• Amazon SageMaker AIに、モデルカスタマイズを数ヶ月から数日・数時間に短縮するエージェント型体験が追加された
• 自然言語によるコーディングエージェントとの対話で、ユースケース定義から本番デプロイまでの全工程を効率化
• ファインチューニングの専門知識、データ形式変換、LLM-as-a-judgeによる品質評価、柔軟なデプロイオプションを提供
• Visual Studio、CursorなどのIDEにインストール可能で、Kiro、Claude Code、CoPilotなどのコーディングエージェントと連携
• Amazon Nova、Llama、Qwen、GPT-OSSなどの人気モデルファミリーの最適化をサポート
• 再利用可能で編集可能なコードアーティファクトを生成し、透明性・再現性・自動化を実現
• 教師ありファインチューニング、Direct Preference Optimization、強化学習などの高度なカスタマイズ手法をサポート
• SageMaker Studio NotebooksにはKiroコーディングエージェントとともにプリインストール済み

Amazon SageMaker AIに、モデルカスタマイズを数ヶ月のプロセスから数日または数時間で完了できるワークフローに変革するエージェント型体験が追加されました。自然言語によるコーディングエージェントとの対話を通じて、ユースケース定義から本番デプロイまでの全工程を効率化できます。

Amazon SageMaker AIに、モデルカスタマイズを数ヶ月のプロセスから数日または数時間で完了できるワークフローに変革するエージェント型体験が新たに搭載されました。
AIソリューションを構築するお客様は、ユースケースの目標と成功基準を慎重に定義し、データを準備し、適切なモデルを選択し、さまざまなモデルやファインチューニング手法で複数の実験を設定・実行・分析する必要があります。
成功基準を満たす適切なモデル候補が特定されたら、最もコストパフォーマンスの高いデプロイ方法を検討する必要があります。
このワークフロー全体を通じて、お客様はモデルのトレーニングとデプロイのためのインフラ構築という差別化に寄与しない重労働を管理する必要があります。

新機能により、開発者は自然言語によるコーディングエージェントとの対話を使用して、ユースケース定義から高品質なモデルの本番デプロイまでの全工程を効率化できます。
SageMaker AIモデルカスタマイズエージェントスキルに基づくこのエージェント型体験は、ビルダー固有のユースケースに適用されるファインチューニングの専門知識、必要なデータ形式への変換、LLM-as-a-judgeメトリクスを使用した包括的な品質評価、Amazon BedrockまたはSageMaker AIエンドポイントへの柔軟なデプロイオプションを提供します。

お客様はVisual StudioやCursorなど、任意のIDEにこれらのスキルをインストールできます。
開発者はKiro、Claude Code、CoPilotなど複数のコーディングエージェントと連携し、Amazon Nova、Llama、Qwen、GPT-OSSなどの人気モデルファミリーを最適化できます。
この体験は、透明性、再現性、およびAIOpsパイプラインへの統合による自動化のために、再利用可能で編集可能なコードアーティファクトを生成します。

sagemaker-aiエージェントプラグインを使用して、お気に入りのIDEにSageMaker AIスキルをインストールできます。
SageMaker AIモデルカスタマイズスキルは、Kiroコーディングエージェントとともに、SageMaker Studio Notebooksにもプリインストールされており利用可能です。
Kiroサブスクリプションにサインアップし、Studio Notebooksでチャットウィンドウを開いてエージェントとチャットを始めるだけでワークフローを構築できます。

この体験は、命令チューニングのための教師ありファインチューニング、トーンや嗜好選択を調整するためのDirect Preference Optimization、検証可能な正確性を持つユースケース向けの強化学習など、高度なカスタマイズ手法をサポートしています。
Amazon SageMaker AIでのAIエージェント体験によるモデルカスタマイズの詳細については、SageMakerモデルカスタマイズのドキュメントをご覧ください。

• Amazon Bedrock
• Amazon Nova
• Amazon SageMaker AI

• Amazon Bedrockは、主要なAI企業が提供する基盤モデル（Foundation Model）をAPI経由で簡単に利用できるフルマネージドサービスです。お客様はインフラを管理することなく、さまざまな基盤モデルを試したり、自社データでカスタマイズしたり、アプリケーションに組み込んだりすることができます。本記事では、カスタマイズしたモデルのデプロイ先の一つとしてAmazon Bedrockが挙げられています。
• Amazon Novaは、AWSが開発した基盤モデルファミリーです。テキスト生成などのタスクに対応しており、Amazon Berock上で利用可能です。本記事では、SageMaker AIのエージェント型体験でファインチューニングや最適化の対象となるモデルファミリーの一つとして紹介されています。
• Amazon SageMaker AIは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを行うための包括的なマネージドサービスです。データの準備からモデルの開発、トレーニング、チューニング、本番環境へのデプロイまで、機械学習ワークフロー全体をカバーします。今回の発表では、AIエージェントを活用してモデルカスタマイズのプロセスを大幅に効率化する新機能が追加されました。Studio Notebooksという統合開発環境も提供しており、ブラウザ上でコーディングや実験を行うことができます。

• https://github.com/awslabs/agent-plugins/tree/main/plugins/sagemaker-ai
• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/customize-model.html