Q4 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、Amazon SageMaker を用いて機械学習モデルを構築しようとしています。この企業は、複数のチーム間でモデル開発に必要な特徴量（フィーチャー）を共有・管理する必要があります。

• A. Amazon SageMaker Feature Store ✓
• B. Amazon SageMaker データ処理ツール
• C. Amazon SageMaker Clarify
• D. Amazon SageMaker モデルカード

正解: A. Amazon SageMaker Feature Store

解説

Amazon SageMaker Feature Store は、完全マネージド型の機能であり、データサイエンティストおよび開発者が機械学習モデル開発に必要な特徴量データを簡単に保存・取得・管理できるようにします。これは、複数のチーム間でモデル開発に必要な特徴量を共有・管理するというシナリオに非常に適しています。したがって、問題文で述べられた要件を満たす機能は Amazon SageMaker Feature Store です。一方、Amazon SageMaker データ処理ツール、Amazon SageMaker Clarify、Amazon SageMaker モデルカードはいずれもSageMakerの構成要素ですが、問題で求められている「複数チーム間での特徴量の共有・管理」という要件を直接満たすものではありません。