## はじめに
近年、データサイエンスや機械学習の分野で注目を集めているAmazon SageMakerは、マシンラーニングプロジェクトの効率とスピードを向上させるための強力なツールです。この度、AWSはSageMakerの利用者向けにSageMaker StudioからSageMaker Unified Studioへのスムーズな移行を支援する新しいアップグレード体験を発表しました。本記事では、このアップグレード体験の概要から詳細、利用用途、メリットとデメリットを解説し、実際にどのように活用できるのかをご紹介します。
## 概要
Amazon SageMakerの新しいアップグレード体験では、ユーザーが既存のSageMaker StudioからSageMaker Unified Studioに移行する際、自分の資源やアクセスコントロールを継続して管理できるように支援します。この能力を活用することで、従来のSageMaker Studioで作成したAIドメインやユーザープロファイル、スペースを再デプロイすることなく、統一された環境にシームレスに統合できます。また、ユーザーのアイデンティティ、認証、認可に関連するエクスペリエンスが一貫して維持され、既存のリソースへのアクセス権を失うことはありません。
## 詳細解説
### アップグレード体験の仕組み
新しいアップグレード体験は、オープンソースとして提供され、ガイド付きのステップバイステッププロセスを通じて、SageMaker Unified Studioへのスムーズな移行をサポートします。このツールにより、管理者は移行プロセスを監視および管理し、移行が完了してユーザーが新しいエクスペリエンスに慣れた際には、旧SageMaker Studioへのアクセスを無効にすることも可能です。
### 継続的なリソースアクセス
移行期間中は、SageMaker StudioとSageMaker Unified Studioの両方からリソースにアクセスし続けることができ、チームが新しいエクスペリエンスに段階的に適応することが可能です。これにより、古い環境で構築したJupyterLabやCodeEditorスペース、トレーニングジョブ、MLパイプライン、モデル、推論エンドポイントなどのリソースもスムーズに利用を継続できます。
### グローバルな利用可能性
この新しいアップグレード体験は、次世代のAmazon SageMakerが利用可能なすべてのAWS商用リージョンで利用できます。詳しいリージョンリストは[AWSのサポートされたリージョンリスト](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/supported-regions.html)で確認できます。
## 利用用途・ユースケース
– **組織内AIプロジェクトの統合**
継続的に進行中のプロジェクトを中断することなく、最新のSageMaker Unified Studioに環境を移行できます。
– **漸進的な適応**
チームが新しいツールに適応するまでのトレーニング期間を設けることが可能で、生産性を維持しながら最良のパフォーマンスを引き出せます。
– **効率的なリソース管理**
移行に伴う再デプロイの必要性がないため、時間と費用を節約し、リソース管理の効率を向上させます。
## メリット・デメリット
**メリット**
– リソースやアクセス権を保持したまま安全に移行可能
– ガイド付きツールで初心者でも容易な移行
– 両スタジオからの継続的なリソースアクセス
– 管理者による移行プロセスの完全な制御
**デメリット**
– 初期設定や慣れが必要な場合がある
– 適用可能なAWSリージョンに制限がある
## まとめ
Amazon SageMaker StudioからUnified Studioへの移行は、データサイエンティストや開発者にとって魅力的な選択肢を提供します。従来のプロジェクトやリソースに影響を与えることなく、新しい機能を活用する機会を提供し、チームが持続的に進化可能なデジタル環境を築くための基盤を整えてくれます。今後のマシンラーニングプロジェクトにおいて、スムーズな移行を検討されている方は、このアップグレードツールを積極的に利用してみてはいかがでしょうか。
詳細については、[公式サイト](https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/06/upgrade-amazon-sagemaker-studio-sagemaker-unified-studio/)をご覧ください。
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