組織が機械学習（ML）を活用して業務の効率化や価値創出を推進する中で、複数チームやプロジェクトが同じプラットフォーム上でMLワークロードを実行する機会が増えています。こうしたマルチテナント型のMLプラットフォームでは、セキュリティとガバナンスの観点から、ユーザーレベルでのアクセス制御が非常に重要です。なぜなら、1つのプラットフォームを複数のユーザーが共有することで、誤操作や情報漏洩といったリスクが潜在的に高まるからです。
Amazon SageMakerは、こうしたマルチテナント型の運用に柔軟に対応できるマネージドなMLサービスです。今回紹介するのは、Amazon SageMaker上でユーザーレベルのアクセス制御を実装し、安全かつ効率的にマルチテナントMLプラットフォームを運用するためのベストプラクティスです。
本稿では、マルチテナント環境におけるアクセス制御の重要性、SageMakerが提供する各種機能、ならびにその実装方法について詳しく解説します。
マルチテナントMLプラットフォームとは？
一般的に、マルチテナント型とは、1つの物理的なインフラまたは論理的なアプリケーションが複数のクライアント（テナント）によって共有されるモデルを意味します。MLプラットフォームにおいては、複数のデータサイエンティストやエンジニアが、1つのSageMaker環境内でプロジェクトや分析を進める状況を指します。
このような環境では、以下のような課題が生じます：
– ユーザーごとにアクセス可能なリソースを制限する必要がある
– データの分離とセキュリティを確保する必要がある
– 監査とトラッキングが求められる
これらの課題に対応するためには、各ユーザーの役割や所属するプロジェクト単位で適切なアクセス権限を割り当てることが必要です。
Amazon SageMakerにおけるアクセス制御の基本構造
Amazon SageMakerでは、主に以下の機能を活用することで、ユーザーレベルのアクセス制御を実現できます。
1. Amazon SageMaker DomainとUser Profilesの活用
SageMaker Studioでは、SageMaker Domainを起点に環境を構築します。そのなかで個別のUser Profileを設定することで、ユーザーごとのワークスペースを分離できます。これによって、可視性の分離や作業環境の個別化が可能となり、意図しない操作やデータへのアクセスを防ぎます。
2. IAM（AWS Identity and Access Management）との連携
IAMを活用することで、SageMakerにアクセスするユーザーごとにきめ細かなポリシーを割り当てることができます。これにより、誰がどのデータやリソースにアクセスできるかを厳密にコントロールできます。SageMakerでは、ユーザーが起動するノートブックや実行するジョブごとにIAMロールを設定することで、最小特権の原則（least privilege）を確保できます。
3. SageMaker Resource Policiesの活用
SageMakerでは、エンドポイントやモデル、ノートブックインスタンスなどのリソースに対するポリシーも存在し、IAMユーザーとは異なるレベルでアクセス制御が可能です。リソースポリシーを適切に設定することで、特定のユーザーやグループに対しリソース使用を限定することができます。
実装例：ユーザーレベルでのアクセス制御
SageMaker DomainとUser Profileを活用するシナリオを以下に紹介します。
まず、SageMaker Domainを作成し、その中に複数のUser Profileを設定します。例えば、部門別に「finance_user」「marketing_user」「engineering_user」などを用意します。各User Profileは、それぞれ割り当てられたIAMロールとS3バケットポリシーなどの設定と連動しています。
次に、IAMポリシーの中でS3プレフィックスベースのアクセス制御を行い、ユーザーごとに指定されたディレクトリのみ読み書きできるようにします。これによって、marketing_userがfinance_userのデータへ不要にアクセスすることを完全に防ぐことができます。
さらに、S3アクセスに加え、ノートブックインスタンスの作成やトレーニングジョブの起動といったSageMakerリソースの操作権限も役割に応じて制限します。
SageMaker Studioの制限付きプロジェクトテンプレート（Project Templates with Custom Policies）を活用すれば、予め決められたパラメータや制限のもとでMLプロジェクトを立ち上げることができ、再現性とガバナンスを担保した形でワークロードを進めることが可能です。
監査ログと可視化
セキュリティだけでなく、運用面でもアクセスログは極めて重要です。SageMakerでは、AWS CloudTrailを活用することで、誰がいつどのリソースにアクセスしたか、どのような操作を行ったかといった履歴を記録することができます。これにより、インシデントが発生しても迅速に対応できますし、規制やコンプライアンスの要件に対応する際の根拠資料にもなります。
また、AWS CloudWatchやAmazon CloudWatch Logs Insightsと連携することで、ログデータの可視化や分析を行うこともできます。
まとめ：セキュリティと効率のバランス
ユーザーレベルのアクセス制御は、単にセキュリティを強化するためだけの取り組みではありません。適切に設計されたアクセス制御は、想定外のエラーやリソースの無駄遣いを減らし、プロダクティビティの向上にも貢献します。
Amazon SageMakerは、こうした現代のマルチテナント型MLプラットフォームのニーズに対応した柔軟なアーキテクチャを提供しており、ユーザー単位のアクセスコントロールを実現するための豊富な機能が備わっています。
MLを組織全体で安全かつスケーラブルに活用していくためにも、アクセス制御の設計と運用は欠かすことのできないステップです。SageMakerのベストプラクティスを取り入れながら、自社に最適な環境構築を進めていきましょう。
