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# Amazon SageMaker と、Amazon SageMaker および Amazon DataZone を使用するタイミング
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Amazon DataZone 上に構築された [Amazon SageMaker カタログ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/working-with-business-catalog.html)を使用すると、ユーザーはデータアセットを一元管理できます。データアセットのカタログ化、データの検索と検出、組み込みの生成 AI 機能を使用したメタデータの作成が可能です。あるいは、Amazon Q Developer に自然言語で質問してデータを検索することもできます。ユーザーは、Amazon SageMaker Unified Studio で一元的に[きめ細かなアクセスコントロール](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/fine-grained-access-control.html)を備えた単一のアクセス許可モデルを使用して、アクセスポリシーを一貫して定義、適用できます。ビジネス用語集を作成し、メタデータを拡張して、きめ細かなアクセスコントロールで大規模なチームと共有できる[データ製品](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-products.html)を構築できます。[データ品質スコア](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/data-quality.html)を表示し、データアセットの[データリネージュ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/datazone-data-lineage.html)を検出することもできます。

[Amazon SageMaker Unified Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) から Amazon SageMaker カタログにアクセスできます。Unified Studio は、 AWS データ、分析、人工知能 (AI)、機械学習 (ML) サービスを組み合わせた Amazon SageMaker 内の開発エクスペリエンスです。単一のインターフェースからワークフローを構築、デプロイ、実行、モニタリングできます。これにより、チーム間のコラボレーションが促進され、アジャイル開発が容易になります。