Amazon Nova マルチモーダルRAG完全攻略：文書・画像・動画を統合検索する次世代AI検索システム構築術

はじめに
Amazon NovaとマルチモーダルRAGの基礎知識
マルチモーダルRAGシステムの設計パターン
Amazon Bedrock Knowledge Basesとの統合
実践的な実装例：企業文書検索システム
ビジネス活用事例と収益化戦略
パフォーマンス最適化とコスト管理
セキュリティとプライバシー対策
運用監視とメトリクス
まとめ

はじめに

従来のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムはテキストデータのみを対象としていましたが、Amazon Novaの登場により、文書・画像・動画を統合したマルチモーダルRAGが現実のものとなりました。

2025年3月にリリースされたAmazon Novaは、AWSが開発した最新のマルチモーダル大規模言語モデルです。Nova Pro、Nova Lite、Nova Microの3つのモデルが提供され、それぞれ異なる用途に最適化されています。

本記事では、Amazon Novaを活用したマルチモーダルRAGシステムの構築方法を、実装コードとともに詳しく解説します。

この記事で学べること

Amazon Novaの基本概念とマルチモーダル機能
マルチモーダルRAGシステムの設計パターン
Amazon Bedrock Knowledge Basesとの連携方法
実装コード例とベストプラクティス
収益化につながるビジネス活用事例

Amazon NovaとマルチモーダルRAGの基礎知識

Amazon Novaの3つのモデル

Amazon Nova Pro
– 最も高性能なマルチモーダルモデル
– 複雑な推論タスクに対応
– 高精度な画像・動画解析が可能

Amazon Nova Lite
– バランス型のモデル
– コストパフォーマンスに優れる
– 一般的なマルチモーダルタスクに最適

Amazon Nova Micro
– 軽量・高速なモデル
– リアルタイム処理に適している
– 大量処理でのコスト効率が良い

マルチモーダルRAGの革新性

従来のRAGシステムとの違い：

従来のRAG	マルチモーダルRAG
テキストのみ	テキスト + 画像 + 動画
単一形式検索	複数形式統合検索
限定的な情報抽出	包括的な情報理解

マルチモーダルRAGシステムの設計パターン

パターン1: マルチモーダル埋め込みベース

import boto3
import json
from typing import List, Dict, Any
class MultimodalRAGSystem:
def __init__(self):
self.bedrock_client = boto3.client('bedrock-runtime')
self.nova_model_id = "amazon.nova-pro-v1:0"
def create_multimodal_embeddings(self, content: Dict[str, Any]) -&gt; List[float]:
        """
        マルチモーダルコンテンツの埋め込みベクトルを生成
        """
request_body = {
"inputText": content.get("text", ""),
"inputImage": content.get("image", ""),
"embeddingConfig": {
"outputEmbeddingLength": 1024
}
}
response = self.bedrock_client.invoke_model(
modelId="amazon.titan-embed-image-v1",
body=json.dumps(request_body)
)
return json.loads(response['body'].read())['embedding']
def search_multimodal_content(self, query: str, modalities: List[str]) -&gt; List[Dict]:
        """
        マルチモーダル検索を実行
        """
search_results = []
# クエリの埋め込みベクトル生成
query_embedding = self.create_multimodal_embeddings({"text": query})
# ベクトル検索実行（実装は省略）
# vector_search_results = self.vector_db.search(query_embedding)
return search_results

パターン2: テキスト変換ベース

class TextBasedMultimodalRAG:
def __init__(self):
self.bedrock_client = boto3.client('bedrock-runtime')
self.nova_model_id = "amazon.nova-pro-v1:0"
def convert_image_to_text(self, image_data: str) -&gt; str:
        """
        画像をテキスト記述に変換
        """
request_body = {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": """あなたは詳細な画像解析の専門家です。
                            この画像の内容を以下の観点から詳しく説明してください：
                            1. 主要な要素と構成
                            2. テキスト情報（もしあれば）
                            3. 色彩と視覚的特徴
                            4. 推測される用途や文脈"""
},
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/jpeg",
"data": image_data
}
}
]
}
],
"max_tokens": 1000,
"temperature": 0.1
}
response = self.bedrock_client.converse(
modelId=self.nova_model_id,
messages=request_body["messages"],
inferenceConfig={
"maxTokens": request_body["max_tokens"],
"temperature": request_body["temperature"]
}
)
return response['output']['message']['content'][0]['text']
def process_video_content(self, video_data: str) -&gt; str:
        """
        動画コンテンツをテキスト記述に変換
        """
request_body = {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": """この動画の内容を時系列で詳しく分析し、
                            以下の情報を抽出してください：
                            1. シーン別の主要な出来事
                            2. 登場人物や物体
                            3. 音声情報（もしあれば）
                            4. 重要なポイントやメッセージ"""
},
{
"type": "video",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "video/mp4",
"data": video_data
}
}
]
}
],
"max_tokens": 2000,
"temperature": 0.1
}
response = self.bedrock_client.converse(
modelId=self.nova_model_id,
messages=request_body["messages"],
inferenceConfig={
"maxTokens": request_body["max_tokens"],
"temperature": request_body["temperature"]
}
)
return response['output']['message']['content'][0]['text']

Amazon Bedrock Knowledge Basesとの統合

Knowledge Basesでのマルチモーダル対応

class BedrockKnowledgeBaseIntegration:
def __init__(self, knowledge_base_id: str):
self.bedrock_agent_client = boto3.client('bedrock-agent-runtime')
self.knowledge_base_id = knowledge_base_id
def query_multimodal_knowledge_base(self, query: str, include_images: bool = True) -&gt; Dict:
        """
        マルチモーダル対応Knowledge Baseへのクエリ実行
        """
request_body = {
"knowledgeBaseId": self.knowledge_base_id,
"retrievalQuery": {
"text": query
},
"retrievalConfiguration": {
"vectorSearchConfiguration": {
"numberOfResults": 10,
"overrideSearchType": "HYBRID"
}
}
}
if include_images:
request_body["retrievalConfiguration"]["multimodalConfiguration"] = {
"includeImages": True,
"includeVideos": True
}
response = self.bedrock_agent_client.retrieve(
**request_body
)
return self.process_retrieval_results(response['retrievalResults'])
def process_retrieval_results(self, results: List[Dict]) -&gt; Dict:
        """
        検索結果を処理してマルチモーダル情報を統合
        """
processed_results = {
"text_content": [],
"image_content": [],
"video_content": [],
"combined_context": ""
}
for result in results:
content = result['content']
if content['type'] == 'TEXT':
processed_results["text_content"].append(content['text'])
elif content['type'] == 'IMAGE':
processed_results["image_content"].append({
"description": content.get('description', ''),
"metadata": result.get('metadata', {})
})
elif content['type'] == 'VIDEO':
processed_results["video_content"].append({
"summary": content.get('summary', ''),
"metadata": result.get('metadata', {})
})
# 統合コンテキストの生成
processed_results["combined_context"] = self.create_combined_context(processed_results)
return processed_results
def create_combined_context(self, results: Dict) -&gt; str:
        """
        マルチモーダル情報を統合したコンテキストを生成
        """
context_parts = []
if results["text_content"]:
context_parts.append("【テキスト情報】\n" + "\n".join(results["text_content"]))
if results["image_content"]:
image_descriptions = [img["description"] for img in results["image_content"]]
context_parts.append("【画像情報】\n" + "\n".join(image_descriptions))
if results["video_content"]:
video_summaries = [vid["summary"] for vid in results["video_content"]]
context_parts.append("【動画情報】\n" + "\n".join(video_summaries))
return "\n\n".join(context_parts)

実践的な実装例：企業文書検索システム

完全なマルチモーダルRAGシステム

class EnterpriseMultimodalRAG:
def __init__(self, knowledge_base_id: str):
self.bedrock_client = boto3.client('bedrock-runtime')
self.knowledge_base = BedrockKnowledgeBaseIntegration(knowledge_base_id)
self.nova_model_id = "amazon.nova-pro-v1:0"
def answer_multimodal_query(self, user_query: str) -&gt; Dict[str, Any]:
        """
        マルチモーダルクエリに対する回答生成
        """
# 1. マルチモーダル検索実行
search_results = self.knowledge_base.query_multimodal_knowledge_base(
query=user_query,
include_images=True
)
# 2. 回答生成
answer = self.generate_answer_with_context(user_query, search_results)
# 3. 結果の構造化
return {
"answer": answer,
"sources": self.extract_sources(search_results),
"confidence_score": self.calculate_confidence(search_results),
"multimodal_evidence": {
"text_sources": len(search_results["text_content"]),
"image_sources": len(search_results["image_content"]),
"video_sources": len(search_results["video_content"])
}
}
def generate_answer_with_context(self, query: str, context: Dict) -&gt; str:
        """
        コンテキストを使用した回答生成
        """
system_prompt = """あなたは企業の情報検索アシスタントです。
        提供されたマルチモーダル情報（テキスト、画像、動画）を総合的に分析し、
        ユーザーの質問に対して正確で包括的な回答を提供してください。
        回答の際は以下を心がけてください：
        1. 複数のソースからの情報を統合する
        2. 画像や動画から得られた情報も活用する
        3. 情報源を明確に示す
        4. 不確実な情報については明記する"""
user_prompt = f"""
        質問: {query}
        利用可能な情報:
        {context["combined_context"]}
        上記の情報を基に、質問に対する詳細な回答を提供してください。
        """
request_body = {
"messages": [
{
"role": "system",
"content": [{"type": "text", "text": system_prompt}]
},
{
"role": "user",
"content": [{"type": "text", "text": user_prompt}]
}
],
"max_tokens": 1500,
"temperature": 0.3
}
response = self.bedrock_client.converse(
modelId=self.nova_model_id,
messages=request_body["messages"],
inferenceConfig={
"maxTokens": request_body["max_tokens"],
"temperature": request_body["temperature"]
}
)
return response['output']['message']['content'][0]['text']

ビジネス活用事例と収益化戦略

1. 企業向けナレッジマネジメントシステム

収益モデル: SaaS型月額課金（月額10万円〜）

class KnowledgeManagementSaaS:
def __init__(self):
self.pricing_tiers = {
"basic": {"price": 100000, "documents": 1000, "queries": 5000},
"professional": {"price": 300000, "documents": 10000, "queries": 20000},
"enterprise": {"price": 800000, "documents": 100000, "queries": 100000}
}
def calculate_monthly_revenue(self, customers: Dict[str, int]) -&gt; int:
        """月間収益計算"""
total_revenue = 0
for tier, count in customers.items():
total_revenue += self.pricing_tiers[tier]["price"] * count
return total_revenue

2. 医療画像診断支援システム

収益モデル: 診断1件あたり課金（1件500円〜）

3. 教育コンテンツ解析プラットフォーム

収益モデル: 利用量課金 + プレミアム機能

パフォーマンス最適化とコスト管理

モデル選択の最適化

class ModelOptimizer:
def __init__(self):
self.model_costs = {
"nova-pro": {"input": 0.0008, "output": 0.0032},
"nova-lite": {"input": 0.0002, "output": 0.0008},
"nova-micro": {"input": 0.000035, "output": 0.00014}
}
def select_optimal_model(self, task_complexity: str, budget_limit: float) -&gt; str:
        """
        タスクの複雑さと予算に基づく最適モデル選択
        """
if task_complexity == "high" and budget_limit &gt; 1000:
return "nova-pro"
elif task_complexity == "medium" and budget_limit &gt; 200:
return "nova-lite"
else:
return "nova-micro"
def estimate_monthly_cost(self, queries_per_month: int, avg_tokens: int, model: str) -&gt; float:
        """
        月間コスト見積もり
        """
input_cost = queries_per_month * avg_tokens * self.model_costs[model]["input"]
output_cost = queries_per_month * avg_tokens * self.model_costs[model]["output"]
return input_cost + output_cost

キャッシュ戦略

import redis
import hashlib
import json
class MultimodalRAGCache:
def __init__(self, redis_host: str = "localhost"):
self.redis_client = redis.Redis(host=redis_host, decode_responses=True)
self.cache_ttl = 3600  # 1時間
def get_cache_key(self, query: str, modalities: List[str]) -&gt; str:
        """キャッシュキー生成"""
cache_data = {"query": query, "modalities": sorted(modalities)}
return hashlib.md5(json.dumps(cache_data).encode()).hexdigest()
def get_cached_result(self, query: str, modalities: List[str]) -&gt; Dict:
        """キャッシュから結果取得"""
cache_key = self.get_cache_key(query, modalities)
cached_data = self.redis_client.get(cache_key)
return json.loads(cached_data) if cached_data else None
def cache_result(self, query: str, modalities: List[str], result: Dict):
        """結果をキャッシュに保存"""
cache_key = self.get_cache_key(query, modalities)
self.redis_client.setex(cache_key, self.cache_ttl, json.dumps(result))

セキュリティとプライバシー対策

データ暗号化

import boto3
from cryptography.fernet import Fernet
class SecureMultimodalRAG:
def __init__(self, kms_key_id: str):
self.kms_client = boto3.client('kms')
self.kms_key_id = kms_key_id
def encrypt_sensitive_content(self, content: str) -&gt; str:
        """機密コンテンツの暗号化"""
response = self.kms_client.encrypt(
KeyId=self.kms_key_id,
Plaintext=content.encode()
)
return response['CiphertextBlob']
def decrypt_sensitive_content(self, encrypted_content: bytes) -&gt; str:
        """機密コンテンツの復号化"""
response = self.kms_client.decrypt(CiphertextBlob=encrypted_content)
return response['Plaintext'].decode()

運用監視とメトリクス

CloudWatchメトリクス設定

import boto3
from datetime import datetime
class MultimodalRAGMonitoring:
def __init__(self):
self.cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')
def put_custom_metrics(self, query_latency: float, accuracy_score: float):
        """カスタムメトリクスの送信"""
self.cloudwatch.put_metric_data(
Namespace='MultimodalRAG',
MetricData=[
{
'MetricName': 'QueryLatency',
'Value': query_latency,
'Unit': 'Seconds',
'Timestamp': datetime.utcnow()
},
{
'MetricName': 'AccuracyScore',
'Value': accuracy_score,
'Unit': 'Percent',
'Timestamp': datetime.utcnow()
}
]
)

まとめ

Amazon Novaを活用したマルチモーダルRAGシステムは、従来のテキストベースRAGを大幅に超越する可能性を秘めています。

主要なポイント

技術的優位性: 文書・画像・動画の統合検索により、より包括的な情報検索が可能
ビジネス価値: 企業のナレッジマネジメント、医療診断支援、教育分野での高い収益性
実装の現実性: Amazon Bedrock Knowledge Basesとの統合により、比較的容易に実装可能
コスト効率: 適切なモデル選択とキャッシュ戦略により、コストを最適化

次のステップ

プロトタイプ開発: 小規模なマルチモーダルRAGシステムの構築
ビジネス検証: 特定の業界・用途での価値検証
スケーリング: 本格的なSaaSサービスとしての展開

マルチモーダルRAGは、AI検索の次世代標準となる可能性が高く、早期参入により大きな競争優位性を獲得できるでしょう。

参考リンク
– Amazon Nova公式ドキュメント
– Amazon Bedrock Knowledge Bases
– マルチモーダルRAG実装例