AWSは2024年11月、Amazon Bedrockのモデル評価機能が新たにアジアパシフィック（ソウル）リージョンで利用可能になったことを発表しました。このアップデートにより、韓国を含むアジア地域の開発者や企業は、生成AIアプリケーションを構築する際に、特定のユースケースに最適な基盤モデルを迅速かつ効率的に選定できるようになります。
Amazon Bedrockとは？
Amazon Bedrockは、複数の大規模言語モデル（LLM）や生成AI基盤モデル（FM）を単一のAPIを通じて利用できるサービスです。ユーザーは、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI、Amazonなどが提供するモデルを選び、生成AIアプリケーションを簡単に構築できます。Amazon Bedrockの提供するフルマネージドサービスにより、サーバーレス環境で迅速にアプリケーションをスケールアップすることが可能です。
モデル評価機能の概要
Amazon Bedrockのモデル評価機能は、基盤モデルの選定を効率化するために設計されたツールです。以下の方法でモデルを評価できます：
1. 自動評価
事前に定義されたアルゴリズムに基づき、モデルを評価します。評価指標として、以下の項目をカバーします：
- 精度
- 堅牢性
- 毒性やバイアスの検出
2. 人間による評価
主観的な基準（スタイル、親しみやすさ、ブランドボイスへの適合性など）を考慮し、専門チームがモデルを評価します。このプロセスは以下の形で進行します：
- AWSが管理するレビューチームまたはユーザー自身のチームを利用
- カスタムデータセットを使用したモデルのパフォーマンス測定
利用可能な評価データ
モデル評価には、AWSが提供するキュレーション済みのデータセットを使用するか、独自のデータセットをアップロードして評価を行うことができます。
- AWSデータセット：評価を迅速に開始可能。
- 独自データセット：特定のユースケースにカスタマイズした評価を実施。
想定される利用用途
1. 生成AIアプリケーションの開発
特定の業務要件に最適な基盤モデルを選定し、高品質な生成AIアプリケーションを構築。
2. モデル比較と選定
複数のモデルを定量的・定性的に評価し、目的に最も適したモデルを迅速に選択。
3. 品質保証
生成されるコンテンツの精度や一貫性を評価し、企業ブランドに適合したモデルを採用。
4. プロトタイピング
プロトタイプ開発時に迅速なモデルテストを実施し、最適な選択肢を模索。
メリット
1. 効率的なモデル選定
自動評価と人間による評価の組み合わせにより、モデル選定プロセスが大幅に効率化。
2. 高品質な成果物
評価基準を設けることで、ビジネス要件に最適なモデルを採用し、期待通りの成果物を生成。
3. 柔軟なデータ使用
AWS提供のデータセットまたは独自のデータセットを使用し、特定のユースケースに合わせた評価が可能。
デメリット
1. 導入コスト
人間による評価を行う場合、レビュアーの人件費や運用コストが発生する可能性。
2. データ準備の手間
独自データセットを使用する際、適切な形式でのデータ準備が必要。
3. 評価結果の解釈
評価指標の結果を正確に解釈し、モデル選定に反映するための専門知識が求められる。
まとめ
Amazon Bedrockのモデル評価機能がアジアパシフィック（ソウル）リージョンで利用可能になったことで、韓国や近隣地域のユーザーは、生成AIアプリケーションの開発プロセスを大幅に効率化できるようになりました。自動評価と人間による評価を組み合わせ、特定のビジネスニーズに最適な基盤モデルを選定できます。
詳細は、公式発表ページをご覧ください。
