A正解
Amazon SageMaker Feature Store
正解。SageMaker Feature Store は、特徴量を一元的に保存し、複数のチームやモデルで共有・再利用できるようにするリポジトリです。学習時と推論時で同じ特徴量を使えます。
ある ML 組織で、チームごとに同じ特徴量を別々に作り直す無駄が発生しています。複数のチームやモデルで使う特徴量（特徴データ）を一元的に保存し、共有・再利用できるようにする SageMaker の機能はどれですか。
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正解A
解説
特徴量を保存・共有・再利用するリポジトリを選ぶ問題。
- 1「特徴量（特徴データ）を一元的に保存」特徴量の リポジトリ
- 2「共有・再利用できるようにする」整合性と再現性＝SageMaker Feature Store
B不正解
Amazon SageMaker Autopilot
Autopilot はデータから自動でモデルを構築する AutoML 機能です。
特徴量を保存・共有・再利用するリポジトリではないため不正解です。
C不正解
Amazon SageMaker Ground Truth
Ground Truth は学習データにラベルを付けるデータラベリングのサービスです。
特徴量を保存・共有・再利用するリポジトリではないため不正解です。
D不正解
Amazon SageMaker Clarify
Clarify はバイアス検出と説明可能性を提供する機能です。
特徴量を保存・共有・再利用するリポジトリではないため不正解です。
ポイント
SageMaker の主な機能を用途で整理します。
・Feature Store: 特徴量を一元的に保存し、複数チーム・モデルで共有/再利用する（本問の正解）。
・Autopilot: データから自動でモデルを構築する AutoML。
・Ground Truth: 学習データにラベルを付けるデータラベリング。
・Clarify: バイアス検出と説明可能性の提供。
・JumpStart: 学習済みモデルや既製ソリューションのハブ。
名前が似ていても役割が違うため、『何をする機能か』で対応づけて覚えます。