AWS、Amazon SageMaker（セージメーカー）Studioを新規アカウントですぐ使える形にGoogle・GitHub・Apple・Amazonのアカウントかメールで登録、約20秒で環境ができ、$100のFree Tierクレジット付き

AWSは2026年10月19日（米国時間。日本時間では10月20日朝）、新規のAmazon SageMaker（セージメーカー）AI利用者が、Google・GitHub・Apple・Amazonのアカウントかメールアドレスで登録し、設定済みのSageMaker Studioにそのまま入れるようになったと、AWS Machine Learning Blogで発表した。AWSによると、ほとんどの利用者はクレジットカード不要で、$100のFree Tierクレジットが付く。

3行まとめ

1. 新規利用者は、Google・GitHub・Apple・Amazonのアカウントかメールで2〜3ステップで登録でき、SageMaker Studioの環境は約20秒で作られる（AWS発表）
2. ほとんどの利用者でクレジットカード不要。$100のFree Tierクレジットが付き、さらに最大$100分を得る機会もある。期間は6か月かクレジットを使い切るまで（AWS発表）
3. 対象は新規のAWSアカウント。すでに持っている人のサインイン方法は変わらない

本記事の内容は、日本時間10月20日7時台に公式ページで確認したものです。

何が変わったのか

AWSのブログによると、これまで新規利用者がSageMaker AIを使い始めるまでには、メールアドレスの確認、連絡先の入力、電話番号の確認、支払い情報の入力、サポートプランの選択が必要だった。今回の変更で、SageMaker Studioは更新されたAWSのサインイン／サインアップ体験と統合された。

登録後の流れは次のとおり。

• Google・GitHub・Apple・Amazonのアカウント、またはメールアドレスで、2〜3ステップで登録する
• 高度なAWSアカウントの登録手順や電話番号の確認は不要。クレジットカードも、ほとんどの利用者では不要
• 登録後、SageMaker AIが約20秒でStudio環境を自動で作る
• 登録を始めた場所に応じたページに着地する。ブログの例では、Hugging Faceのモデルページから「Deploy on SageMaker AI」を選ぶと、モデルが設定済みのエンドポイント作成画面がStudioで開く

入口は2つ書かれている。Hugging Faceで対応モデルを開いて「Deploy」からAmazon SageMaker AIを選ぶ方法と、SageMaker Studioのページで「Get started with Amazon SageMaker AI」を選ぶ方法だ。

料金とクレジットはどうなっているのか

ブログによると、クレジットは SageMaker AI のモデルカスタマイズ、学習ジョブ、Studioのノートブック、エンドポイントのデプロイに使える。期間が終わるとリソースの利用が自動で止まるため、「想定外の請求が来ることはない」とAWSは説明している。

有料プランに移ったあとの上限設定については、9月16日のAWS News Blogが説明している。プロジェクトごとに月額の利用上限を設定でき、下限は月$20から。上限に達するとAWSはプロジェクトを一時停止し、請求を積み上げない。例として、上限を$50にして実際の利用が$32なら、支払いは$32（税別）とされている。この上限の仕組みはAWS全体の新体験の説明で、SageMaker Studio専用のブログには同じ記載がなく、What's Newにも「支出上限を設定できる」という趣旨の記載があるだけだ。

登録後に何が設定済みなのか

SageMakerのブログは、新しい環境に以前の発表の改善が含まれると書いている。

• モデルのカスタマイズ・学習・評価・デプロイの権限が設定済みで、IAMロールを自分で作る必要がない
• 対象のアカウントでは、エンドポイント・学習ジョブ・Studioのノートブックで、G5・G6・G4dnのGPUインスタンスが既定で使える
• Studioのインスタンス選択メニューに、割り当て枠（クォータ）の空きが表示される

また、同ブログは今年のうち（時期の記載は「earlier this year」のみ）にStudio環境の作成時間が2分から約20秒に短縮されたことにも触れている。

前と何が違うのか

筆者の観測：What's NewとMachine Learning Blogで書き方が違った

日本時間10月20日7時40〜41分に、公式の4ページを取得して読み比べた。気づいた点は次のとおり。

• AWS What's New（掲載日は10月15日）の本文は、登録に使えるアカウントを「Google、GitHub、Apple」と書いている。10月19日のMachine Learning Blogは、これにAmazonとメールアドレスを加えた5つを挙げている
• GPUインスタンスの記載も異なる。What's NewはG5・G6・G6e・G4dnを挙げ、Machine Learning BlogはG5・G6・G4dnを挙げている
• What's Newの旧URL（.../sagemaker-studio-social-sign-in/）は、取得すると .../sagemaker-studio-new-sign-in-options/ に転送された
• 取得した製品ページ（SageMaker Studio）の本文には、クレジットや新しい登録方法の記載は見つからなかった。入口の「Get started with Amazon SageMaker AI」のボタンはあった

どちらが最新の仕様なのかは、4ページからは判断できない。この記事の本文の一覧は、日付が新しい10月19日のMachine Learning Blogの記載に合わせている。

日本の利用者はいつから使えるのか

What's Newは「この機能は、Amazon SageMaker Studioがサポートされているすべてのコマーシャルリージョンで利用できる」と書いている。一方で、今回取得した4ページには、日本や東京リージョンへの言及、日本語での登録画面や日本の利用者向けの条件は見つからなかった（「Japan」「Tokyo」「Japanese」で確認）。

加えて、AWS News Blogは全体の新体験について「新規の利用者に段階的に展開している（gradually rolling out）」と書いている。SageMaker Studio経由の登録がすべての新規利用者にすでに出ているのか、順次なのかは、今回の公式ページからは分からない。実際に自分のブラウザで登録画面が新しい形で出るかは、試して確かめる必要がある（筆者は登録を試していない）。

カード不要の例外と追加$100の条件は書かれていない

• 「クレジットカード不要」の対象は「ほとんどの利用者（most customers）」と書かれており、例外の条件は今回確認したページにない
• 「最大$100分を得る機会」の獲得条件は、SageMakerのブログにもWhat's Newにも書かれていない。AWS News Blogの筆者は、Lambda関数をデプロイしたときに$20が追加で付いたと書いているが、これは別の体験記で、SageMaker Studio経由で同じ条件になるかは不明
• クレジットの$100や6か月などの数字は、すべてAWSの発表に基づく。実際の請求画面は確認していない
• 速度（約20秒）や登録の手順数もAWSの説明で、筆者が計測したものではない
• 登録後の操作（Hugging Faceからのデプロイなど）は、AWSのブログのスクリーンショットと説明を読んだだけで、試していない

関連して、同じSageMaker AIの推論まわりでは、SageMaker AIの推論コンテナでMoEモデルのカーネルを最適化した発表も10月に出ている。

読み比べた4つの公式ページ

2026年10月20日 日本時間7時40〜41分に、以下の公式ページを取得して確認した。

• Developers can now access SageMaker Studio through the new AWS experience（AWS Machine Learning Blog、10月19日）
• Amazon SageMaker Studio simplifies getting started for new AI/ML builders with new sign-in options（AWS What's New、10月15日掲載）
• AWS reimagines the getting started experience（AWS News Blog、9月16日公開）
• Amazon SageMaker Studio（AWS製品ページ）

本記事は続報があり次第更新します。