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Amazon Web Services は、データ分析と人工知能の機能を強化するために設計された統合プラットフォームであるAmazon SageMaker の最新バージョンを発表しました。新しい SageMaker Unified Studio は、AWS の専門的な分析、機械学習、AI ツールを組み合わせることで、ユーザーが組織内でデータを見つけて活用するプロセスを簡素化します。この統合アプローチは、さまざまなデータ関連のタスクを支援するAmazon Q Developer によってサポートされています。

プラットフォームの SageMaker Catalog とガバナンス機能により、適切なデータ、モデル、開発成果物に承認されたユーザーがアクセスできるようになります。さらに、データ レイク、ウェアハウス、運用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し、SageMaker Unified Studio 内でのアクセスとコラボレーションを合理化するために、SageMaker Lakehouse が導入されました。

Amazon SageMaker の次世代では、主要な SaaS アプリケーションとのゼロ ETL 統合も導入され、複雑なデータパイプラインを必要とせずに、分析や機械学習のための直接データアクセスが容易になります。このイノベーションは、データ、分析、AI の取り組みをより効果的に統合することを目指して、すでに多数の顧客やパートナーによって検討されています。

AWS のデータおよび AI 担当副社長である Swami Sivasubramanian 氏は、顧客がデータをより相互接続された方法で活用するようになり、分析と AI の交わりがますます深まっていることを強調しました。新しい SageMaker は、データ処理、 SQL分析、機械学習モデル開発、生成 AI のための包括的なツール スイートを単一の環境で提供することで、こうした多様なワークロードをサポートするように設計されています。