タイでAWS Bedrockが正式提供～国内データ保持で生成AI基盤を構築可能に

2025年9月29日、Amazon Web Services (AWS)がアジア太平洋（タイ）リージョンでAmazon Bedrockの一般提供を開始した。これは2025年1月に稼働したAWSタイリージョン上で展開される生成AIサービスで、タイの企業にとって最も重要な意味を持つのは、タイ国内でデータを保持したままAI機能を利用できる点だ。タイの個人情報保護法（PDPA）が定めるデータ移転制限をクリアしながら、本格的な生成AI活用が可能になった。

Table of contents

タイリージョン提供の最大のメリット
Amazon Bedrockとは何か
AWSタイ投資の成果
主要産業への影響
利用可能なモデルと価格体系
導入における考慮事項
今後の展望
参考記事リンク

タイリージョン提供の最大のメリット

Bedrockがタイリージョンで提供されることで、データをタイ国外に移転せずにAI処理を実行できる。これは、金融機関や医療機関、政府機関など、厳格なデータ管理が求められる組織にとって決定的な利点だ。従来は、生成AIを活用するために海外リージョンへデータを送信する必要があり、PDPAへの準拠が課題となっていた。今回のタイリージョンでの提供により、この障壁が取り払われた。

さらに、AWSの膨大なGPU資源を従量課金制で利用できる。企業は高価なAI専用ハードウェアへの初期投資なしに、必要な時に必要な分だけAI処理能力を確保できる。複雑なインフラ設定や運用管理から解放され、アプリケーション開発に集中できる環境が整った。

Amazon Bedrockとは何か

Amazon Bedrockは、AI企業が提供する基盤モデル（Foundation Model）へ、単一のAPIを通じてアクセスできるフルマネージドサービスだ。タイリージョンでは、Amazon Nova Pro、Nova Lite、Nova Microの3つのAmazon独自モデルと、Anthropic社のClaude Sonnet 4が利用可能だ。

このプラットフォームの利点は、複雑な設定なしにAI利用を開始できる点にある。企業はインフラの構築や管理を気にすることなく、APIを呼び出すだけで高度なAI機能を自社アプリケーションに組み込める。従量課金制により、小規模な実験から大規模な本番運用まで、柔軟にスケールできる。

Bedrockには、単なるモデル提供以上の価値がある。検索拡張生成（RAG）機能により、企業は自社の専有データとAIモデルを安全に接続できる。これにより、AIが不正確な情報を生成する「ハルシネーション」を抑制し、文脈に即した信頼性の高い回答を生成できる。AIエージェント機能では、複数のステップからなる複雑なタスクを自律的に実行させることも可能だ。

さらに「Guardrails」機能により、企業は独自の安全ポリシーを定義し、有害なコンテンツをフィルタリングしたり、特定の話題を禁止したりすることができる。これは、AIの応答が企業のブランドイメージや倫理基準、コンプライアンス要件に準拠していることを保証するための機能だ。

AWSタイ投資の成果

今回のBedrock提供は、AWSがタイに対して長期的に進めてきた投資計画の成果だ。2022年10月に発表された50億米ドル規模の投資計画に基づき、AWSは段階的にインフラを整備してきた。2020年以降のCloudFrontエッジロケーション開設、2022年のAWS Local Zones開設、2023年のAWS Direct Connectロケーション設置を経て、2025年1月にAWSアジア太平洋（タイ）リージョンが正式稼働した。

Bedrockの提供により、このインフラ整備が生成AIという高付加価値サービスの提供基盤として機能し始めた。タイ政府が推進する「クラウドファースト」政策および国家AI戦略（2022-2027年）とも方向性が一致している。国家AI戦略では、AIインフラ開発、6年間で3万人以上のAI人材育成、600以上の政府機関や民間企業でのAI活用促進、2027年までに480億バーツの経済的・社会的インパクト創出を目標としている。

タイのデータセンター市場は急速な成長を続けており、AWS・Google・Microsoftの3社が大規模投資を実施している。また、タイ電子取引開発庁（ETDA）もAIハブ構想の基本計画を進めている。これらの動きと今回のBedrock提供は、タイのデジタル基盤整備における重要な転換点を形成している。

主要産業への影響

タイの主要経済セクターにおいて、Bedrockがもたらす可能性は具体的だ。

製造業では、「タイランド4.0」構想の実現に向けた支援が期待できる。センサーデータをAIが分析し、機械の故障を事前に予測する予知保全により、計画外のダウンタイムを削減できる。需要予測の精度向上により、在庫最適化や調達コストの削減も見込める。コンピュータビジョンモデルを活用した自動品質管理システムの構築も選択肢の一つだ。

観光・ホスピタリティ産業では、旅行者の好み、予算、リアルタイムの天候や混雑状況を考慮した旅行プラン自動生成が可能になる。ホテルや空港での多言語チャットボットや音声アシスタントの配備により、外国人観光客の満足度向上も図れる。

金融サービスでは、タイ銀行（BOT）が定めるAIリスク管理ガイドラインに準拠しつつ、取引パターンをリアルタイムで分析し、不正行為を検知・防止するシステムの構築が考えられる。顧客一人ひとりの資産状況に応じた投資アドバイスの提供や、複雑な規制関連文書の自動要約なども想定される。

医療分野では、X線やMRIなどの医療画像をAIが解析し、疾患の早期発見を支援するツールや、医師と患者の会話から電子カルテを自動生成するシステムが活用できる可能性がある。

農業では、衛星、ドローン、土壌センサーから得られるデータを統合・分析し、最適な水やり、施肥、病害虫対策を提案するシステムの構築が想定される。ドローンで撮影した作物の画像からAIが病気の初期症状を特定することで、被害拡大前の対策も可能になる。

利用可能なモデルと価格体系

タイリージョンでは、Amazon Nova Pro、Nova Lite、Nova Microの3つのモデルと、Anthropic社のClaude Sonnet 4が利用可能だ。Novaモデルはタイ語を含む200以上の言語をサポートしており、タイ市場での活用に適している。Claude Sonnet 4は、高度な推論能力を必要とするタスクに有効だ。

価格体系は従量課金制を基本とし、処理した入力トークンと出力トークンの量に応じて料金を支払う。初期投資なしに小規模な実験から始められ、必要に応じてスケールできる。大規模な運用が見込まれる場合は、プロビジョンドスループットを選択することで、一定量のモデル処理能力を時間単位で確保し、コストを最適化することも可能だ。

導入における考慮事項

生成AIの導入には、克服すべき現実的な課題も存在する。

データガバナンスと品質は、AIの性能を左右する重要な要素だ。多くの企業にとって、社内に散在するデータのクレンジング、整理、そしてタイの個人情報保護法（PDPA）に準拠したガバナンス体制の構築が、最初の課題となる。

AI人材の不足も深刻な問題だ。政府や民間による研修努力にもかかわらず、高度なAIスキルを持つ専門家の不足は続いている。企業は、外部からの採用に頼るだけでなく、社内でのリスキリング・アップスキリングプログラムに投資し、大学などの教育機関と連携して持続可能な人材パイプラインを構築する必要がある。

責任あるAIの利用も欠かせない。タイ銀行（BOT）が提唱するFEAT原則（公平性、倫理、説明責任、透明性）は、金融業界以外にとっても優れた指針となる。AIの出力に対する人間の監督体制を確保し、ハルシネーション、訓練データに含まれるバイアス、AIシステムを標的としたサイバーセキュリティの脅威といった新たなリスクへの対策を講じることが求められる。