "Deny", "Action": [ "s3:DeleteBucket", "dynamodb:DeleteTable", "ec2:TerminateInstances", "iam:*" ], "Resource": "*", "Condition": { "Bool": { "aws:ViaAWSMCPService": "true" }} } 読み取りから始める ReadOnly 相当の権限で調査 → 必要な操作だけ段階的に許可 ⼈が承認する エージェントの承認モードや Managed Agents の承認フローで、重要 な操作の前に⼈を挟む CloudTrailで、エージェントによるAWS操作を確認 IAM条件キーで、MCP経由の操作を識別・制御 aws:ViaAWSMCPService / aws:CalledViaAWSMCP AI の「速さ」と、AWS の「ガードレール」を活⽤する © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : AWS MCP Server User Guide: IAM condition keys (aws:ViaAWSMCPService, aws:CalledViaAWSMCP)
25. 03 — 作ったエージェントを届ける 作った AI エージェントを、そのまま AWS で動かす Strands Agents や OpenAI Agents SDK で作り、AgentCore や Fargate に載せて、⾃分のプロダクトから呼び出す。 1 作る Strands Agents 2 動かす（どちらかを選ぶ） 届ける Bedrock AgentCore Runtime エージェント専⽤のサーバーレス実⾏環境。 サーバー管理なしで載せてすぐ呼べる OpenAI Agents SDK モデル・ツール・MCP を組み合わせて エージェントを数⼗⾏で書く 3 AWS Fargate（Amazon ECS） コンテナとして動かす。既存の API やサービ スと同じ運⽤・デプロイで ⾃分のプロダクトから呼び出す Web アプリ・API・社内ツールから エージェントを API として呼ぶ Bedrock の GPT フロンティアモデル を 指定 推論はどちらも Amazon Bedrock の GPT モデル （実⾏ロールの IAM 権限で呼び出す） エージェントにも IAM ロールを付け、同じ CloudTrail で追える。プロトタイプから、そのまま本番へ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 出典 : Amazon Bedrock AgentCore Developer Guide / Strands Agents / OpenAI Agents SDK / Amazon ECS on AWS Fargate
26. まとめ Start with the customer. Build fast. — on AWS. 01 選べる 最新の OpenAI フロンティアモデルを、Bedrock の 1 つの API で。モデル ID を変えるだけで乗り換 えられる。 02 守れる 責任共有モデルで役割が明確。AWS は「設計」でデータを守り、お客様は IAM・CloudTrail・ Guardrails などの「機能」を使って守る。 03 速く作れる AI コーディング × AWS MCP で、アイデアから爆速でAWS上に構築。 AWS / OpenAI の エンジニア、SA がサポーターとして会場にいます アイデアの壁打ち、設計相談、「本番に持っていくなら︖」の相談まで、遠慮なく声をかけてください © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
27. さあ、始めましょう — Prototype Challenge 触って、試して、学んで、話して — 楽しんでください︕ Thank you! © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.