記事公開日 2026/06/25

【セッションレポート】 Claude on Amazon Bedrock 活用 ─ AWS Summit Japan

この記事のポイント

AWS Summit の Anthropic ブースで行われた NTTデータ様のセッション「生成AIサービスの開発・提供における Claude on Amazon Bedrock の活用」を聴講したレポートです。Claude on Bedrock が「プロダクトへの組み込み」と「開発の効率化」の両輪で活用されている様子を紹介します。

プロダクト利用：
サービスの中核となる判断・統括エージェントに Claude を採用。モデルの一貫性、国内（JP）推論によるデータ越境懸念への対応、VLM・軽量モデルの用途別使い分けがメリットとして語られました。
Claude Code 利用：
Claude Code と AWS 公式リモート MCP を組み合わせ、要望・チケット管理や大型要望の自律調査、設計書参照などサービス開発を効率化。
両輪を自社環境で完結：
Bedrock 経由で利用することで、自社のクラウド環境・セキュリティポリシーの中で完結できる点がエンタープライズの価値。QES でも導入を支援しています。

目次

はじめに
セッション概要
【プロダクト利用】Bedrock 上で Claude を使うメリット
【Code 利用】Claude Code × MCP による開発の効率化
まとめ ── 両輪から見える「Claude on Bedrock」の価値

はじめに

DXソリューション営業本部の三浦です。

6/25-26開催の AWS Summit で Anthropic のブースにて、「生成AIサービスの開発・提供における Claude on Amazon Bedrock の活用」という NTTデータ様のセッションをきいてきたので、レポートします。

会場では、ブース内の席に収まりきらないほど多くの聴講者が詰めかけ、立ち見も出るほどの盛況ぶりでした。Claude on Bedrock への注目度の高さがうかがえます。

NTTデータ様では、顧客向けの生成AIサービスにおいて多数の Claude を活用しており、その活用を「サービスへの組み込み（プロダクト利用）」と「サービス開発の効率化（Claude Code 利用）」という両面で進めているとのことでした。本記事ではこの両輪に沿って、Amazon Bedrock 上で Claude を使うメリットを中立的な視点で整理し、最後に QES のスタンスをお伝えします。

※本記事はセッションの聴講メモをもとに構成しています。固有名称・数値は登壇内容に基づく要約であり、正確な仕様は各社公式情報をご確認ください。

セッション概要

セッションは、NTTデータのソリューション事業本部に所属され、もともとデータサイエンティストとして従事された後、現在は生成AIサービスの開発側を担当されている方による実践的な発表でした。クラウド基盤の上にアプリケーションを構築し、Bedrock を活用してサービスを提供している、という現場の視点から語られました。

ビジョンとして掲げられていたのが「スマートエージェント」構想です。各業務領域の専門性を持ったエージェントが自律的に行動することで、業務を抜本的に変革するというコンセプトで、その実現に向けたソリューションとして、ユーザーの意図理解から計画・実行・最適化までを一貫して支援するエージェント基盤が紹介されました。具体的には、ユーザーとの接点を担う「パーソナルエージェント」と、全体を管理する「統括エージェント」、そして各種専門エージェントが連携し、業務の遂行を高度に自動化する構成です。

このプラットフォーム上で、用途や業界に応じて Claude が非常に幅広く活用されている、というのが本セッションの主題でした。

【プロダクト利用】Bedrock 上で Claude を使うメリット

中核エージェントの「判断・統括」を Claude が担う

サービスの中核となる、判断・統括を行う機能で Claude が使われています。ユーザーからの要望をパーソナルエージェントが受け取り、統括エージェントが最適なエージェント構成を選定して、選ばれたエージェント同士が自律的に連携する——という流れです。

セッションの中で特に強調されていたのが、中核機能では「バックエンドのレベルでモデルが安定していること」「一貫性が保てること」が重要だという点でした。サービス全体の挙動を支える部分だからこそ、頻繁にモデルを乗り換えるのは難しい。その点 Claude は継続的なモデルの進化という実績があり、毎回その上でさらに使いやすくなっている。こうした信頼が、中核に Claude を採用する理由になっている、と述べられていました。

金融機関向けの「高セキュアな構成」と国内（JP）推論

紹介されたソリューションの一つは、主に金融機関向けのセキュリティが非常に高いAIサービスで、金融業界の機密性が高い文書も安全に取り込めるよう、各種安全対策基準に準拠しているとのことでした。

ここで Bedrock の価値として挙げられていたのが、日本国内（JP）での推論です。金融分野の顧客では「処理を国内で完結させたい」という要望が多く、Bedrock の国内リージョン推論を使うことで、データの越境に関する懸念に対応できる。これが Bedrock を選ぶ大きな理由の一つとして語られていました。

用途別のモデル使い分け ── VLM・軽量モデル・スライド生成

エージェントの「考える（推論）」部分だけでなく、タスクに特化した機能でも Claude が使われている点も印象的でした。

業務文書の処理（ドキュメント解析）：Claude の VLM（マルチモーダル） を活用。ハイエンドモデルだけでなく、ローエンド（低コスト・高速）モデルを使うことで、大量の業務文書を捌くうえで非常に有効。
スライド作成エージェント：Claude が構造化された出力や表形式の表現を得意とするため、筋に沿ったアウトプット（アウトライン）の生成に向いている。

このように、「中核は信頼性重視のモデル、大量処理は低コスト・高速モデル」と、Bedrock 上で複数の Claude モデルを用途別に使い分けている点が、プロダクト利用におけるメリットとして示されていました。

【Code 利用】Claude Code × MCP によるサービス開発の効率化

セッションでは、サービス開発そのものの効率化における Claude（Claude Code）活用も紹介されました。複数の顧客にサービスを提供していると、要望がメール・チャット・会議などさまざまなチャネルから入ってきて、その管理が大きな課題になる——という、エンタープライズ開発に共通する悩みが語られました。

要望・チケット管理の整理と重複排除

各チャネルから来る要望を Claude Code に渡して整理・集約。チケット管理ツールで管理しているが、大人数で開発しているとチケットの記載漏れや重複が出てしまう。そこで Claude Code に定期的に整理整頓させている。
曖昧な機能要望の具体化：機能要望が来ても「具体的にどういうイメージか分からない」というシーンが多い。こうした曖昧な要望について、要望を具体化するための確認事項を Claude に考えさせる（例：「この要望のイメージは案A・案Bのどちらに近いか」を整理させる）。

大型要望の自律調査と AWS 公式リモート MCP の活用

特に大きな機能要望については、AWS の公式リモート MCP サーバーと Claude Code を組み合わせ、AWS リソースの確認・操作を自律的に行わせて、開発チームの判断をサポート。
実際に検証して実装するところまで効率化が進んでおり、開発・運用の標準化や、チーム管理（各メンバーが自由に作ったリソースの状況確認・集約、スプリント管理タスクの効率化）にもつながっている、とのことでした。

設計書の参照と開発の標準化

レガシーExcel設計書の参照：エンタープライズ開発では既存業務システムとのシステム連携が必要なシーンが多く、レガシーの Excel 設計書を Claude Code に読み込ませることで、設計書の内容を踏まえた実装を効率化している。
プロンプトのスキル化・チーム共有：プロンプトメッセージの形式やルールをスキルとして整理し、チームで共有することで開発を標準化している。

ここでも Bedrock 経由で Claude Code を利用することにより、自社のクラウド環境・セキュリティポリシーの中で開発効率化を完結できる点が、エンタープライズにとっての価値として読み取れました。

まとめ ── 両輪から見える「Claude on Bedrock」の価値

本セッションから見えてきたのは、Claude on Bedrock が 「プロダクトへの組み込み」と「開発の効率化」の両輪で価値を発揮している、という点です。

観点	Bedrock 上で Claude を使うメリット
プロダクト利用	中核機能を支えるモデルの一貫性・継続的進化への信頼／国内（JP）推論によるデータ越境懸念への対応／VLM・軽量モデルなど用途別の使い分け
Code 利用	Claude Code × 公式 MCP による要望管理・重複排除・曖昧要望の具体化／AWS リソースの自律調査／自社環境内で完結する開発効率化