翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# カスタムエンティティ認識のリアルタイム分析 (コンソール)
<a name="detecting-cer-real-time"></a>

Amazon Comprehend コンソールを使用して、カスタムモデルを使用したリアルタイム分析を実行できます。まずリアルタイム分析を実行するエンドポイントを作成します。エンドポイントを作成したら、リアルタイム分析を実行します。

エンドポイントのスループットのプロビジョニングとそれに関連するコストについては、「[Amazon Comprehend エンドポイントの使用法](using-endpoints.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [カスタムエンティティ検出用のエンドポイントの作成](#detecting-cer-real-time-create-endpoint)
+ [カスタムエンティティ検出のリアルタイム実行](#detecting-cer-real-time-run)

## カスタムエンティティ検出用のエンドポイントの作成
<a name="detecting-cer-real-time-create-endpoint"></a>

**エンドポイントを作成するには (コンソール)**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/) で Amazon Comprehend コンソールを開きます。

1. 左側のメニューから [**エンドポイント**] を選択し、[**エンドポイントの作成**] ボタンを選択します。「**エンドポイントの作成**」画面が開きます。

1. エンドポイントに名前を付けます。名前は、自分のアカウント内と現在のリージョンで一意でなければなりません。

1. 新しいエンドポイントをアタッチするカスタムモデルを選択します。ドロップダウンから、モデル名で検索できます。
**注記**  
エンドポイントをモデルにアタッチする前に、モデルを作成する必要があります。まだモデルがない場合は、「[カスタムエンティティレコグナイザーモデルのトレーニング](training-recognizers.md)」を参照してください。

1. (オプション) エンドポイントにタグを追加するには、[**タグ**] にキーと値のペアを入力し、[**タグを追加**] を選択します。エンドポイントを作成する前にこのペアを削除するには、[**タグを削除**] を選択します。

1. エンドポイントに割り当てる推論単位 (IU) の数を入力します。各単位は、1 秒あたり最大 2 つの文書に対して 100 文字/秒のスループットを表します。エンドポイントスループットの詳細については、「[Amazon Comprehend エンドポイントの使用法](using-endpoints.md)」を参照してください。

1. (オプション) 新しいエンドポイントを作成する場合は、IU Estimator を使用することもできます。見積ツールは、リクエストする IU の数を判断するのに役立ちます。推論ユニットの数は、スループットまたは 1 秒あたりの分析文字数によって異なります。

1. **購入概要**から、時間単位、日単位、月単位の推定エンドポイントコストを確認します。

1. 起動から削除までの間、エンドポイントの料金が発生することを了解している場合は、このチェックボックスを選択してください。

1. **エンドポイントの作成** を選択します。

## カスタムエンティティ検出のリアルタイム実行
<a name="detecting-cer-real-time-run"></a>

カスタムエンティティ認識モデルのエンドポイントを作成したなら、リアルタイム分析を実行して個々の文書内のエンティティを検出できます。

以下のステップを完了して、Amazon Comprehend コンソールを使用して、テキスト内のカスタムエンティティを検出します。

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/) で Amazon Comprehend コンソールを開きます。

1. 左側のメニューで、[**リアルタイム分析**] を選択します。

1. [**入力テキスト**] セクションの [**分析タイプ**] で [**カスタム**] を選択します。

1. [**エンドポイントの選択**] で、使用するエンティティ検出モデルに関連付けられているエンドポイントを選択します。

1. 分析用の入力データを指定するには、テキストを入力するか、ファイルをアップロードします。
   + テキストを入力するには

     1. **入力テキスト**を選択します。

     1. 分析するテキストを入力します。
   + ファイルをアップロードするには

     1. [**ファイルをアップロード**] を選択し、アップロードするファイル名を入力します。

     1. (オプション) **高度な読み取りアクション**では、デフォルトのテキスト抽出アクションをオーバーライドできます。詳細については、「[テキスト抽出オプションの設定](idp-set-textract-options.md)」を参照してください。

1. [**分析**] を選択します。コンソールには、分析の出力と信頼性評価が表示されます。