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Amazon SageMaker
すべてのデータ、分析、AI の統合基盤となる次世代の Amazon SageMaker - 分析 \n
広く採用されている AWS の機械学習と分析機能をまとめた Amazon SageMaker は、分析と AI のための統合エクスペリエンスを、すべてのデータに対する統合アクセスとともに提供します。モデル開発、生成 AI、データ処理、SQL 分析のための使い慣れた AWS ツールを使用して、統合スタジオ (プレビュー) からより迅速にコラボレーションして構築できます。これは、ソフトウェア開発のための極めて有能な生成 AI アシスタントである Amazon Q Developer によって加速されます。データレイク、データウェアハウス、サードパーティーまたはフェデレーテッドデータソースのいずれに保存されているかにかかわらず、すべてのデータにアクセスし、組み込みガバナンスを活用して、企業のセキュリティニーズに対応できます。","id":"collection-text-media#sagemaker-northstar-overview","heading":"概要","mediaPosition":"right","mediaAltText":"image"},"metadata":{"tags":[]}}]},"metadata":{"auth":{},"testAttributes":{}},"context":{"page":{"pageUrl":"https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/"},"environment":{"stage":"prod","region":"us-east-1"},"sdkVersion":"1.0.118"},"refMap":{"manifest.js":"47864e0370","rt-text-media-collection.rtl.css":"05511c9479","rt-text-media-collection.js":"391f29747d","rt-text-media-collection.css":"51191612db","rt-text-media-collection.css.js":"3a8807d9aa","rt-text-media-collection.rtl.css.js":"d6416939bf"},"settings":{"templateMappings":{"hyperlinkText":"hyperlinkText","hyperlinkUrl":"hyperlinkUrl","heading":"heading","mediaAltText":"mediaAltText","mediaPosition":"mediaPosition","mediaUrl":"mediaUrl","subheader":"subheader","bodyContent":"bodyContent","videoOverlayTitle":"videoOverlayTitle","videoThumbnailUrl":"videoThumbnailUrl","videoPlayButtonText":"videoPlayButtonText","dark":"dark"}}}
概要
広く採用されている AWS の機械学習と分析機能をまとめた Amazon SageMaker は、分析と AI のための統合エクスペリエンスを、すべてのデータに対する統合アクセスとともに提供します。モデル開発、生成 AI、データ処理、SQL 分析のための使い慣れた AWS ツールを使用して、統合スタジオ (プレビュー) からより迅速にコラボレーションして構築できます。これは、ソフトウェア開発のための極めて有能な生成 AI アシスタントである Amazon Q Developer によって加速されます。データレイク、データウェアハウス、サードパーティーまたはフェデレーテッドデータソースのいずれに保存されているかにかかわらず、すべてのデータにアクセスし、組み込みガバナンスを活用して、企業のセキュリティニーズに対応できます。
利点
次世代の SageMaker に出会う
特徴
お客様
トヨタ
「自動車事業全体に散在するサイロ化されたデータセットに対処するために、Amazon SageMaker でコネクテッドカー、販売、製造、サプライチェーン部門全体のデータを統合および管理することを検討しています。このアプローチにより、データを簡単に検索、検出、共有できるようになり、品質問題を未然に防ぎ、顧客の安全と満足度を高め、生成 AI アプリケーションの開発を加速するための基礎を築くことができます」。
– TMNA、VP of Data, Analytics, Platforms, and Data Science、Kamal Distell 氏
NatWest Group
「当社の Data Platform Engineering チームは、データエンジニアリング、ML、SQL、GenAI のタスク用に複数のエンドユーザーツールをデプロイしてきました。銀行全体のプロセスを簡素化するために、ユーザー認証とデータアクセス承認の合理化を検討してきました。Amazon SageMaker は既製のユーザーエクスペリエンスを提供してくれるので、組織全体に 1 つの環境をデプロイでき、データユーザーが新しいツールにアクセスするのに必要な時間を約 50% 短縮できます」。
- NatWest Group、CDAO、Zachery Anderson 氏
ロシュ
「Amazon Redshift を利用して、すべてのデータリポジトリにわたる構造化データと半構造化データの両方からインサイトを得ています。新しい Amazon SageMaker Lakehouse は、Amazon Redshift、Glue Data Catalog、Lake Formation などのサービスにより、データレイクやその他のデータソースへのアクセスを強化および統合できる可能性があります。この革新により、データおよびエンジニアリングチームはデータアクセスを簡素化し、データ、分析、およびアプリケーションのワークロード間の相互運用性を促進できます。データコピーの減少、処理時間の 40% 削減、分析データのトランザクションシステムへの迅速な書き戻しによる意思決定の改善、およびチームがビジネス価値の創造に集中できるようになることで、データエラーが大幅に減少すると予測しています」。
- Roche、Global Product Strategy 部門 Head of Engineering、Yannick Misteli 氏
Lennar
「当社は過去 18 か月間、AWS と協力してデータ基盤を変革し、費用対効果も高いクラス最高のソリューションを使用できるようにしてきました。Amazon SageMaker Unified Studio や Amazon SageMaker Lakehouse などの進歩により、データやサービスへのシームレスなアクセスによって配信速度が加速し、エンジニア、アナリスト、サイエンティストが当社のビジネスに重要な価値をもたらすインサイトを明らかにできるようになることが期待されます」。
- Lennar、SVP of Data and Analytic、Lee Slezak 氏
Natera, Inc
「私たちの組織は、Amazon DataZone、Amazon SageMaker AI、Amazon Athena、Amazon Redshift を活用して、臨床データとゲノムデータを管理および分析してきました。Amazon SageMaker Catalog のガバナンスが統一されたことを嬉しく思います。これにより、データの検出とアクセスが合理化され、チームがドメイン全体の関連データを迅速に分析できるようになります。この統合は、カスタマイズされたデータセットの作成に役立ち、インサイトを得るまでの時間を短縮できる可能性があります。また、個別化された遺伝子検査を標準治療の一部にするという目標を前進させる中で、最終的には患者の治療効果を改善することができます」。
– Natera, Inc.、VP of Software Engineering、Mirko Buholzer 氏
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