あるeコマース企業が、複雑なシナリオを視覚化し、顧客データの傾向を検出するために、機械学習（ML）モデルを構築およびトレーニングしたいと考えています。アーキテクチャチームは、MLモデルをレポートプラットフォームと統合して、拡張されたデータを分析し、ビジネスインテリジェンスダッシュボードで直接使用できるようにする必要があります。運用上のオーバーヘッドが最も少ないのは、次のどのソリューションですか？

Amazon SageMakerは、MLモデルの構築、トレーニング、デプロイを完全に管理するサービスであり、複雑なMLシナリオに最適です。運用オーバーヘッドを最小限に抑えながら、データサイエンティストがモデルを効率的に開発できるように設計されています。Amazon QuickSightは、ビジネスインテリジェンスダッシュボードで拡張データを視覚化するためのマネージドサービスであり、SageMakerで生成された予測を簡単に取り込むことができます。 AWS Glueはデータ統合サービスであり、MLモデルの構築やトレーニングには直接使用されません。AWS MarketplaceのAMIは、特定のMLタスクには役立ちますが、SageMakerのような包括的なML開発環境は提供しません。Amazon QuickSightはデータ視覚化ツールであり、複雑なMLモデルを構築およびトレーニングするためのものではありません。