AWSサービス解説(SageMaker編)

Posted at 2026-10-20

イントロダクション

今回はAWSサービスSageMakerについて子供にでもわかるように学校をイメージして解説します。

AIを育てるための学校
AIを簡単に作って、育てて、働かせるためのサービス。

たとえば犬と猫を見分けるAIを作りたいとします。
先生が犬の写真を100枚
猫の写真を100枚
AIに見せて、「これは犬だよ」「これは猫だよ」と何回も教えます。するとAIは「この耳の形は犬っぽいな」「この顔は猫っぽいな」とAIが学習していきます。

SageMakerを使うと「AIを作るための道具を全部まとめて貸し出してくれるサービス」
ケーキ作りでいうと、
・オーブン
・ボウル
・泡立て器
・レシピ
がすべてそろっている状態です。

AI学校の教室。AIを作るための秘密基地。

子供がロボットを作りたいとします。
通常だと
・ノートを用意
・工具を用意
・設計図を描く
・部品を集める
など、準備するのに色んな場所に行かないといけないです。
でも、秘密基地があれば上記の準備が全て同じ場所にあります。

AI学校の時間割。

先生が毎回
「次は算数をやりましょう」
「次は国語です」
「次はテストです」
と指示されると慌ただしいですよね。

そこで時間割があると、
1限目：国語
2限目：算数
3限目：理科
4限目：テスト
という流れで自動的に進みます。Pinelineがないと毎回先生が支持をする必要がありますが、ある場合では時間に合わせて自動的に進めてくれます。

AIが勉強する前に、先生が教材をきれいに整理するための準備室。

AIくんを賢くするためには、「勉強するための教材」が必要ですが、その教材が以下の状態だったらどうでしょう。
・破れたプリント
・名前の書いてないテスト
などぐちゃぐちゃなのでこのままでは勉強できません。

先生は勉強の前に
・いらない紙を捨てる
・バラバラの資料をまとめる
・間違った情報を直す
・教材を整理する
この先生の役割がSageMaker Data Wranglerです。

進路指導の先生。
AI君(AIモデル)は学校を卒業し社会人として働くことになりますが、先生がこの子はどんな職場(Endpoint)が向いているんだろうと悩みます。

そこで先生がこの子の能力なら、この職場が丁度良いよと教えてくれます。

呼ばれたときだけ来る先生。
学校には質問コーナがあって、生徒が「この問題の答えは何ですか」と質問すると先生(AI)が質問に答えてくれます。
そのために先生が教室でずっと待機しています。

質問がこなくても先生のお給料は発生します。

生徒の成績データベース。
AIがこの生徒はテストに合格するかなと予測します。
そのとき見る情報は
・算数の点数
・国語の点数
・出席日数
・宿題提出回数
などです。これらがFeature(特徴量)

Feature Storeがないと、先生が算数の点数どこだっけ
出席日数は別のファイルにあるよ、宿題の記録は紙のノートだよと管理がざるです。

Feature Storeがあると生徒ごとの情報がまとめて保存されています。

コピー室の先生たち。
先生がテストを作成しようとしていますが、生徒が1万人いて元データが
1 生徒A 90点
2 生徒B 80点
3 ..
このままでは使いにくいです。

先生がこのデータを整理してねとお願いします。
するとコピー室にいる先生たちが
・欠席データを除く
・点数を集計する
・クラス別に分ける
・成績表を作る
・グラフを作る
という作業を大量に行うのがSageMaker Processingです。

授業中に生徒を見回る担任の先生。授業中の見回り。
担任の先生が何か困っていないと授業中にあたりを見回ります。など学習状況を授業中に確認したりします。

AIの健康診断をする先生。卒業後の見守り。
AIくんは卒業後パン屋で働き始めました。
明日は何個パンが売れそうですか？という質問に答えます。

先生がたくさん勉強させたので、
AIくんはほとんど正解できます。
予測：100個
実際：102個

でも時期が立つと、
・季節が変わる
・商品が増えた
・お客さんが変化した
AIくんがあれ？見たことがない状況だ

予測：100個
実際：200個
とAI君の予測が大きく外れています。

もし誰も見ていなければ、
AIくんはずっと間違ったまま働きます。

そこでModel Monitor先生が
最近成績落ちていないなど定期的にチェックします。

予測と実際に大きく差があるとちょっと待って！
AIくんが勉強した内容と全然違うデータが来てるよ！と教えてくれます。

最後までご覧いただきありがとうございます！！！他のリソースにも着手していきたいと考えています！