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# Amazon SageMaker AI とは
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Amazon SageMaker AI は、フルマネージド型の機械学習 (ML) サービスです。SageMaker AI では、データサイエンティストとデベロッパーが迅速かつ自信を持って機械学習モデルの構築とトレーニングを行うことができ、稼働準備が整ったホスト環境にデプロイできます。ML ワークフローを実行するための UI エクスペリエンスが提供されるため、複数の統合開発環境 (IDE) で SageMaker AI ML ツールを利用できるようになります。

SageMaker AI を使用すると、独自のサーバーを構築および管理しなくても、データを保存および共有できます。これにより、ユーザーまたは組織は ML ワークフローを共同で構築および開発する時間が増え、時間も短縮できます。SageMaker AI では、マネージド ML アルゴリズムの利用も可能です。これらのアルゴリズムは、分散環境に置かれた非常に大容量のデータセットに対しても、効率良く処理を行えます。独自のアルゴリズムやフレームワークの組み込み済みサポートにより、SageMaker AI は、特定のワークフローに適応する柔軟な分散トレーニングオプションを提供します。数ステップで、SageMaker AI コンソールから安全でスケーラブルな環境にモデルをデプロイできます。

**Topics**
+ [Amazon SageMaker AI の名称変更](#whatis-rename)
+ [Amazon SageMaker および Amazon SageMaker AI](#whatis-rename-unified)
+ [Amazon SageMaker AI の料金](#whatis-pricing)
+ [Amazon SageMaker AI の初めてのユーザー向けの推奨事項](first-time-user.md)
+ [Amazon SageMaker AI を使用した機械学習の概要](how-it-works-mlconcepts.md)
+ [Amazon SageMaker AI の機能](whatis-features.md)

## Amazon SageMaker AI の名称変更
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2024 年 12 月 3 日、Amazon SageMaker の名称が Amazon SageMaker AI に変更されました。この名前の変更による、既存の Amazon SageMaker 機能への影響はありません。

### レガシー名前空間は変わりません。
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`sagemaker` API 名前空間、および以下の関連名前空間は、下位互換性を保つため変更されていません。
+ AWS CLI コマンド
+ `AmazonSageMaker` プレフィックスを含む[管理ポリシー](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol.html)
+ `sagemaker` を含む[サービスエンドポイント](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html)
+ `AWS::SageMaker` プレフィックスを含む [AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/AWS_SageMaker.html) リソース
+ `AWSServiceRoleForSageMaker` を含むサービスにリンクされたロール
+ `sagemaker` を含むコンソール URL
+ `sagemaker` を含むドキュメンテーション URL

## Amazon SageMaker および Amazon SageMaker AI
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2024 年 12 月 3 日、Amazon は次世代の Amazon SageMaker をリリースしました。

Amazon SageMaker は、データ、分析、AI のための統合プラットフォームです。 AWS の機械学習機能と分析機能を組み合わせた次世代の SageMaker は、すべてのデータへの統一されたアクセスにより、分析と AI のための統合エクスペリエンスを実現します。

Amazon SageMaker には次の機能が含まれています。
+ Amazon SageMaker AI (旧 Amazon SageMaker) - フルマネージドのインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、ML モデルと基盤モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。
+ Amazon SageMaker Lakehouse – Amazon S3 データレイク、Amazon Redshift、およびその他のデータソース間でデータアクセスを統一します。
+ Amazon SageMaker Data and AI Governance – Amazon DataZone 上に構築された Amazon SageMaker カタログを使用して、データと AI を安全に検出、管理してコラボレーションできます。
+ SQL Analytics - Amazon Redshift を使用して、最も価格パフォーマンスの高い SQL エンジンでインサイトを得ることができます。
+ Amazon SageMaker データ処理 - Amazon Athena、Amazon EMR、および のオープンソースフレームワークを使用して、分析および AI 用のデータを分析、準備、統合します。 AWS Glue
+ Amazon SageMaker Unified Studio – 分析と AI のためのすべてのデータとツールを 1 つの開発環境で構築できます。
+ Amazon Bedrock - 生成 AI アプリケーションの構築とスケールが可能です。

詳細については、「[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker)」を参照してください。

## Amazon SageMaker AI の料金
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[AWS 無料利用枠](https://aws.amazon.com/free)の制限と SageMaker AI の使用料金の詳細については、「[Amazon SageMaker AI Pricing](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/)」を参照してください。