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。 # Amazon Quick Sight トピックの使用 | | | --- | |  適用対象: Enterprise Edition  | | | | --- | |    対象者: Amazon Quick 管理者と作成者  | *トピック*は、ビジネスユーザーが質問できるサブジェクトエリアを表す 1 つ以上のデータセットのコレクションです。 Quick Sight 自動データ準備を使用すると、エンドユーザーに関連するトピックの作成に役立つ ML を活用したサポートを受けることができます。最初のプロセスは、次のような自動フィールド選択と分類から始まります。 + 自動データ準備は、リーダーが探索する焦点を絞ったデータスペースを作成するために、デフォルトで含める少数のフィールドを選択します。 + 自動データ準備は、レポートやダッシュボードなどの他のアセットで使用するフィールドを選択します。 + 自動データ準備では、トピックが有効になっている関連する分析から追加のフィールドもインポートされます。 + 日付、ディメンション、メジャーを特定して、フィールドを回答に使用する方法を学びます。 この自動フィールドセットにより、作成者は自然言語分析をすぐに開始できます。作成者は、**[Include]** (含める) トグルを使用して、必要に応じていつでもフィールドを除外したり、追加のフィールドを含めたりできます。 次に、自動データ準備は、フィールドに自動的にラベル付けし、シノニムを識別することで、プロセスを継続します。自動データ準備は、一般的な用語を使用して、フレンドリ名とシノニムでフィールド名を更新します。たとえば、`SLS_PERSON` フィールドの名前を `Sales person` に変更して、`salesman`、`saleswoman`、エージェント、`sales representative` などの同義語を割り当てることができます。自動データ準備で多くの作業を行うことができますが、フィールド、名前、シノニムを確認して、エンドユーザー向けにさらにカスタマイズすることをお勧めします。たとえば、ユーザーがくだけた会話で営業担当者を「担当者」または「ディーラー」と呼ぶ場合、`SLS_PERSON` に `rep` や `dealer` を同義語に追加してこの用語をサポートします。 最後に、自動データ準備は、データをサンプリングし、分析中に作成者によって適用された形式を調べることで、各フィールドのセマンティックタイプを検出します。自動データ準備は、フィールド設定を自動的に更新し、各フィールドに使用される値の形式を設定します。したがって、質問への回答は、日付、通貨、識別子、ブール値、人物などの適切な形式で提供されます。 トピックの操作の詳細については、この章の以下のセクションに進みます。 **Topics** + [トピックの操作](navigating-topics.md) + [Quick Sight トピックの作成](topics-create.md) + [トピックワークスペース](topics-interface.md) + [Quick Sight トピックでのデータセットの操作](topics-data.md) + [Quick Sight トピックnatural-language-friendlyにする](topics-natural-language.md) + [Quick Sight トピックの共有](topics-sharing.md) + [Amazon Quick Sight トピックのアクセス許可の管理](topics-sharing-permissions.md) + [Quick Sight トピックのパフォーマンスとフィードバックの確認](topics-performance.md) + [Quick Sight トピックインデックスの更新](topics-index.md) + [Amazon Quick Sight APIs](topics-cli.md)