マルチテナント環境におけるAmazon Bedrockのコストトラッキングと推論の最適化
生成AIの普及によって、アプリケーション内で大規模言語モデル（LLM）やファインチューニングされたモデルを活用するケースが急速に増えています。これに伴い、開発者や企業はマルチテナント環境におけるコスト管理という新たな課題に直面しています。特に、ひとつの基盤モデルを複数のエンドユーザーや組織（テナント）で共有して利用する場合、その推論コストを正確に把握し適切に配分する必要があります。
そこで注目されているのが、Amazon Bedrockを活用したマルチテナント型のモデル推論システムと、テナントごとの詳細なコストトラッキングの実現です。この記事では、Amazon Bedrockを利用して効率よくマルチテナント環境を構築し、透明性と制御性に優れたコスト管理を目指すアーキテクチャについてご紹介します。
Amazon Bedrockとは？
Amazon Bedrockは、フルマネージド型のサービスで、APIを通じて複数の基盤モデル（Foundation Models: FMs）にアクセスできる、AWSの生成AI開発ソリューションです。Anthropic、AI21 Labs、Cohere、Stability AI、Amazon Titanなどのモデルベンダーが提供する多様なモデルが利用でき、インフラの管理なしに高パフォーマンスなAI・機械学習機能を活用できます。
また、Bedrockのカスタムモデルエンドポイント機能では、プロンプトテンプレートやシステムメッセージなどをあらかじめ指定できるため、個別のテナントやアプリケーションに最適化された使用が可能となります。
マルチテナンシーの必要性
生成AIをサービスとして提供する多くの企業や開発者にとって、マルチテナンシーは基本的な要件のひとつです。例えば、SaaS製品で複数の法人顧客にAIサービスを提供している場合、それぞれの顧客には異なる設定や使用量、サービスレベルが必要とされます。
しかし、モデルの推論コストは従量課金で発生するため、これを誰が・いつ・どれだけ利用したかを正確に記録しなければ、課金や内部精算ができません。マルチテナント環境においては、モデル利用の透明性とフィードバックのために、テナント単位でのコスト追跡が不可欠です。
ソリューション概要：コストトラッキングのためのアーキテクチャ
Amazon Bedrockを使うことで、各テナントのモデル推論のリクエストを適切に区別して管理できます。以下は、そのための代表的なアーキテクチャの概要です。
1. テナント識別子の付与
各テナントからのリクエストに対して、リクエストに含まれるメタデータやカスタムヘッダなどに基づき、テナント識別用の属性（たとえばcustomer_id）を付加します。Amazon BedrockのInvokeModelまたはInvokeModelWithResponseStream APIを使用する際に、これらの識別子を独自に管理するミドルレイヤやバックエンドサービスを構築することで、テナント区別が可能になります。
2. AWS CloudTrailおよびAmazon CloudWatchでのログ追跡
Amazon Bedrockは、AWS CloudTrailによりすべてのAPI呼び出し情報を記録しています。CloudTrailログからは、呼び出し元のIAMユーザーやロール、タイムスタンプ、使用されたAPI名、リクエストパラメータなどの詳細な情報を取得可能です。
このログ情報とテナント識別情報を組み合わせ、Amazon Athenaなどを使用して分析用のクエリを実行すれば、テナントごとの使用量やコストを集計できます。また、Amazon CloudWatch Logsやメトリクスも併用することで、リアルタイム監視とアラート設定が実現できます。
3. カスタムチャージバックの実装
得られたコスト情報をもとに、社内部門や外部顧客に対して課金・再配分する「チャージバック」モデルを構築可能です。内部精算目的で月ごとにレポートを出すこともでき、外部向けに提供するサービスでは課金システムへの連携も視野に入れます。
このような仕組みを整備することで、生成AIの運用における費用透明性とコスト意識を高めることができるのです。
セキュリティとプライバシーの配慮
マルチテナント環境においては、セキュリティとプライバシーの保護も極めて重要です。Amazon Bedrockでは、各リクエストにおいて個別のIAM権限やリソースアクセス制御が適用でき、テナントデータの境界が保たれるよう設計されています。
たとえば、各テナント専用のカスタムエンドポイントを用意することも可能で、それぞれに異なるプロンプトテンプレートやファインチューニング済みモデルを割り当てることができます。これにより、機密性の高い用途にも応用できる柔軟性が確保されています。
ベストプラクティス
以下のようなベストプラクティスを意識することで、マルチテナント推論環境の運用効率をさらに高めることができます。
– テナントごとのAPIキーやアクセストークンを発行し、利用者の識別と認証を明確にする。
– CloudTrailログの保存期間を十分に確保し、後から追跡・分析しやすい状況を保つ。
– 定期的にAthenaクエリを実行し、テナントごとの使用状況や傾向をダッシュボードに可視化する。
– 利用単価の変更やモデルパフォーマンスの推移に応じて、柔軟に課金ルールを見直せる構造にする。
– 各テナントのモデル利用に対してフェアユーセージ制限（Rate Limiting）の導入を検討する。
まとめ
生成AIがますます広く利用される中、マルチテナント環境での透明性あるコスト管理と安全な運用は、開発者や企業にとって欠かせない視点です。Amazon Bedrockは、そのための基盤として優れた機能と柔軟な拡張性を提供しています。
テナントを意識したモデル推論、API使用状況の記録と分析、そして正確なコスト配分ーーそれらをAmazon Bedrockを中心に設計・実装することで、将来的なスケーラビリティと持続可能なビジネスモデルの基盤が築けるのです。
サービス提供者として信頼されるためには、こうした技術的な透明性とガバナンス体制が不可欠です。さまざまなテナントニーズに応えながら、効率よくAIサービスを展開するために、Amazon Bedrockの活用をぜひご検討ください。
