Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# データの更新
<a name="updating-data"></a>

新しいデータを収集するときに、そのデータを Forecast にインポートすることをお勧めします。そのためには、代替および増分更新の 2 つのオプションがあります。代替データセットのインポートジョブは、既存のデータをすべて新しくインポートされたデータに置き換えます。増分更新では、新しくインポートされたデータがデータセットに追加されます。

新しいデータをインポートしたら、既存の予測子を使用してそのデータの予想を生成できます。

**Topics**
+ [インポートモード](#idsi)
+ [既存のデータセットの更新](#idsi-console)
+ [予想の更新](#update-data-new-forecasts)

## インポートモード
<a name="idsi"></a>

Amazon Forecast が既存のデータセットに新しいデータを追加する方法を設定するには、データセットのインポートジョブのインポートモードを指定します。デフォルトインポートモードは `FULL` です。インポートモードは Amazon Forecast API を使用してのみ設定できます。
+ データセット内の既存のデータをすべて上書きするには、[CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md) API オペレーションの `FULL` を指定します。
+ データセット内の既存のデータにレコードを追加するには、[CreateDatasetImportJob](API_CreateDatasetImportJob.md) API オペレーションの `INCREMENTAL` を指定します。既存のレコードとインポートされたレコードの時系列 ID (項目 ID、ディメンション、タイムスタンプ) が同じ場合、既存のレコードは新しくインポートされたレコードに置き換えられます。Amazon Forecast では、常に最新のタイムスタンプのレコードが使用されます。

データセットをインポートしていない場合、増分オプションは使用できません。デフォルトのインポートモードは完全な置き換えモードです。

### 増分インポートモードのガイドライン
<a name="idsi-incremental"></a>

データセットの増分インポートを実行する場合、タイムスタンプ形式、データ形式、または位置情報データを変更することはできません。これらの項目のいずれかを変更するには、データのデータセットの完全インポートを実行する必要があります。

## 既存のデータセットの更新
<a name="idsi-console"></a>

**重要**  
デフォルトで、データセットのインポートジョブは、インポートしたデータセット内の既存のデータを置き換えます。データセットのインポートジョブの [インポートモード](#idsi) を指定することでこれを変更できます。

データセットを更新するには、そのデータセットのデータセットインポートジョブを作成し、インポートモードを指定します。

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#### [ CLI ]

データセットを更新するには、`create-dataset-import-job` コマンドを使用します。`import-mode` には、`FULL` で既存のデータを置き換えるか、`INCREMENTAL` で追加するかを指定します。詳細については、「[インポートモード](#idsi)」を参照してください。

次のコードは、新しいデータをデータセットに段階的にインポートするデータセットインポートジョブの作成方法を示しています。

```
aws forecast create-dataset-import-job \
                        --dataset-import-job-name {{dataset import job name}} \
                        --dataset-arn {{dataset arn}} \
                        --data-source "S3Config":{"KMSKeyArn":"{{string}}", "Path":"{{string}}", "RoleArn":"{{string}}"} \
                        --import-mode {{INCREMENTAL}}
```

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#### [ Python ]

データセットを更新するには、`create_dataset_import_job` メソッドを使用します。`import-mode` には、`FULL` で既存のデータを置き換えるか、`INCREMENTAL` で追加するかを指定します。詳細については、「[インポートモード](#idsi)」を参照してください。

```
import boto3

forecast = boto3.client('forecast')

response = forecast.create_dataset_import_job(
    datasetImportJobName = '{{YourImportJob}}',
    datasetArn = '{{dataset_arn}}',
    dataSource = {"S3Config":{"KMSKeyArn":"{{string}}", "Path":"{{string}}", "RoleArn":"{{string}}"}},
    importMode = '{{INCREMENTAL}}'
)
```

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## 予想の更新
<a name="update-data-new-forecasts"></a>

新しいデータを収集するときに、それを使用して新しい予想を生成することをお勧めします。Forecast は、更新されたデータセットをインポートするときに予測子を自動的に再トレーニングすることはしませんが、予測子を再トレーニングして、更新されたデータで新しい予想を生成できます。例えば、毎日の売上データを収集し、予想に新しいデータポイントを含める場合、更新されたデータをインポートし、それを使用して予想を生成できます。新しい予測子をトレーニングする必要はありません。新しくインポートしたデータが予想に影響を与えるようにするには、予測子を再トレーニングする必要があります。

**新しいデータから予想を生成する手順は、次のとおりです。**

1. 新しいデータを Amazon S3 バケットにアップロードします。新しいデータには、前回のデータセットのインポート以降に追加されたデータのみが含まれている必要があります。

1. 新しいデータを使用して**増分**データセットインポートジョブを作成します。新しいデータは既存のデータに追加され、予想は更新されたデータから生成されます。新しいデータファイルに以前にインポートしたデータと新しいデータの両方が含まれている場合は、**完全**データセットインポートジョブを作成します。

1. 既存の予想子を使用して新しい予測を作成します。

1. 通常どおり予測を取得します。