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# 信頼された ID の伝播を有効にした Amazon S3 Access Grants に Studio JupyterLab ノートブックを接続する
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[Amazon S3 Access Grants](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants.html) を使用すると、Amazon S3 のロケーションに対して、アイデンティティベースのきめ細かなアクセスコントロールを柔軟に付与できます。これにより、Amazon S3 バケットへのアクセス権が企業のユーザーとグループに直接付与されます。以下のページでは、SageMaker AI の信頼された ID の伝播を有効にした Amazon S3 Access Grants の使用方法に関する情報と手順を説明します。

## 前提条件
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信頼された ID の伝播を有効にして、Studio を Lake Formation と Athena に接続するには、次の前提条件を満たしていることを確認してください。
+  [Studio 向けの信頼された ID の伝播の設定](trustedidentitypropagation-setup.md) 
+ 「[Amazon S3 Access Grants の開始方法](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants-get-started.html)」に従って、バケットの Amazon S3 Access Grants を設定します。詳細については、「[Amazon S3 Access Grants によるデータアクセスのスケーリング](https://aws.amazon.com/blogs/storage/scaling-data-access-with-amazon-s3-access-grants/)」を参照してください。
**注記**  
標準の Amazon S3 API は、Amazon S3 Access Grants とは、自動的には連携しません。Amazon S3 Access Grants API を明示的に使用する必要があります。詳細については、「[Amazon S3 Access Grants でのアクセス管理](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/access-grants.html)」を参照してください。

**Topics**
+ [前提条件](#s3-access-grants-prerequisites)
+ [Studio JupyterLab ノートブックを Amazon S3 Access Grants に接続する](s3-access-grants-setup.md)
+ [Studio JupyterLab ノートブックをトレーニングジョブと処理ジョブで Amazon S3 アクセス許可に接続する](trustedidentitypropagation-s3-access-grants-jobs.md)