AWS 生成 AI モデルアジリティソリューション：LLM の移行に関する包括ガイド

モデルの俊敏性を維持することは、組織が技術的進展に適応し、人工知能（AI）ソリューションを最適化するために不可欠です。異なる大規模言語モデル（LLM）ファミリー間での移行や、同じファミリー内での新バージョンへのアップグレードに関わらず、継続的なパフォーマンス向上を促進しつつ運用上の混乱を最小限に抑えるためには、構造化された移行アプローチと標準化されたプロセスが不可欠です。しかし、そのようなソリューションを開発することは、技術的および非技術的な両面において困難であり、その理由は以下の通りです： - 多様なユースケースを網羅できるように汎用性を持たせる - 新しいユーザーが対象のユースケースに適用できるよう、具体的であること - LLM（大規模言語モデル）間での包括的かつ公平な比較を提供する - 自動化可能でスケーラブルであること - ドメイン固有およびタスク固有の知識と入力を取り込むこと - データ準備のガイダンスから最終的な成功基準に至るまで、明確に定義されたエンドツーエンドのプロセスを有すること 本記事では、生成 AI 生産における LLM の移行またはアップグレードのための体系的なフレームワークを紹介します。このフレームワークは、必要なツール、手法、ベストプラクティスを含んでおり、プロンプト変換と最適化のための堅牢なプロトコルを提供することで、異なる LLM（大規模言語モデル）間での移行を容易にします。また、複数のパフォーマンス次元を評価する評価メカニズムを含み、ソースモデルと宛先モデルの詳細かつ比較分析を通じてデータ駆動型の意思決定を可能にします。提案されたアプローチは、モデル移行の技術的側面を含む包括的なソリューションを提供し、移行の成功を検証しさらなる最適化の余地を特定するための定量化可能な指標を提供することで、シームレスな移行と継続的な改善を促進します。以下に本ソリューションのいくつかのハイライトを示します： - さまざまな LLM 評価フレームワークを用いた多様なレポートオプションと、対象ユースケースにおける指標選定のための包括的なガイダンスを提供します。 - Amazon Bedrock のプロンプト最適化機能および Anthropic Metaprompt ツールを活用した自動化されたプロンプトの最適化・移行に加え、さらなるプロンプト最適化のためのベストプラクティスも提供します。 - コスト、レイテンシ、精度、品質に関するモデル比較のための包括的なガイダンスと、エンドツーエンドのソリューションを提供し、モデル選定を支援します。 - ユーザーが対象ユースケースに迅速に対応できるよう、機能例およびユースケース例を示します。 - このフレームワークに従って LLM の移行またはアップグレードを行うのに要する総時間は、ユースケースの複雑さにより 2 日から最大 2 週間となります。 ## ソリューション概要 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/13/ML-17637-image-1.png) 移行の核心は、前述の図に示される 3 つのステップからなるアプローチです。 - ソースモデルの評価 - Amazon Bedrock のプロンプト最適化機能および Anthropic Metaprompt ツールを用いたターゲットモデルへのプロンプト移行と最適化 - ターゲットモデルの評価 本ソリューションは、既存の生成 AI ソリューション（ソースモデル）を Amazon Bedrock 上の LLM（ターゲットモデル）へアップグレードするための包括的なアプローチを提供します。このソリューションは以下の技術的課題に対処します： - さまざまな LLM を活用したフレームワークを用いた評価指標の選定 - Amazon Bedrock のプロンプト最適化機能および Anthropic の Metaprompt ツールを活用したプロンプトの改善と移行 - コスト、レイテンシ、パフォーマンスにわたるモデル比較 この構造化されたアプローチは、LLM の評価、移行、最適化のための堅牢なフレームワークを提供します。これらの手順に従うことで、モデル間の移行が可能となり、AI アプリケーションにおいて性能の向上、コスト効率の改善、機能の拡張を可能にする可能性があります。本プロセスは、綿密な準備、体系的な評価、継続的な改善を重視しており、高度な言語モデルを長期的に成功させるための基盤を整えます。 ## ソリューションの実装 ## データセットの準備 高品質なサンプルを含む評価用データセットは、移行プロセスにおいて極めて重要です。多くのユースケースでは、正解（ground truth）を含むサンプルが必要となりますが、他のユースケースにおいては、回答の関連性、忠実度、毒性、バイアスなど、正解を必要としない指標（*フレームワークの評価および指標選定* セクション参照）を決定基準として使用することができます。対象となるユースケース向けにサンプルデータを準備する際は、以下のガイダンスとデータフォーマットをご利用ください。 サンプルデータに推奨されるフィールドは次の通りです： - ソースモデルで使用されたプロンプト - プロンプト入力（該当する場合）、例：検索拡張生成 (RAG) ベースの回答生成のための質問とコンテキスト - ソースモデル呼び出しに使用された設定、例：温度パラメータ、top_p、top_k など。 - グランドトゥルース（正解データ） - ソースモデルからの出力 - ソースモデルのレイテンシ - ソースモデルの入力トークンおよび出力トークン（コスト計算に利用可能） 高品質なグランドトゥルースは、ほとんどのユースケースにおいて成功した移行のために不可欠であることを忘れないでください。グランドトゥルースは正しさについて検証されるだけでなく、分野の専門家 (SME) のガイダンスや評価基準に適合しているかも確認する必要があります。SME のガイダンスと評価基準の例については、「エラー分析」セクションを参照してください。 さらに、既存の評価指標（人間の評価スコアや SME からの「いいね」「ダメね」など）が利用可能な場合は、各データサンプルに対応する理由やコメントとともにそれらの指標を含めてください。自動評価が実施されている場合は、その自動評価スコア、手法、設定も含めてください。次のセクションでは、評価フレームワークの選択と指標の定義に関するより詳細なガイダンスを提供しますが、ステークホルダーから既存または優先される評価指標を収集して参照として残すことは依然として価値があります。 該当する場合は、以下の項目を含めてください： - ソースモデルの既存の評価指標（例：ソースモデルに対する SME スコア）。 - ソースモデルの既存の自動評価指標（例：ソースモデルに対する LLM-as-a-judge スコア）。 以下の表は、データサンプルの形式例です： sample_id … question content prompt_source_llm answer_ground_truth answer_ source_llm latency_ source_llm input_token_source_llm output_token_source_llm llm_judge_score_source_llm human_score_source_llm human_score_reasoning_source_llm ## フレームワークの評価と指標の選定 情報とデータサンプルを収集した後、次のステップは、生成 AI のユースケースに適した評価指標を選択することです。SME による人的評価に加え、スケーラビリティが高く客観的であり、製品の長期的な健全性と持続可能性を支えるため、自動評価指標の使用が推奨されます。以下の表には、各ユースケースで利用可能な自動指標を示します。![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/20/image-26-2.png) ## モデル選定 適切な LLM（大規模言語モデル）の選定には、複数の要因を慎重に考慮する必要があります。同じ LLM ファミリー内への移行であっても、異なる LLM ファミリーへの移行であっても、各モデルの主要な特徴と評価基準を理解することが成功のために不可欠です。LLM 間の移行を検討する際は、利用可能なさまざまな選択肢を注意深く比較・評価し、各モデルプロバイダーが公開しているモデルカードおよび対応するプロンプティングガイドを確認してください。LLM のオプションを評価する際には、以下の主要な基準を考慮する必要があります： - 入力および出力モダリティ：テキスト、コード、マルチモーダル機能 - コンテキストウィンドウサイズ：モデルが処理できる最大入力トークン数 - 推論またはトークンあたりのコスト - パフォーマンス指標：レイテンシとスループット - 出力の品質と精度 - ドメイン特化性と特定のユースケースとの互換性 - ホスティングオプション：クラウド、オンプレミス、ハイブリッド - データプライバシーおよびセキュリティ要件 これらの特性に基づいて初期フィルタリングを行った後、短縮されたモデルを比較するために、特定タスクでのパフォーマンスを評価するベンチマークテストを実施する必要があります。Amazon Bedrock は、統一 API を通じてさまざまな大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）へのアクセスを提供する包括的なソリューションです。これにより、異なるモデルを実験し、そのパフォーマンスを比較し、単一の統合ポイントを保ちながら複数のモデルを並列で使用することも可能になります。このアプローチは技術的実装を簡素化するだけでなく、多様な AI モデル戦略を可能にすることでベンダーロックインの回避にも寄与します。 ## プロンプト移行 ここでは、2 つの自動化されたプロンプト移行および最適化ツールが紹介されています：[Amazon Bedrock Prompt Optimization](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html) および Anthropic Metaprompt ツールです。 ## Amazon Bedrock プロンプト最適化 [Amazon Bedrock プロンプト最適化](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/11/prompt-optimization-preview-amazon-bedrock/) は、Amazon Bedrock で利用可能なツールであり、ユーザーが作成したプロンプトを自動的に最適化する機能を提供します。これにより、ユーザーは Amazon Bedrock 上で高品質な生成 AI アプリケーションを構築できるようになり、他のプロバイダーから Amazon Bedrock へワークロードを移行する際の摩擦を軽減できます。Amazon Bedrock プロンプト最適化を使用すれば、既存のワークロードをソースモデルから Amazon Bedrock の大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）へ、最小限のプロンプトエンジニアリングで移行することが可能になります。このツールでは、最適化する対象となるプロンプトに対してどのモデルを使用するかを選択し、ターゲットモデル向けの最適化されたプロンプトを生成できます。Amazon Bedrock プロンプト最適化の主な利点は、AWS Management Console for Amazon Bedrock から直接使用できる点です。コンソールを利用すれば、ターゲットモデル用の新しいプロンプトを迅速に生成できます。また、[Bedrock API](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_OptimizePrompt.html) を使用して移行されたプロンプトを生成することも可能です。詳細な実装については以下をご覧ください。 ## オプション A) Amazon Bedrock コンソールからのプロンプト最適化 - Amazon Bedrock コンソールで、[プロンプト管理](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/11/prompt-optimization-preview-amazon-bedrock/) に移動します。 - [プロンプトの作成] を選択し、プロンプトテンプレートに名前を入力して [作成] をクリックします。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/13/ML-17637-image-2-1.jpeg) - ソースモデルのプロンプトを入力します。変数は二重のカッコ {{variable}} で名前を囲んで作成してください。[Test variables] セクションには、テスト時にこれらの変数を置き換える値を入力します。 - 最適化されたプロンプトのターゲットモデルを選択します。例えば、Anthropic の Claude Sonnet 4 などです。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/13/ML-17637-image-3-1.png) - [Optimize] ボタンを選択して、ターゲットモデル用の最適化されたプロンプトを生成します。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/13/ML-17637-image-4-1.png) 6. プロンプトが生成されると、ソースモデルからの元のプロンプトとともに、ターゲットモデル用の最適化されたプロンプトの比較ウィンドウが表示されます。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/13/ML-17637-image-5-1.png) 7. 比較モードを終了する前に、新しい最適化されたプロンプトを保存してください。 ## オプション B) Amazon Bedrock API を使用したプロンプトの最適化 [OptimizePrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_OptimizePrompt.html) リクエスト（API 参照）を [Agents for Amazon Bedrock runtime endpoint](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-rt) に送信することで、Bedrock API を使用して移行されたプロンプトも生成できます。最適化するプロンプトを入力オブジェクトに提供し、`targetModelId` フィールドで最適化対象のモデルを指定します。 レスポンスストリームは以下のイベントを返します: - analyzePromptEvent – プロンプトの分析が完了した際に出現します。プロンプトの分析に関するメッセージを含みます。 - optimizedPromptEvent – プロンプトの書き換えが完了した際に出現します。最適化されたプロンプトを含みます。 以下のコードサンプルを実行して、プロンプトを最適化してください: ```python import boto3 # ここに値を設定します TARGET_MODEL_ID = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0" # 最適化する対象のモデル。モデル ID は https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-ids.html を参照してください。 PROMPT = "Please summarize this text: " # 最適化したいプロンプト ``` def get_input(prompt): return { "textPrompt": { "text": prompt } } def handle_response_stream(response): try: event_stream = response['optimizedPrompt'] for event in event_stream: if 'optimizedPromptEvent' in event: print("========================== OPTIMIZED PROMPT ======================") optimized_prompt = event['optimizedPromptEvent'] print(optimized_prompt) else: print("========================= ANALYZE PROMPT =======================") analyze_prompt = event['analyzePromptEvent'] print(analyze_prompt) except Exception as e: raise e if __name__ == '__main__': client = boto3.client('bedrock-agent-runtime') try: response = client.optimize_prompt( input=get_input(PROMPT), targetModelId=TARGET_MODEL_ID ) print("Request ID:", response.get("ResponseMetadata").get("RequestId")) print("========================== INPUT PROMPT ======================") print(PROMPT) handle_response_stream(response) except Exception as e: raise e ## Anthropic Metaprompt ツール Metaprompt は、Anthropic が提供するプロンプト最適化ツールであり、Claude にユーザーに代わって特定のトピックやタスクに基づいてプロンプトテンプレートを作成させるものです。これを用いることで、与えられた目標を一貫性かつ正確に達成するために、Claude に対して最適なプロンプトの構築方法を指示することができます。 主な手順は以下の通りです： - 生のプロンプトテンプレートを指定し、タスクの内容を説明するとともに、入力変数と期待される出力を明確にします。 - ソースモデルからの生プロンプトを入力として、Claude-3-Sonnet などの Claude LLM を用いて Metaprompt を実行します。 これにより、Claude LLM のベストプラクティスに従った最適化された一連の指示とフォーマットを備えた新しいプロンプトテンプレートが生成されます。

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