開発中、データサイエンティストは営業時間中にクラウドノートブックを使用して、軽量な特徴量エンジニアリングタスクを実行しています。データエンジニアは、同じノートブックを1日に1回程度使用して、メモリを大量に消費する重い前処理（約2時間）を実行しています。前処理ではGPUは使用しません。現在、どちらも汎用的な ml.m5.4xlarge ノートブックインスタンスで実行されています。AWSの月額予算を超過しました。最大のコスト削減をもたらす変更はどれですか？

この選択肢が最もコストを削減できます。データサイエンティストは軽量なタスクを実行するため、より小さな汎用インスタンス（例: ml.m5.xlarge）で十分であり、アイドル時に停止することで不要な課金を防げます。データエンジニアのメモリを大量に消費する前処理は、GPU不要で2時間程度かかるため、メモリ最適化されたR5インスタンス（例: ml.r5.4xlarge）をマネージド処理ジョブとして利用するのが最適です。これにより、必要なリソースを必要な時間だけ使用し、インスタンスの常時稼働によるコストを回避できます。他の選択肢は、ノートブックインスタンスの過剰なプロビジョニングや、不適切なインスタンスタイプ（GPUアクセラレーテッドなど）の利用により、コスト削減効果が低くなります。