Amazon Q / Bedrock / SageMakerの違いとは？ユースケース別に徹底比較【AWS生成AIサービス解説】


生成AIの業務活用が進む中、AWSでも複数の関連サービスが登場しています。  
この記事では、以下の3つの主要サービスの**違いと使い分け**を、公式の[AWS Generative AI Stack](https://docs.aws.amazon.com/decision-guides/latest/bedrock-or-sagemaker/bedrock-or-sagemaker.html)をもとに整理します。
- Amazon Q
- Amazon Bedrock
- Amazon SageMaker

---

## 各サービスのレイヤーと役割
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3484335/899e10b3-022a-4259-ab48-52e34eccee4e.png)
引用：(https://speakerdeck.com/icoxfog417/aws-mission-and-generative-ai-services-programs?slide=24)

### 🟩 レイヤー①：**生産性を向上させるアプリケーション**

#### ● Amazon Q
**特徴的なポイント**

- AWSが提供する**生成AIアシスタントのブランド名**
- 主に2つの製品がある：
  - **Amazon Q Business**：社内業務支援・ナレッジ検索
  - **Amazon Q Developer**：開発者支援・コーディング補助
- ノーコードなチャットUIで、自然言語による対話が可能
- IAMやSSO連携により**セキュアな情報アクセス管理**が可能

**代表的なユースケース**

| シーン | 使用するAmazon Q | 活用例 |
|--------|------------------|--------|
| 社内の問い合わせ対応を自動化 | Q Business | 「就業規則どこ？」に即時回答、PDFも自動要約 |
| 社内文書を横断検索 | Q Business | SharePointやS3をまたいだキーワード検索 |
| AWSリソースの構築支援 | Q Developer | 「EC2にNginxを立てる構文を教えて」→コード出力 |
| コーディング補助 | Q Developer | IDE上での補完、構文チェック、バグ解析 |

**強み**
- 業務部門〜開発者までカバーする広範な用途
- AWSサービスとの統合性が非常に高い
- 非エンジニアでも使いやすいUI（チャット形式）
- ナレッジ管理 + 会話履歴に対応しており業務継続性が高い

**注意点**

- 独自モデルの構築・学習は不可（それはSageMakerの領域）
- UIは柔軟だが、回答ロジックはブラックボックス
- 特定業界の専門用語などには対応不足の可能性あり（カスタマイズ性は限定的）


### 🟧 レイヤー②：**生成AIアプリケーションを構築するためのモデル・ツール**

#### ● Amazon Bedrock
**特徴的なポイント**：
- Claude、Llama、Mistral、Titanなどを**APIで使える**
- RAGやFine-tuneによる**カスタマイズが可能**
- **ノーコードUI**（Bedrock Studio）で試すことも可能
- AWSサービス（Lambda, S3, CloudWatchなど）との連携が容易

**ユースケース例**：
- Webアプリに生成AIを組み込みたい
- 音声認識→要約→保存などのAIパイプライン
- FAQ自動回答Bot

**主なモデルと特徴**：
| モデル | 提供元 | 特徴 |
|--------|--------|------|
| Claude 3 | Anthropic | 高精度・長文対応、会話に強い |
| Llama 3 | Meta | 軽量・オープンソース系、社内環境にも最適 |
| Titan | AWS | AWS独自、信頼性とコスト効率を両立 |
| Mistral | Mistral AI | 軽量高速、低コスト推論に向く |




### 🟪 レイヤー③：**AIモデルを構築・学習させるためのインフラストラクチャ**

#### ● Amazon SageMaker
**特徴的なポイント**：
- 生成AIだけでなく、画像認識・分類・時系列予測などにも対応
- SageMaker StudioでクラウドJupyter環境が使える
- AutopilotでAutoML、自動チューニングにも対応
- AWS Trainium / Inferentiaなどの専用チップにも対応

**ユースケース例**：
- 独自データで生成AIモデルを再学習したい
- セキュリティ重視で自社内完結のAI開発が必要
- モデルの継続改善をCI/CD化したい（MLOps）

**構成モジュールと機能**：

| モジュール | 内容 |
|------------|------|
| Studio | ブラウザ上の統合IDE（Jupyterベース） |
| Autopilot | データだけ指定すれば最適モデルを自動選定・訓練 |
| JumpStart | 事前学習済みモデルのテンプレ利用 |
| Pipelines | モデル学習やCI/CDの自動化パイプライン |

---

## 共通点と相違点の整理

| 比較項目 | Q Business | Bedrock | SageMaker |
|----------|------------|---------|-----------|
| 利用対象 | 業務ユーザー | アプリ開発者・MLOps担当 | データサイエンティスト |
| 主な用途 | 社内業務支援・FAQ対応 | アプリへの生成AI統合 | モデルの構築・学習 |
| モデル選択 | AWS提供のQ専用モデル | Claude, Llama, Mistral等 | 自作またはOSSモデル |
| ノーコード対応 | ◎ | ◎ | △ |
| チューニング | × | 一部可（Fine-tune/RAG） | ◎ |

---

## まとめ：選ぶ基準は「誰がどう使うか」

- **Amazon Q** → ノーコードで業務改善に直結
- **Bedrock** → APIでアプリやサービスにAIを統合したいとき
- **SageMaker** → 高度なモデル構築やチューニングが必要なとき

> **誰が使うか**と**何をしたいか**によって、ベストな選択肢が変わることが重要です。

---

## 参考リンク

- [Amazon Q](https://aws.amazon.com/jp/q/)
- [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/jp/bedrock/?trk=07e11748-d254-4d68-b9eb-c40a095bfc9d&sc_channel=ps&ef_id=Cj0KCQjwsNnCBhDRARIsAEzia4B_J21ayyL5fwBSjPqIJ7slx3-d6jVBLZLk1IVpx91Ok17JgVat60caAv9UEALw_wcB:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!692062154777!e!!g!!amazon%20bedrock!21048268287!157173579577&gad_campaignid=21048268287&gbraid=0AAAAADjHtp-8KgEQsiFHhn-dv9w_aBcoe&gclid=Cj0KCQjwsNnCBhDRARIsAEzia4B_J21ayyL5fwBSjPqIJ7slx3-d6jVBLZLk1IVpx91Ok17JgVat60caAv9UEALw_wcB)
- [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/#)

---

この記事が「どのサービスを選ぶべきか」に迷う方の一助になれば嬉しいです！  
質問やフィードバックがあればコメントでどうぞ！