最近、娘が学校から帰ってくると、なぜかノートパソコンを触りたがるんですよね。『パパみたいにカタカタやりたい！』って。技術の進化は家族の時間をどう変えるでしょう？そんな思いで試したのがSageMaker Unified StudioのAIアシスタント機能——データ作業が劇的に楽になるんです！
どんなことができるの？まるで優秀なアシスタントが隣にいるよう
この新機能、Amazon Q DeveloperチャットとCLI（コマンドラインインターフェース）が強化されたんです。ETLタスクのコーディング、コードエラーの修正、ML開発ワークフローの生成——全部AIが手伝ってくれます！まるで経験豊富な同僚が隣でサポートしてくれるような感覚ですね。
お絵かきで困った時に『ここどうするの？』と聞いてくるように、データエンジニアやMLエンジニアが『Amazon Qさん、この部分どうしたらいい？』と気軽に質問できるんです。しかもプロジェクトのデータや計算リソースを自動的に理解して、とっても的確な提案をしてくれるそう！
実際の仕事でどう役立つ？データパイプライン作成が楽々に
データエンジニアの方はETLパイプラインの構築、データサイエンティストの方は探索的分析、MLエンジニアの方は予測モデルの開発——それぞれの仕事でこの機能が力を発揮します。MCP（Model Context Protocol/仕組みを理解するシステム）を使ってファイルを読み込んだり、コマンドを実行したり、AWSサービスと直接対話したりできるので、IDEからわざわざ移動しなくていいんです！
旅行アプリで新幹線と宿を同時検索するように、全ての情報が一箇所に集まっている便利さ！データも一つのプラットフォームで管理できると断然楽ですよね。
仕事と家庭のバランスも考えよう：効率化がもたらす余裕の時間
作業が効率化されることで得られる最大の贈り物とは？それは時間の余裕です。残業がちなデータ作業に疲れている方もいるかもしれませんが、娘が学校から帰ってくる時間に合わせて家にいられる——こんな日常こそかけがえのない宝物ではないでしょうか。
ある企業ではAIモデルの構築時間が数週間から数日に！時短料理のように作業を効率化し、大切な時間を作り出す様子は感動的です。
始めてみよう！第一歩は小さなことから
いきなり全てを使いこなそうとしなくても大丈夫。まずは簡単なコード修正から——初めての料理に挑戦する時のように、小さな成功を積み重ねればいいんです。
SageMaker Unified Studio内でAmazon Q Developerチャットに移動し、MCPサーバーの設定を。設定ファイルを編集するオプションもありますよ。詳しくはAWSのブログ記事を参考に。
未来を見据えて：変化を楽しむ心を持とう
技術の進歩はわくわくしますよね。子供の成長を見守るように、仕事のツールも日々進化しています。大切なのは変化を恐れずに楽しむ心。新しいものに挑戦する不安は、初めて補助輪を外した時の気持ちに似ています。
データ作業が楽しくなり家族時間も増える——そんな未来を想像しながら次世代の子供たちがAIと共存する未来を、私たちはどう作っていけるのでしょう？
Source: Introducing enhanced AI assistance in Amazon SageMaker Unified Studio: Agentic chat, Amazon Q Developer CLI, and MCP integration, Amazon, 2025/09/08