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Amazon Web Services (AWS) は、ラスベガスで開催された AWS re:Invent イベントで、機械学習サービスであるAmazon SageMaker の機能強化を発表しました。更新されたプラットフォームは、 SQL分析、ビッグデータ処理、人工知能 (AI) などのさまざまな機能を統合し、データ管理と分析のための包括的なソリューションを提供します。新しい SageMaker Unified Studio により、顧客が組織のデータにアクセスし、AWS の専門的な分析および AI ツールを利用するプロセスが簡素化されます。

SageMaker Unified Studio は、チーム内でのコラボレーションを促進するように設計されており、ユーザーはさまざまなデータ使用ケースに最適なツールを使用してデータを簡単に見つけて操作できます。このプラットフォームには、データの検出とコーディングタスクを支援するAmazon Q Developer が含まれています。さらに、SageMaker Catalog とガバナンス機能により、データ、モデル、開発成果物が適切な目的で承認されたユーザーに確実にアクセスできるようになります。

AWS は、データレイク、ウェアハウス、データベースなどのさまざまなソースからのデータを統合する SageMaker Lakehouse も導入しました。この機能により、SageMaker Unified Studio 内でのデータアクセスが簡素化され、Apache Iceberg と互換性のある AI および ML ツールがサポートされます。この統合の目的は、データサイロを削減し、シームレスなデータクエリを可能にすることです。さらに、SaaS アプリケーションとの新しいゼロ ETL 統合が開発され、複雑なデータパイプラインなしで分析と ML のデータに簡単にアクセスできるようになりました。

NatWest Group や Roche など、すでに複数の顧客やパートナーが次世代の SageMaker の機能を検討しています。NatWest Group はデータ アクセスに必要な時間が大幅に短縮されると予想しており、Roche はデータ処理時間の短縮を期待しています。更新された SageMaker プラットフォームは現在利用可能で、SageMaker Unified Studio はまもなく一般提供される予定です。詳細については、AWS のブログや製品ページをご覧ください。