結論：Amazon Bedrockのシステム開発費は、簡易的な技術検証なら100万〜500万円程度、
社内文書検索のMVPなら500万〜1,500万円程度、本番のCRM連携まで含めると1,500万〜5,000万円程度が見積もりのたたき台になります。
ただし、これはAmazon Bedrockの利用料金だけを示す数字ではありません。
データの整理、認証・権限、既存システム連携、回答精度の評価、運用・改善まで含めたシステム開発の目安です。
この記事では、費用の内訳、価格帯、開発期間、金額が変わる要因、コストを抑える進め方、
見積もりで確認すべき項目を、営業・CRM・MAに導入する場合を中心に解説します。
▼全体ガイドの記事
・Amazon Bedrockのシステム開発の完全ガイド
Amazon Bedrockのシステム開発費を考える全体像
Amazon Bedrockは、複数の基盤モデルへAPIでアクセスし、生成AIを業務システムへ組み込みやすくするフルマネージドサービスです。
AWS公式ドキュメントでは、Knowledge Bases、Agents、Guardrails、
モデル評価など、生成AIアプリケーションを構成する機能が案内されています（出典: AWS「Amazon Bedrock Documentation」
、2026年8月確認）。そのため、Bedrockのシステム開発費は、モデルのAPI料金だけで決まりません。
BedrockのAPI料金とアプリケーション開発費は別物です
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
Amazon Bedrockのモデル料金は、主に入力トークンと出力トークンの量に応じて発生します。
一方で、利用者が使う画面、ログイン、利用者ごとのデータ制御、S3への文書保存、検索、既存のCRMやSFAとの連携、エラー処理などは別途設計・実装が必要です。
たとえば、チャット画面からBedrock APIを呼び出すだけなら短期間で作れても、営業担当者が見られる顧客情報だけを回答させる仕組みまで求めると。
IAM、データ分離、監査ログ、テストの工数が増えます。
見積書では、少なくとも「開発会社へ支払う初期費用」「AWSの従量課金」「データ整備・移行費」「保守・改善費」を分けて確認することが大切です。
これらを一つの月額や一式金額にまとめると、利用量が増えたときにどの費用が増えたのか分からなくなります。
費用は「モデル・データ・業務システム・運用」の4層で見ると整理できます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
第1層はモデル推論や埋め込みなどのAI利用料です。第2層はS3、Knowledge Bases、ベクトルストアなど、社内データを検索できる状態にする費用です。
第3層は画面、認証、CRM・MA・基幹システム連携といった業務アプリケーションの費用です。第4層は監視、評価、プロンプト改善、問い合わせ対応、
セキュリティ点検などの運用費です。
営業支援AIの場合、社内資料を検索して回答するだけなら第2層までの構成で始められます。
しかし、回答内容から商談情報を更新したり、担当者の権限に応じて顧客情報を出し分けたりする場合は、第3層と第4層が重要になります。
AIの賢さだけでなく、既存業務へ安全に接続する範囲が見積額を左右します。
Amazon Bedrockの費用相場とコストの内訳
Amazon Bedrockのシステム開発費には、エンジニアがコードを書く時間だけでなく、
業務を理解して要件を定義する時間、データを扱える形に整える時間、品質と安全性を検証する時間が含まれます。
以下の内訳をもとに、見積書の一式金額を分解して確認します。
企画・要件定義・アーキテクチャ設計の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
最初に必要なのは、どの業務をAI化するかを決める費用です。たとえば「営業の問い合わせを自動化する」という表現だけでは、対象データ、利用者、回答範囲、
回答できないときの対応、成功指標が定まりません。
要件定義では、検索時間を何分短縮したいのか、商談後の入力を何分減らしたいのか、回答の根拠をどこまで表示するのかを具体化します。
設計では、Bedrockを中心にS3、Lambda、API Gateway、認証、検索基盤、CRM連携、監視をどう組み合わせるかを決めます。
PoCの前提整理なら数十万〜数百万円規模になる場合がありますが、全社の権限設計や閉域接続、監査要件まで含めると。
要件定義だけでも数百万円規模になる可能性があります。
金額は会議回数ではなく、作成する要件定義書、画面・データフロー、評価計画、セキュリティ設計の範囲で変わります。
データ整備・RAG・評価データ作成の費用
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
社内文書検索を作る場合は、PDF、営業資料、製品仕様、FAQ、議事録などを収集し、古い情報や重複を整理します。
部署ごとの閲覧権限をデータへ引き継ぐ場合は、ファイル単位・ページ単位・顧客単位のアクセスルールも確認します。
表記揺れや欠落した更新日を放置すると、検索結果が不安定になり、後から修正する費用が増えます。RAGでは、文書を分割して埋め込みを作り、
検索結果をモデルへ渡す構成を設計します。
さらに、想定質問と正解回答を評価セットとして作り、正答率、根拠提示率、拒否すべき質問への応答、応答時間、1回あたりの推論費用を確認します。
AWSはAmazon BedrockにRAG評価やLLM-as-a-Judgeの機能を案内していますが。
評価用の質問を自社で用意する作業は別途必要です（出典: AWS「Amazon Bedrockの新しいRAG評価機能とLLM-as-a-Judge機能」、
2026年8月確認）。
AWS利用料・保守・改善のランニングコスト
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- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
AWS利用料は、モデル推論、埋め込み、Knowledge Basesの検索・データ取り込み、S3、Lambda、API Gateway、ログ、監視。
ネットワークなどに分かれます。
AWS公式料金ページでは、モデルやリージョン、入力・出力トークン、Standard・Batchなどの利用ティアによって価格が変わると説明されています。
たとえば、掲載されているClaude 3.5 Sonnetの一例では、入力100万トークン6ドル、出力100万トークン30ドル。
Batchではそれぞれ3ドル、15ドルです（出典: AWS「Amazon Bedrock Pricing」、2026年8月確認）。
仮に月10万回の問い合わせがあり、1回あたり入力1,000トークン、出力500トークンを使うと、上記の単価では入力600ドル、出力1,500ドルで。
モデル費は合計2,100ドルになります。
Knowledge BasesやS3などの料金を加え、1ドル150円で換算すると約31.5万円ですが、これは単価と利用量を置いた試算であり。
実際の請求額ではありません。
モデル変更、キャッシュ、プロンプトの長さ、検索回数、リージョン、為替で変動します。保守・改善費は、障害対応だけではありません。
モデルの更新に伴う再評価、社内資料の再取り込み、プロンプト改善、利用ログの確認、誤回答の修正、権限変更、AWS料金の監視まで含みます。
一般的なシステム保守の参考値として、初期開発費の10〜20%を年間保守・改善費に置く考え方がありますが。
24時間監視や有人の回答確認を含む場合は別途見積もる必要があります。
Amazon Bedrockの開発費用の価格帯と開発期間
ここで示す開発会社への支払額は、Amazon Bedrockの公式な一律価格ではありません。
リサーチノートにある営業・CRM・MAシステムの費用相場と、RAG、認証、連携、
評価を含む一般的な生成AIシステムの構成から整理した、見積もり前の推定レンジです。
実際の金額は、対象業務と成果物を揃えて複数社へ確認してください。
技術検証・簡易チャットのPoCは100万〜500万円程度が目安です
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
PoCは、1つのユースケースに絞り、少量のデータと最小限の画面で実現可能性を確かめる段階です。
Bedrock APIの接続、プロンプトの比較、簡易的なチャット、数十〜数百件程度の評価、基本的なログ確認を含める構成で。
100万〜500万円程度が推定レンジになります。
これは本番環境の構築費ではなく、何を作れば業務に使えるかを判断するための費用です。PoCで費用を抑えたい場合は、対象部門、データソース、評価指標、期間、
納品物を限定します。
「精度を上げる」だけでは終了条件が曖昧になるため。たとえば「代表的な50問で根拠付き回答を評価する」「回答不能時に有人窓口へ切り替える」
といった判定基準を決めます。
社内文書検索・RAGのMVPは500万〜1,500万円程度が目安です
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
MVPでは、認証、文書の取り込み、検索、回答画面、基本的なアクセス制御、利用ログ、評価用の質問、管理者向けの修正機能までを構築します。
社内文書検索や営業資料のナレッジアシスタントであれば、500万〜1,500万円程度が推定レンジです。
文書の種類が多い、部署単位の権限を厳密に引き継ぐ、複数の検索方式を比較する場合は、同じMVPでも上限に近づきます。
開発期間は3〜6か月程度が一つの目安です。データの所在が明確で、既存の認証を使える場合は短くできますが、資料の棚卸しや権限確認を発注者側が後回しにすると、
実装が止まりやすくなります。
期間を短くする鍵は、モデルを早く決めることよりも、評価対象のデータと利用者を早く限定することです。
CRM・SFA・MA連携を含む本番構築は1,500万〜5,000万円程度が目安です
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
本番システムでは、利用者の認証、顧客や商談データの連携、担当者ごとの権限、承認フロー、監査ログ、障害時の切り戻し、バックアップ、運用手順、教育まで求められます。
これらを含めた開発会社への支払額は、1,500万〜5,000万円程度が推定レンジです。
複数部門、基幹システム、閉域網、複数リージョン、高い可用性を含める場合は、5,000万円〜1.5億円以上になる可能性があります。
開発期間は6〜12か月程度が想定されます。
AWS公式の中外製薬事例では。
Amazon Bedrockを中心に約6,000人が利用する生成AIアシスタントを2か月で開発したと紹介されています
（出典: AWS「中外製薬株式会社の導入事例」、2026年8月確認）。
ただし、既存の技術基盤、専任チーム、アジャイル開発体制、AWSの支援がある企業の事例であり、一般企業がその期間をそのまま見積もるのは危険です。
Amazon Bedrockの費用が変動する主な要因
同じAmazon Bedrockを使っても、入力するデータ、利用者数、求める安全性、
既存システムとの距離によって費用は大きく変わります。見積もりを比較するときは、総額だけでなく、
どの変動要因を前提にしているかを確認します。
データ量・更新頻度・権限の細かさ
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
文書が増えるほど、初回取り込み、埋め込み生成、保存、再インデックスの費用が増えます。毎日更新される価格表や在庫情報を検索するなら、
更新処理と古いデータを無効化する仕組みが必要です。
部署や顧客ごとに閲覧権限を分ける場合は、単純な共有検索よりもメタデータ設計とアクセス制御の工数が増えます。
特に営業システムでは、退職者のアクセス削除、担当変更、顧客の機密区分、提案前の未公開情報などを扱います。
権限を後付けすると、検索結果を表示した後に隠す設計になり、情報漏えいリスクと改修費の両方が増えます。最初の見積もりで、
データ項目と権限の対応表を作ることが重要です。
既存システム連携・セキュリティ・ガバナンス
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
Salesforce、SFA、MA、Microsoft 365、基幹システムなどと連携する場合は、APIの仕様確認、データ変換、同期失敗時の再処理。
重複登録の防止が必要です。
さらに、IAMの最小権限、MFA、KMS暗号化、CloudTrail、ネットワーク制御、Guardrails、監視を組み込むと。
単純なチャットボットより工数が増えます。
AWSの資料では、Amazon Bedrockの保存データや通信の暗号化にAWS KMSなどを利用できると説明されています
（出典: AWS「Data encryption – Amazon Bedrock」、2026年8月確認）。
ただし、機能が用意されていることと、自社の要件を満たす設定が完了していることは別です。誰がどのログを確認し、
誤回答や漏えいの疑いがある場合に誰が停止判断をするかまで、見積もりの対象に含めます。
モデルの選択・アクセス数・プロンプトの長さ
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
高性能モデルをすべての質問に使う必要はありません。分類や短い要約は小型モデル、複雑な提案や長文の分析は高性能モデルというように、
処理を分けると品質と費用を調整できます。
反対に、会話履歴や検索結果を毎回長く渡すと、1回の入力トークンが増えて従量課金が膨らみます。利用者数だけでは月額を判断できません。
1人が1日に何回使うのか、1回あたりの入力と出力が何トークンか、再質問や失敗時のリトライが何回あるかを試算します。
一般公開サービスならアクセス急増時の上限と予算アラートも必要です。
PoCで実際のプロンプトと応答長を測ってから本番予算を置くと、推測だけの見積もりを避けられます。
Amazon Bedrockのコストを最適化するポイント
コスト最適化は、安いモデルへ変えることだけではありません。不要なデータを検索対象から外し、
回答に必要な情報だけを渡し、使われていない処理を止め、品質を落とさずに業務時間を削減することが本質です。
初期開発費とAWS利用料を分けて、どちらを最適化するのかを決めます。
ユースケースを一つに絞り、段階的に本番化します
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
最初から全社の営業支援、問い合わせ対応、提案書作成、CRM更新を一つの案件にまとめると、要件と評価が複雑になります。
まずは「営業資料の検索」「商談議事録の要約」など、成果を測りやすく、誤りが起きた場合に人が確認できる業務から始めます。
PoCで利用率と効果を確認し、価値が見えた機能だけをMVP、本番へ拡張する方法が現実的です。
この進め方なら、初期の開発費を抑えながら、実際の入力データと応答長を把握できます。
PoCの成果物として、評価結果、月間利用量の実測、課題一覧、本番化に必要な追加費用を残すと、次の見積もりの精度も上がります。
用途に応じてモデルと推論方法を使い分けます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
すべての質問を同じ高性能モデルに送ると、不要なコストが発生します。短い分類、定型的な要約、検索結果の整形は小型モデルで処理し、
複雑な推論や重要な提案だけ高性能モデルへ振り分けます。
AWS公式料金ページでは、対象モデルのBatch推論がオンデマンドより50%低い料金になる場合があると案内されていますが。
リアルタイム応答には向かないため、業務の待ち時間と合わせて判断します（出典: AWS「Amazon Bedrock Pricing」、2026年8月確認）。
キャッシュが使える処理では、同じ長い指示や会話履歴を毎回送らない設計も有効です。検索結果を必要以上に増やさず、回答に必要なチャンク数を評価し、
リトライ条件を制限します。
ただし、コスト削減のために検索結果を減らしすぎると、根拠不足や誤回答につながります。品質、応答時間、料金を同じ評価表で比較します。
AWS利用料を可視化し、上限とアラートを設けます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
本番では、AWSの請求をプロジェクト、環境、機能、部門などの単位で確認できるようにします。
月間の問い合わせ回数、入力・出力トークン、検索回数、再試行回数、モデル別の料金を記録し、想定を超えたら通知します。
予算アラートだけでなく、異常なリトライや想定外の長文入力を止めるアプリケーション側の制御も必要です。毎月の請求を見るだけでは、費用が増えた原因を特定できません。
利用者数が増えたのか、1回あたりのプロンプトが長くなったのか、検索対象が増えたのかを分けて分析します。
保守契約に、月次レポート、料金削減の提案、モデル変更時の再評価を含めると、ランニングコストを管理しやすくなります。
Amazon Bedrockの見積もりを取る際のポイント
複数社から見積もりを取るときは、同じ要件を渡さなければ価格だけを比較できません。
特に「AIチャットボット一式」「RAG構築一式」のような表現では、データ整備やテストが含まれているか分かりません。
発注前に成果物と前提条件をそろえます。
要件・データ・KPIを一枚に整理します
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
RFPや相談資料には、目的、利用者、対象業務、データソース、月間利用回数、1回あたりの想定入力・出力、必要な回答時間、権限、外部連携、評価方法。希望時期、
予算の考え方を書きます。
たとえば「営業資料の検索時間を短縮する」だけでなく、「営業担当者が月に何回使い、検索前後の所要時間をどの指標で測るか」まで示します。
データについては、ファイル形式、容量、更新頻度、個人情報の有無、既存のアクセス権、古い資料の扱いを確認します。CRM連携なら、顧客、担当者、商談、
活動履歴のどの項目を読み書きするのかを決めます。
未確定の項目は「調査・設計後に確定」と明記し、追加費用が発生する条件を見積書に残します。
複数社を価格だけでなく成果物と体制で比較します
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
比較では、PoC、MVP、本番のどこまで対応するかをそろえます。
設計書、ソースコード、プロンプト、評価データ、テスト結果、運用手順書の納品範囲、AWSアカウントやモデル契約の名義、障害時の窓口、月額保守。
モデル変更時の再評価責任も確認します。
安い見積もりでも、評価や運用が別料金なら本番までの総額は高くなる場合があります。開発会社を選ぶときは、Amazon Bedrockの知識だけでなく、
自社の業務データを扱った経験を確認します。
RAGのデモが動くことと、担当者別の顧客情報を安全に出し分けられることは別です。過去案件の構成、失敗した条件、PoCから本番へ進んだ割合、
顧客側に必要な作業を具体的に説明できる会社が候補になります。
追加費用が発生する条件と責任分担を確認します
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
見積もりには、対象データの追加、連携先の増加、権限ルールの変更、回答精度の再調整、負荷試験、セキュリティレビュー、リリース後の教育が含まれるかを確認します。
発注者が用意するデータや評価者が不足すると、開発会社が作業を引き取ることになり、追加費用と期間が発生しやすくなります。生成AIでは、
回答が常に正しいとは限りません。
個人情報を入力する場合、利用目的、委託先、データ保持、機械学習への利用の有無を確認する必要があります。
個人情報保護委員会は、生成AIサービスへ個人情報を含むプロンプトを入力する際、利用目的の達成に必要な範囲か。
提供事業者が機械学習に利用しないかを確認するよう注意喚起しています（出典: 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」。2023年、
2026年8月確認）。
法務・セキュリティ担当のレビューを誰が手配するかも、見積もりの前提に含めます。
Amazon Bedrockのシステム開発でよくある質問
Amazon Bedrockの費用について、発注前に特に確認される質問へ回答します。
価格だけでなく、開発費とAWS利用料を分けて考えることが重要です。
Amazon Bedrockのシステム開発は100万円未満でできますか？
既存の画面やデータをほとんど使わず、API接続と簡易的な検証に限定すれば、100万円未満に収まる可能性はあります。
ただし、社内文書のRAG、認証、権限、評価、運用まで含む本番システムを100万円未満で構築できると断定するのは危険です。
何が含まれない見積もりなのかを確認してください。
Amazon Bedrockの月額料金はいくらですか？
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
月額料金は、モデル、入力・出力トークン、利用回数、検索回数、データ量、ログやネットワーク構成で変わります。
小規模なPoCなら数千円〜数万円程度に収まる場合もありますが、本番で月に何万〜何十万回も利用すれば、数万円〜数十万円以上になる可能性があります。
実際のプロンプトと想定利用量をAWS料金計算ツールや料金ページで試算し、上限アラートを設けることが必要です。
RAGとファインチューニングではどちらが安いですか？
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
社内資料や営業情報のように内容が更新される知識を参照するなら、まずRAGを検証する方が、データ更新の運用を設計しやすい場合があります。
ファインチューニングは、文体や定型タスクの調整に向く一方、学習データの準備、評価、再学習の費用が発生します。どちらが安いかは目的と更新頻度で変わるため、
PoCで必要な品質と運用負担を比較してください。
Amazon Bedrockの開発会社には何を確認すればよいですか？
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
営業・CRM・MAとの連携実績、RAGの評価方法、権限継承、個人情報の扱い、AWS利用料の請求方法、設計書・ソースコード・評価データの納品範囲。
保守・改善費を確認します。
PoCで終わらせず本番へ移行した事例があるか、顧客側で準備すべきデータと担当者を明示できるかも重要です。価格の低さだけでなく、
追加費用の条件と責任分担を比較してください。
まとめ
Amazon Bedrockのシステム開発費は、PoCなら100万〜500万円程度、
社内文書検索のMVPなら500万〜1,500万円程度、CRM・SFA・MA連携を含む本番構築なら1,500万〜5,000万円程度が推定レンジです。
複数拠点、基幹連携、厳格な権限・監査、全社展開まで含めると、5,000万円〜1.5億円以上になる可能性もあります。
いずれも公式の一律価格ではなく、要件・データ量・連携数に基づく見積もりのたたき台です。
費用判断の結論は開発費とAWS利用料を分けることです
開発会社への支払額だけでなく、モデル推論、検索、保存、ログ、監視、保守・改善を含む総保有コストで判断します。
費用を抑えるには、ユースケースを一つに絞り、RAGやモデルを必要な範囲に限定し、
実測した利用量をもとに本番予算を作ります。安い構成にすることより、使われない機能や管理できないデータを増やさないことが重要です。
見積もり前に対象業務・データ・KPIを決めます
- 確認対象：この見出しで扱う範囲と前提を整理します。
- 比較の観点：初期・継続・追加の要素を分けて確認します。
- 判断の基準：自社の要件と運用体制に照らして検討します。
発注前には、誰が何のために使うのか、どのデータを参照するのか、どの権限を引き継ぐのか、どの指標で成功と判断するのかを整理します。
そのうえで、PoC、MVP、本番の段階ごとに成果物、期間、AWS利用料、保守費、追加費用の条件を比較してください。
Amazon Bedrockは導入そのものが目的ではなく、営業や顧客対応の業務を安全に改善するための基盤として設計することが大切です。
▼全体ガイドの記事
・Amazon Bedrockのシステム開発の完全ガイド
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。
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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。