アマゾン ウェブ サービスは 12 月 10 日、2024 re:Invent グローバル カンファレンスにおいて次世代の Amazon SageMaker を発表しました。これにより、高速 SQL 分析、ペタバイト規模のビッグデータ処理、データの探索と統合、モデルの開発とトレーニング、生成型人工知能 (AI) など、顧客が必要とする機能が単一の統合プラットフォームに統合されます。

Amazon Web Services (AWS) には、Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイしている数十万のお客様がいます。多くのお客様は、SQL 分析、検索分析、ビッグデータ処理、ストリーミング分析など、幅広いワークロードをサポートするために、AWS の包括的な分析サービススイートも活用しています。ますます多くのお客様が、サイロ化を乗り越え、分析、機械学習、生成 AI を組み合わせることで洞察を獲得し、新しいユーザーエクスペリエンスを提供しています。

上記の顧客ニーズに基づいて、次世代の Amazon SageMaker には、単一のデータおよび AI 開発環境を顧客に提供する新しい統合スタジオが含まれています。このスタジオでは、ユーザーは組織内のすべてのデータを検索してアクセスし、さまざまな一般的なデータユースケースに最適なツールを選択し、データおよび AI プロジェクトをチームやさまざまな役割に拡張してコラボレーションすることができます。

具体的には、新しいAmazon SageMaker Unified Studioにより、Amazon Web Servicesのお客様は組織全体のデータを容易に検索・アクセスできるようになります。また、Amazon Web Servicesが独自に構築した分析、機械学習（ML）、AI機能を統合しています。Amazon Q Developerのサポートにより、お客様は様々な一般的なデータユースケースに最適なデータ処理ツールを選択できます。

Amazon SageMaker カタログと組み込みのガバナンス機能により、適切なユーザーが適切な目的で適切なデータ、モデル、開発コンポーネントにアクセスできるようになります。

新しい Amazon SageMaker Lakehouse は、データレイク、データウェアハウス、運用データベース、エンタープライズアプリケーション全体のデータを統合し、顧客が Amazon SageMaker Unified Studio でデータに簡単にアクセスして処理し、Apache Iceberg と互換性のある使い慣れた AI および ML ツールやクエリエンジンを使用できるようにします。

主要な Software-as-a-Service (SaaS) アプリケーションとの新しいゼロ ETL 統合により、顧客は複雑なデータパイプラインを必要とせずに、Amazon SageMaker Lakehouse および Amazon Redshift 内のサードパーティの SaaS アプリケーションのデータにアクセスし、分析や機械学習を実行できるようになります。

次世代の Amazon SageMaker が利用可能になりました。Amazon SageMaker Unified Studio はプレビュー中で、まもなく利用可能になる予定です。