【Nova Modelsの核心的優位性】
✅ 業界最高水準のコストパフォーマンス
✅ 包括的なカスタマイゼーション機能
✅ マルチモーダル対応（テキスト・画像・動画・音声）
✅ Amazon Bedrockとの完全統合
✅ エンタープライズグレードのセキュリティ

# Nova Micro活用例：リアルタイムチャットボット
import boto3
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime')
def process_customer_query(query):
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-micro-v1:0',
body=json.dumps({
'inputText': f"顧客問い合わせ: {query}",
'textGenerationConfig': {
'maxTokenCount': 200,
'temperature': 0.3
}
})
)
return response
# 月間100万リクエスト処理でも低コスト実現

# Nova Lite活用例：画像解析付きレポート生成
def analyze_business_document(image_path, text_content):
with open(image_path, 'rb') as image_file:
image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-lite-v1:0',
body=json.dumps({
'inputText': text_content,
'images': [{'data': image_data}],
'textGenerationConfig': {
'maxTokenCount': 2000,
'temperature': 0.5
}
})
)
return response
# 財務レポート、技術文書の自動分析が可能

# Nova Pro活用例：技術コンサルティング自動化
def technical_consultation(technical_query, context_data):
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-pro-v1:0',
body=json.dumps({
'inputText': f"""
            技術コンサルティング依頼:
            {technical_query}
            背景情報:
            {context_data}
            以下の観点で分析してください:
            1. 技術的実現可能性
            2. コスト分析
            3. リスク評価
            4. 実装ロードマップ
            """,
'textGenerationConfig': {
'maxTokenCount': 3000,
'temperature': 0.2
}
})
)
return response
# 技術コンサルティングサービスの自動化

# Nova Canvas活用例：マーケティング素材自動生成
def generate_marketing_assets(product_info, brand_guidelines):
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-canvas-v1:0',
body=json.dumps({
'taskType': 'TEXT_IMAGE',
'textToImageParams': {
'text': f"""
                商品: {product_info['name']}
                特徴: {product_info['features']}
                ブランドカラー: {brand_guidelines['colors']}
                スタイル: {brand_guidelines['style']}
                プロフェッショナルな商品広告画像を生成
                """,
'negativeText': 'low quality, blurry, distorted',
'numberOfImages': 4,
'quality': 'premium',
'width': 1024,
'height': 1024
}
})
)
return response
# マーケティング代行サービスの自動化

# Nova Reel活用例：商品紹介動画自動生成
def create_product_video(product_data):
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-reel-v1:0',
body=json.dumps({
'taskType': 'TEXT_VIDEO',
'textToVideoParams': {
'text': f"""
                {product_data['name']}の魅力的な紹介動画
                シーン1: 商品の全体像をエレガントに表示
                シーン2: 主要機能のクローズアップ
                シーン3: 使用シーンの演出
                スタイル: モダン、プロフェッショナル
                """,
'durationSeconds': 6,
'fps': 24,
'dimensions': '1920x1080'
}
})
)
return response
# 動画制作サービスの自動化

# Nova Sonic活用例：AI音声アシスタント
def create_voice_assistant(user_input_audio):
# 音声をテキストに変換
transcription = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-sonic-v1:0',
body=json.dumps({
'taskType': 'SPEECH_TEXT',
'speechToTextParams': {
'audioData': user_input_audio,
'language': 'ja-JP'
}
})
)
# テキスト処理
text_response = process_text_query(transcription['text'])
# テキストを音声に変換
voice_response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-sonic-v1:0',
body=json.dumps({
'taskType': 'TEXT_SPEECH',
'textToSpeechParams': {
'text': text_response,
'voiceId': 'professional-female',
'language': 'ja-JP'
}
})
)
return voice_response
# 音声アシスタントサービスの構築

# Nova Act活用例：Webタスク自動化
def automate_web_task(task_description, target_url):
response = bedrock.invoke_model(
modelId='amazon.nova-act-v1:0',
body=json.dumps({
'taskType': 'WEB_AUTOMATION',
'webAutomationParams': {
'task': task_description,
'url': target_url,
'maxSteps': 20,
'screenshotEnabled': True
}
})
)
return response
# 例：ECサイトでの商品情報収集自動化
task = "指定されたECサイトで商品価格を調査し、競合比較レポートを作成"
result = automate_web_task(task, "https://example-ecommerce.com")
# RPA代行サービスの自動化

【月間100万リクエスト処理時のコスト比較】
Nova Micro vs GPT-3.5 Turbo:
- Nova Micro: $1,200/月
- GPT-3.5 Turbo: $2,000/月
- コスト削減: 40%
Nova Canvas vs Midjourney API:
- Nova Canvas: $800/月
- Midjourney API: $2,400/月
- コスト削減: 67%
Nova Reel vs 従来動画制作:
- Nova Reel: $1,500/月
- 従来制作: $15,000/月
- コスト削減: 90%

【収益構造】
- サービス単価: 50万円/月
- 顧客数: 10社
- 月間売上: 500万円
【コスト構造】
- Nova Pro利用料: 15万円/月
- インフラ費用: 5万円/月
- 人件費: 100万円/月
- 総コスト: 120万円/月
【利益】
- 月間利益: 380万円
- 利益率: 76%
- 年間利益: 4,560万円

class MarketingAutomationPlatform:
def __init__(self):
self.nova_canvas = NovaCanvasClient()
self.nova_reel = NovaReelClient()
self.nova_lite = NovaLiteClient()
def create_campaign(self, product_info, target_audience):
# 画像素材生成
images = self.nova_canvas.generate_images(
product_info, target_audience
)
# 動画素材生成
videos = self.nova_reel.generate_videos(
product_info, target_audience
)
# コピー生成
copy = self.nova_lite.generate_copy(
product_info, target_audience
)
return {
'images': images,
'videos': videos,
'copy': copy,
'estimated_performance': self.predict_performance()
}
# 月額10万円〜のSaaSサービス

# 企業向けAIアシスタント統合例
class EnterpriseAIAssistant:
def __init__(self, company_config):
self.nova_pro = NovaProClient()
self.nova_sonic = NovaSonicClient()
self.company_data = company_config
def handle_employee_query(self, query, context):
# 社内データと組み合わせた回答生成
response = self.nova_pro.generate_response(
query=query,
context=self.company_data + context,
style="professional"
)
# 音声での回答も提供
voice_response = self.nova_sonic.text_to_speech(
response, voice_style="corporate"
)
return {
'text': response,
'audio': voice_response
}
# 1システム500万円〜の受託開発

import boto3
import json
from typing import Dict, Any
class NovaModelsClient:
def __init__(self, region_name='us-east-1'):
self.bedrock = boto3.client(
'bedrock-runtime',
region_name=region_name
)
def invoke_nova_model(
self, 
model_id: str, 
prompt: str, 
config: Dict[str, Any] = None
):
default_config = {
'maxTokenCount': 2000,
'temperature': 0.7,
'topP': 0.9
}
if config:
default_config.update(config)
body = json.dumps({
'inputText': prompt,
'textGenerationConfig': default_config
})
response = self.bedrock.invoke_model(
modelId=model_id,
body=body
)
return json.loads(response['body'].read())
# 使用例
client = NovaModelsClient()
result = client.invoke_nova_model(
'amazon.nova-pro-v1:0',
'AWS re:Inventの最新発表について分析してください'
)

class NovaCustomization:
def __init__(self):
self.sagemaker = boto3.client('sagemaker')
self.bedrock = boto3.client('bedrock')
def create_custom_model(
self, 
base_model_id: str,
training_data_s3_path: str,
custom_model_name: str
):
# SageMakerでのファインチューニング
training_job = self.sagemaker.create_training_job(
TrainingJobName=f"{custom_model_name}-training",
RoleArn="arn:aws:iam::account:role/SageMakerRole",
AlgorithmSpecification={
'TrainingImage': 'amazon-nova-training-image',
'TrainingInputMode': 'File'
},
InputDataConfig=[{
'ChannelName': 'training',
'DataSource': {
'S3DataSource': {
'S3DataType': 'S3Prefix',
'S3Uri': training_data_s3_path,
'S3DataDistributionType': 'FullyReplicated'
}
}
}],
OutputDataConfig={
'S3OutputPath': f's3://my-bucket/models/{custom_model_name}'
},
ResourceConfig={
'InstanceType': 'ml.p4d.24xlarge',
'InstanceCount': 1,
'VolumeSizeInGB': 100
},
StoppingCondition={
'MaxRuntimeInSeconds': 86400
}
)
return training_job
# 企業固有データでのカスタマイズ

class NovaSecurityConfig:
def __init__(self):
self.kms = boto3.client('kms')
self.iam = boto3.client('iam')
def setup_enterprise_security(self):
# KMS暗号化設定
kms_key = self.kms.create_key(
Description='Nova Models Encryption Key',
Usage='ENCRYPT_DECRYPT',
KeySpec='SYMMETRIC_DEFAULT'
)
# IAMロール設定
trust_policy = {
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [{
"Effect": "Allow",
"Principal": {"Service": "bedrock.amazonaws.com"},
"Action": "sts:AssumeRole"
}]
}
role = self.iam.create_role(
RoleName='NovaModelsExecutionRole',
AssumeRolePolicyDocument=json.dumps(trust_policy),
Description='Role for Nova Models execution'
)
return {
'kms_key_id': kms_key['KeyMetadata']['KeyId'],
'execution_role_arn': role['Role']['Arn']
}
# エンタープライズグレードのセキュリティ設定

# 課題1: 基本的なテキスト生成
def basic_text_generation():
client = NovaModelsClient()
prompts = [
"技術ブログの記事アイデアを5つ提案してください",
"Python初心者向けの学習計画を作成してください",
"AWSの新サービスについて分析してください"
]
for prompt in prompts:
result = client.invoke_nova_model(
'amazon.nova-lite-v1:0',
prompt
)
print(f"Prompt: {prompt}")
print(f"Response: {result['outputText']}")
print("-" * 50)
# 課題2: 画像生成テスト
def basic_image_generation():
# Nova Canvasを使用した画像生成実験
pass
# 課題3: コスト計算
def calculate_usage_cost():
# 想定使用量でのコスト計算
pass