---
title: 次世代LT会（SageMaker）
tags: 
author: [阿部健太郎](https://convert.docswell.com/user/6073979229)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/KJ4MGZYQE1.jpg?width=480
description: AWS jr.championsのイベントで発表したスライド
published: September 29, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/6073979229/5M6RL6-2025-09-29-140243
---
# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4MGZYQE1.jpg)

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


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE18DR6L7G.jpg)

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）


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWZY1WQE2.jpg)

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


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47Z1XP53J3.jpg)

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


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6L4M9ZEV.jpg)

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？


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ51QZN974.jpg)

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！！。。。


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE31V92275.jpg)

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


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDX8GZ6JG.jpg)

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


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7PP83YZ78.jpg)

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


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JV2N4GMJQ.jpg)

ご清聴ありがとうございました


