Amazon、SageMakerでLlama、Qwen、Deepseek、Novaをサポートするエージェント型ファインチューニングを提供

2026年5月5日、Amazon Web Services（AWS）は、機械学習プラットフォームSageMaker AIに、AIエージェントを活用したファインチューニング機能を追加したことを発表しました。SageMaker AIは、AWSが提供する機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのための統合プラットフォームです。新機能の中核となるのは、Kiro AIエージェントです。このエージェントは開発環境にプリインストールされており、開発者が自然言語でユースケースを記述すると、自動的に最適なトレーニング手法を推奨し、データを準備し、トレーニングを開始し、最終的にJupyterノートブック形式のコードを提供します。ワークフローは9つのプリビルド「スキル」モジュールによって駆動され、データセットの検証からモデルのデプロイまでをカバーします。これらのスキルは、Llama、Qwen、Deepseek、およびAmazon独自のNovaモデルファミリーをサポートしています。生成されたコードはすべて編集可能で再利用可能なため、開発者は必要に応じて細かく調整することができます。AWSは、この機能によりモデルカスタマイズのハードルが大幅に下がり、開発者はインフラストラクチャの詳細ではなくアプリケーションロジックに集中できるようになると述べています。また、エージェントとしてClaude Codeなどの代替も利用可能です。このアップデートは、AWSが機械学習の民主化を進める上での重要な一歩であり、すでにすべてのSageMaker AIユーザーが利用できます。この機能は「エージェンティックファインチューニング」と呼ばれ、従来の手動によるAPI設定やデータフォーマットの調整と比較して、大幅に作業を効率化します。KiroエージェントはSageMaker Studio環境に統合されており、開発者は好みに応じて他のエージェント（例：Claude Code）と切り替えることが可能です。9つのスキルは、データセットのチェック、トレーニング手法の選択、ハイパーパラメータの調整、モデルの評価、デプロイなどを自動化します。対応モデルファミリーは幅広く、LlamaやQwenのようなオープンソースモデルから、AWSのNovaシリーズまでカバーしています。これにより、開発者は特定のタスクに最適なモデルを選択し、迅速にカスタマイズできます。AWSは、この機能がAI開発の生産性を向上させ、より多くの組織が高度な言語モデルを活用できるようになると期待しています。詳細はAWSの公式ドキュメントを参照してください。