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# とは AWS Entity Resolution
AWS Entity Resolution は、複数のアプリケーション、チャネル、データストアに保存されている関連レコードを照合、リンク、強化するのに役立つサービスです。柔軟でスケーラブルで、既存のアプリケーションやデータサービスプロバイダーに接続できるエンティティ解決ワークフローの使用を開始できます。
AWS Entity Resolution は、ルールベースのマッチング、機械学習ベースのマッチング (ML マッチング）、データサービスプロバイダー主導のマッチングなどの高度なマッチング手法を提供します。これらの手法は、顧客情報、製品コード、またはビジネスデータコードの関連レコードをより正確にリンクおよび強化するのに役立ちます。
を使用して AWS Entity Resolution 、最近のイベント (広告クリック、カートの中止、購入など) をデータサービスプロバイダーからの仮名化されたシグナルと一意のエンティティ ID にリンクすることで、カスタマーインタラクションの統合ビューを作成できます。ストア間で異なるコード (SKU、UPC など) を使用する製品をより適切に追跡することもできます。を使用すると AWS Entity Resolution 、データの移動を最小限に抑えながら、マッチングの精度を制御し、データセキュリティをより適切に保護できます。
**Topics**
+ [初めての AWS Entity Resolution ユーザーですか?](#first-time-user)
+ [の機能 AWS Entity Resolution](#servicename-feature-overview)
+ [関連サービス](#related-services)
+ [アクセス AWS Entity Resolution](#acessing-service)
+ [の料金 AWS Entity Resolution](#pricing)
## 初めての AWS Entity Resolution ユーザーですか?
を初めて使用する場合は AWS Entity Resolution、まず以下のセクションを読むことをお勧めします。
+ [の機能 AWS Entity Resolution](#servicename-feature-overview)
+ [アクセス AWS Entity Resolution](#acessing-service)
+ [セットアップ AWS Entity Resolution](setting-up.md)
## の機能 AWS Entity Resolution
AWS Entity Resolution には次の機能が含まれています。
+ **柔軟でカスタマイズ可能なデータ準備**
AWS Entity Resolution は からデータを読み取り AWS Glue 、一致処理の入力として使用します。最大 20 個のデータ入力を指定できます。 は、データ入力テーブルの各行をレコードとして AWS Entity Resolution 処理し、一意のエンティティをプライマリキーとして使用します。 は暗号化されたデータセットで動作 AWS Entity Resolution できます。まず、 の[スキーママッピング](glossary.md#schema-mapping-definition)を定義 AWS Entity Resolution して、[一致するワークフロー](glossary.md#matching-workflow-definition)で使用する入力フィールドを理解します。既存の AWS Glue データ入力から独自のデータスキーマまたはブループリントを取り込むことができます。または、インタラクティブユーザーインターフェイスまたは JSON エディタを使用してカスタムスキーマを構築することもできます。デフォルトでは、 は一致する前にデータ入力 AWS Entity Resolution を[正規化](glossary.md#normalization-defn)し、特殊文字や余分なスペースの削除、テキストの小文字へのフォーマットなど、一致処理を改善します。データ入力がすでに正規化されている場合は、正規化をオフにできます。また、[GitHub ライブラリ](https://aws.amazon.com/solutions/guidance/customizing-normalization-library-for-aws-entity-resolution/)も用意されています。これを使用して、ニーズに合わせてデータ正規化プロセスをさらにカスタマイズできます。
+ **設定可能なエンティティマッチングワークフロー**
エンティティ[マッチングワークフロー](glossary.md#matching-workflow-definition)は、データ入力を照合 AWS Entity Resolution する方法と統合データ出力をどこに書き込むかを指定するように設定した一連のステップです。エンティティ解決や ML エクスペリエンスなしで、1 つ以上のマッチングワークフローを設定して、異なるデータ入力を比較し、[ルールベースのマッチング](glossary.md#rule-based-matching-defn)、[機械学習マッチング](glossary.md#ml-matching-defn)、[データサービスプロバイダー主導マッチングなど、さまざまなマッチング](glossary.md#provider-service-matching)手法を使用できます。リソース番号、処理されたレコード数、見つかった一致の数など、既存の一致ワークフローとメトリクスのジョブステータスを表示することもできます。
+ **Ready-to-use ルールベースのマッチング**
このマッチング手法には、 または AWS Command Line Interface () ready-to-use一連のルールが含まれますAWS CLI。 AWS マネジメントコンソール これらのルールを使用して、入力フィールドに基づいて関連レコードを検索できます。各ルールの入力フィールドの追加または削除、ルールの削除、ルールの優先度の再配置、新しいルールの作成によって、ルールをカスタマイズすることもできます。ルールをリセットして元の構成に戻すこともできます。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットのデータ出力には、[ルールベースのマッチング手法](glossary.md#rule-based-matching-defn)を使用して が AWS Entity Resolution 生成する一致グループがあります。各一致グループには、一致を理解するのに役立つように、関連付けられた一致を生成するために使用されるルール番号があります。たとえば、ルール番号は、ルール 1 がルール 2 よりも正確になるように、各一致グループの精度を示すことができます。
+ **事前設定された機械学習ベースのマッチング (ML マッチング)**
このマッチング手法には、すべてのデータ入力、特にコンシューマーベースのレコードの一致を見つけるための事前設定された ML モデルが含まれています。このモデルは、名前、E メールアドレス、電話番号、住所、生年月日のデータ型に関連付けられたすべての入力フィールドを使用します。モデルは、他の一致グループと比較した一致の品質を説明する各グループの[信頼スコア](glossary.md#confidence-level-defn)を含む関連レコードの一致グループを生成します。このモデルは、欠落している入力フィールドを考慮し、レコード全体をまとめて分析してエンティティを表します。Amazon S3 バケットのデータ出力には、ML マッチングを使用して が AWS Entity Resolution 生成する一致グループがあります。これは、各一致グループの関連する信頼スコアが 0.0～1.0 の場合で、一致の精度を示します。
+ **レコードとデータサービスプロバイダーの照合**
AWS Entity Resolution を使用すると、主要なデータサービスベンダーやライセンスデータセットとレコードを照合、リンク、強化して、顧客を理解し、到達し、サービスを提供する能力を拡張できます。たとえば、データに属性を追加してレコードを強化したり、ビジネス目標を達成するために連携するシステムとプラットフォームの相互運用性を改善したりできます。この一致するワークフローを数回クリックするだけで使用できるため、複雑な独自の統合を構築して維持する必要がなくなります。このマッチング手法を利用するには、これらのデータサービスプロバイダーとのライセンス契約が必要です。
+ **手動一括処理と自動増分処理**
データ処理を使用すると、データ入力を、エンティティマッチングワークフロー設定を使用して生成された共通の一致 ID を持つ同様のレコードを持つ統合データ出力テーブルに変換できます。API および AWS マネジメントコンソール または を使用すると AWS CLI、既存の抽出、変換、ロード (ETL) データパイプラインに基づいて、オンデマンドで[手動一括処理](glossary.md#manual-processing)を実行できます。ETL データパイプラインは、新しいマッチングと既存のマッチングの更新のためにすべてのデータを再処理します。また、ルールベースのマッチングシナリオでは、[自動増分処理](glossary.md#incremental-processing)を開始して、Amazon S3 バケットで新しいデータが利用可能になるとすぐに、サービスはそれらの新しいレコードを読み取り、既存のレコードと比較できます。これにより、Amazon S3 データの変更との一致が最新の状態になります。
+ **ほぼリアルタイムのルックアップ**
[AWS Entity Resolution GetMatchId API オペレーション](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html)を使用してエンティティフィールドを検索すると、既存の一致 ID を同期的に取得できます。さまざまなソースとチャネルを通じて取得された個人を特定できる情報 (PII) 属性 AWS Entity Resolution を使用して を呼び出すことができます。 はデータ保護のためにこれらの属性を AWS Entity Resolution ハッシュし、対応する一致 ID を取得して、顧客をリンクして一致させます。たとえば、関連付けられた名前、E メール、および郵送先住所を含むウェブサインアップを取得できます。GetMatchId API オペレーションを使用して AWS Entity Resolution 、この顧客またはエンティティが S3 バケットに保存されている一致した結果に既に存在するかどうか、およびそれに関連付けられている対応するエンティティ一致 ID を確認します。エンティティ一致 ID を取得したら、顧客関係管理 (CRM) や顧客データプラットフォーム (CDP) システムなど、それに関連付けられたトランザクション情報をソースアプリケーションで見つけることができます。
+ **データ保護と設計によるリージョン化**
AWS Entity Resolution は、データを保護するのに役立つデフォルトの暗号化機能を提供し、サービスへのデータ入力ごとに暗号化キーを提供します。たとえば、 AWS Entity Resolution では、サーバー側の暗号化データとハッシュ化されたデータを使用してルールベースのマッチングワークフローを柔軟に実行できます。 はリージョン化 AWS Entity Resolution をサポートしています。つまり、一致するワークフローを実行して、サービスを使用している AWS リージョン のと同じ でデータを処理します。他のアプリケーションで解決済みのデータを使用する前に、Amazon S3 のデータ出力を暗号化してハッシュ化することもできます。
+ **マルチパーティートランスコーディング**
AWS Entity Resolution は、 などのデータコラボレーションを使用する複数の当事者間でデータソースと一致する設定を定義するのに役立ちます AWS Clean Rooms。
## 関連サービス
以下は AWS のサービス 、 に関連しています AWS Entity Resolution。
+ **Amazon S3**
Amazon S3 AWS Entity Resolution に取り込むデータを保存します。
詳細については、「*Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド*」の「[Amazon S3 とは](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/Welcome.html)」を参照してください。
+ **AWS Glue**
で使用するテーブルを Amazon S3 のデータ AWS Glue から作成します AWS Entity Resolution。
詳細については、「 *AWS Glue デベロッパーガイド*」の[「What is AWS Glue?](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)」を参照してください。
+ **AWS CloudTrail**
CloudTrail ログ AWS Entity Resolution で を使用して、アクティビティの分析 AWS のサービス を強化します。
詳細については、「[を使用した AWS Entity Resolution API コールのログ記録 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md)」を参照してください。
+ **CloudFormation**
次のリソースを作成します CloudFormation。AWS::EntityResolution::MatchingWorkflow、AWS::EntityResolution::SchemaMapping、AWS::EntityResolution:IdMappingWorkflow、AWS::EntityResolution::IdNamespace、および AWS::EntityResolution::PolicyStatement
詳細については、「[を使用して AWS エンティティ解決リソースを作成する AWS CloudFormation](creating-resources-with-cloudformation.md)」を参照してください。
## アクセス AWS Entity Resolution
には、次のオプション AWS Entity Resolution を使用してアクセスできます。
+ [https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) の AWS Entity Resolution コンソールから直接。
+ AWS Entity Resolution API を介してプログラムで。詳細については、「[AWS Entity Resolution APIリファレンス**](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/Welcome.html)」を参照してください。
+ Runtime で AWS Entity Resolution API AWS Lambda を呼び出す場合は、独自のデプロイパッケージを作成し、目的のバージョンの AWS SDK ライブラリを含めます。詳細については、 *AWS Lambda デベロッパーガイド*の以下の例を参照してください。
+ [.zip または JAR ファイルアーカイブを使用して Java Lambda 関数をデプロイする](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/java-package.html)
+ [Python Lambda 関数の .zip ファイルアーカイブの使用](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/python-package.html)
## の料金 AWS Entity Resolution
料金については、「[AWS Entity Resolution の料金](https://aws.amazon.com/entity-resolution/pricing/)」を参照してください。