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# Amazon SageMaker Role Manager
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Amazon SageMaker AI で最小権限のアクセス許可を取得しようとしている機械学習 (ML) 管理者は、データサイエンティスト、機械学習オペレーション (MLOps) エンジニアなどのペルソナに求められる独自の最小権限アクセス許可のニーズなど、業界のさまざまな視点を考慮する必要があります。Amazon SageMaker Role Manager を使用すると、一般的な機械学習のニーズに対応するペルソナベースの IAM ロールを Amazon SageMaker AI コンソールから直接作成して管理できます。

Amazon SageMaker Role Manager は、一般的な ML アクティビティのための 3 つの事前設定済みのロールペルソナと事前定義済みのアクセス許可を提供しています。用意されているペルソナとその推奨ポリシーを調べたり、ビジネスニーズに合ったペルソナ用のロールを作成して管理したりできます。追加のカスタマイズが必要な場合は、Amazon SageMaker Role Manager の [ステップ 1. ロール情報を入力する](role-manager-tutorial.md#role-manager-tutorial-enter-role-information) で [Amazon 仮想プライベートクラウド](https://aws.amazon.com/vpc/)リソースと [AWS Key Management Service](https://aws.amazon.com/kms/) 暗号化キーのネットワークと暗号化のアクセス許可を指定します。

**Topics**
+ [ロールマネージャ (コンソール) を使用する](role-manager-tutorial.md)
+ [ロールマネージャー (AWS CDK) の使用](role-manager-tutorial-cdk.md)
+ [ペルソナリファレンス](role-manager-personas.md)
+ [ML アクティビティリファレンス](role-manager-ml-activities.md)
+ [Studio Classic を起動する](role-manager-launch-notebook.md)
+ [ロールマネージャーのよくある質問](role-manager-faqs.md)