はじめに
業務で生成AI（Amazon Bedrock）を活用したいけれど、「APIキーを直接開発者に配りたくない」「利用状況をログに残して管理したい」「特定のモデルだけを使わせたい」といった悩みはありませんか？
Bedrockを直接クライアントから叩くのではなく、API GatewayとLambdaを経由させる「プロキシAPI」を構築することで、これらのガバナンスやセキュリティの課題を解決できます。
今回は、AWS SAM (Serverless Application Model) を使って、この構成を最速・最小構成で構築する方法を紹介します。
以前の記事「AWS SAMを使って最もシンプルにLambda × APIGatewayのWebAPIを構築する」の応用編になりますので、SAMの基礎を知りたい方はそちらも合わせてご覧ください。
アーキテクチャ構成
作るものは非常にシンプルです。
User/App -> API Gateway -> Lambda -> Amazon Bedrock (Claude 3)
- API Gateway: エンドポイントの公開、認証（将来的な拡張）
- Lambda: リクエストの整形、Bedrockへのアクセス、ログ出力
- Bedrock: 生成AIモデル (今回は Claude 3 Sonnet を使用)
IAMロールの権限管理により、LambdaだけがBedrockにアクセスできるようにするため、非常にセキュアです。
事前準備
- AWS CLI と SAM CLI がインストールされていること
- Amazon Bedrock のコンソールで、Claude 3 Sonnet のモデルアクセス許可が有効になっていること（これ重要です！有効化していないとエラーになります）
参考書籍
本記事の執筆にあたり、またはBedrock/SAMを深く学ぶために、2026年時点で最新の以下の書籍がおすすめです。特に『深掘りガイド』シリーズは実務で非常に役立ちます。
- Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門 [AWS深掘りガイド]
- Bedrockの基本からRAG、エージェントまで網羅された決定版。
- AIエージェント開発／運用入門 [生成AI深掘りガイド]
- LangGraphやBedrockを使った自律型エージェントの開発・運用（LLMOps）に特化した一冊。2025年の「AIエージェント元年」を象徴する良書。
- TECHNICAL MASTER はじめてのAWSモダンアプリ開発入門
- AWS Amplify Gen2とBedrockを組み合わせた最先端のモダンアプリ開発手法が学べます。
ディレクトリ構成
今回は既存のテンプレートを使わず、ゼロから作ります。最終的に以下の構成になります。
bedrock-sam-chat
│ template.yaml
└─hello_world
app.py実装ステップ
1. SAMテンプレート (template.yaml)
まずはインフラ定義です。
たったこれだけの記述で、API Gateway、Lambda関数、IAMロール（Bedrockへのフルアクセス権限付き）が作成されます。
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: >
Secure GenAI Chat API with Bedrock & SAM
Resources:
ChatFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
CodeUri: hello_world/
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
Architectures:
- x86_64
Timeout: 120 # 生成AIはレスポンスに時間がかかる場合があるため長めに設定
Policies:
- AmazonBedrockFullAccess # 最小権限にする場合は絞ってください
Events:
ChatApi:
Type: Api
Properties:
Path: /chat
Method: post
Outputs:
ChatApi:
Description: "API Gateway endpoint URL for Prod stage for Chat function"
Value: !Sub "https://${ServerlessRestApi}.execute-api.${AWS::Region}.amazonaws.com/Prod/chat/"ポイント:
Timeout: 120: デフォルトの3秒だと、生成AIの回答待ちでタイムアウトする可能性が高いため、長めに設定しています。Policies: - AmazonBedrockFullAccess: LambdaにBedrockへのアクセス権限を付与しています。
2. Lambdaコード (hello_world/app.py)
次にアプリケーションロジックです。Pythonの boto3 を使ってBedrockを呼び出します。
import json
import boto3
import os
# クライアントの初期化はハンドラの外で行う（再利用のため）
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime')
def lambda_handler(event, context):
try:
# リクエストボディからプロンプトを取得
body = json.loads(event.get('body', '{}'))
prompt = body.get('prompt', 'Hello')
# 使用するモデルID (Claude 3 Sonnet)
model_id = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"
# Bedrockへのリクエストペイロード作成
# Claude 3向けのフォーマット (Messages API)
request_body = json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1000,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [{"type": "text", "text": prompt}]
}
]
})
# Bedrock呼び出し
response = bedrock.invoke_model(
modelId=model_id,
body=request_body
)
# レスポンスの解析
response_body = json.loads(response.get('body').read())
content = response_body.get('content')[0].get('text')
return {
"statusCode": 200,
"body": json.dumps({
"message": content
}),
"headers": {
"Content-Type": "application/json"
}
}
except Exception as e:
print(f"Error: {str(e)}")
return {
"statusCode": 500,
"body": json.dumps({
"error": str(e)
})
}デプロイと動作確認
デプロイ
プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行します。
sam build
sam deploy --guided対話形式でスタック名などを聞かれますが、基本はデフォルト(Enter連打)でOKです。
デプロイが完了すると、Outputs セクションにAPIのURLが表示されます。
動作確認
curl コマンドでAPIを叩いてみましょう。
curl -X POST https://xxxxxxxxxx.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/Prod/chat/ \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "AWS SAMについて3行で教えて"}'実行結果（例）
{"message": "AWS SAMは、サーバーレスアプリケーション構築のためのオープンソースフレームワークです。\nCloudFormationを拡張したシンプルな構文でリソースを定義できます。\nLambda、API Gateway、DynamoDBなどを簡単にデプロイ・管理できます。"}無事、Claude 3からの回答が返ってくれば成功です！
さらなる拡張アイデア
この構成をベースに、以下のような機能を付け足していくと、立派な社内AIプラットフォームになります。
- VPCエンドポイント (PrivateLink): 以前の記事「AWS BedrockでVPCエンドポイント...」と組み合わせることで、社内ネットワークから閉域網でアクセス可能にできます。
- ログ保存: Lambda内でプロンプトと回答をDynamoDBやS3に保存すれば、誰がどんな使い方をしているか監査できます。
- ストリーミングレスポンス: 今回は簡易化のため待ち受け型（一括返信）にしましたが、LambdaのResponse Streamingを使えば、ChatGPTのように文字が少しずつ表示されるUIも実現可能です。
まとめ
AWS SAMを使えば、Bedrockを利用したチャットAPIがあっという間に構築できます。
まずはこの最小構成から始めて、プロジェクトの要件に合わせて育てていってみてください。
Happy Serverless Life!
