Amazon SageMaker Unified Studio は、分析や AI ですべてのデータやツールを使用するための統合エクスペリエンスを提供します。モデル開発、生成 AI、データ処理、SQL 分析用の使い慣れた AWS ツールを使用してデータを検出し、活用しましょう。統合されたノートブックを使用してコンピューティングリソースを処理したり、組み込みの SQL エディタでさまざまなデータソースを検出してクエリを実行したり、AI モデルを大規模にトレーニングしてデプロイしたり、カスタムの生成 AI アプリケーションを迅速に構築したりできます。データ、モデル、生成 AI アプリケーションなどの分析および AI アーティファクトを作成して安全に共有することで、データ製品をより早く市場に投入できます。

設計上安全な包括的な AI 開発機能セットを使用して、SageMaker の AI を有効利用しましょう。パフォーマンスが高く費用対効果の高いインフラストラクチャで ML と基盤モデル (FM) のトレーニング、カスタマイズ、デプロイを行います。高性能の統合開発環境 (IDE) や分散型トレーニングから、推論、AI 運用、ガバナンス、オブザーバビリティまで、AI ライフサイクル全体にわたる専用ツールを使用できます。最先端のモデルと独自のデータを使用して、ビジネスに合わせた生成 AI アプリケーションを迅速に作成できます。Amazon Q Developer で AI 開発をスピードアップすると、データの検出、ML モデルの構築とトレーニング、SQL クエリの生成、データパイプラインジョブの作成と実行をすべて自然言語で簡単に行うことができます。

Amazon SageMaker Lakehouse を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウスにわたるすべてのデータを統合します。Apache Iceberg 互換のすべてのツールとエンジンを使用して、分析データを 1 つのコピーにまとめて、データにアクセスしてクエリを実行できる柔軟性が得られます。レイクハウス内の分析ツールや AI ツール全体に適用される、きめ細かなアクセス許可を定義してデータを保護します。ゼロ ETL 統合により、運用データベースやアプリケーションからのデータをほぼリアルタイムでレイクハウスに取り込むことができます。さらに、サードパーティーのデータソース全体にわたるフェデレーテッドクエリ機能を使用して、その場でデータにアクセスしてクエリを実行できます。

データと AI のライフサイクル全体にわたる組み込みガバナンスにより、企業のセキュリティを確保します。SageMaker を使用すると、適切なユーザーによる適切なデータ、モデル、および開発アーティファクトへのアクセス権を目的に合わせて制御できます。Amazon SageMaker Catalog によるきめ細かなアクセス制御を備えた単一の許可モデルを使用して、アクセスポリシーを一貫して定義し、適用できます。データ分類、毒性検出、ガードレール、責任ある AI ポリシーによって AI モデルを保護します。データ品質の監視とオートメーション、機密データの検出、データと ML のリネージを通じて、組織全体で信頼が得られます。