Amazon Bedrockが高度なプロンプト最適化ツール「Advanced Prompt Optimization」を導入 - AWS What's New Slides

Amazon Bedrockが高度なプロンプト最適化ツール「Advanced Prompt Optimization」を導入

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サマリ

Amazon Bedrockが高度なプロンプト最適化ツール「Advanced Prompt Optimization」を導入

Amazon Bedrock Introduces Advanced Prompt Optimization and Migration Tool

カテゴリ: What's New 公開日: 2026-05-14T21:50:00 元記事: AWS What's New

このページでは、AWS What's Newで発表された「Amazon Bedrock Introduces Advanced Prompt Optimization and Migration Tool」の内容を日本語で要約し、スライド形式で確認できます。


要約

Amazon Bedrockの新しい「Advanced Prompt Optimization」ツールは、複数のモデルを同時に比較しながらプロンプトを最適化し、マルチモーダル入力に対応しており、モデル移行時またはパフォーマンス向上時に活用できます。このツールにより、プロンプト最適化と評価にかかる時間を大幅に短縮することができます。

このアップデートで何が変わったか

  • Amazon Bedrockが「Advanced Prompt Optimization」という新しいプロンプト最適化ツールを導入しました。
  • このツールは、Bedrock上のあらゆるモデルに対してプロンプトを最適化することができます。
  • 最大5つのモデルを同時に比較して、元のプロンプトと最適化されたプロンプトを評価することが可能です。
  • 新しいモデルへの移行時、または現在のモデルのパフォーマンス向上を目指す場合に利用できます。
  • プロンプトテンプレート、変数値の例、オプションの正解、および評価指標または自然言語の基準を入力として受け取ります。
  • JPG、PNG、PDFなどのマルチモーダル入力に対応しています。
  • フィードバックループを通じて、プロンプトとモデルの応答を評価指標に向けて最適化します。
  • 元のプロンプトテンプレートと最終的なプロンプトテンプレート、評価スコア、コスト推定、およびレイテンシーを出力します。
  • このツールにより、顧客は数日から数週間かかっていたプロンプト最適化と応答評価の時間を短縮できます。

機能詳細

Advanced Prompt Optimization の主要機能

  1. 複数モデル同時比較

    • 最大5つのモデルを同時に比較
    • 各モデルでのプロンプト最適化結果を並べて評価
  2. マルチモーダル入力対応

    • テキスト、画像(JPG、PNG)、PDF ドキュメントをサポート
    • より複雑で実際的なユースケースへの対応が可能
  3. 自動最適化フロー

    • フィードバックループを通じた継続的な改善
    • 評価指標に基づいた自動最適化
    • 自然言語の基準にも対応
  4. 包括的な出力

    • 最適化前後のプロンプトテンプレート
    • 評価スコア
    • コスト推定
    • レイテンシー情報

対応サービス範囲

  • Amazon Bedrock上のあらゆるモデル
  • 新しいモデルへの移行時に利用可能
  • 既存モデルのパフォーマンス向上にも活用可能

ユースケース

1. モデル移行シナリオ

新しいモデルへの移行を検討している場合、Advanced Prompt Optimization で既存のプロンプトを新モデルに最適化できます。複数モデルの比較により、互換性とパフォーマンスのバランスが取れた選択が可能になります。

2. パフォーマンス向上

現在利用中のモデルのパフォーマンスをさらに改善したい場合に使用できます。複数モデルで試行してベストなものを選定することで、最高の結果を得られます。

3. コスト最適化

既存のプロンプトからトークン数を削減したり、より小規模で効率的なモデルの選択を検討する際に活用できます。

ビジネス価値

効率化メリット

  • 大幅な時間削減: 従来は数日から数週間かかっていたプロンプト最適化・評価作業を短縮
  • 自動化: 手動のチューニングプロセスを自動化し、開発効率を向上
  • スケーラビリティ: 複数モデルの同時評価により、モデル選定の効率が向上

品質向上

  • プロンプト品質の継続的な改善
  • モデル間での最適な選択を可視化
  • リスク低減と信頼性の向上

コスト削減

  • トークン数削減によるコスト最適化
  • より効率的なモデル選択
  • 無駄なリソース消費の削減

関連リソース


最終更新: 2026-05-15