全社員が安全に生成AIを活用可能に ~ Amazon Bedrockを基盤としたGenUの導入
レビュー投稿日の情報になります
オイシックス・ラ・大地株式会社 / 青木芽衣
メンバー / SRE / 従業員規模: 1,001〜5,000名
最終更新日投稿日
| ツールの利用開始時期 | 事業形態 |
|---|---|
| 2024年1月 | B to B B to C |
| ツールの利用開始時期 | 2024年1月 |
|---|---|
| 事業形態 | B to B B to C |
アーキテクチャ

アーキテクチャの意図・工夫
検討当時はセキュリティやコストの観点で、GeminiやChatGPTなどの生成AIチャットツールを全社導入することができませんでした。
そこで、Amazon Bedrockを基盤とするGenerative AI Use Cases (GenU)というAWSが提供するOSSを、全社員が生成AIを活用する基盤として採用しました。 GenUではチャット機能の他、文章生成や校正、翻訳など便利な機能が予め用意されていることに加え、ソースコードが公開されているため自由にカスタマイズすることも可能です。
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
- 全社員が安全に、低コストで生成AIを利用できる環境がない
どのような状態を目指していたか
- 社員が安全に生成AIを利用できる環境が存在すること
- 生成AIの利用状況に見合うコストであること(従量課金)
比較検討したサービス
- Azure OpenAI
- Gemini for Google Workspace
比較した軸
- 社内のエンジニアが慣れているクラウドプロバイダ(AWS)で構築可能であること
- 学習に使われないこと
- 従量課金制であること
導入の成果
改善したかった課題はどれくらい解決されたか
GenUの活用事例の一つとして、Oisixのお客様へ配信するメルマガ作成・メルマガ校正ツールをユースケースとして追加開発しました。
どのような成果が得られたか
メルマガ作成で月 133 時間、校正で月 200 時間の工数削減を実現しました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
検討当時、Geminiの全社員導入には人数分の追加費用、また社内でAzureに精通したエンジニアが少ないという課題がありました。 Amazon Bedrockはユーザ課金制ではなく従量課金制のため、必要なコストだけに抑えることができました。また、社内のエンジニアの多くがAWSに精通しているため、長期的な運用メンテナンスに対するハードルが低いことも採用の決め手となりました。
活用方法
よく使う機能
GenUでは以下の機能がよく社内で使われています。
- チャット機能
- 最もシンプルに生成AIを試すことのできる機能
- ユースケースビルダー機能
- ノーコードで独自のユースケースを追加可能
ツールの良い点
- APIの利用量に応じた従量課金制であること
- アプリケーション推論プロファイルを活用すれば、使用量やコストを把握することが可能
ツールの課題点
- アプリケーション推論プロファイルは、Amazon Bedrock APIで作成・削除する必要があり、管理画面からの管理ができない
- Kendraを使ってRAGを実装する場合、月額約$800~かかる
オイシックス・ラ・大地株式会社 / 青木芽衣
メンバー / SRE / 従業員規模: 1,001〜5,000名
よく見られているレビュー
オイシックス・ラ・大地株式会社 / 青木芽衣
メンバー / SRE / 従業員規模: 1,001〜5,000名
レビューしているツール
目次
- アーキテクチャ
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法


