ソフトウェア開発

Amazon SageMaker AI

Name: Amazon SageMaker AI
Brand: Amazon Web Services, Inc.

Amazon Web Services, Inc.

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最終更新日 2026年07月20日

Amazon SageMaker AIとは、機械学習モデルのデータ準備、開発、学習、評価、配備、監視をAWS上で一体的に進めるフルマネージドサービスです。Unified Studio、Studio、HyperPod、MLOps機能を使い、実験から本番推論までを同じ権限・ガバナンス基盤で運用できます。

製品の主要情報

代表価格: SageMaker Pipelinesは1実行あたり0.03米ドルから
学習・推論・ストレージ・リージョン・インスタンス料金は別途
Amazon SageMaker AI pricing
課金方式: 計算資源・ストレージ・処理回数などの利用量課金Amazon SageMaker AI pricing
対応開発環境: APIとAWS SDKから複数の開発言語で利用可能
SageMaker SDK固有機能はPython対応を中心に確認
Amazon SageMaker AI
日本国内での提供: 東京・大阪を含む対応AWSリージョンで利用可能SageMaker AI endpoints and quotas
提供形態: AWS管理コンソール・API・SDKで提供Amazon SageMaker AI
日本語対応: 日本語コンソール・文書・AWSサポートを利用可能Amazon SageMaker AI日本語ドキュメント

Amazon SageMaker AIは、機械学習モデルの開発から本番運用までをAWS上でつなぐフルマネージドサービスです。

データと開発環境をまとめる

Unified StudioとStudioでノートブック、コードエディター、データ、モデル資産を扱い、チームのプロジェクトと権限を共通化できます。

大規模な学習を効率化する

管理された学習ジョブ、分散学習、HyperPod、自動チューニングを使い、用途と規模に応じて計算資源を選べます。

配備とMLOpsまで管理する

リアルタイム・サーバーレス・バッチ推論、Model Registry、MLflow、監視を組み合わせ、実験から本番配備までの履歴を管理できます。

AI実装研究所の導入判断

公式情報と確認済みの製品データを基に、導入時の評価点と確認事項を整理しています。

評価できる点

Unified Studioで共同開発：プロジェクト内でコードエディター、JupyterLab、データ、モデル資産を共有します。データ担当とML担当が同じ権限・資産管理のもとで開発できます。
データ準備と特徴量管理：Data Wrangler、Processing、Feature Storeなどでデータの加工と再利用を支援します。学習前処理の再現性を高め、特徴量を複数モデルで共有できます。

評価者: AI実装研究所編集部

主な機能

開発環境・データ

Unified Studioで共同開発: プロジェクト内でコードエディター、JupyterLab、データ、モデル資産を共有します。データ担当とML担当が同じ権限・資産管理のもとで開発できます。
データ準備と特徴量管理: Data Wrangler、Processing、Feature Storeなどでデータの加工と再利用を支援します。学習前処理の再現性を高め、特徴量を複数モデルで共有できます。

学習・最適化

管理された学習ジョブ: コンテナ、インスタンス、分散構成を指定して学習ジョブを実行します。学習ごとに基盤を常設せず、必要な計算資源を使ってモデルを反復できます。
HyperPodと自動チューニング: 大規模分散学習向けクラスターとハイパーパラメータ最適化を利用します。基盤モデルを含む大規模学習の停止時間と手動試行を減らせます。

配備・運用

用途別の推論方式: リアルタイム、サーバーレス、非同期、バッチなどの推論方式を選択します。遅延、負荷、コストに合わせてモデル提供方式を使い分けられます。
MLOpsとモデル統制: Pipelines、Model Registry、MLflow、Model Monitorで履歴、承認、監視を管理します。実験結果から承認済みモデルの配備・監視までを追跡できます。

導入・サポート

導入負荷: AWSアカウントからセルフサービスで開始可能Amazon SageMaker AI

料金・プラン

代表価格: SageMaker Pipelinesは1実行あたり0.03米ドルから
学習・推論・ストレージ・リージョン・インスタンス料金は別途
Amazon SageMaker AI pricing
課金方式: 計算資源・ストレージ・処理回数などの利用量課金Amazon SageMaker AI pricing

操作画面イメージ

公式サイトで取得確認した操作画面です。

SageMaker Unified Studioのドメイン詳細画面 — 出典: Amazon Web Services, Inc.公式サイト

対象となる目的・業界

業務・課題

ソフトウェアを開発する

機能領域

AI開発支援

セキュリティ・提供条件

セキュリティ・データ

コードの扱い: ノートブック・コード・モデル成果物の保持は利用者のAWS保存先とライフサイクル設定で管理
Studio、S3、EFS、Code Editor、ログの保持条件を個別に設定
Amazon SageMaker Studio storage
保存・削除・保管地域: 学習データ・モデル・成果物を利用者のAWS構成で保存・処理
S3、ECR、CloudWatch、暗号化、ネットワーク、リージョンを構成ごとに確認
Data protection in Amazon SageMaker AI
企業向け管理機能: IAM、KMS、VPC、CloudTrail、Lake Formationを組み合わせ可能Security in Amazon SageMaker AI

提供条件・制約

日本国内での提供: 東京・大阪を含む対応AWSリージョンで利用可能SageMaker AI endpoints and quotas
提供形態: AWS管理コンソール・API・SDKで提供Amazon SageMaker AI
日本語対応: 日本語コンソール・文書・AWSサポートを利用可能Amazon SageMaker AI日本語ドキュメント
商用利用: AWS契約と利用モデル・データの権利範囲で商用利用可能
学習データ、アルゴリズム、Marketplaceモデルのライセンスを個別確認
AWS Service Terms