[アップデート] Amazon SageMaker Unified Studio ノートブックのスケジュール実行・自動化をネイティブサポートを試してみました

クラウド事業本部の石川です。Amazon SageMaker Unified Studio（以下 SMUS）に、ノートブックの実行をスケジュール・自動化する機能が追加されました。ノートブックのインターフェースから直接、バックグラウンド実行や定期実行を作成でき、外部のオーケストレーション基盤を別途用意・管理する必要がありません。

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/06/amazon-sagemaker-unified-studio/

これまで手作業で Run all していた定期レポートやデータ品質チェックを、ノートブックのまま定期ジョブ化できる、運用面でうれしいアップデートです。

ノートブックのスケジュール実行・自動化とは

従来、SageMaker Unified Studio のノートブックには実行をスケジュールするネイティブな手段がなく、定期実行を行うには Apache Airflow などの外部オーケストレーションツールを別途用意・管理する必要がありました。

今回のアップデートにより、ノートブックのインターフェースから直接スケジュール・パラメータ化・オーケストレーションが行えるようになりました。主な変更点は以下のとおりです。

• バックグラウンド実行 — 対話型セッションを中断することなく、専用コンピュート上でノートブックをオンデマンド実行
• 定期スケジュール — rate 式 / cron 式による繰り返し実行や、一度きりの将来実行をスケジュール
• パラメータ化 — 1 つのノートブックにパラメータを定義し、入力値を変えて再利用
• Workflows によるオーケストレーション — Notebook Operator で複数ノートブックを連結し、ある実行の出力を次の入力へ引き渡し
• AI 支援トラブルシューティング — 実行失敗時に SageMaker Data Agent が根本原因の特定と修正案の提示を支援

機能全体の流れは以下のとおりです。

これにより、日次レポートの生成、データ品質チェック、モデルの再トレーニングといった定期的なワークロードを、実験段階のノートブックからそのまま本番運用へ移行しやすくなります。

ノートブックをパラメータ化する

「Parameters」アクティビティパネルで、パラメータ（名前とデフォルト値）を定義します。ノートブックのコード内では、sagemaker_studio.nbutils の parameters.get() で値を取得します。

やってみた

前提条件

検証環境は以下のとおりです。

• AWSリージョン: ap-northeast-1（東京）
• SMUS ドメイン: V2 / IAM ベース
• プロジェクト: 既存の admin プロジェクトを利用

今回のドメインは SSO を無効化した IAM ベースドメインでした。AWS CLI で確認しておきます。

$ aws datazone get-domain \
    --identifier dzd-d3w2uawk8vo7a1 \
    --query '{name:name, version:domainVersion, ssoType:singleSignOn.type}' \
    --output table
----------------------------------------------------
|                     GetDomain                    |
+--------------------------+-----------+-----------+
|           name           |  ssoType  |  version  |
+--------------------------+-----------+-----------+
|  Default_05252026_Domain |  DISABLED |  V2       |
+--------------------------+-----------+-----------+

ssoType が DISABLED のため、AWS マネジメントコンソールにサインインした IAM プリンシパルでそのままポータルにアクセスできます。

ステップ1: ノートブックを作成する

ポータル左ナビの「ノートブック」を開きます。ここには「ノートブック」「ラン」「スケジュール」の3つのタブがあり、これらがまさに今回のスケジューリング機能のUIです。

「ノートブックを作成」をクリックすると、サーバーレスノートブックのエディタが開きました。右側には Data Agent（生成AIアシスタント）が統合表示され、ツールバーには「すべて実行」やスケジュールアイコンが並びます。画面下部のコンピューティングは Python 3.11 / 2 vCPU・4 GiB で、作成直後から Ready 状態でした。

ステップ2: ノートブックを実行する

スケジュール実行の前に、まずは対話的に動かして動作を確認します。配送レポートを模した簡単なコードを入力しました。

from datetime import datetime, timezone
print("Shipping report generated at", datetime.now(timezone.utc).isoformat())

「すべて実行」を押すと、数秒で出力が返ってきました。

Shipping report generated at 2026-06-06T06:47:40.496664+00:00

サーバーレスノートブックなので、コンピューティングの準備を意識することなくそのまま実行できました。

ステップ3: スケジュールを作成する

いよいよ本題です。ツールバーの「スケジュールを追加」をクリックすると、スケジュール作成パネルが開きます。

今回は次の内容で作成しました。検証目的なので、すぐには動作が確認できるように「1分ごと」にしています。

• スケジュール名: blog-demo-schedule
• スケジュールタイプ: 繰り返し
• レートベースの式: 1 日ごと
• タイムゾーン: (UTC+09:00) Asia/Tokyo
• フレキシブルな時間枠: 5 分（既定値）

「スケジュールを作成」を押すと、サイドパネルの「スケジュール」一覧に blog-demo-schedule（Every 日）が追加されました。

ステップ4: 裏側の EventBridge Scheduler を確認する

マネジメントコンソールから EventBridge Scheduler の設定から、スケジュールが追加されたことが確認できます。

EventBridge Scheduler のユニバーサルターゲットを使って DataZone API の StartNotebookRun を呼び出す仕組みだと分かります。

また、UI の設定値が、次のように EventBridge Scheduler のパラメータへマッピングされていることが確認できました。

• 「1日ごと」→ rate (1 minutes)
• タイムゾーン「Asia/Tokyo」→ Asia/Tokyo
• フレキシブルな時間枠「5分」→ 5 minutes

また、Retry policyが設定されていることが確認できました。

• Maximum retention time of event: 1 day
• Maximum retries: 185 times

実行ロールには SageMaker の実行ロール（AmazonSageMakerAdminIAMExecutionRole_1）が使われていました。

ステップ5: スケジュールの実行状況を確認する

スケジュール名をクリックします。

実行済みと現在実行中のスケジュールが一覧表示されます。スケジュールは1分に設定していますが、実際に実行されるまで3〜4分経過した後、実行していることが確認できます。

更に実行IDをクリックして、実行結果を確認できます。

実行結果の[Logs]タブを選択すると、実行状態も確認できます。

考察

SMUS のスケジュール実行が EventBridge Scheduler の上に構築されており、プロジェクトの環境を作成した時点で SageMakerUnifiedStudio-<project>-dev というスケジュールグループが用意され、UI でスケジュールを作るたびにこのグループへスケジュールが追加されます。

• スケジュール作成・編集・削除は基本的にノートブックUI（または Data Agent への自然言語指示）から行う想定で、スケジュールを直接作成する専用の AWS CLI/API は提供されていません。一方で、裏側は EventBridge Scheduler なので、aws scheduler list-schedules や get-schedule を使えば、どんなスケジュールが存在するかを横断的に棚卸し・監査できます。ガバナンスや棚卸しの観点では覚えておくと便利です。
• バックグラウンド実行・スケジュール実行は対話セッションと隔離された専用コンピューティングで動くため、対話セッションのローカルファイルは参照できません。永続化したいデータは S3 に置く必要があります。
• フレキシブルな時間枠（既定5分）は EventBridge Scheduler の FlexibleTimeWindow にそのまま対応します。多数のスケジュールを同時刻に集中させない、負荷分散のための仕組みです。

最後に

Amazon SageMaker Unified Studio のノートブックスケジュール実行を、UI からの作成だけでなく、裏側の Amazon EventBridge Scheduler まで確認してみました。

外部のオーケストレーション基盤を用意しなくても、ノートブックの画面だけで定期実行を組めるのは、探索的な分析から定常的なデータパイプラインへ移行する際に大きなメリットです。そして実体が EventBridge Scheduler である以上、運用・監査では scheduler 系の CLI でスケジュールを横断的に確認できる、という点も実際に手を動かして確認できました。

本機能は、SageMaker Unified Studio がサポートするすべての AWS リージョンで利用可能です。SMUS でノートブックを定期実行したい方は、ぜひ試してみてください。

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https://aws.amazon.com/blogs/big-data/schedule-notebook-runs-in-amazon-sagemaker-unified-studio/