Amazon SageMaker Unified Studio の新しいワンクリックオンボーディングと組み込み AI エージェントを含むノートブック

2025 年 11 月 21 日、Amazon SageMaker Unified Studio で既存の AWS データセットの使用をより迅速に開始するための方法を発表しました。既存の AWS Identity and Access Management (IAM) ロールと許可を使用して、組み込み AI エージェントを含む新しいサーバーレスノートブックで、アクセス可能なあらゆるデータを操作できるようになりました。

新しいアップデートには次が含まれます:

• ワンクリックオンボーディング – Amazon SageMaker は、AWS Glue データカタログ、AWS Lake Formation、Amazon Simple Storage Services (Amazon S3) の既存のデータ許可をすべて備えたプロジェクトを、Unified Studio に自動的に作成できるようになりました。
• 直接統合 – Amazon SageMaker、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon S3 Tables のコンソールページから SageMaker Unified Studio を直接起動できるため、分析と AI ワークロードへの迅速なパスが提供されます。
• 組み込み AI エージェントを含むノートブック – AI エージェントが組み込まれた新しいサーバーレスノートブックを使用できます。このノートブックは、SQL、Python、Spark、または自然言語をサポートし、データエンジニア、アナリスト、データサイエンティストが SQL クエリとコードの両方を 1 つの場所で開発および実行できるようにします。

また、SQL 分析のための クエリエディタ、JupyterLab 統合開発環境 (IDE)、Visual ETL とワークフロー、機械学習 (ML) 機能 などの他のツールにもアクセスできます。

ワンクリックオンボーディングをお試しいただき、Amazon SageMaker Unified Studio に接続しましょう
使用を開始するには、SageMaker コンソール に移動し、[使用を開始] ボタンを選択します。

データとコンピューティングにアクセスできる既存の AWS Identity and Access Management (AWS IAM) ロールを選択するか、または新しいロールを作成するように求められます。

[セットアップ] を選択します。環境の設定が完了するまで数分かかります。このロールにアクセスが付与されると、SageMaker Unified Studio のランディングページに移動し、AWS Glue データカタログでアクセスできるデータセットと、使用できるさまざまな分析ツールおよび AI ツールが表示されます。

この環境では、Amazon Athena Spark、Amazon Athena SQL、AWS Glue Spark、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) といったサーバーレスコンピューティングが自動的に作成されます。 これは、プロビジョニングを完全にスキップでき、ジャストインタイムのコンピューティングリソースを使用してすぐに作業を開始できるほか、完了すると自動的にスケールダウンして元に戻るため、コストを削減するのに役立つことを意味します。

Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon S3 Tables の特定のテーブルで作業を開始することもできます。例えば、Amazon Athena コンソールで [Amazon SageMaker Unified Studio でデータをクエリ] を選択し、[使用を開始] を選択できます。

これらのコンソールから開始すると、クエリエディタに直接接続され、表示していたデータにアクセスできるようになり、以前のクエリコンテキストも保持されます。このコンテキスト認識ルーティングを使用することで、不要なナビゲーションなしで、SageMaker Unified Studio 内に入るとすぐにクエリを実行できます。

組み込み AI エージェントを含むノートブックの開始方法
Amazon SageMaker は、データチームと AI チームに、分析と ML ジョブのための高性能なサーバーレスプログラミング環境を提供する新しいノートブックエクスペリエンスを導入します。新しいノートブックエクスペリエンスには、Amazon SageMaker Data Agent が含まれています。これは、自然言語プロンプトからコードと SQL ステートメントを生成し、タスクを通じてユーザーをガイドすることで開発を加速する組み込み AI エージェントです。

新しいノートブックを開始するには、左側のナビゲーションペインで [ノートブック] メニューを選択して、SQL クエリ、Python コード、自然言語を実行し、データに関するインサイトを明らかにし、変換、分析、視覚化、共有できます。顧客分析や小売売上予測などのサンプルデータから開始できます。

顧客の使用状況の分析のサンプルプロジェクトを選択すると、サンプルノートブックを開いて、通信データセット内の顧客の使用パターンと行動を詳しく調べることができます。

前述のとおり、ノートブックには、自然言語プロンプトを通じてデータを操作するのに役立つ組み込み AI エージェントが含まれています。例えば、次のようなプロンプトを使用してデータ検出を開始できます:

Show me some insights and visualizations on the customer churn dataset.

関連するテーブルを特定したら、特定の分析をリクエストして Spark SQL を生成できます。AI エージェントは、データ変換用の初期コードとビジュアライゼーション用の Python コードを含む、ステップバイステップのプランを作成します。生成されたコードの実行中にエラーメッセージが表示された場合は、[AI で修正] を選択して解決のヘルプを参照してください。結果の例を次に示します:

ML ワークフローでは、次のような具体的なプロンプトを使用します:

Build an XGBoost classification model for churn prediction using the churn table, with purchase frequency, average transaction value, and days since last purchase as features.

このプロンプトは、ステップバイステップのプラン、データのロード、特徴量エンジニアリング、SageMaker AI 機能を使用したモデルトレーニングコード、評価メトリクスなど、構造化された応答を受け取ります。SageMaker Data Agent は、具体的なプロンプトで最も効果的に機能し、Athena for Apache Spark や SageMaker AI などの AWS のデータ処理サービス向けに最適化されています。

新しいノートブックエクスペリエンスの詳細については、「Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイド」にアクセスしてください。

今すぐご利用いただけます
Amazon SageMaker Unified Studio のワンクリックオンボーディングと新しいノートブックエクスペリエンスは、米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (ムンバイ)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド) の各リージョンでご利用いただけるようになりました。詳細については、SageMaker Unified Studio の製品ページにアクセスしてください。

SageMaker コンソールでお試しいただき、AWS re:Post for SageMaker Unified Studio に、または通常の AWS サポートの連絡先を通じて、ぜひフィードバックをお寄せください。

– Channy

原文はこちらです。