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。 # トレーニング後のデータセット内のデータの更新 カタログが大きくなるにつれて、追加のトレーニングデータをデータセットにインポートします。これは、Amazon Personalize レコメンデーションの関連性の維持および改善に役立ちます。一括または個別のデータインポートオペレーションを使用して、より多くのデータをインポートできます。 + 個別のインポートを使用すると、Amazon Personalize は新しいレコードをデータセットに追加します。個々のアイテム、ユーザー、またはアクションを更新するには、ID は同じ、属性が変更されたレコードをインポートします。1 つのインポート操作で最大 10 個のレコードをインポートできます。 レコードを個別にインポートする方法についての詳細は、「[Amazon Personalize データセットへの個々のレコードのインポート](incremental-data-updates.md)」を参照してください。リアルタイムイベントの記録の詳細については、「[レコメンデーションに影響を与えるリアルタイムイベントの記録](recording-events.md)」を参照してください。 + 一括インポートでは、[別のインポートジョブを作成](bulk-data-import-step.md)して、バルクデータに追加または置き換えます。データセットのインポートジョブは、一括で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。代わりに、ジョブの[インポートモード](bulk-data-import-step.md#bulk-import-modes)を変更することで、新しいレコードを既存のデータに追加できます。 データセットのインポートジョブでアイテムインタラクションデータセットまたはアクションインタラクションデータセットにデータを追加するには、少なくとも 1,000 件の新しいインタラクションレコードまたはアクションインタラクションレコードが必要です。一括インポートの完了から 20 分以内に、Amazon Personalize は、データセットグループで作成したすべてのフィルターを、新しい一括データで更新します。この更新により、Amazon Personalize はユーザーのレコメンデーションをフィルタリングするときに最新のデータを使用できるようになります。 アイテムまたはユーザーデータセットを作成したら、そのスキーマを新規または既存のスキーマに置き換えることができます。データセットの作成後にデータ構造が変更された場合は、データセットのスキーマを置き換えることができます。例えば、Amazon Personalize にトレーニング中に考慮してほしいアイテムメタデータの新しい列が存在する場合があります。あるいは、レコメンデーションをフィルタリングする場合にのみ使用するデータ列を追加したい場合もあります。詳細については、「[データセットのスキーマを置き換えて新しい列を追加する](updating-dataset-schema.md)」を参照してください。 レコメンダーまたはカスタムソリューションバージョンを作成した後、新しいデータがレコメンデーションにどのように影響するかは、タイプ、インポート方法、使用するドメインユースケースまたはカスタムレシピによって異なります。以下のセクションでは、新しいデータが次のトレーニングの前にリアルタイムおよびバッチレコメンデーションにどのように影響するかについて説明します。 **Topics** + [リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響](how-new-data-influences-recommendations.md) + [新しいデータがバッチレコメンデーションに与える影響 (カスタムリソース)](how-new-data-influences-batch-recommendations.md)