第6章 · SageMaker エコシステムと AI サービス·v2.0.0·更新 2026/6/28·読了目安 約12分
変更要約: MLS-C01 第6章を深掘り（コンポーネント役割分担/スポット学習/Experiments/Debugger/Pipelines・AIサービスのCustom機能と判断/Textract vs Rekognition/Forecast vs DeepAR・Ground Truthワークフォース3種/自動ラベリング/作る使うスペクトラム＋比較表・シナリオ・FAQ・ひっかけ、図ja化）
6.2高レベル AI サービス
この節の要点
作らずに使う——Rekognition、Comprehend、Transcribe/Polly、Translate、Textract、Personalize（時系列予測の Forecast は新規提供を終了し、後継は SageMaker Canvas 等）——を理解します。学習不要の API で素早く実装します。
一般的な課題には、学習不要で API を呼ぶだけの高レベル AI サービスが最速です。自前でモデルを作る前に、これで足りるか検討します。
6.2.1用途別の AI サービス
- Rekognition：画像/動画分析（物体・顔・不適切コンテンツ検出）。
- Comprehend / Translate / Textract：NLP（感情/エンティティ）/翻訳/書類からのテキスト・データ抽出。
- Transcribe / Polly：音声→テキスト / テキスト→音声。
- Personalize：レコメンデーションを学習不要で提供（時系列予測の Forecast は新規提供終了→SageMaker Canvas 等）。
試験ポイント
「画像/動画＝Rekognition」「感情分析/エンティティ抽出＝Comprehend」「翻訳＝Translate」「書類→データ＝Textract」「音声→テキスト＝Transcribe」「レコメンド＝Personalize」「時系列予測（マネージド）＝Forecast」 は MLS-C01 で頻出です。一般的な課題は、まず学習不要の AI サービスで足りないか検討（足りないときだけ SageMaker でカスタム）。