Amazon Bedrockのシステム開発では、モデルを呼び出すだけでなく、業務整理、データ整備、権限設計、既存システム連携、運用まで対応できる会社を選ぶことが大切です。
公開情報でAWSの生成AI支援を確認できる6社を、向いている案件、費用、発注前の確認事項から比べます。
▼全体ガイドの記事
・Amazon Bedrockのシステム開発の完全ガイド
- 業務整理、データ、権限、既存システムとの連携
- 6社の生成AI支援と向いている案件
- 費用と発注前の確認事項
・業務システム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「業務システム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
・スクラッチシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「スクラッチシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
Amazon Bedrockのシステム開発でパートナー選びが重要な理由
Amazon Bedrockのシステムは、Web画面、認証・API、業務ロジックに、Bedrockを組み合わせて構築します。そこへデータストアと検索基盤、CRMやSFAとの連携、監視も加わります。
そのため、生成AIのデモを作れる会社と、本番業務で安全に使い続けられるシステムを作れる会社は、必ずしも同じではありません。モデルの性能だけでなく、データと業務をつなぐ力で比べることが大切です。
モデル選びより先の業務とデータの整理
営業部門の問い合わせ対応を短くしたいのか、商談後の入力を減らしたいのか、提案書の作成時間を短縮したいのかで、必要なシステムは変わります。たとえば、社内文書を検索するだけならRAGが中心になりますが、CRMの更新やチケット起票まで自動化するなら、Agents for Amazon Bedrockや外部APIに加えて、承認フローと監査ログが必要です。
「誰の、どの作業を、何分短縮するか」を先に決めておくと、過剰な開発を避けやすくなります。
PoCと本番システムで必要な設計の違い
簡易チャットのPoCでは、少量の文書と最小限の画面があれば検証できます。一方、本番では、退職者のアクセス削除、部署ごとの検索範囲、古い資料の除外を整える必要があります。さらに、個人情報のマスキングと回答の根拠表示、障害時の人手対応まで求められ、利用状況とコストの監視も欠かせません。
PoCから本番へ移る際に何を追加するかを説明できる会社を選ぶと、後から予算やスケジュールが大きく膨らみにくくなります。
Amazon Bedrockのシステム開発費用と期間の目安
Amazon Bedrockの利用料金と、開発会社へ支払う費用は分けて考える必要があります。AWSの料金は、モデル、入力・出力のトークン、リージョン、利用量によって変わる従量課金です。
一方、開発会社の費用には、要件定義、データ整備、画面が含まれます。さらに、連携や評価のほか、セキュリティとテスト、教育と保守も対象になります。下に示す金額は、公開された一律価格ではなく、構成を決めるための推定レンジです。
PoCは100万〜500万円、RAGのMVPは500万〜1,500万円程度の目安
1つのユースケースに絞り、少量のデータと簡易画面、検証用のログで作るPoCは、100万〜500万円程度がたたき台になります。
社内文書を取り込み、認証と検索、回答画面を作り、基本的な評価機能まで含めるRAGのMVPは、500万〜1,500万円程度が目安です。
データ量と文書の形式、アクセス権の継承、検索精度の評価セット作成によって工数が変わります。そのため、金額だけでなく、何が成果物になるかも確認します。
本番のCRM連携は1,500万〜5,000万円程度の目安
本番システムでは、CRM・SFA・MAや基幹システムとの連携が必要になります。認証基盤や承認、監査ログ、運用監視まで含めると、1,500万〜5,000万円程度の推定レンジになります。
複数拠点や閉域網、複数モデルの評価まで含め、データ移行や全社展開も加える場合は、5,000万円から1億円を超えることもあります。
営業・CRM・MAに関する一般的なシステム相場も、要件や規模によって数百万円から数億円以上まで幅があります。そのため、BedrockのAPI料金だけで全体の予算を判断しないことが大切です。
AWS利用料の内訳：モデル費と検索・保存・監視費
AWS公式の料金ページでは、モデルごとに入力と出力のトークン単価が示されています。たとえば掲載例のClaude 3.5 Sonnetを、月10万回、1回あたり入力1,000トークン・出力500トークンで利用すると、入力600ドル、出力1,500ドルで、モデル費は月2,100ドルになります。
さらに、Knowledge Basesの50GBインデックスと月10万回の標準検索を含む公式計算例を加えると、月2,450ドルです（出典：AWS「Amazon Bedrockの料金」、2026年8月確認）。ただし、モデルや料金体系、為替によって料金は変わり、S3やLambda、検索とログの費用も別に変動します。実際の見積もりでは、利用量を置き換えて計算します。
株式会社ripla｜コンサルティングから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。
営業・顧客・生産・販売管理などを含む幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。
特徴と強み
Amazon Bedrockのシステムでは、モデルを選ぶ前に、現場の業務フローや利用者、データの所在を整理する必要があります。さらに、権限と成果指標も明らかにしておく必要があります。
riplaは、業務上の課題をヒアリングし、必要なデータ連携や画面、運用方法まで含めてシステム要件へ落とし込みたい企業に適した相談先です。
RAGを使うのか、エージェントで業務操作まで行うのか、既存CRMを残してAI機能だけ追加するのかといった選択も、業務要件から検討できます。
得意領域・実績
営業・顧客・生産・販売管理にまたがる業務をAIで改善したい企業に向いています。
営業資料や商品情報を検索するアシスタント、商談記録から次回アクションを抽出する機能、問い合わせ内容を分類して担当部署へ渡す仕組みなどは、既存の業務システムとつなげて検討できます。
相談時には、Bedrockのモデル選定やRAGの評価、CRM・SFA・MA連携を確認します。そのうえで、個人情報の扱いと、設計書やソースコードなど成果物の範囲も確かめます。
株式会社NTTデータ｜大規模業務とハイブリッドクラウドに対応
株式会社NTTデータは大手SIerです。業務システムやクラウドに加え、データ、セキュリティ、運用まで幅広く扱っています。
2025年1月、AWSと日本市場を対象に3年間の戦略的協業契約を締結しました。さらに、Amazon Bedrockを活用したAIエージェントサービスの構築や、生成AIサービス「LITRON」、ハイブリッドクラウドの強化を進めると公表しています（出典：NTTデータ「デジタルビジネス強化を目的にAWSとの戦略的協業契約」、2025年）。
特徴と強み
複数部門や子会社をまたぐ案件では、AI画面だけでなく、既存の認証や基幹システムまで含めて一体で設計することが求められます。データセンター、クラウド、監視運用との関係も含めて考える必要があります。
また、NTTデータはAWSと自社データセンターやクラウドサービスを組み合わせる構想を公表しており、機密性や既存投資を考慮したハイブリッド構成を相談したい企業で候補になりやすいです。大規模案件では、提案段階から業務部門、情報システム部門、セキュリティ部門の合意形成を支援できるかを確認します。
得意領域・実績
金融や製造、通信、官公庁などの業種で、セキュリティや可用性、監査の要件が重い企業に向いています。複数拠点の営業基盤を持つ企業も、この範囲に含まれます。
BedrockのAIエージェントを業務システムへ接続する場合は、実行できる操作を限定し、人間の承認を挟む設計が重要です。
問い合わせ時には、AIエージェントの責任分界、再委託、データ保管場所を確認します。加えて、ログの保存期間、障害時の切り戻し、モデル変更時の再評価を聞くと、比較しやすくなります。
富士ソフト株式会社｜AgentCore・RAG・IoT連携を推進
富士ソフト株式会社は、業務システムや組み込み、IoT、クラウド、AI開発を幅広く手がける企業です。
2026年1月、AWSと生成AI分野の戦略的協業契約を締結し、Amazon Bedrock AgentCore、RAG、IoT連携、複数AIエージェントの構築を推進すると発表しました。また、2年間で約80件の顧客導入を目指すことも公表されています（出典：富士ソフト「AWSと生成AI分野における戦略的協業契約」、2026年）。
特徴と強み
AgentCoreのRuntimeやIdentity、Gatewayを活用すると、実行環境や認証、外部システムへの接続を分けて設計できます。さらに、MemoryとObservabilityを使えば、記憶と監視も分けて扱えます。
富士ソフトはAWSプレミアティアサービスパートナーとして、Amazon Bedrockの初期検証から導入を支援してきたと説明しており、PoCで終わらせず本番へ移行したい企業に相談しやすい候補です。そのうえで、技術の新しさだけでなく、自社のセキュリティ基準へ落とし込めるかも確認します。
得意領域・実績
製造業の現場データやIoT機器、保守情報、営業・顧客データを組み合わせたい企業に向いています。
たとえば、設備の異常情報を要約し、過去の対応事例を検索して保全担当者へ提示する仕組みでは、RAGとIoTのデータ連携、現場向けの画面、権限管理が必要です。
提案時には、AgentCoreを採用する範囲と既存AWS環境との接続を確認します。そのほか、内製化支援の内容や運用担当者への教育、約80件という導入目標と自社案件の類似性も確かめます。
クラスメソッド株式会社｜AWS専門性とClaude on Amazon Bedrockに強み
クラスメソッド株式会社は、AWSを中心とするクラウド技術支援や生成AIの導入支援を提供する企業です。2026年3月、AnthropicとAmazon Bedrock向けのAuthorized Reseller Program契約を締結しました。
同社は、技術コンサルティングに加えて、Amazon Bedrock経由のClaude再販が可能になったと公表しています（出典：クラスメソッド「Anthropic社とリセラー契約を締結」、2026年）。
特徴と強み
既存AWS環境へ生成AI機能を追加したい企業や、ClaudeをAmazon Bedrock経由で利用しながら調達と技術支援をまとめたい企業に向いています。
社内文書検索や開発支援、問い合わせ対応などのユースケースでは、モデル性能だけでなく、継続的に改善する体制が必要です。改善の対象には、プロンプトやRAGのチャンク分割、検索結果の再ランキング、回答評価が含まれます。また、AWSのアカウント構成やIAMを理解した担当者と、業務側の要件を整理する担当者がどのように連携するかを確認します。
得意領域・実績
小さく始めるPoCから、既存AWS環境との統合、本番運用、開発者の生産性向上までを段階的に進めたい企業で候補になります。
特に、Claudeを使うことが有力な場合は、利用料金の請求やモデル選択、データ保護を一社に相談したいときに比較しやすいです。また、ログ管理や将来のモデル変更についても、同じ会社へ相談できるかを確認します。発注前には、リセラー契約が自社の調達条件にどう影響するか、AWS利用料・支援費・保守費の内訳、成果物の所有権を確認します。
株式会社サーバーワークス｜AWSの生成AI導入から運用まで伴走
株式会社サーバーワークスは、AWSの設計・移行・運用を軸に、生成AIの導入支援やガバナンス支援を提供する企業です。公式情報では、2014年からAWSプレミアティアサービスパートナーに認定され、2026年にはAWS AIコンピテンシーを取得したと説明しています。
同社は、Amazon Bedrockを使った生成AIの構築を導入から有効活用まで支援すると公表しています（出典：サーバーワークス「生成AI導入支援」、2026年確認）。
特徴と強み
AWSのアカウントやネットワーク、IAMをすでに運用しており、監視とコスト管理も含めて、その環境へBedrockを安全に追加したい企業に相談しやすい会社です。RAGのPoC支援だけでなく、生成AIのガイドライン策定や、運用の改善も提供領域として掲げています。
社内データを扱う場合は、データソースの管理者や検索権限の継承を設計に含められるかを確認します。加えて、プロンプトインジェクション対策とログの個人情報除外についても、設計に含められるかを確認します。
得意領域・実績
短期の生成AI PoCから、全社利用を想定したAWS基盤と運用体制まで段階的に整えたい企業に向いています。
2026年に公開された三菱重工業の事例では、Amazon BedrockとKnowledge Basesを使った全社向けAIワークスペースを開発したと紹介されています（出典：サーバーワークス「三菱重工業導入事例」、2026年確認）。自社の営業資料や顧客情報を対象にする場合は、同事例の利用規模やデータ分類が自社とどの程度近いかを確認してから見積もりを比較します。
SCSK株式会社｜金融水準のセキュリティと内製化を重視
SCSK株式会社は、システムインテグレーターとして、業務システムやクラウド、データ活用を幅広く提供しています。セキュリティや内製化支援も手がけています。
2025年に公開された四国銀行の事例では、行内環境とAWSを専用線で接続し、ATMの画像分析にAmazon Bedrockを利用する構成が紹介されています（出典：SCSK「四国銀行 ATM振り込め詐欺対策」、2025年）。
特徴と強み
金融機関や大企業では、データを外部へ不用意に出さないことや、通信経路を管理することが求められます。加えて、誰が何を判断したかを残すことも必要です。
SCSKの事例のように、行内環境とAWSを組み合わせる設計や、業務側と技術側が共創する進め方を重視する企業では候補になりやすいです。Amazon Bedrockの入力データや、画像や音声の保存場所、ネットワーク経路を要件定義で明文化します。そのほか、暗号化とログ閲覧権限も明文化します。
得意領域・実績
金融、公共、製造など、既存システムとの接続や監査要件が重い業務で、生成AIを本番利用したい企業に向いています。業務部門がAIを使うだけでなく、社内の開発チームが運用・改善できる状態を目指す場合は、ソースコード、インフラ定義、評価データ、プロンプト、運用手順書の納品範囲を確認します。
2026年にはAnthropicとのAmazon Bedrock上のリセラー契約も公表されているため、Claudeの調達を含む提案を受けたい場合は契約条件を確認します。
Amazon Bedrockのシステム開発会社を選ぶポイント
6社を比べるときは、自社のユースケースと本番運用の条件をそろえて質問します。知名度やAWSパートナー資格だけで決めないことも大切です。特に営業・CRM・MAの案件では、AI機能の開発と既存業務の定着支援を同じ提案書で説明できるかが判断材料になります。
類似案件の実績：ユースケースと規模
「生成AIの実績があります」と言われても、自社の判断材料としては足りません。社内文書検索なのか、商談要約なのか、CRM更新なのか、顧客向け回答なのかを分けて聞きます。
そのうえで、データ量や利用者数、連携先、セキュリティ要件、PoCから本番までの期間を確認します。たとえば、AWS公式の中外製薬事例では、Amazon Bedrockを中心に6,000人が利用する生成AIアシスタントを約2か月で開発したと紹介されています（出典：AWS「中外製薬の事例」、2026年確認）。
この事例は既存の技術基盤や専任チームがある企業のものなので、自社の期間にそのまま当てはめないことが大切です。
RAG・権限・評価の設計に関する確認事項
RAGを採用する場合は、データの取り込みと分割、メタデータ、検索を確認します。そのうえで、回答の根拠表示、更新と削除、権限継承も確認します。
Agentsを採用する場合は、実行可能なAPIや認証、承認を確認します。また、人間による最終判断と、失敗時の停止条件も確かめます。
さらに、正答率に加えて、根拠性や回答拒否、個人情報の露出を測定できるかを質問します。応答時間と1回答あたりのコストも含めて、評価セットを用意できるかを確認します。
見積もりの内訳：開発費・AWS費・保守費
見積書では、要件定義やデータクレンジング、画面、API連携を項目別に分けます。そのほか、モデル評価やセキュリティテスト、教育、リリース後の改善も、並べて示してもらいます。AWSのモデル利用料に加え、Knowledge Basesや検索、S3やLambda、ログと監視の料金も、想定リクエスト数とトークン数を置いて分けてもらいます。
納品物として、設計書やプロンプト、評価データを含むかを確認します。ソースコードやインフラ定義、運用手順書も含むか、モデルを変更したときの再評価を誰が担うかも、契約前に見ておきます。
よくある質問
Amazon Bedrockのシステム開発を発注する前によくある疑問を、費用、会社選び、データの安全性の順にまとめました。自社の状況に当てはめれば、提案会社への質問票として使えます。
Amazon Bedrockのシステムとは何ですか？
Amazon Bedrockのシステムとは、Bedrockの基盤モデルをアプリケーションや社内データ、業務システムと組み合わせた仕組みです。認証や監視などもあわせて組み込みます。
Bedrock単体は、モデルへアクセスするためのAWSサービスです。そのため、営業支援や社内検索を実現するには、データ取り込みと検索、画面を別途設計します。さらに、権限、評価、運用も設計に含める必要があります。
Amazon Bedrockのシステム開発にはいくらかかりますか？
簡易PoCは100万〜500万円程度、社内文書検索のMVPは500万〜1,500万円程度、本番のCRM・SFA・MA連携は1,500万〜5,000万円程度が推定目安です。
実際は、データの整備状況や連携数、利用者数によって変わります。そのほか、権限や監査の要件、画面、評価、保守も影響します。AWSの従量課金は開発費とは別になるため、トークン数とリクエスト数を置いた試算を依頼します。
顧客情報をAmazon Bedrockへ入力しても安全ですか？
安全性は、AWSのサービス名に加えて、入力データやアカウント、IAM、暗号化の設定で決まります。ネットワークやログ、アプリケーションの実装も含めて見る必要があります。
Amazon Bedrockのデータ保護に関するAWS公式情報を確認しつつ、法務・セキュリティ部門と一緒に整理します。個人情報保護法上の利用目的や委託、第三者提供、安全管理措置、保存期間が対象です。顧客名や商談履歴を扱う場合は、マスキングやアクセス権の継承、誤回答時の人による確認も要件に含めます。
開発会社には何を質問すればよいですか？
「自社と同じ業務で、どのデータを使い、何人が利用し、どのKPIを改善した実績がありますか」と質問します。加えて、RAGの評価方法やCRM・SFAとの連携、個人情報と権限を確認します。さらに、モデル変更時の責任分担、AWS利用料と保守、成果物の納品範囲、PoCから本番へ移った条件も確かめます。
提案担当者が技術と業務の両方を具体的に説明できるかを、公開情報とあわせて見極めます。
まとめ
Amazon Bedrockのシステム開発では、モデルの種類だけでなく、営業・CRM・MAのどの業務を変えるのか、どのデータを根拠にするのかを決めます。加えて、誰が利用し、どの権限で何を実行するのかも定めます。
開発費とAWS利用料を分け、PoC、本番MVP、全社展開の段階ごとに評価指標と成果物を定義すると、見積もりを比較しやすくなります。
6社の使い分け：案件の規模と得意領域
株式会社riplaは業務整理から開発・定着まで一気通貫で相談したい企業、NTTデータは大規模な業務連携やハイブリッドクラウドを重視する企業、富士ソフトはAgentCore・RAG・IoT連携を含む案件に向いています。
クラスメソッドはAWS環境とClaudeの調達・技術支援、サーバーワークスはAWSの生成AI基盤と運用、SCSKは金融水準のセキュリティや内製化を重視する企業で比較しやすい候補です。
最初の1ユースケースと評価基準
まずは全社のデータを一度に取り込むより、問い合わせ対応、社内資料検索、商談要約など、1つのユースケースに絞ります。利用者やデータソース、権限を整理します。さらに、期待する回答、禁止事項、1回答あたりのコスト、回答時間、現場のKPIを決め、同じ要件を複数社へ渡します。
提案内容と見積もりの前提をそろえて比べることで、自社に合う開発パートナーを絞り込めます。
▼全体ガイドの記事
・Amazon Bedrockのシステム開発の完全ガイド
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・業務システム開発の完全ガイドブック
・スクラッチシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。