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• AWS Clean Roomsがコラボレーションの変更可能なきめ細かい支払い設定をサポート
• コラボレーション作成後に特定のコストタイプ（SQLクエリ、PySparkジョブ、MLモデルトレーニング・推論、合成データ生成）の支払い者を指定可能
• 変更リクエストを通じて承認済み支払い者の追加・削除が可能で、コラボレーションメンバーの承認が必要
• SQLおよびPySpark分析では複数の承認済み支払い者をサポート
• 分析送信時に承認済み支払い者を選択可能
• パートナーとの新しいユースケース開発における支払い責任の柔軟性と制御を強化

AWS Clean Roomsが、コラボレーションメンバー向けの変更可能なきめ細かい支払い設定をサポートするようになりました。これにより、コラボレーション作成後に、SQLクエリ、PySparkジョブ、MLモデルのトレーニングと推論ジョブ、合成データ生成など、特定のコストタイプに対してどのパートナーが支払いを許可されるかを指定できるようになります。

AWS Clean Roomsは、コラボレーションメンバー向けの変更可能なきめ細かい支払い設定をサポートするようになりました。
この機能により、パートナーとの新しいユースケースを開発する際に、支払い責任に対するより大きな柔軟性と制御が提供されます。
このリリースにより、コラボレーション作成後に、SQLクエリ、PySparkジョブ、MLモデルのトレーニングと推論ジョブ、AWS Clean Roomsでの合成データ生成など、特定のコストタイプに対してどのパートナーが支払いを許可されるかを指定できます。
AWS Clean Roomsでは、変更リクエストを通じて特定のコストタイプの承認済み支払い者を追加または削除できます。
コラボレーションメンバーは、変更が有効になる前に結果を承認する必要があります。
支払い設定は、SQLおよびPySpark分析に対して複数の承認済み支払い者をサポートします。
分析を送信する際に、承認済み支払い者を選択できます。
例えば、製薬研究会社がリアルワールドの臨床試験データのために医療機関とコラボレーションする場合、製薬研究会社は複雑な分析の支払いを行い、医療機関はコラボレーション内のシンプルなSQLクエリの支払いを行うことができます。
AWS Clean Roomsは、企業とそのパートナーが互いの基盤となるデータを公開またはコピーすることなく、集合的なデータセットを簡単に分析しコラボレーションすることを支援します。
AWS Clean Roomsが利用可能なAWSリージョンについては、AWSリージョンテーブルをご覧ください。
AWS Clean Roomsでのコラボレーションの詳細については、AWS Clean Roomsをご覧ください。

• AWS Clean Rooms

• AWS Clean Roomsは、企業とそのパートナーが互いの基盤となるデータを公開したりコピーしたりすることなく、共同でデータ分析やコラボレーションを行うことができるサービスです。例えば、複数の企業がそれぞれのデータを安全に保ちながら、共同分析を実施してビジネスインサイトを得ることができます。SQLクエリ、PySparkジョブ、機械学習モデルのトレーニングと推論、合成データ生成などの分析機能を提供しており、プライバシーを保護しながらデータコラボレーションを実現します。今回のアップデートにより、コラボレーション内の支払い設定を柔軟に変更できるようになり、パートナー間での費用分担がより容易になりました。

• https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/userguide/change-requests.html
• https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/clean-rooms.html#clean-rooms_region
• https://aws.amazon.com/clean-rooms/