解説

SageMaker Autopilotは、テーブルデータに対してアルゴリズム選択・前処理・特徴量エンジニアリング・ハイパーパラメータ最適化をエンドツーエンドで自動化するAutoMLサービスです。 Autopilotが自動生成する主なアーティファクトは以下の2種類です。 ①データ探索ノートブック：データ分析・前処理・特徴量エンジニアリング処理のPythonコードを含む ②モデル候補ノートブック：各候補アルゴリズムのトレーニングパイプラインコードを含む これにより「前処理手順をPythonコードで確認・再利用できる」要件を満たします。さらにSageMaker ClarifyをベースにしたExplainabilityレポートを自動生成してSHAP値による特徴量重要度を出力するため、規制対応要件も1つのサービスで一括して満たせます。 選択肢BのSageMaker Hyperparameter Tuningは、事前にアルゴリズムを指定した上でハイパーパラメータ空間のみを自動探索するサービスであり、複数アルゴリズムの自動選択や前処理パイプラインの自動生成機能を持ちません。 選択肢CのSageMaker Canvasはビジネスアナリスト向けのノーコードAutoMLツールで、特徴量重要度の確認は可能ですが、前処理・モデル選択パイプラインをPythonコードとしてエンジニアが再利用できる形で提供する機能がありません。 選択肢DのSageMaker Experimentsは実験メタデータ・メトリクス・アーティファクトのトラッキングサービスであり、アルゴリズムの自動選択や前処理パイプラインの自動生成は行わないため、複数アルゴリズムを試す作業は依然として手動が必要です。