AWSの生成AIはいくらかかる？ハンズオン料金を見積もってみた

こんにちは、パーソル＆サーバーワークスの佐藤です。

「AWSでAIを触ってみたいけど、料金が怖くて手が出せない」 そんな声をよく聞きます。私も最初はそうでした。

そこで今回、AWSでAIの仕組みを作るハンズオンを実際にやってみて、 先に見積もった金額と、あとで請求された金額をくらべてみました。 むずかしい話は抜きにして、「結局いくらだったの？」をお伝えします。

この記事でやること

料金とのつきあい方は、この3ステップだけです。

	やること	使うもの	目安の時間
ステップ1	使う前に見積もる	AWS Pricing Calculator	10分
ステップ2	AIを作って試す	Amazon Bedrock	30分
ステップ3	翌日、請求を確認する	AWS Cost Explorer	5分

最後に「片づけ（削除）」までやって終わりです。

かかる費用の目安：数円〜数十円（数回試すだけなら、ジュース1本より安く済みます）

用意するもの

• AWSアカウント（作成済みのもの）
• ブラウザ
• 作業する場所（リージョン）は 東京 にそろえます

ステップ3の請求確認は、料金の反映に1日ほどかかります。 「ステップ1・2を今日 → ステップ3は翌日」の2日に分けて進めるのがおすすめです。

ひとことメモ：この記事に出てくる言葉

今回使用するAWSサービスについて軽く解説します。AWSの画面では正式な名前で表示されますので、迷ったらこちらを参考にしてください。

• AIを使うためのサービス ＝ Amazon Bedrock：いろいろな会社のAIをAWS上で使えるサービス。今回の主役です。
• 資料を読ませて答えさせる仕組み ＝ ナレッジベース（RAG）：AIに手持ちの資料を検索させ、その内容をもとに答えさせるやり方。
• 自動で使い分ける係 ＝ エージェント：「資料から答える／一般知識で答える」を判断してくれる案内役。
• 見積もりツール ＝ AWS Pricing Calculator：使う前に、だいたいの料金を試算できる無料ツール。
• 請求を見る画面 ＝ AWS Cost Explorer：使ったあと、実際にいくらかかったかを見られる画面。

ステップ1：使う前に見積もる（10分）

まずは使う前に、だいたいの料金を調べます。 AWSには無料の見積もりツール（AWS Pricing Calculator）があり、条件を入れると月額の目安を出してくれます。

操作の手順

1. AWS Pricing Calculator を開きます（AWSアカウントへのログインは不要です）

2. リージョンを アジアパシフィック（東京） に設定します

3. 「Amazon Bedrock」を検索して追加し、次のように入力します

① AIに質問する分（モデルの設定）

入力する項目	入れる値
選択したモデル	Anthropic: Claude Haiku 4.5
平均リクエスト/分	1
時間/日	1
平均入力トークン/リクエスト	50
平均出力トークン/リクエスト	50
画像を入力として見積もりますか？	いいえ

② 資料を読み込ませる分（埋め込みモデルの料金）

入力する項目	入れる値
選択した埋め込みモデル	Amazon: Titan Text Embeddings V2
ドキュメントの数/月	1
平均トークン/ドキュメント	3200

「トークン」は文章の分量をあらわす単位です。 日本語で3,000文字くらいの資料なら、3,200くらいと入れておけば十分です。

4. 「サービスを保存して追加」で「S3」を検索します。

更に、S3 Vectorsを選択します。

③ 資料の保管場所の分（Amazon S3 Vectors）

入力する項目	入れる値
インデックスの数	1
インデックスあたりのベクトル数	15
ベクトルの次元	1024
フィルタリング可能なメタデータ	0
フィルタリングできないメタデータ	0.5
キーサイズ	0
1か月あたりに上書きされるベクトルの割合	0%
1か月あたりのクエリの合計数	20

「ベクトル数」は、資料が細かく分割された個数のことです。 A4で数ページの資料なら15個くらいが目安です。

5. 「概要を保存して表示」で、合計金額を確認します

今回入れたのは「料金の主役」だけです

上で入力したのは、次の3つだけです。

• AIに質問する分
• 資料を読み込ませる分
• 資料の保管場所の分

実際には、資料を置いたバケット（Amazon S3）の保存料や、 操作の記録を残すしくみなど、ほかにも細かい料金がすこしずつ発生します。 ただ、どれも 1円に満たないくらい小さい ので、今回はあえて入れていません。

つまずきポイント：金額が急に高く出る

ここで一つ、初心者がハマりやすいポイントがありました。

このツールは「毎日ずっと使い続けたら」という前提で計算します。 なので、深く考えずに数字を入れると * $86USD≒月約1万円 * なんて金額が出てきて、ドキッとしました。

でも実際のハンズオンは「ちょっと試して終わり」。 その実態に合わせて入れ直すと、見積もりは 月 数十円 まで下がりました。 まず「ずっと使うのか、ちょっと試すだけなのか」で金額が大きく変わる、と覚えておくと安心です。

ステップ2：AIを作って試す（30分）

次に、実際にAIを作って動かします。 今回作るのは、自分の資料を読ませて、その内容にそって答えてくれるAIです。 たとえば会社のルール集を読ませておくと、「有給は何日？」と聞けば資料をもとに答えてくれます。

くわしい手順はこちらの記事へ

作り方は、こちらの記事で画面つきで解説されています。この記事のとおりに進めてください。

参考記事： Amazon Bedrock で RAG を構築してみた（Knowledge Bases + エージェント）

やることの流れ（4つ）

リンク先で進める内容は、ざっくり次の流れです。

1. 資料を用意して置き場所にアップロード

お試し用に、架空の会社のルール集（有給・リモートワーク・評価制度など）を用意してアップロードします。

2. AIに資料を覚えさせる

ボタンを押すと、AWSが裏側で自動的に資料を整理してくれます。

3. 質問して答えを確かめる

「有給は入社何年目から何日？」と聞くと、資料の中身をもとに答えてくれます。

4. もっと賢くする（自動で使い分け）

「資料にあれば資料から、なければ一般知識で答える」設定を足します。

ここまで、コードを1行も書かずに作れてしまいます。

料金を確かめるために、メモしておくこと

あとで請求とくらべるために、次の3つだけ手元に書きとめておきましょう。

• 作業した日付（例：9月2日）
• AIに質問した回数（例：5回）
• 作ったもの（資料の置き場所、ナレッジベース、エージェントなど）

リージョンは、ステップ1で見積もったのと同じ 東京 にそろえてください。

ステップ3：翌日、請求を確認する（5分）

AWSには、使ったあとに「実際いくらかかったか」を見られる画面（AWS Cost Explorer）もあります。 料金の反映には1日ほどかかるので、翌日にのぞいてみました。

操作の手順

1. AWSにログインし、Cost Explorer を開きます
2. 期間を「作業した日 〜 今日」に設定します
3. 「グループ化の条件」で サービス を選びます
4. 表示の単位（粒度）を 日別 にします

これで「どのサービスに、どの日、いくらかかったか」がグラフで見えます。

見るときのコツ

請求の画面には、見積もりに入れなかった細かい項目や、 今回のハンズオンとは関係のないサービスの料金も並ぶことがあります。

そのため、まずは今回の主役である Amazon Bedrock の行だけを見ればOKです。 金額の大きい順に並べて、上から数行だけ確認すれば十分です。

結果は...

合計 約0.02ドル（日本円で数円ほど）

数回試しただけなら、コーヒー1杯どころか、うまい棒1本にも届きません。 「AIって高そう」というイメージが、いい意味で裏切られました。

見積もりでは「月 数十円」と出ていましたが、それは1か月ずっと使った場合の金額。 数回試すだけなら、もっと小さくなります。

参考：たくさん使うとどうなる？

「これじゃ、料金が増える感じが分からないな」と思ったので、 おなじAIに 質問を500回 投げてみました（※ここは手順ではなく、結果の紹介です）。

事前の計算では「1ドルくらいかな」と思っていたのですが、実際にかかったのは...

約2.14ドル（300円ほど）

思っていたより、少し多めでした。回数は100倍にしたのに、料金は 約150倍 です。

なぜ増えたのか。今回は「自動で使い分ける係（エージェント）」を通して質問したからです。 質問1回のうらで、AIは「資料を探す → 中身を読む → 答えを組み立てる」と何段階か動きます。 そのぶん1回あたりが重くなり、単純な回数のかけ算より高くなりました。

つまりこういうことです。

• ちょっと試すだけなら、数円ですむ
• たくさん使えば、その分きちんと増える
• しかも 使い方によっては、思ったより増えることもある

「使った分だけ払う」というAWSの仕組みが、ここでやっと実感できました。

最後に：かならず片づける

確認が終わったら、作ったものを削除します。ここがいちばん大事です。 使っていなくても、置いたままにすると少しずつお金がかかり続けます。

次の順番で消していきましょう。

1. エージェント
2. ナレッジベース
3. 資料の保管場所（S3 Vectors）
4. 資料を置いたバケット（S3）

削除できたか不安なときは、翌日にもう一度 Cost Explorer を開いて、 料金が増えていないことを確かめると安心です。

初心者へのおすすめ

料金で失敗しないコツは、たったの3つです。

1. 使う前に、ざっくり見積もる
2. 使ったあと、請求を見てみる
3. 使い終わったら、忘れず片づける（削除する）

とくに3つめが大事です。使っていなくても、置きっぱなしにすると少しずつお金がかかることがあります。 今回も、試したあとはきちんと削除しました。

それから、見積もりは 少し多めに見ておく と安心です。 今回のように、実際のほうが高くなることもあるからです。

おわりに

AIを試すのは、思っていたよりずっと安全で、安く始められます。 「まず数回だけ触ってみる」なら、料金はほんの数円。

コストを事前に見積もることができれば怖くありませんので、ぜひ一度手を動かしてみてください。

記事の金額は記事作成当時のものです。料金は変わることがあるので、最新の情報はAWSの公式ページでご確認ください。

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