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Amazon SageMaker Catalog

次世代の Amazon SageMaker の詳細

Amazon SageMaker Catalog

データと AI を安全に発見、管理、共同作業

Amazon SageMaker の詳細

概要

次世代の Amazon SageMaker は、構造化データと非構造化データ、AI モデル、ビジネスインテリジェンスダッシュボード、アプリケーションにわたるデータと AI の発見、ガバナンス、コラボレーションを簡素化します。Amazon SageMaker Catalog では、生成 AI 作成のメタデータを用いたセマンティック検索を使用して承認されたデータやモデルをセキュアに検出してアクセスすることができます。データを検索するよう Amazon Q Developer に自然言語で指示することも可能です。ユーザーは、Amazon SageMaker Unified Studio できめ細かなアクセスコントロールを備えた単一の許可モデルを一元的に使用して、アクセスポリシーを一貫した方法で定義および適用できます。簡単なパブリッシュとサブスクライブのワークフローを通じて、データと AI アセットをシームレスに共有し、コラボレーションできます。データ品質モニタリング、データ分類、データおよび機械学習リネージにより、組織全体の信頼を築きましょう。

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メリット

Amazon DataZone 上に構築された SageMaker Catalog を使用して、データと AI アセットを大規模に検出しましょう。生成 AI でデータ検出を強化してデータとメタデータをビジネスコンテキストで自動的に充実させ、すべてのユーザーがデータを簡単に検索、理解、使用できるようにします。テーブルや列の名前、またはビジネス用語集の用語でのフィルタリングを使用して、データ、AI モデル、プロンプト、生成 AI アセットを共有します。各データセットにとって有益な列と関連する分析アプリケーションを自動的に推奨することで、適切なデータを使用して適切なモデルを迅速に構築できるようにします。プロジェクトを通じてワークフローの公開とサブスクリプションを 1 つのエクスペリエンスで行うことで、シームレスなデータと AI の共有により一元管理型と分散管理型の両方のモデルをサポートします。
SageMaker でデータ品質、データ、ML リネージをリアルタイムで可視化することで、信頼を獲得します。データプロファイリングとデータ品質推奨を自動化し、データ品質ルールを監視し、アラートを受信できます。ルールベースのアプローチと ML アプローチを用いてエンティティを照合することで、見つけにくいデータ品質上の課題を解決し、自信をもってビジネス上の意思決定を行うための、質の高いデータを提供できるようにします。ビルトインのモデルモニタリング機能でデータパイプラインや AI プロジェクトの透明性を高め、バイアスを検出することや、特徴量がモデル予測にどのように寄与するかを報告することができます。
きめ細かなアクセス制御、データ分類、ガードレールを使用して SageMaker でデータと AI のセキュリティを一元化し、データ、分析、AI モデルが適切に使用されるようにします。アクセス許可を一度定義すれば、データとモデル全体に適用できます。Amazon Bedrock がネイティブに統合されるため、お客様は、その生成 AI アプリケーションで、有害なコンテンツをブロックし、ハルシネーションをフィルタリングして、プライバシー、安全性、正確性を確保するためのカスタマイズ可能な保護対策を有効化する Amazon Bedrock のガードレールを活用できます。Amazon Comprehend を使用してパイプライン内の機密情報を自動的に識別します。
データ使用とモデルのログ記録と監視により、監査と規制遵守に対応できます。プロジェクトベースの分離により、企業全体で分析と AI アセットの適切な使用をサポートします。レイクハウス全体でデータとモデルの使用状況を把握して、セキュリティを強化しましょう。Amazon SageMaker Clarify を使用すると、責任ある AI 基準に沿って、モデルのバイアス、精度、堅牢性をモニタリングできます。コストをビジネスの取り組みに合わせて調整し、ビジネス投資を明確に把握しましょう。

特徴

コンテキストと検索可能性を考慮して精選されたデータ

SageMaker Catalog は、ビジネスコンテキストをテクニカルメタデータに取り込み、データをビジネスコンテキストで充実させることを可能にします。すべてのユーザーが迅速かつ容易にデータを見つけ、理解し、信頼できるように、ビジネスコンテキストとともにデータを表示することができます。

メタデータの自動推奨

データへのビジネス内容や名前の追加を自動化します。これは、コンテキストを理解しやすくすると同時に、わかりにくい技術的な名前に対処する必要をなくします。この自動化は、精度と一貫性を高めるために大規模言語モデル (LLM) によって強化されています。

すべてのアプリケーションで一貫したレベルの AI 安全性を実現

Amazon Bedrock のガードレールは、ユースケース固有のポリシーに基づいてユーザー入力と基盤モデル (FM) 応答を評価するために役立ち、基盤となる FM が何であるかにかかわらず、追加の保護レイヤーを提供します。

モデルの迅速な監査と追跡

統合されたビューを通じて、すべてのモデル、エンドポイント、モデルモニタリングジョブのパフォーマンスの監査とラブルシューティングを迅速に実行します。予想されるモデル動作からの逸脱や、欠落状態または非アクティブ状態のモニタリングジョブの追跡には、自動化されたアラートを使用します。

データ品質

データ品質に関する統計情報を使用すると、データの利用者は AWS またはサードパーティーのシステムからのデータ品質に関するメトリクスを確認できます。データの利用者は、意思決定に使用するデータソースを信頼して、アセットを検索する際にデータ品質のコンテキストを把握することができます。また、データプロデューサーや IT チームは、API を使用してサードパーティーシステムからのデータ品質に関する統計情報をコンソール外の統合ポータルに組み込むことも可能です。

データと機械学習リネージ

時間の経過に合わせてデータとモデルの動きを把握できます。リネージは、データがどこから来たのか、どのように変化したのか、どのように利用されているのかをデータ利用者が理解できるようにすることで、信頼性と組織のデータと AI のリテラシーを高めるのに役立ちます。データ、AI アセット、およびそれらの関係のマッピング、パイプラインのトラブルシューティングと開発、データと AI ガバナンスのプラクティスのアサーションに費やす時間を短縮できます。

お客様

Natera, Inc

「Amazon QuickSight を Amazon SageMaker と統合することで、当社のラボ運営チームと科学者は、すべてのサイトの臨床試験のパフォーマンスをリアルタイムで監視できるようになりました。スループット、品質管理指標、ターンアラウンドタイムを統合する統合ダッシュボードを開発しました。これにより、詳細な傾向分析と継続的なパフォーマンスの最適化が可能になります。科学者は、探索的レビューからモデル開発まで、すべて単一の統合環境内で包括的なデータ分析を実行できるようになりました。」

Natera, Inc.、VP of Software Engineering、Mirko Buholzer 氏

Natera が Amazon SageMaker カタログを使用してゲノミクスをスケーリングする方法

Cisco

「データを発見、共有、管理したいとお思いでしょうか。データメッシュと呼ぶかデータファブリックと呼ぶかにかかわらず、データはさまざまなチームにまたがって複数のサイロに分散して存在し、データをまとめる方法が必要となります。Amazon SageMaker Catalog はデータプロデューサーとコンシューマーをつなぐので、プロデューサーは組み込みのコントロールやデータコントラクトでデータを共有できると同時に、コンシューマーは好きなツールを使用してデータにアクセスできるようになります」

Cisco、Sr.シスコ AI/ML ディレクター

The Cisco logo featuring the company's name in blue with a stylized bridge design above it.

NatWest

「当社の Data Platform Engineering チームは、データエンジニアリング、機械学習、SQL、生成 AI 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

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