Amazon SageMaker Unified Studio
Amazon DataZone 上に構築された単一のデータおよび AI 開発環境
概要
Amazon SageMaker は、お客様が組織内のすべてのデータを検索してアクセスし、あらゆるユースケースにおいて、極めて優れたツールを使用して、それらのデータに基づいて行動できる、単一のデータおよび AI 開発環境です。SageMaker Unified Studio は、Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI など、既存の AWS の分析および AI/ML サービスの機能とツールを統合します。統合スタジオ内から、組織全体のデータや AI アセットの検索、アクセス、クエリを行い、プロジェクトで協力して、データ、モデル、生成 AI アプリケーションなどの分析結果や AI アーティファクトを安全に構築および共有できます。
すべてのデータと AI を統合したエクスペリエンス
使い慣れた AWS ツールを使用して、データを検出して活用できます。これにより、モデル開発、生成 AI アプリケーション開発、データ処理、SQL 分析などの完全な開発ワークフローを 1 つの管理環境で実現できます。プロジェクトを作成または参加して、チームと共同作業したり、AI や分析アーティファクトを安全に共有したり、Amazon SageMaker Lakehouse を通じて Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、その他のデータソースに保存されているデータにアクセスしたりできます。AI と分析のユースケースが融合するにつれて、データチームによる Amazon SageMaker Unified Studio の活用方法が変わっていくことでしょう。
どんなジョブにも、最高クラスのツールを使う
Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI などの専用の AWS 分析および人工知能および機械学習 (AI/ML) サービスから、使い慣れたツールや機能に効率よくアクセスできます。ビジュアル ETL を使用して統合データパイプラインを構築し、統合ノートブックを使用してさまざまなコンピューティングリソースやクラスター間でシームレスに連携できます。組み込みの SQL エディタを使用すると、データレイク、データウェアハウス、データベース、アプリケーションに保存されているデータをクエリできます。
AI モデルを大規模にトレーニング、カスタマイズ、デプロイ
SageMaker AI のフルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して ML と基盤モデル (FM) を開発できます。SageMaker AI は、データ準備、トレーニング、ガバナンス、MLOps、推論、実験、パイプライン、モデルの監視と評価など、モデルライフサイクルの各ステップに特化したツールとインフラストラクチャを提供します。厳選された数々のパートナーアプリケーションから選択して、高いパフォーマンスを発揮する AI モデルを迅速かつ安全に開発しましょう。
カスタムの生成 AI アプリケーションを迅速に構築
Amazon Bedrock を利用して、信頼できる安全な環境で生成 AI アプリケーションを効率的に構築します。Amazon Bedrock ナレッジベース、ガードレール、エージェント、フローなどの高性能な FM と高度なカスタマイズ機能から選択できます。生成 AI アプリケーションを迅速にカスタマイズしてデプロイし、組み込みのカタログと共有して検出できるようにします。
Amazon Q Developer でデータジャーニーを加速
Amazon Q Developer は、プロジェクト用データの検出、コラボレーションの迅速な強化、ML モデルの安全な構築など、開発ライフサイクル全体にわたるタスクに使用できます。Amazon Q Developer とチャットして、各プロジェクトやユースケースのデータを把握して使用しましょう。Amazon Q では、コードの作成、SQL の生成、データの統合、トラブルシューティングなどを行うためのデータジャーニーを合理化できます。
お客様とパートナー
Adastra
「私たちは、組み込みのデータガバナンスとユーザーフレンドリーなインターフェイスを使用して、複雑なデータ分析、ML、GenAI アプリケーションを構築しています。Amazon SageMaker Unified Studio が登場する前は、お客様のデータ担当者や情報担当者のために複数のツールをデプロイすることはほとんど手作業で時間がかかり、堅牢なデータアーキテクチャのプロビジョニングを確保することは困難でした。Amazon SageMaker Unified Studio のおかげで、データエンジニアと ML サイエンティストのための単一のデータワーカーツールをデプロイできるようになりました。また、データインフラストラクチャのデプロイを自動化しています。これにより、お客様のためにプロセスを簡素化し、エクスペリエンスを改善できます」
Adastra、Chief Technology and Strategy Officer、Zeeshan Saeed 氏
NTT データ
「お客様のためにデータドリブンのアプリケーションを構築する場合、複数のテクノロジーが統合された方法で連携する統合プラットフォームが必要です。Amazon SageMaker Unified Studio は、包括的な分析機能、統一されたスタジオエクスペリエンス、データウェアハウスとデータレイクにわたるデータ管理を統合するレイクハウスにより、ソリューション配信プロセスを合理化します。Amazon SageMaker Unified Studio は、お客様のデータプロジェクトの価値実現までの時間を最大 40% 短縮し、お客様のデジタルトランスフォーメーションジャーニーを加速するという当社のミッションを達成するのに役立ちます」
NTT データ、Head of Solutions Sector、Akihiro Suzue 氏、NTT データ、Apps & Data Technology 部門 Senior Manager、Yuji Shono 氏、NTT データ、Digital Success Solutions 部門 Manager、Yuki Saito 氏
Amazon Transportation
「Amazon では、引き続き配送スピードを向上させ、当日または夜間に配送される商品の数を増やしています。このように早くお客様に商品をお届けするために、私たちはデータとインサイトに大きく依存しています。私たちは、Analytics と AI を使用してデータに適切にアクセスすることで、リアルタイムのインサイトを引き出すプロセスを迅速化することを目指しています。SageMaker Unified Studio を使用することで、データディスカバリーから GenAI アプリケーションの構築まで、インサイトの生成を迅速に行うことができます」
Amazon Transportation、Director of Software Development、Amulya Tayal
Arizona State University
「Amazon SageMaker Unified Studio を評価したところ、学生に機械学習の概念を教えるうえで、アリゾナ州立大学 (ASU) に合っていることにすぐに気付きました。SageMaker Unified Studio は、データ探索、データ処理、特徴量エンジニアリング、モデルデプロイなどのさまざまなデータ操作を 1 つのエクスペリエンスに簡単に統合できます。この統一されたアプローチにより、学生、特に機械学習を初めて学ぶ学生は、機械学習パイプラインを構築するためのさまざまなツールの使用法を学ぶことに時間を費やすよりも、機械学習のトピックを理解することに集中できます」
アリゾナ州立大学、Enterprise Technology 部門 Deputy Chief Information Officer、John Rome 氏
Swiss Life
「SageMaker Unified Studio のローンチは、Swiss Life にとって絶好のタイミングでした。これは、データを本当に必要としている人々に届けるという主な目標を簡素化する素晴らしい製品です。さまざまなデータソースを接続し、それらを他のチームや製品と簡単に共有し、基盤となる AWS インフラストラクチャを最大限に活用できることは、Swiss Life のデータサイエンスを次のレベルに引き上げるでしょう」
Swiss Life Deutschland、Team Lead Cloud Platform & Adoption、Simon Mannstein 氏
