2025年版：SageMaker Unified Studio・SageMaker Studio(従来)・Databricks 徹底比較

はじめに

近年、機械学習を実践するための開発環境は進化を続けており、選択肢も豊富です。特に初心者AIエンジニアにとって「何を使うか」は最初の大きなハードル。この記事では、AWSが提供する SageMaker Unified Studio（新UI）、SageMaker Studio（従来UI）、そして Databricks という3つのプラットフォームを比較し、初心者目線でわかりやすく解説します。
Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studioは、SageMaker Unified Studioに統合されました。

比較する観点

• UI/UX（使いやすさ）
• 機能（MLプロジェクトに必要な機能）
• 言語・フレームワーク対応
• コスト
• 拡張性
• 学習コスト（とっつきやすさ）

1. UI/UX：画面のわかりやすさ

プラットフォーム	UIの特徴
SageMaker Studio（従来）	JupyterLabベースの直感的なUI。初心者でも扱いやすい。
SageMaker Unified Studio	データ処理、分析、MLが統合された最新UI。少し学習コストが高め。
Databricks	ノートブック中心の構成で共同編集も可能。わかりやすく、Jupyter経験者向き。

2. 機能：どこまでできる？

プラットフォーム	主な機能
SageMaker Studio（従来）	AutoML、モデルの可視化、ノーコード機能、デプロイまで可能。
SageMaker Unified Studio	Studioの機能 + データ基盤の整備、カタログ管理、Lakehouseまでカバー。
Databricks	Sparkベースで大規模データ処理に強く、MLflowでモデル管理も可能。

3. サポート言語・フレームワーク

プラットフォーム	主な対応言語	MLフレームワーク対応
SageMaker Studio（従来）	Python, R, Bash	TensorFlow, PyTorch, MXNet, XGBoost など
SageMaker Unified Studio	Python, SQL, Spark	上記 + EMRやAthenaも統合可能
Databricks	Python, R, Scala, SQL	MLflow, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow など

4. 価格感：無料ではじめられる？

プラットフォーム	無料枠	本格運用時の価格感
SageMaker Studio（従来）	250時間/月の無料枠あり（ml.t3.medium）	インスタンス従量課金（数円〜/時）
SageMaker Unified Studio	プラットフォーム利用無料。中身（S3やRedshiftなど）は従量課金。	サービス単位でコストが発生
Databricks	Community Editionあり（２週間のお試し・無料）	クラスタ＋プラットフォーム費用が秒課金

5. 拡張性：スモールスタートからスケールまで

• SageMaker Studio（従来）：GPUや分散トレーニングにも対応。AWSサービス連携で拡張性高。
• SageMaker Unified Studio：企業全体で使える統合環境。ガバナンスやデータ共有も含む。
• Databricks：ビッグデータ前提で設計。Delta Lakeや大規模Sparkジョブに強い。

6. 学習コスト：どれがとっつきやすい？

プラットフォーム	学びやすさ
SageMaker Studio（従来）	AWS初心者でも入りやすい。GUIとサンプルが豊富。
SageMaker Unified Studio	多機能ゆえに学習コスト高め。プロジェクト単位の操作に慣れが必要。
Databricks	Sparkに少しクセあり。ただし学習リソースやチュートリアルは豊富。

結論：どれを選べばいい？

ユーザータイプ	おすすめプラットフォーム
これからMLを学びたい	SageMaker Studio（従来）
データ分析もまとめてやりたい	SageMaker Unified Studio
ビッグデータで遊びたい／Spark好き	Databricks

さいごに

本記事では初心者AIエンジニアに向けて、主要な3つの機械学習プラットフォームをわかりやすく比較しました。最初は「無料で試してみる」ことが何より大切です。まずは触ってみて、自分の学習スタイルに合う環境を見つけてみましょう！

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この記事が「使ってみよう！」のきっかけになれば幸いです。