AIを使う開発と安全な連携

01 / AI支援を開発フローへ組み込む

Amazon Q Developerなどの開発支援ツールは、コード生成、レビュー、リファクタリング、セキュリティスキャン、エラー調査などを支援します。生成結果をそのまま正解とせず、仕様との一致、権限、入力検証、例外処理、依存関係を確認します。

公式資料：DVA-C03：開発ドメイン

02 / マネージドAIをアプリから呼ぶ

AIサービスの連携でも、基本はAWS SDKです。利用可能なモデル・リージョン、IAM権限、入力形式、タイムアウト、スロットリング、エラー処理を確認します。生成AIの結果は毎回同一とは限らないため、構造の検証や業務上の制約も必要です。

import os
import boto3

runtime = boto3.client("bedrock-runtime")

def summarize(text):
    # MODEL_IDには、対象リージョンで利用可能なConverse対応モデル等を指定
    result = runtime.converse(
        modelId=os.environ["MODEL_ID"],
        messages=[{"role": "user", "content": [{"text": text}]}],
        inferenceConfig={"maxTokens": 200, "temperature": 0.2}
    )
    blocks = result["output"]["message"]["content"]
    return "".join(block.get("text", "") for block in blocks)

これはAPIの呼び方を示す抜粋で、実行には対応SDK、認証情報、モデル利用条件等が必要です。実際の呼び出しでは利用料金が発生し得ます。アプリではstopReason、エラー、タイムアウト、出力形式も検証し、業務処理を実行する前に承認・認可を行います。

公式資料：Bedrock Converse API

03 / 入力・出力・権限・ログを守る

プロンプトインジェクションは、入力や参照資料に紛れた指示で、アプリの意図と違う操作を誘導する問題です。外部資料はデータとして扱い、機密の開示やツールの実行可否は、モデルの回答とは独立して検証します。

学習利用、保存期間、オプトアウト等の条件は、利用するサービス・プラン・機能によって確認します。「AWSのAIだから、すべて同じデータ利用条件」と決めつけないようにします。

公式資料：DVA-C03：AI利用のセキュリティ

公式資料：Amazon Bedrock のデータ保護

04 / C03の追加範囲を学びすぎない

公式資料：DVA-C03 の対象職務と範囲外

05 / 確認問題

06 / この章の到達点

• AI支援の結果を、仕様・テスト・権限から検証できる
• AIサービスの入出力と、ツール実行の認可を区別できる
• C03で学ぶ範囲と、深追いしなくてよい設計範囲を把握した

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公式資料

内容確認日：2026年11月8日。仕様の詳細や更新情報は、各公式資料で確認できます。

• C02 と C03 の比較
• DVA-C03：テストとデプロイ
• DVA-C03：調査と最適化
• Amazon Q Developer のセキュリティ