【GenU完全攻略 #1】GenUとは？——RAG・Agent・Bedrockとの違いを整理する
AWSが公式に出しているOSSの生成AIプラットフォームがある——それがGenU（Generative AI Use Cases JP）。
「Bedrockは知ってるけどGenUは聞いたことなかった」という人向けに、何ができてどう使うのかを整理する。
GenUとは
GenUはAWSが公式に公開しているOSSのプロジェクトで、AWSのGitHubリポジトリで管理されている。
特徴は「CDKで自分のAWSアカウントにデプロイするだけで、生成AIアプリが動く状態になる」こと。チャットUI・RAG・Agentが最初から組み込まれていて、Bedrockと繋がった状態で動く。
git clone https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp
cd generative-ai-use-cases-jp
npx cdk deploy
これだけで自前のAWS環境に生成AIプラットフォームが立ち上がる。
ゼロから作ろうとすると、フロントエンド・認証（Cognito）・API・Lambda・Bedrockとの接続・RAGのナレッジベース設定……とかなりの量になる。GenUはそれが最初から揃っている。
GenUとBedrockの違い
混乱しやすいのがBedrockとの関係。
Amazon Bedrock
└── モデルを呼び出すAPI基盤（Claude・Llama・Titanなど）
GenU
└── Bedrockを使うアプリ一式（UI・認証・RAG・Agent込み）
BedrockはAIモデルを呼び出すための「インフラ」。GenUはそのBedrockを使って実際に動くアプリを丸ごと提供する「プラットフォーム」。
Bedrockだけ使う場合は自分でUIや認証やAPI設計が必要になる。GenUを使う場合はその部分がすでに揃っている。
GenUの2つのAI機能：RAGとAgent
GenUには生成AIの使い方が2種類ある。
RAG（Retrieval Augmented Generation）
ドキュメントを事前に登録しておいて、ユーザーの質問に対して「登録したドキュメントをもとに回答する」仕組み。
ユーザーの質問
↓
Knowledge Base（登録済みドキュメントをベクトル検索）
↓
関連する文書を取得
↓
LLMが文書をもとに回答を生成
向いているユースケース：
- 社内マニュアルや規定を検索して答える
- FAQに自動回答する
- 製品ドキュメントを検索して質問に答える
Agent
LLMがツール（Lambda・API・データベースなど）を呼び出して、複数ステップのタスクを自律的に実行する仕組み。
ユーザーの指示
↓
LLMがどのツールを使うか判断
↓
ツールを呼び出して結果を取得
↓
必要に応じてさらにツールを呼び出す
↓
最終的な回答を生成
向いているユースケース：
- 「今起動しているEC2を教えて」→ AWS SDKを呼び出して一覧を取得して回答
- 「売上データを集計してメールで送って」→ DBアクセス＋メール送信を連続実行
- 複数の外部APIを組み合わせた処理
RAGとAgentの使い分け
| RAG | Agent | |
|---|---|---|
| 何をするか | ドキュメントを検索して答える | ツールを呼び出してタスクを実行する |
| データの場所 | Knowledge Base（S3に置いたドキュメント） | API・DB・Lambda |
| 実行できること | 検索・回答生成 | 検索＋外部操作 |
| 向いている場面 | 「〇〇を調べて答えて」 | 「〇〇をやって」 |
「情報を引き出したい」→ RAG
「何かを実行してほしい」→ Agent
AgentはRAGをツールの1つとして組み込めるので、「調べて＋実行する」も作れる。
GenUのユースケース
実際にGenUで作られるシステムの例。
社内ドキュメント検索
社内規定・マニュアル・議事録をS3に置いてRAGで検索。「有給の取得ルールは？」に社内規定をもとに答える。
FAQ自動応答
製品のQ&AドキュメントをKnowledge Baseに登録。問い合わせフォームからの質問に自動回答する。
AWS操作エージェント
「コスト高いリソースを教えて」→ Cost ExplorerのLambdaツールを呼び出して集計・回答。運用担当者向けの自然言語インターフェース。
GenUの構成イメージ
デプロイするとこういった構成がAWS上に出来上がる。
フロントエンド
└── CloudFront + S3（Next.js）
認証
└── Amazon Cognito
バックエンド
├── API Gateway
└── Lambda（リクエスト処理）
AI基盤
├── Amazon Bedrock（モデル呼び出し）
├── Knowledge Base（RAG用）
└── Bedrock Agents（Agent用）
自分でゼロから構築するとCognito設定・API Gateway設計・Lambda実装・Bedrockとの接続……と数週間かかる。GenUはこれが最初から動く状態で手に入る。
カスタマイズしたい部分だけ手を入れる使い方が基本。
まとめ
- GenUはAWS公式OSSで、CDKでデプロイするだけで生成AIプラットフォームが立ち上がる
- BedrockはモデルAPIの基盤、GenUはBedrockを使うアプリ一式
- RAGは「ドキュメントを検索して答える」、Agentは「ツールを呼び出してタスクを実行する」
- 「調べて答える」ならRAG、「何かをやってほしい」ならAgent
次回はGenUをデプロイしたときに出来上がるアーキテクチャを詳しく図解する。