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大規模言語モデルオープンソースAIAmazon AI Blog掲載日時: 2026年11月11日 4:00

Amazon Bedrock呼び出しの観測基盤を公開

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Amazon Bedrock呼び出しの観測基盤を公開

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    AWSはAmazon Bedrock Invocation Data LakeのGitHubリポジトリでCloudFormationテンプレート、Lambdaコード、SQLクエリを公開した。

  2. なぜ重要か

    チーム横断で1日数千回のモデル呼び出しを運用するプラットフォーム/MLエンジニアは、各呼び出しのプロンプト、応答、トークン数、使用モデルを一カ所で照会でき、集計請求額しか見えなくなる事態を避けられる。

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背景と解説

Amazon Bedrockにはすでにモデル呼び出しログ機能があり、リクエストと応答の完全な記録をAmazon S3やCloudWatchに配信できる。課題は、このデータが個々のアカウント内に閉じ込められるため、多くのチームでBedrockを運用する組織が単一の照会可能なビューを容易に得られないことだ。新しいサンプルデータレイクは、CloudWatchのサブスクリプションフィルターで連携アカウントのログを中央アカウントに転送し、Amazon Data FirehoseがParquetに変換、Amazon Athenaが1つのテーブルとして公開することでこれを解決する。

設計は権限を分離している。ソースアカウントはイベントを中央アカウントのCloudWatch Logsデスティネーションに渡し、中央のパイプラインへのアクセス権は持たない。小さなLambda関数がCloudWatchのバッチ化・エンコードされたレコードを展開し、管理用メッセージを破棄し、ネストされた呼び出し元IDフィールドを平坦化する。すべては2つのCloudFormationテンプレートによるコードとしてのインフラで導入され、リポジトリにはトークン消費を時系列で可視化する任意のQuick Sightダッシュボードも含まれる。

投稿はデータレイクをtokenomicsにも結び付けている。tokenomicsは2026年のFinOps FoundationカンファレンスでSee・Save・Run・Planの柱に基づく正式なFinOps領域として発表された実践だ。プロンプト、応答、トークン数、モデル、IAM IDへの呼び出し単位の可視性により、チームは集計されたAmazon Bedrockの請求額だけを追うのではなく、各ワークロードに適合するモデルを割り当てる基盤を得られる。組織全体に広げる前に、まず1~2の連携アカウントから始めるとよい。

よくある質問
平坦化後、各呼び出しログには何が記録されますか?
送信したプロンプト、モデルの応答、入力・出力トークン数、使用モデル、停止理由(例:max_tokens)、アカウントとタイムスタンプ、プロンプトを送信したIAMロールが記録されます。
トークン使用量を実際のドルコストに結び付けるにはどうすればよいですか?
処理済みテーブルをAWS Cost and Usage Report(CUR)2.0のデータにIAM ARNを結合キーとして結合します。クエリ例はBedrock Data LakeのSQLファイルにあります。
tokenomicsとは何で、なぜこのデータレイクが重要なのですか?
tokenomicsとはAIのトークン消費の経済性を管理する実践で、2026年のFinOps FoundationカンファレンスでSee・Save・Run・Planの柱に基づく正式なFinOps領域として発表されました。このデータレイクは、tokenomicsの実践に必要な呼び出し単位のトークンとコストの可視性を提供します。
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