Amazon SageMaker AIでモデルカスタマイズを加速するエージェント主導のワークフロー
Amazon AWS AI Blog / 2026/5/5
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要点
- Amazon SageMaker AIは、開発者が自然言語でユースケースを説明することでモデルをカスタマイズできるエージェント型の体験を提供し始めました。
- AIコーディングエージェントは、ユースケース定義からデータ準備、手法の選定、評価、デプロイまで、モデルカスタマイズのライフサイクル全体を効率化することを目的としています。
- 本記事では、SageMaker AIのエージェントスキルを使ってモデルカスタマイズのライフサイクルを実装する手順を解説しています。
- 結果として、SageMaker上での反復的なモデル開発とデプロイを行うチームの手作業や複雑さを減らすことが狙いです。
Amazon SageMaker AI はいま、これを変えるエージェント型の体験を提供しています。開発者は自然言語を使って自分たちのユースケースを説明し、AI コーディングエージェントが、ユースケースの定義やデータ準備から、手法の選択、評価、デプロイまでの一連の流れを効率化します。本記事では、SageMaker AI のエージェントスキルを用いて、モデルカスタマイズのライフサイクルを順を追って説明します。
