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# EC2 Auto Scaling グループの推奨事項の表示
AWS Compute Optimizer は、Amazon EC2 Auto Scaling グループのインスタンスタイプのレコメンデーションを生成します。EC2 Auto Scaling グループの推奨事項は、 AWS Compute Optimizer コンソールの次のページに表示されます。
+ **EC2 Auto Scaling グループの推奨事項**
このページには、現在の EC2 Auto Scaling グループ、検出結果分類、現在のインスタンスタイプ (複数可）、選択した購入オプションの現在の時間料金、および現在の設定が一覧表示されます。Compute Optimizer の上位レコメンデーションは、各 EC2 Auto Scaling グループの横に表示され、レコメンデーションインスタンスタイプ、選択した購入オプションの時間単位料金、現在のインスタンスタイプとレコメンデーションの料金差が含まれます (複数可）。レコメンデーションページを使用して、EC2 Auto Scaling グループの現在のインスタンスタイプと上位のレコメンデーションを比較します (これは、インスタンスをサイズアップまたはサイズダウンするかどうかを決定するのに役立ちます）。
+ **EC2 Auto Scaling グループの詳細**
このページでは、特定の EC2 Auto Scaling グループに応じて、アイドルグループをスケールインするための適切なサイズのレコメンデーションやレコメンデーションを提供します。選択した購入オプションのパフォーマンスリスクや時間単位の料金など、各ライツサイジングレコメンデーションの仕様を一覧表示します。詳細ページには、現在の EC2 Auto Scaling グループとレコメンデーションオプションの予測使用率メトリクス (複数可) の比較に使用できる使用率メトリクスグラフも表示されます。
レコメンデーションは毎日更新されます。デフォルトのルックバック期間である 14 日間または 32 日間のルックバック期間にわたって、現在の EC2 Auto Scaling グループの仕様と使用率メトリクスを分析することで生成されます。拡張インフラストラクチャメトリクスを有効にすると、ルックバック期間を 93 日に延長できます。詳細については[拡張インフラストラクチャメトリクス](enhanced-infrastructure-metrics.md)、[ライツサイジングに関する推奨事項の設定](rightsizing-preferences.md)、および[によって分析されるメトリクス AWS Compute Optimizer](metrics.md)を参照してください。
Compute Optimizer は、特定の要件を満たす EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションを生成し、レコメンデーションの生成に最大 24 時間かかる場合があり、十分なメトリクスデータを蓄積する必要があることに注意してください。詳細については、「[リソースの要件](requirements.md)」を参照してください。
**重要**
で Cost Optimization Hub を有効にすると AWS Cost Explorer、Compute Optimizer は特定の料金割引を含む Cost Optimization Hub データを使用してレコメンデーションを生成します。Cost Optimization Hub が有効になっていない場合、Compute Optimizer では Cost Explorer のデータとオンデマンド料金の情報を使用して推奨事項を生成します。詳細については、「*AWS Cost Management ユーザガイド*」の「[Cost Explorerを有効にする](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/ce-enable.html)」と「[Cost Optimization Hub](https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/cost-optimization-hub.html)」を参照してください。
**Topics**
+ [EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションの生成方法](#asg-recommendations-generate)
+ [結果の分類](#asg-recommendations-findings)
+ [配分戦略](#asg-recommendations-allocation)
+ [月間節約額と節約の機会](#asg-savings-calculation)
+ [アイドル状態](#asg-recommendations-idle)
+ [AWS Graviton ベースのインスタンスのレコメンデーション](#asg-graviton-recommendations)
+ [推論ワークロードタイプ](#asg-inferred-workload-types)
+ [移行の労力](#asg-migration-effort)
+ [パフォーマンスリスク](#asg-performance-risk)
+ [使用率グラフ](#asg-utilization-graphs)
+ [EC2 Auto Scaling グループの推奨事項と詳細へのアクセス](asg-view-recommendations.md)
## EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションの生成方法
AWS Compute Optimizer は、コストとパフォーマンスを最適化するように設計された 3 ステップの評価プロセスを使用して、EC2 Auto Scaling グループの推奨事項を生成します。
1. **EC2 Auto Scaling グループがアイドル状態かどうかの評価**
Compute Optimizer は、ルックバック期間中のリソース使用率パターンを分析して、EC2 Auto Scaling グループがアイドル状態であるかどうかを評価します。EC2 Auto Scaling グループ内のすべてのインスタンスがアイドル基準を満たしている場合、Compute Optimizer はグループがアイドル状態であると判断し、アイドルグループのスケーリングの潜在的な削減額を見積もります。詳細については、「[Idle criteria per resource](view-idle-recommendations.md#idle-criteria)」を参照してください。
1. **EC2 Auto Scaling グループのスケーラビリティの評価**
Compute Optimizer は、インスタンス容量設定とスケーリングポリシーを評価して、EC2 Auto Scaling グループがインスタンスの固定プールを維持する (スケーリングポリシーや無効なスケーリングポリシーなし）、ワークロードの需要に合わせて動的にスケールする (CPU 使用率に基づくターゲット追跡、予測スケーリング、簡易スケーリング、ステップスケーリングポリシーを使用）、またはスケーリングイベントの固定スケジュールに従う (スケジュールされたスケーリングポリシーを使用) ために使用されているかどうかを判断します。
1. **適切なサイジングの機会を特定する**
Compute Optimizer は、配分戦略設定、スケーリングポリシー、インスタンスタイプ、料金、インスタンス容量など、EC2 Auto Scaling グループのリソース使用率と現在の設定を分析し、適切な適切なサイジングの機会を見つけます。
+ インスタンスの固定プールを維持する EC2 Auto Scaling グループの場合、Compute Optimizer は、現在のインスタンス数を維持しながらワークロード要件を満たすインスタンスタイプを推奨します。これにより、ワークロードのパフォーマンスが向上し、コスト削減を実現できます。
+ 需要に基づいて動的にスケールする EC2 Auto Scaling グループの場合、Compute Optimizer では、コスト削減を可能にする新しいインスタンス世代にアップグレードすることをお勧めします。メモリメトリクスが有効になっている場合は、メモリのダウンサイジングの機会を提案してさらに節約することもできます。
+ スケーリングイベントの固定スケジュールに従う EC2 Auto Scaling グループの場合、Compute Optimizer は、スケジュールされたスケーリングされた容量に基づいてリソースワークロード要件を満たしながら、節約できるインスタンスタイプを推奨します。これにより、レコメンデーションが各グループの特定のスケーリング戦略とワークロード需要と一致します。
**注記**
適切なサイズのレコメンデーションについては、Compute Optimizer はスケーリングポリシーまたはインスタンス容量設定を変更するためのレコメンデーションを提供しません。
## 結果の分類
**EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーション**ページの**結果**列には、ルックバック期間中に各 EC2 Auto Scaling グループがどのように実行されたかの概要が表示されます。
EC2 Auto Scaling グループには、次の検出結果分類が適用されます。
| 分類 | 説明 |
| --- | --- |
| 最適化されていない | インスタンスの固定プールを維持する EC2 Auto Scaling グループは、グループがオーバーサイズであるか、パフォーマンスの問題を引き起こす可能性のあるワークロードを実行している場合、最適化されていないと見なされます。 動的にスケーリングするか、スケーリングイベントの固定スケジュールに従う EC2 Auto Scaling グループは、需要を低コストで満たすことができる他のインスタンスタイプがある場合、最適化されていないと見なされます。 |
| 最適化済み | EC2 Auto Scaling グループは、CPU、メモリ、ネットワークなどのグループのすべての仕様がワークロードのパフォーマンス要件を満たしている場合、最適化されていると見なされます。最適化グループの場合、Compute Optimizer は新世代のインスタンスタイプを推奨する場合があります。 |
## 配分戦略
EC2 Auto Scaling グループの推奨事項と詳細ページの配分戦略列には、EC2 Auto Scaling グループの現在および推奨される配分戦略が表示されます。割り当て戦略は、EC2 Auto Scaling グループが混合インスタンスタイプをデプロイする順序を設定します。Compute Optimizer は、次のいずれかの配分戦略を見つけることができます。
+ **優先されています** – EC2 Auto Scaling グループは、インスタンスタイプ要件に記載されている順序に基づいて、インスタンスタイプに優先順位を付けます。
+ **最低料金** – EC2 Auto Scaling グループは、現在のオンデマンド料金に基づいて、各アベイラビリティーゾーンで最低料金のインスタンスタイプを自動的にデプロイします。
+ **割り当て戦略なし** – EC2 Auto Scaling グループの割り当て戦略を設定していません。
+ **該当なし** – 割り当て戦略は、単一インスタンスタイプの EC2 Auto Scaling グループには適用されません。
Compute Optimizer では、**優先順位付き**配分戦略を使用し、推奨されるインスタンスタイプをインスタンスタイプ要件内の現在のインスタンスタイプよりも優先することをお勧めします。Compute Optimizer の推奨事項を優先することで、EC2 Auto Scaling グループは、コストとパフォーマンスの両方を最適化するインスタンスタイプをデプロイできます。また、現在のインスタンスタイプをインスタンスタイプ要件の範囲内に留めて、ワークロードをサポートするのに十分な容量を確保することをお勧めします。
インスタンスの更新を使用して、推奨されるインスタンスタイプで EC2 Auto Scaling グループを更新できます。詳細については、「Amazon EC2 [ Auto Scaling ユーザーガイド」の「インスタンスの更新を使用して Auto Scaling グループのインスタンスを更新する](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/asg-instance-refresh.html)」を参照してください。 *Amazon EC2 Auto Scaling*
配分戦略の詳細については、*Amazon EC2 Auto Scaling* ユーザーガイド」の[「複数のインスタンスタイプの配分戦略](https://docs.aws.amazon.com//autoscaling/ec2/userguide/allocation-strategies.html#on-demand-allocation-strategy)」を参照してください。
## 月間節約額と節約の機会
**推定月間節約額 (割引後)**
この列には、ルックバック期間中に推奨インスタンスタイプ (複数可) を使用した場合の EC2 Auto Scaling グループの推定月間削減額が一覧表示されます。割引割引後は、アカウントでアクティブなリザーブドインスタンスまたは Savings Plans 料金モデルを検討してください。Savings Plans とリザーブドインスタンスの割引を含む推奨事項を受け取るには、節約額見積もりモード設定を有効にする必要があります。詳細については、「[節約額見積もりモード](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)」を参照してください。
**注記**
削減額見積もりモードの設定を有効にしない場合、この列にはデフォルトのオンデマンド料金情報が表示されます。
**推定月間節約額 (オンデマンド)**
この列には、ルックバック期間中に Compute Optimizer のレコメンデーションを使用し、オンデマンドインスタンスの料金で購入した場合の EC2 Auto Scaling グループのおよその月間コスト削減が一覧表示されます。
**節約の機会 (%)**
この列には、EC2 Auto Scaling グループに推奨されるインスタンスタイプ (複数可) を採用することで節約できる現在の月額コストの推定月額削減率が表示されます。削減額見積もりモードが有効になっている場合、Compute Optimizer はアカウントでアクティブなリザーブドインスタンスまたは Savings Plans 料金モデルを分析して、削減機会の割合を生成します。節約額見積モードが有効になっていない場合は、Compute Optimizer によってオンデマンド料金の情報のみが使用されます。詳細については、「[節約額見積もりモード](https://docs.aws.amazon.com/compute-optimizer/latest/ug/savings-estimation-mode)」を参照してください。
### 月間削減額の見積りの計算
レコメンデーションごとに、推奨されるインスタンスタイプを使って新しいインスタンスを操作するためのコストを計算します。月間削減額の見積もりは、EC2 Auto Scaling グループ内の現在のインスタンスの実行時間数と、現在のインスタンスタイプと推奨インスタンスタイプのレートの差に基づいて計算されます。Compute Optimizer ダッシュボードに表示される EC2 Auto Scaling グループの月間削減額の見積もりは、アカウント内の EC2 Auto Scaling グループで過剰にプロビジョニングされたすべてのインスタンスの月間削減額の見積もりの合計です。
## アイドル状態
**EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーション**ページの**アイドル**列には、EC2 Auto Scaling グループがアイドル状態かどうかが表示されます。
**EC2 Auto Scaling グループのアイドル条件** — 14 日間のルックバック期間に、ピーク CPU 使用率が 5% またはネットワーク使用率が 5 MB/日を超えるインスタンスはありません。
**G または P インスタンスタイプを使用する EC2 Auto Scaling グループのアイドル条件** — グループのインスタンスが 14 日間のルックバック期間中に次の基準を満たしている場合。
+ GPU がルックバック期間の 99% 以上アクティブに動作していない
+ GPU エンコーダーがインスタンスのランタイムの 99% 以上に使用されていない
+ インスタンスレベルでの GPU メモリ使用量が 5% 未満
+ CPU の最大使用率が 5% 未満
+ ネットワーク使用率が 5 MB/日未満
## AWS Graviton ベースのインスタンスのレコメンデーション
EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションを表示すると、Graviton AWS ベースのインスタンスでワークロードを実行する際の料金とパフォーマンスへの影響を確認できます。これを行うには、**[CPU アーキテクチャの設定]** ドロップダウンリストの **[Graviton (aws-arm64)]** を選択します。それ以外の場合は、**[最新]** をクリックして、現在のインスタンスと同じ CPU ベンダーおよびアーキテクチャに基づくレコメンデーションを表示します。
**注記**
**[現在の料金]**、**[推奨料金]**、**[価格差]**、**[価格差 (%)]**、および **[月間削減額の見積り]** 列が更新され、現在のインスタンスタイプと選択した CPU アーキテクチャ設定のインスタンスタイプとの料金の比較が表示されます。例えば、**[Graviton (aws-arm64)]** を選択すると、現在のインスタンスタイプと推奨される Graviton ベースのインスタンスタイプとの料金を比較します。
## 推論ワークロードタイプ
**EC2 Auto Scaling グループのレコメン**デーションページの**推論ワークロードタイプ**列には、Compute Optimizer によって推測される EC2 Auto Scaling グループのインスタンスで実行されている可能性のあるアプリケーションが一覧表示されます。これを行うには、インスタンス名、タグ、設定など、EC2 Auto Scaling グループ内のインスタンスの属性を分析します。Compute Optimizer は現在、インスタンスが Amazon EMR、Apache Cassandra、Apache Hadoop、Memcached、NGINX、PostgreSQL、Redis、Kafka、または SQLServer を実行しているかどうかを推論できます。インスタンスで実行されているアプリケーションを推測することで、Compute Optimizer は x86 ベースのインスタンスタイプから Arm ベースの Graviton AWS インスタンスタイプにワークロードを移行する労力を特定できます。詳細については、「[移行の労力](#asg-migration-effort)」を参照してください。
**注記**
中東 (バーレーン)、アフリカ (ケープタウン)、アジアパシフィック (香港)、欧州 (ミラノ)、アジアパシフィック (ジャカルタ) の各リージョンでは、SQLServer アプリケーションを推論できません。
## 移行の労力
**EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーション**と **EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページの**移行作業**列には、現在のインスタンスタイプから推奨インスタンスタイプへの移行に必要な作業レベルが一覧表示されます。以下は、さまざまなレベルの移行作業の例です。
+ **非常に低い** — 推奨されるインスタンスタイプは、現在のインスタンスタイプと同じ CPU アーキテクチャです。
+ **低** — Amazon EMR は推定ワークロードタイプであり、Graviton AWS インスタンスタイプが推奨されます
+ **Medium** — ワークロードタイプを推測することはできませんが、Graviton AWS インスタンスタイプをお勧めします。
+ **高** — 推奨インスタンスタイプには現在のインスタンスタイプとは異なる CPU アーキテクチャがあり、ワークロードには推奨 CPU アーキテクチャの既知の互換バージョンがありません。
x86 ベースのインスタンスタイプから Arm ベースの Graviton AWS インスタンスタイプへの移行の詳細については、Graviton 入門 GitHub の[「ワークロードを AWS Graviton2 ベースの Amazon EC2 インスタンスに移行する際の考慮事項](https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/transition-guide.md)」を参照してください。 *AWS GitHub*
## パフォーマンスリスク
**EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページと **EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーション**ページのパフォーマンスリスク列は、EC2 Auto Scaling グループで現在実行されている推奨インスタンスタイプ (複数可) がワークロード要件を満たしていない可能性を定義します。Compute Optimizer は、CPU、メモリ、EBS スループット、EBS IOPS、ディスクスループット、ディスク IOPS、ネットワークスループット、ネットワーク PPS など、EC2 Auto Scaling グループの仕様ごとに個々のパフォーマンスリスクスコアを計算します。現在および推奨されている EC2 Auto Scaling グループのパフォーマンスリスクは、分析されたリソース仕様全体の最大パフォーマンスリスクスコアとして計算されます。
値の範囲は、非常に低い、低い、普通、高い、非常に高いです。パフォーマンスリスクが非常に低いということは、インスタンスタイプ (複数可) が常に十分な機能を提供すると予測されることを意味します。パフォーマンスリスクが高いほど、リソースを移行する前に、EC2 Auto Scaling グループで実行されているインスタンスタイプ (複数可) がワークロードのパフォーマンス要件を満たしているかどうかを検証する必要があります。パフォーマンスの向上のために最適化するか、コスト削減のために最適化するか、これら 2 つの組み合わせのために最適化するかを決定します。詳細については、「*Amazon Elastic Compute Cloud ユーザーガイド*」の「[インスタンスタイプの変更](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-resize.html)」を参照してください。
**注記**
Compute Optimizer API、 AWS Command Line Interface (AWS CLI)、 AWS SDKs では、パフォーマンスリスクは `0` (非常に低い) から `4` (非常に高い) のスケールで測定されます。
## 使用率グラフ
**EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページには、グループ内の現在のインスタンスの使用率メトリクスグラフが表示されます。グラフには、分析期間のデータが表示されます。Compute Optimizer は、5 分ごとの最大使用率ポイントを使用して EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションを生成します。
グラフを変更して、過去 24 時間、3 日、1 週間、または 2 週間のデータを表示できます。アクティブ化すると [拡張インフラストラクチャメトリクスの有料機能](enhanced-infrastructure-metrics.md) で、過去 3 か月間のデータを表示できます。
詳細ページに、次の使用率グラフが表示されます。
| グラフ名 | 説明 |
| --- | --- |
| 平均 CPU 使用率 (パーセント) | EC2 Auto Scaling グループのインスタンスで使用される割り当てられた EC2 コンピューティングユニットの平均パーセンテージ。 |
| 平均ネットワーク (MiB/秒) | EC2 Auto Scaling グループのインスタンスがすべてのネットワークインターフェイスで受信した 1 秒あたりのメビバイト (MiB) の数。 |
| 平均ネットワーク出力 (MiB/秒) | EC2 Auto Scaling グループのインスタンスによってすべてのネットワークインターフェイスで送信された 1 秒あたりのメビバイト (MiB) の数。 |
| インスタンス容量 | これは、任意の時点で EC2 Auto Scaling グループを持つ実行中のインスタンスの数です。 |
# EC2 Auto Scaling グループの推奨事項と詳細へのアクセス
次のいずれかの手順を使用して、 AWS コンソールの **EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーション**または **EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページにアクセスできます。
**EC2 Auto Scaling グループのレ**コメンデーションページで、現在の EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションを表示できます。**EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページで、特定のグループの詳細とその推奨事項を表示できます。
## 手順
### EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションページへのアクセス
**EC2 Auto Scaling グループのレコメンデーションページにアクセスするには**
1. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/) で、Compute Optimizer コンソールを開きます。
1. ナビゲーションペインで **EC2 Auto Scaling グループ**を選択します。
レコメンデーションページには、EC2 Auto Scaling グループの仕様と検出結果の分類、およびレコメンデーショングループの仕様が一覧表示されます。リストされている現在の EC2 Auto Scaling グループは、現在選択されている AWS リージョンの、選択したアカウントのものです。
1. レコメンデーションページでは、次のアクションを実行できます。
+ Graviton ベースのインスタンスでワークロードを実行する場合の価格とパフォーマンスへの影響を確認します。これを行うには、**CPU アーキテクチャの設定**のドロップダウン リストで **Graviton (aws-arm64)** を選択します。それ以外の場合は、**[最新]** (デフォルト) オプションは、現在のインスタンスと同じ CPU ベンダーおよびアーキテクチャに基づくレコメンデーションを表示します。
+ レコメンデーションを AWS リージョン、検出結果、または検出結果の理由でフィルタリングします。そのためには、まず「**1 つ以上のプロパティで絞り込む**」テキストボックスを選択します。表示されるドロップダウンリストで、プロパティと値を選択します。
+ 別のアカウントのインスタンスに関する推奨事項を表示します。これを行うには、[**アカウント**] を選択してから、別のアカウント ID を選択します。
**注記**
組織の管理アカウントにサインインしており、Compute Optimizer による信頼されたアクセスが有効になっている場合は、他のアカウントのリソースのレコメンデーションを表示できます。詳細については、「[Compute Optimizer によってサポートされたアカウント](getting-started.md#supported-accounts)」および「[の信頼されたアクセス AWS Organizations](security-iam.md#trusted-service-access)」を参照してください。
+ 選択したフィルターのクリア そのためには、フィルターの横にある [**フィルターをクリア**] を選択します。
+ 特定の **EC2 Auto Scaling グループの EC2 Auto Scaling グループの詳細**ページにアクセスします。 EC2 Auto Scaling これを行うには、目的のグループの横に表示された結果の分類をクリックします。
### EC2 Auto Scaling グループの詳細ページへのアクセス
**EC2 Auto Scaling グループの詳細ページにアクセスするには**
1. [https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/](https://console.aws.amazon.com/compute-optimizer/) で、Compute Optimizer コンソールを開きます。
1. ナビゲーションペインで **EC2 Auto Scaling グループ**を選択します。
1. レコメンデーションの詳細を表示するには、EC2 Auto Scaling グループを選択し、**詳細の表示**を選択します。または、EC2 Auto Scaling グループリンクを選択します。
詳細ページには、選択した EC2 Auto Scaling グループの最適化に関する推奨事項が最大 3 つ表示されます。EC2 Auto Scaling グループ内の現在のインスタンスの仕様、推奨インスタンスの仕様とパフォーマンスリスク、および使用率メトリクスグラフを一覧表示します。
1. 詳細ページでは、次のアクションを実行できます。
+ AWS Graviton ベースのインスタンスでワークロードの実行による料金とパフォーマンスへの影響を表示するには、**[CPU アーキテクチャのプリファレンス]** ドロップダウンの **[Graviton (aws-arm64)]** を選択します。それ以外の場合は、**[最新]**(デフォルト) オプションは、現在のインスタンスと同じ CPU ベンダーおよびアーキテクチャに基づくレコメンデーションを表示します。
+ 拡張インフラストラクチャメトリクスの有料機能をアクティブにして、表示している Auto Scaling グループのメトリクス分析ルックバック期間を最大 3 か月 (14 日間のデフォルトと比較して) 延長します。詳細については、「[拡張インフラストラクチャメトリクス](enhanced-infrastructure-metrics.md)」を参照してください。
+ ページの下部に、現在のインスタンスの使用率メトリクスグラフが表示されます。青い実線は、Auto Scaling グループの現在のインスタンスの使用率です。
+ グラフの時間範囲を変更するには、**[時間範囲]** を選択し、**[過去 24 時間]**、**[過去 3 日間]**、**[過去 1 週間]**、または **[過去 2 週間]** を選択します。拡張インフラストラクチャメトリクスの推奨設定を有効化すると、[過去 3 か月] も選択することができます。短い時間範囲を選択すると、データポイントが高い細度で表示され、詳細レベルが高くなります。