次世代LT会（SageMaker）

第一回 次世代Jr.Champions LT大会 SageMaker Canvas モデルは作れた！でも予測ができない！？ クォータの罠＋α 2025/09/30 阿部健太郎

自己紹介 名前：阿部 健太郎（あべ けんたろう） 所属：富士ソフト株式会社（3年目） 鈴木紗世さん（同期）の紹介 業務：ポータルサイトの保守運用（EC2上） クライアント証明書発行システム 趣味：ダーツ 資格：8冠 全冠まで（ANS,SCS,DOP,DAA＋CloudOps） 修士（大気汚染のシミュレーション研究）

目次 ・SageMaker Canvasって何？ ・使ってみようと思ったきっかけ ・失敗談 ①クォータ制限 ②費用の問題（おまけ） ・まとめと感想

SageMaker Canvasとは ・SageMaker（Studio） 機械学習モデルの構築・学習・デプロイを一括で行えるサービス コードベースで高度なカスタマイズが可能 ・SageMaker Canvas ノーコードで機械学習モデルを作成・予測できるサービス GUIベースで操作でき、専門知識が少なくても利用できる 特徴 SageMaker Studio Sagemaker Canvas 操作方法 コードベース（Pythonなど） ノーコード（GUI） 柔軟性 高い（細かい制御が可能） 低め（簡単に使えるが制限あり） 学習・予測 自由に設定可能 自動で最適化される 利用シーン 本格的なML開発 手軽な予測・分析

使ってみようと思ったきっかけ 勉強会で行うLT会のネタ探し中 AWS ＋ 機械学習 ＝ SageMaker Canvas AWSの勉強しながら大学時代に諦めた 機械学習を用いた大気汚染の予測できるんじゃね？

LTまでの準備 SageMaker Canvasで行こうと決めてからLTまで10日 ・最初の5日でモデル作成と予測精度の確認 ・次の5日でLT資料を作ろうと思っていた・・・・ 3地域（東京、神奈川、埼玉）のモデルをそれぞれ作成 大気汚染の予測に使いそうなデータ20年分（1日） 24時間×365日×20年×60地点＝1000万行×8特徴量 ＝8000万セルの学習データ データも集めたし、モデル構築して、 後は予測と精度検証するだけ！！。。。

事件発生！全然間に合わない ①モデルを作るのに1.5日を要する。（張り切りすぎた） ②モデルを使った予測をしてみると予期せぬエラーが発生 (・・? ググると、予測にはクォータの緩和申請が必要 クォータの緩和に4,5日 クォータを蔑ろにしたら×、 実際に使うときはクォータの申請を先にする

おまけ！（後日談） Sagemaker Canvasはモデル構築時に使用される インスタンス時間に対する従量課金 24時間×365日×20年×60地点＝1000万行×8特徴量 ＝8000万セルの学習データ 3地域分のモデル 大きいサイズのインスタンスが36時間稼働しっぱなし 何も考えず大量のデータでモデル構築した結果！！ 使用料金が8万円 ほぼすべて SagemakerCanvas

教訓とまとめ ・Sagemaker Canvasをつかうときは、 緩和申請やモデルの作成時間を検討 ・クォータ馬鹿にならん ・費用の予測もちゃんとしよう

ご清聴ありがとうございました