手元のAIエージェントから SageMaker AI Studio の Jupyter を直接操作できるようにした話 - カンム テックブログ

ソフトウェアエンジニアの新田です。 そうめんの季節ですね。唐船峡めんつゆにハマってます。 カンムでは、 EDA や機械学習モデルのトレーニング・評価のように、それなりの計算資源を要する分析・開発のために、 AWS の SageMaker AI Studio を使って Jupyter Notebook 環境をクラウドで用意する基盤を整えています。 メモリが要るなら大きめのインスタンスを、 GPU が要るなら GPU インスタンスを、用途に応じて数クリックで建てられます。 起動すれば JupyterLab の UI にアクセスでき、 Python の実行も、データウェアハウス BigQuery へのアクセスも、その環境下で完結します。 ここ一年で、 Claude Code や Codex といった AIエージェント は社内のエンジニアにとって当たり前の道具になりました。 ところが、Studio