翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# アクセス許可管理とモデルのパフォーマンス追跡のためのモデルガバナンス
<a name="governance"></a>

モデルガバナンスは、機械学習 (ML) モデルの開発、検証、使用状況を体系的に可視化するフレームワークです。Amazon SageMaker AI は、ML ライフサイクル全体にわたってアクセスコントロール、アクティビティ追跡、レポートを管理するための専用の ML ガバナンスツールを提供します。

Amazon SageMaker Role Manager を使用して ML 実務者に対する最小権限のアクセス許可を管理したり、Amazon SageMaker Model Cards を使用して詳細なモデルドキュメントを作成したり、Amazon SageMaker Model Dashboard を使用して一元化されたダッシュボードでモデルを可視化したりできます。

## Amazon SageMaker Role Manager
<a name="governance-role-manager"></a>

Amazon SageMaker Role Manager を使用すると、管理者は一般的な機械学習アクティビティに対して最小権限のアクセス許可でユーザーアクセス許可を定義できます。Amazon SageMaker Role Manager を使用して、ビジネスニーズに合わせたペルソナベースの IAM ロールを構築および管理します。

詳細については、「[Amazon SageMaker Role Manager](role-manager.md)」を参照してください。

## Amazon SageMaker Model Cards
<a name="governance-model-cards"></a>

Amazon SageMaker Model Cards を使用すると、構想からデプロイまでの重要なモデル情報を文書化、取得、共有できます。モデルカードを使用すると、モデルリスクマネージャ、データサイエンティスト、ML エンジニアは、モデルの使用目的、リスク評価、トレーニングの詳細、評価結果などを記録した変更できない記録を作成できます。

詳細については、「[Amazon SageMaker Model Cards](model-cards.md)」を参照してください。

## Amazon SageMaker Model Dashboard
<a name="governance-model-dashboard"></a>

Amazon SageMaker Model Dashboard は、アカウント内のすべてのモデルの事前構築された視覚的な概要です。Model Dashboard は、Amazon SageMaker Model Monitor、変換ジョブ、エンドポイント、ML 系列追跡、Amazon CloudWatch からの貴重な情報を統合するため、モデル情報の概要にアクセスし、1 つの統一ビューでモデルのパフォーマンスを追跡できます。

詳細については、「[Amazon SageMaker Model Dashboard](model-dashboard.md)」を参照してください。

## Amazon SageMaker Assets
<a name="governance-asset-explorer"></a>

Amazon SageMaker Assets は、ML ガバナンスを合理化する新しいワークフローです。これにより、ユーザーは、特徴量グループや Amazon Redshift テーブルなどの ML アセットやデータアセットを簡単に発行、共有、サブスクライブできます。

管理者は Amazon DataZone を使用して、ユーザーが Amazon SageMaker Studio 内でアセットを共有できるように、データベースと ML インフラストラクチャを設定します。設定すると、管理者の負担を増やすことなく、ユーザーはシームレスにアセットを共有できます。Amazon SageMaker Assets の詳細については、「[Amazon SageMaker Assets を使用したアセットへのアクセスの制御](sm-assets.md)」を参照してください。