ある企業がAmazon SageMakerでMLモデルを構築しており、複数のチーム間で特徴量変数を共有および管理するための一元化された方法を必要としています。どのSageMaker機能を使用すべきですか？

Amazon SageMaker Feature Storeは、機械学習モデルのトレーニングと推論のために特徴量を保存、共有、管理するための一元化されたリポジトリを提供します。これにより、複数のチームが特徴量の定義と利用を標準化し、一貫性と再利用性を確保できます。 Amazon SageMaker Data Wranglerは、データ準備と特徴量エンジニアリングを簡素化するためのツールですが、特徴量の一元的な共有と管理を目的としたものではありません。Amazon SageMaker Clarifyは、モデルのバイアスを検出し、説明可能性を向上させるためのツールです。Amazon SageMaker Model Cardsは、モデルに関する情報（目的、性能、使用方法など）を文書化するためのもので、特徴量の管理とは異なります。