Amazon Bedrock経由でのVercel AI SDKの利用方法

2025.11.21

こんにちは、リテールアプリ共創部の戸田駿太です！
今回はアクセスキーを利用したAmazon Bedrock経由でのVercel AI SDKの利用方法についてシンプルに解説します。
 はじめにこの記事では、以下の説明をします。
Amazon Bedrock用のAI SDKのセットアップ方法
IAMユーザーとアクセスキーの作成手順
基本的なテキスト生成の実装
モデルの切り替え方法
 前提条件Node.js（v18以上推奨）
npm（またはpnpm、yarn、bun）が利用できること
AWSアカウントを持っていること
 公式ドキュメントhttps://ai-sdk.dev/providers/ai-sdk-providers/amazon-bedrock
 セットアップ パッケージのインストールまず、AI SDKのコアパッケージとAmazon Bedrock用のAI SDKプロバイダーをインストールします。

今回はnpmを利用しますが、pnpm, yarn, bunなどのパッケージマネージャーでもインストールできます。
npm install ai @ai-sdk/amazon-bedrock
他のパッケージマネージャーを利用する場合のコマンド
 認証設定 AWSアクセスキーとシークレットキーの作成IAMユーザーの作成
IAMダッシュボードに移動し、左側のナビゲーションメニューから「ユーザー」をクリックします。
「ユーザーを作成」をクリックし、必要な情報を入力して新しいIAMユーザーを作成します。

ユーザーアカウントにはAmazonBedrockFullAccessポリシーをアタッチしてください。

もう少し厳密にしたい場合や他のポリシーをアタッチしたい場合は、実際の環境に合わせて調節してください。
これでIAMユーザーの作成は完了です。
アクセスキーの作成
IAM → ユーザー → ユーザー名 → セキュリティ認証情報 → アクセスキーを作成 の順にクリックします。
今回はローカルコードを選択します。
この時点でシークレットアクセスキーをコピーすることができますが、必要な場合はCSVファイルをダウンロードすることもできます。
 アクセスキーとシークレットキーの設定アクセスキーとシークレットキーを環境変数として設定するために.envファイルに以下の行を追加します。

プロジェクトに.envファイルがない場合は作成してください。
AWS_ACCESS_KEY_ID=YOUR_ACCESS_KEY_ID
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=YOUR_SECRET_ACCESS_KEY
AWS_REGION=YOUR_REGION
YOUR_ACCESS_KEY_ID、YOUR_SECRET_ACCESS_KEY、YOUR_REGIONを実際の値に置き換えてください。
AWS_ACCESS_KEY_ID: 先ほど作成したアクセスキー
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: 先ほど作成したシークレットキー
AWS_REGION: 使用したいリージョン（例：us-east-1、ap-northeast-1など）
Next.jsなどのフレームワークは.envファイルを自動的にロードしてくれます。

自動的に.envの読み込みをしない場合は、dotenvなどのパッケージを使用して.envファイルを読み込む必要があります。

セキュリティ上、絶対に.envファイルをGitHubなどに公開しないように注意しましょう。

.gitignoreなどでファイルの公開を禁止するように設定してください。
 プロバイダーインスタンスの作成 デフォルトインスタンスの使用@ai-sdk/amazon-bedrockからデフォルトのプロバイダーインスタンスbedrockをインポートできます。
import { bedrock } from '@ai-sdk/amazon-bedrock';
先ほど設定した.envファイルの認証情報を自動的に読み取っているので、bedrock関数を呼び出すだけで利用できます。
 基本的な使い方 テキスト生成プロバイダーインスタンスを使用して、Bedrock APIを呼び出すモデルを作成できます。
import { bedrock } from '@ai-sdk/amazon-bedrock';
import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: bedrock('anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0'),// ここで必要なモデルのIDを選択
  prompt: 'プロンプト',
});

console.log(text);
 モデルの切り替え方法 モデルのIDの確認モデルのIDはAWSのコンソールから確認できます。
Amazon Bedrock → モデルカタログにアクセスすると、利用可能なモデルの一覧が確認できます。
使いたいモデルの詳細を確認すると、モデルのIDが確認できます。
 モデルの切り替えモデルの切り替えはbedrock関数の引数にモデルのIDを渡すだけです。
import { bedrock } from '@ai-sdk/amazon-bedrock';
import { generateText } from 'ai';

const { text } = await generateText({
  model: bedrock('anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0'),// ここで必要なモデルのIDを選択
  prompt: 'プロンプト',
});

console.log(text);
 まとめこの記事では、Amazon Bedrock経由でVercelのAI SDKを利用する方法について説明しました。

AI SDKを使用することで、様々な基盤モデル・プロバイダーを統一されたAPIで簡単に利用できます。ぜひ試してみてください！
 参考リンクAI SDK - Amazon Bedrock Provider
Vercel AI SDK Documentation