2.5データ分析・機械学習・IoT・メディア・アプリ統合関連サービス

これらは「何をしたいか（取り込み/変換/検索/可視化/推論/連携）」で正確に切り分けるのが鍵です。各サービスを「定義／役割／いつ選ぶか」で整理します。

2.5.1データ分析

• Amazon Athena：S3 上のデータを標準 SQL で直接クエリするサーバーレス分析。ETL なしでログ/データレイクをアドホックに分析したいときに選ぶ。
• Amazon EMR：Spark/Hadoop などのビッグデータ処理をマネージドクラスタで実行。大規模な分散 ETL/機械学習前処理が必要なときに選ぶ。
• Amazon OpenSearch Service：全文検索・ログ分析・可観測性のマネージド検索エンジン。ログの検索やダッシュボード（旧 Elasticsearch/Kibana 系）が要るときに選ぶ。
• Amazon Kinesis Data Streams：高スループットのリアルタイムストリーム取り込み。順序保持・複数コンシューマ・再処理（リプレイ）が要るストリーミングに選ぶ。
• Amazon Data Firehose：ストリームをS3/Redshift/OpenSearch へ自動配信・変換するフルマネージドな配送。運用なしでストリームをデータストアへ流し込みたいときに選ぶ。
• Amazon MSK：マネージド Apache Kafka。既存の Kafka 資産/エコシステムをそのまま使いたいストリーミングに選ぶ。
• Amazon Managed Service for Apache Flink：ストリームに対するリアルタイムのステートフル処理（集計/分析）を Apache Flink で実行。到着データを逐次集計・異常検知したいときに選ぶ。
• AWS Lake Formation：データレイクの構築と一元的なアクセス権限管理。S3 データレイクに対し列/行レベルの権限を集中管理したいときに選ぶ。
• Amazon QuickSight：BI ダッシュボード/可視化（サーバーレス）。分析結果を経営/業務向けにグラフで共有したいときに選ぶ。
• AWS Data Exchange：第三者データセットを購読・取得するマーケットプレイス。外部の商用データを分析パイプラインに取り込みたいときに選ぶ。
• Amazon AppFlow：SaaS（Salesforce 等）と AWS 間のデータ連携をノーコードで行う。SaaS のデータを定期的に S3/Redshift へ同期したいときに選ぶ。

2.5.2機械学習

• Amazon SageMaker AI：モデルの構築・学習・デプロイを一気通貫で行うフルマネージド ML 基盤。独自モデルを訓練・推論エンドポイント化したいときに選ぶ。
• Amazon Rekognition：画像/動画の分析（物体・顔・不適切コンテンツ検出）。学習なしで画像認識を組み込みたいときに選ぶ。
• Amazon Comprehend：自然言語処理（感情/エンティティ/キーフレーズ抽出）。テキストから意味情報を抽出したいときに選ぶ。
• Amazon Textract：文書からテキスト/表/フォームを抽出（OCR+）。スキャン帳票を構造化データにしたいときに選ぶ。
• Amazon Transcribe：音声をテキストに変換（音声認識）。通話/会議の文字起こしが要るときに選ぶ。
• Amazon Translate：ニューラル機械翻訳。多言語のコンテンツをリアルタイム/バッチで翻訳したいときに選ぶ。
• Amazon Polly：テキストを自然な音声に変換（音声合成）。読み上げや音声応答を生成したいときに選ぶ。
• Amazon Kendra：機械学習による企業内検索（自然言語クエリ）。社内文書を自然文で横断検索したいときに選ぶ。
• Amazon Personalize：リアルタイムのレコメンデーションを生成する ML サービス。利用者ごとの推薦/パーソナライズが要るときに選ぶ。
• Amazon Fraud Detector：オンライン不正の検知に特化した ML。決済/登録の不正をルール+モデルで判定したいときに選ぶ。

2.5.3IoT

• AWS IoT Core：デバイスを安全に接続・メッセージ送受信（MQTT 等）する IoT の中核。多数のデバイスをクラウドにつなぐ基盤に選ぶ。
• AWS IoT Greengrass：エッジ（デバイス側）でローカル実行・推論・同期を行う。接続が不安定/低遅延が要る現場処理に選ぶ。
• AWS IoT SiteWise：産業機器のデータ収集・モデル化・可視化。工場設備の OEE/メトリクスを集約したいときに選ぶ。
• AWS IoT Device Management：多数デバイスの登録・整理・一括更新（OTA）。フリート規模のデバイス運用を効率化したいときに選ぶ。
• AWS IoT Device Defender：デバイスのセキュリティ監査と異常検知。フリートの設定逸脱や不審挙動を監視したいときに選ぶ。
• AWS IoT Events：デバイスのイベントから状態を検知し対応をトリガーする。複数センサーの条件で故障状態などを判定したいときに選ぶ。
• AWS IoT Things Graph：デバイスとクラウドサービスをワークフローで連携する（視覚的オーケストレーション）。※2024 年に提供終了・廃止済み（現行試験範囲外）。
• AWS IoT 1-Click：単純なボタン型デバイスから Lambda をトリガーする。設定済みデバイスのワンタッチ操作を実装したいときに選ぶ。※2024 年に提供終了・廃止済み。

2.5.4メディア・アプリ統合・その他

• Amazon Kinesis Video Streams：動画/音声ストリームの取り込み・保管・再生。カメラ映像を ML 分析や再生のために流したいときに選ぶ。
• AWS Elemental MediaConvert：メディアファイルのトランスコード（形式/解像度変換）。アップロード動画を配信用フォーマットに変換したいときに選ぶ（※従来の Amazon Elastic Transcoder は新規受付終了・廃止予定）。
• AWS AppSync：マネージド GraphQL API（リアルタイム/オフライン同期）。モバイル/Web に単一エンドポイントで複数データソースを束ねたいときに選ぶ。
• Amazon MQ：マネージドメッセージブローカー（ActiveMQ/RabbitMQ）。既存アプリが JMS/AMQP など標準プロトコルを使うときに選ぶ（新規の疎結合は SQS/SNS）。
• Amazon Managed Blockchain：マネージドなブロックチェーンネットワーク（Hyperledger Fabric/Ethereum）。複数当事者で改ざん耐性のある台帳を共有したいときに選ぶ。
• Amazon Simple Email Service（SES）：大量のトランザクション/マーケティングメール送受信。アプリからの通知メールを高到達率で送りたいときに選ぶ。

2.5.5この節のまとめ

• 分析は意図で選ぶ（Athena/EMR/OpenSearch/Kinesis/Firehose/MSK/Flink/Lake Formation/QuickSight）
• ML はタスク特化 API（Rekognition/Comprehend/Textract/Transcribe/Polly/Translate/Kendra/Personalize/Fraud Detector）と汎用の SageMaker AI