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# マッチングワークフローを使用して入力データを照合する
*マッチングワークフロー*は、さまざまな入力ソースのデータを組み合わせて比較し、さまざまなマッチング手法に基づいて一致するレコードを決定するデータ処理ジョブです。 は、指定された場所からデータを AWS Entity Resolution 読み取り、レコード間の一致を見つけ、一致する各データセットに[一致 ID](glossary.md#match-id-defin) を割り当てます。
次の図は、一致するワークフローを作成する方法をまとめたものです。
![\[A summary of the four steps to create a matching workflow in AWS Entity Resolution\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/HIW-Matching-Workflow.png)
**Topics**
+ [一致するワークフロータイプ](#matching-workflow-types)
+ [データ出力オプション](#data-output-options)
+ [ワークフロー結果の一致](#matching-workflow-results)
+ [ルールベースのマッチングワークフローの作成](creating-matching-workflow-rule-based.md)
+ [機械学習ベースのマッチングワークフローの作成](create-matching-workflow-ml.md)
+ [プロバイダーのサービスベースのマッチングワークフローの作成](create-matching-workflow-provider.md)
+ [一致するワークフローの編集](edit-matching-workflow.md)
+ [一致するワークフローの削除](delete-matching-workflow.md)
+ [ルールベースの一致ワークフローの一致 ID の変更または生成](generate-match-id.md)
+ [ルールベースの一致ワークフローの一致 ID を検索する](find-match-id.md)
+ [ルールベースまたは ML ベースのマッチングワークフローからのレコードの削除](delete-records.md)
+ [マッチングワークフローのトラブルシューティング](troubleshooting.md)
## 一致するワークフロータイプ
AWS Entity Resolution は、次の 3 種類のマッチングワークフローをサポートしています。
ルールベースのマッチング
設定可能なルールを使用して、指定されたフィールドの完全一致またはあいまい一致に基づいて一致するレコードを識別します。同様にスペルされた名前の一致や、形式が異なるアドレスなど、一致する条件を定義します。
機械学習ベースマッチング
機械学習モデルを使用して、データにバリエーション、エラー、欠落しているフィールドがある場合でも、同様のレコードを識別します。このアプローチでは、ルールベースのマッチングよりも複雑なマッチングを検出できます。
プロバイダーのサービスベースのマッチング
サードパーティーのデータプロバイダーを使用して、マッチング前にデータを強化および検証します。このタイプのマッチングは、Amazon Connect Customer Profiles 出力と互換性がありません。
## データ出力オプション
AWS Entity Resolution は、データ出力ファイルを次の宛先に書き込むことができます。
+ 指定した Amazon S3 の場所
+ Amazon Connect Customer Profiles (顧客データの重複排除用)
**重要**
Amazon Connect Customer Profiles へのエクスポートは、プロバイダーベースのマッチングと互換性がありません。Amazon Connect Customer Profiles にエクスポートするには、ルールベースのマッチングまたは機械学習ベースのマッチングを使用する必要があります。
必要に応じて AWS Entity Resolution を使用して出力データをハッシュできるため、データの制御を維持できます。
次の表は、3 種類の一致するワークフローと、サポートされている出力先を示しています。
| マッチングタイプ | S3 出力 | Customer Profiles 出力 |
| --- | --- | --- |
| [ルールベース](creating-matching-workflow-rule-based.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) はい |
| [機械学習ベース](create-matching-workflow-ml.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) はい |
| [プロバイダーのサービスベース](create-matching-workflow-provider.md) | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) はい | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)なし |
## ワークフロー結果の一致
一致するワークフローを作成して実行すると、指定した S3 の場所または Amazon Connect Customer Profiles で結果を表示できます。一致するワークフローはIDs を生成します。
一致するワークフローには複数の実行を含めることができ、結果 (成功またはエラー) は を名前`jobId`とするフォルダに書き込まれます。
S3 出力先の実行ごとに:
+ データ出力には、一致するファイルとエラーのファイルの両方が含まれます。
+ 成功した結果は、複数のファイルを含む`success`フォルダに書き込まれます。
+ エラーは複数のフィールドを持つ `error`フォルダに書き込まれます
Amazon Connect Customer Profiles 出力先の実行ごとに:
+ 重複排除された顧客レコードは Amazon Connect インスタンスに直接送信されます。
+ AWS Entity Resolution コンソールで最近のジョブ履歴を表示できます。
+ Amazon Connect の既存のプロファイルは重複排除プロセスに含まれません
一致するワークフローを作成して実行したら、[ルールベースのマッチング](creating-matching-workflow-rule-based.md)または[機械学習 (ML) マッチング](create-matching-workflow-ml.md)の出力を[、プロバイダーのサービスベースのマッチング](create-matching-workflow-provider.md)への入力として、またはビジネスニーズを満たすための逆の方法として使用できます。
例えば、プロバイダーのサブスクリプションコストを節約するために、まず[ルールベースのマッチング](creating-matching-workflow-rule-based.md)を実行してデータに対する一致を見つけることができます。その後、一致しないレコードのサブセットを[プロバイダーのサービスベースのマッチング](create-matching-workflow-provider.md)に送信できます。Customer Profiles にエクスポートする場合は、ルールベースまたは機械学習ベースのマッチングのみを使用する必要があります。
エラーのトラブルシューティングの詳細については、「」を参照してください[マッチングワークフローのトラブルシューティング](troubleshooting.md)。
# ルールベースのマッチングワークフローの作成
*[ルールベースのマッチング](glossary.md#rule-based-matching-defn)*は、入力したデータに基づいて によって提案され AWS Entity Resolution、ユーザーが完全に設定可能なウォーターフォールマッチングルールの階層セットです。ルールベースのマッチングワークフローを使用すると、クリアテキストデータまたはハッシュデータを比較して、カスタマイズした基準に基づいて完全一致を見つけることができます。
がデータ内の 2 つ以上のレコード間の一致 AWS Entity Resolution を検出すると、以下が割り当てられます。
+ 一致したデータセット内のレコードへの一致 [ID](glossary.md#match-id-defin)
+ [一致を生成した一致ルール](glossary.md#match-rule-defn)。
でルールベースのマッチングワークフローを作成するときは AWS Entity Resolution、**Simple** ルールタイプまたは **Advanced** ルールタイプを選択する必要があります。ルールタイプによって、作成できるルール条件の複雑さが決まります。ワークフローの作成後にルールタイプを変更することはできません。
次のグラフを使用して、2 つの**ルールタイプ**を比較し、ユースケースに適したルールタイプを特定できます。
**ルールタイプ比較グラフ**
| ユースケース | 高度なルールタイプ | シンプルなルールタイプ |
| --- |--- |--- |
| 入力タイプで one-to-oneでマッピングされたスキーママッピング | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No |
| --- |--- |--- |
| 複数のデータ列が同じ入力タイプにマッピングされたスキーママッピング | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Yes |
| --- |--- |--- |
| 完全一致とあいまい一致をサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No (Exact matching only) |
| --- |--- |--- |
| AND、OR、および括弧演算子をサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | No (AND operator only) |
| --- |--- |--- |
| バッチワークフローをサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | Yes |
| --- |--- |--- |
| 増分ワークフローをサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/success_icon.svg) Yes | Yes |
| --- |--- |--- |
| リアルタイムワークフローをサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg)No | Yes |
| --- |--- |--- |
| ID マッピングワークフローをサポート | ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/negative_icon.svg) No | Yes |
| --- |--- |--- |
使用するルールタイプを決定したら、次のトピックを使用して、**アドバンス**トルールタイプまたは**シンプル**ルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成します。
**Topics**
+ [高度なルールタイプを使用したルールベースのマッチングワークフローの作成](rule-based-mw-advanced.md)
+ [Simple ルールタイプを使用したルールベースのマッチングワークフローの作成](rule-based-mw-simple.md)
# 高度なルールタイプを使用したルールベースのマッチングワークフローの作成
**前提条件**
ルールベースのマッチングワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. Amazon Connect Customer Profiles を出力先として使用する場合は、適切なアクセス許可が設定されていることを確認してください。
次の手順は、 AWS Entity Resolution コンソールまたは `CreateMatchingWorkflow` API を使用して、**アドバンス**トルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成する方法を示しています。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して**アドバンス**トルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成するには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、、**AWS リージョン****AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 19 個のデータ入力を追加できます。
**注記**
**アドバンス**トルールを使用するには、スキーママッピングが次の要件を満たしている必要があります。
各入力フィールドは、フィールドがグループ化されていない限り、一意の一致キーにマッピングする必要があります。
入力フィールドがグループ化されている場合、同じ一致キーを共有できます。
たとえば、次のスキーママッピングは**アドバンス**トルールで有効です。
`firstName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
`lastName: { matchKey: 'name', groupName: 'name' }`
この場合、 `firstName`フィールドと `lastName`フィールドはグループ化され、同じ名前一致キーを共有します。これは許可されます。
**高度な**ルールを使用するには、フィールドが適切にグループ化されていない限り、スキーママッピングを確認して更新し、この one-to-oneの一致ルールに従います。
データテーブルに DELETE 列がある場合、スキーママッピングのタイプは でなければならず`String`、 `matchKey`と を持つことはできません`groupName`。
1. データ**正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。データを正規化しない場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。
**注記**
正規化は、**スキーママッピングの作成**で以下のシナリオでのみサポートされています。
次の**名前**サブタイプがグループ化されている場合: **名**、**ミドル**ネーム、**姓**。
**住所**サブタイプがグループ化されている場合: **住所 1**、**住所 2**、**住所 3**、**市**区町村、**州**、**国**、**郵便番号**。
**電話番号**サブタイプがグループ化されている場合: **電話番号**、**電話番号の国コード**。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチングメソッド**で、**ルールベースのマッチング**を選択します。
1. **ルールタイプ**で、**詳細** を選択します。
![\[高度なルールベースの一致オプションを選択して、一致する手法画面を選択します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-advanced.PNG)
1. **Processing cadence **で、次のいずれかのオプションを選択します。
+ **手動**を選択して、一括更新のワークフローをオンデマンドで実行する
+ **自動** を選択して、新しいデータが S3 バケットに保存されたらすぐにワークフローを実行します。
**注記**
**自動** を選択した場合は、S3 バケットに対して Amazon EventBridge 通知が有効になっていることを確認します。S3 コンソールを使用して Amazon EventBridge を有効にする手順については、「Amazon S3 ユーザーガイド」の「Amazon [ EventBridge の有効化](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html)」を参照してください。 *Amazon S3 *
1. **一致するルール**には、**ルール名**を入力し、目標に基づいてドロップダウンリストから適切な一致する関数と演算子を選択して**ルール条件**を構築します。
最大 25 個のルールを作成できます。
**AND** 演算子を使用して、あいまい一致関数 (**Cosine**、**Levenshtein**、または **Soundex**) と完全に一致する関数 (**Exact**、**ExactManyToMany**) を組み合わせる必要があります。
以下の表を使用して、目標に応じて使用する関数または演算子のタイプを決定できます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
**Example 電話番号と E メールに一致するルール条件**
以下は、電話番号 (**電話**一致キー) と E メールアドレス (**E メールアドレス**一致キー) のレコードに一致するルール条件の例です。
`Exact(Phone,EmptyValues=Process) AND Levenshtein("Email address",2)`
![\[電話番号と E メールアドレスのレコードに一致するルール条件の例。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rule-condition-example.png)
**電話**一致キーは、**完全**一致関数を使用して同一の文字列を一致させます。**電話**一致キーは、**EmptyValues=Process** 修飾子を使用して、マッチングで空の値を処理します。
**E メールアドレス**一致キーは、**Levenshtein** マッチング関数を使用して、デフォルトの Levenshtein Distance アルゴリズムしきい値 2 を使用してデータをスペルミスと照合します。E **メール**一致キーは、オプションの修飾子を使用しません。
**AND** 演算子は、**完全**一致関数と **Levenshtein** 一致関数を組み合わせます。
**Example ExactManyToMany を使用してマッチキーマッチングを実行するルール条件**
以下は、3 つのアドレスフィールド (**HomeAddress** 一致キー、**BillingAddress** 一致キー、および **ShippingAddress** 一致キー) のレコードに一致するルール条件の例です。いずれかのレコードに同じ値があるかどうかを確認します。
`ExactManyToMany` 演算子は、指定されたアドレスフィールドの可能なすべての組み合わせを評価して、2 つ以上のアドレス間の完全一致を特定します。たとえば、 が `BillingAddress`または `HomeAddress`に一致するかどうか`ShippingAddress`、または 3 つのアドレスすべてが正確に一致するかどうかを検出します。
```
ExactManyToMany(HomeAddress, BillingAddress, ShippingAddress)
```
**Example クラスタリングを使用するルール条件**
あいまいな条件での高度なルールベースのマッチングでは、システムは完全一致に基づいて最初にレコードをクラスターにグループ化します。これらの初期クラスターが作成されると、システムはあいまい一致フィルターを適用して、各クラスター内の追加の一致を特定します。最適なパフォーマンスを得るには、データパターンに基づいて完全一致条件を選択して、明確に定義された初期クラスターを作成する必要があります。
以下は、複数の完全一致とあいまい一致要件を組み合わせたルール条件の例です。`AND` 演算子を使用して、、生年月日 (`DOB`)`FullName`、および `Address` の 3 つのフィールドがレコード間で正確に一致することをチェックします。また、 の Levenshtein 距離を使用して、 `InternalID`フィールドのわずかなバリエーションも可能です`1`。Levenshtein の距離は、ある文字列を別の文字列に変更するために必要な 1 文字の編集の最小数を測定します。距離が 1 の場合、一致する`InternalIDs`文字は 1 文字だけ異なります (1 つのタイプミス、削除、挿入など）。この条件の組み合わせは、識別子にわずかな不一致があっても、同じエンティティを表す可能性が非常に高いレコードを識別するのに役立ちます。
```
Exact(FullName) AND Exact(DOB) AND Exact(Address) and Levenshtein(InternalID, 1)
```
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力と形式を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **システム生成の出力**を表示します。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-advanced.html)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページで、**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」の下に以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
1. (**手動**処理タイプのみ) **手動**処理タイプを使用して**ルールベースのマッチング**ワークフローを作成した場合は、一致するワークフローの詳細ページで**ワークフローの実行**を選択して、一致するワークフローをいつでも実行できます。
1. (**自動**処理タイプのみ) データテーブルに DELETE 列がある場合:
+ DELETE 列で *true* に設定されたレコードは削除されます。
+ DELETE 列で *false* に設定されたレコードは S3 に取り込まれます。
詳細については、「[ステップ 1: ファーストパーティーデータテーブルを準備する](prepare-input-data.md#prepare-first-party-tables)」を参照してください。
------
#### [ API ]
**API を使用して**アドバンス**トルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成するには**
**注記**
デフォルトでは、ワークフローは標準 (バッチ) 処理を使用します。増分 (自動処理) を使用するには、明示的に設定する必要があります。
1. ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて API リクエストを行います。
1. 次のエンドポイントへの POST リクエストを作成します。
```
/matchingworkflows
```
1. リクエストヘッダーで、Content-type を application/json に設定します。
**注記**
サポートされているプログラミング言語の完全なリストについては、 *[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。
1. リクエスト本文には、次の必須 JSON パラメータを指定します。
```
{
"description": "string",
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "string"
},
"inputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"inputSourceARN": "string",
"schemaName": "string"
}
],
"outputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"KMSArn": "string",
"output": [
{
"hashed": boolean,
"name": "string"
}
],
"outputS3Path": "string"
}
],
"resolutionTechniques": {
"providerProperties": {
"intermediateSourceConfiguration": {
"intermediateS3Path": "string"
},
"providerConfiguration": JSON value,
"providerServiceArn": "string"
},
"resolutionType": "RULE_MATCHING",
"ruleBasedProperties": {
"attributeMatchingModel": "string",
"matchPurpose": "string",
"rules": [
{
"matchingKeys": [ "string" ],
"ruleName": "string"
}
]
},
"ruleConditionProperties": {
"rules": [
{
"condition": "string",
"ruleName": "string"
}
]
}
},
"roleArn": "string",
"tags": {
"string" : "string"
},
"workflowName": "string"
}
```
コードの説明は以下のとおりです。
+ `workflowName` (必須) – 一意で、パターン [a-zA-Z\$10-9-] に一致する 1～255 文字である必要があります\$1
+ `inputSourceConfig` (必須) – 1～20 個の入力ソース設定のリスト
+ `outputSourceConfig` (必須) — 正確に 1 つの出力ソース設定
+ `resolutionTechniques` (必須) – ルールベースのマッチングの resolutionType として「RULE\$1MATCHING」に設定する
+ `roleArn` (必須) – ワークフロー実行用の IAM ロール ARN
+ `ruleConditionProperties` (必須) – ルール条件のリストと一致するルールの名前。
オプションパラメータは次のとおりです。
+ `description` – 最大 255 文字
+ `incrementalRunConfig` – 増分実行タイプ設定
+ `tags` — 最大 200 個のキーと値のペア
1. (オプション) デフォルトの標準 (バッチ) 処理の代わりに増分処理を使用するには、リクエスト本文に次のパラメータを追加します。
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. リクエストを送信します。
1. 成功すると、ステータスコード 200 と以下を含む JSON 本文を含むレスポンスを受け取ります。
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. 呼び出しが失敗すると、次のいずれかのエラーが表示されることがあります。
+ 400 – ワークフロー名が既に存在する場合の ConflictException
+ 400 – 入力が検証に失敗した場合の ValidationException
+ 402 – アカウント制限を超えた場合の ExceedsLimitException
+ 403 – 十分なアクセスがない場合の AccessDeniedException
+ 429 – リクエストがスロットリングされた場合の ThrottlingException
+ 500 – 内部サービスに障害が発生した場合の InternalServerException
------
# Simple ルールタイプを使用したルールベースのマッチングワークフローの作成
**前提条件**
ルールベースのマッチングワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. Amazon Connect Customer Profiles を出力先として使用する場合は、適切なアクセス許可が設定されていることを確認してください。
次の手順は、 AWS Entity Resolution コンソールまたは `CreateMatchingWorkflow` API を使用して **Simple **ルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成する方法を示しています。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して **Simple** ルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成するには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、、**AWS リージョン****AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 19 個のデータ入力を追加できます。
1. データ**正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。データを正規化しない場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。
**注記**
正規化は、**スキーママッピングの作成**で以下のシナリオでのみサポートされています。
**名前**サブタイプがグループ化されている場合: **名**、**ミドル**ネーム、**姓**。
**住所**サブタイプがグループ化されている場合: **住所 1**、**住所 2**、**住所 3**、**市**区町村、**州**、**国**、**郵便番号**。
**電話番号**サブタイプがグループ化されている場合: **電話番号**、**電話番号の国コード**。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチングメソッド**で、**ルールベースのマッチング**を選択します。
1. **ルールタイプ**で、**シンプル** を選択します。
![\[Simple rule-based matching オプションを選択して、一致する手法画面を選択します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-rule-based-simple.PNG)
1. **Processing cadence **で、次のいずれかのオプションを選択します。
+ **手動**を選択して、一括更新のワークフローをオンデマンドで実行する
+ **自動** を選択して、新しいデータが S3 バケットに保存されたらすぐにワークフローを実行します。
**注記**
**自動** を選択した場合は、S3 バケットに対して Amazon EventBridge 通知が有効になっていることを確認します。S3 コンソールを使用して Amazon EventBridge を有効にする手順については、「Amazon S3 ユーザーガイド」の「Amazon [ EventBridge の有効化](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-event-notifications-eventbridge.html)」を参照してください。 *Amazon S3 *
1. (オプション) **ID マッピングのインデックスのみ**の場合、データのインデックス作成のみ**を有効に**し、IDsを生成しないことを選択できます。
デフォルトでは、一致するワークフローは、データのインデックス作成後に IDs を生成します。
1. **一致ルール**には、**ルール名**を入力し、そのルールの**一致キー**を選択します。
最大 15 個のルールを作成し、ルール全体に最大 15 個の異なる一致キーを適用して、一致基準を定義できます。
![\[一致するルールは、ルール名を入力し、一致キーを選択するためのフィールドと連動します。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/matching-rules.PNG)
1. **比較タイプ**では、目標に基づいて次のいずれかのオプションを選択します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
![\[比較タイプオプション: 複数のフィールドに保存されているデータ間の一致を検索する複数の入力フィールド、または 1 つのフィールド内の比較を制限する単一入力フィールド。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/comparison-type.PNG)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力と形式を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **システム生成出力**を表示します。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/rule-based-mw-simple.html)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページの**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」で以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
1. (**手動**処理タイプのみ) **手動**処理タイプを使用して**ルールベースのマッチング**ワークフローを作成した場合は、一致するワークフローの詳細ページで**ワークフローの実行**を選択して、一致するワークフローをいつでも実行できます。
------
#### [ API ]
**API を使用して **Simple** ルールタイプでルールベースのマッチングワークフローを作成するには**
**注記**
デフォルトでは、ワークフローは標準 (バッチ) 処理を使用します。増分 (自動処理) を使用するには、明示的に設定する必要があります。
1. ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて API リクエストを行います。
1. 次のエンドポイントへの POST リクエストを作成します。
```
/matchingworkflows
```
1. リクエストヘッダーで、Content-type を application/json に設定します。
**注記**
サポートされているプログラミング言語の完全なリストについては、 *[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。
1. リクエスト本文には、次の必須 JSON パラメータを指定します。
```
{
"description": "string",
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "string"
},
"inputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"inputSourceARN": "string",
"schemaName": "string"
}
],
"outputSourceConfig": [
{
"applyNormalization": boolean,
"KMSArn": "string",
"output": [
{
"hashed": boolean,
"name": "string"
}
],
"outputS3Path": "string"
}
],
"resolutionTechniques": {
"providerProperties": {
"intermediateSourceConfiguration": {
"intermediateS3Path": "string"
},
"providerConfiguration": JSON value,
"providerServiceArn": "string"
},
"resolutionType": "RULE_MATCHING",
"ruleBasedProperties": {
"attributeMatchingModel": "string",
"matchPurpose": "string",
"rules": [
{
"matchingKeys": [ "string" ],
"ruleName": "string"
}
]
},
"ruleConditionProperties": {
"rules": [
{
"condition": "string",
"ruleName": "string"
}
]
}
},
"roleArn": "string",
"tags": {
"string" : "string"
},
"workflowName": "string"
}
```
コードの説明は以下のとおりです。
+ `workflowName` (必須) – 一意で、パターン [a-zA-Z\$10-9-] に一致する 1～255 文字である必要があります\$1
+ `inputSourceConfig` (必須) – 1～20 個の入力ソース設定のリスト
+ `outputSourceConfig` (必須) — 正確に 1 つの出力ソース設定
+ `resolutionTechniques` (必須) – ルールベースのマッチングでは「RULE\$1MATCHING」に設定します
+ `roleArn` (必須) – ワークフロー実行用の IAM ロール ARN
+ `ruleConditionProperties` (必須) – ルール条件のリストと一致するルールの名前。
オプションパラメータは次のとおりです。
+ `description` – 最大 255 文字
+ `incrementalRunConfig` – 増分実行タイプ設定
+ `tags` — 最大 200 個のキーと値のペア
1. (オプション) デフォルトの標準 (バッチ) 処理の代わりに増分処理を使用するには、リクエスト本文に次のパラメータを追加します。
```
"incrementalRunConfig": {
"incrementalRunType": "AUTOMATIC"
}
```
1. リクエストを送信します。
1. 成功すると、ステータスコード 200 と以下を含む JSON 本文を含むレスポンスを受け取ります。
```
{
"workflowArn": "string",
"workflowName": "string",
// Plus all configured workflow details
}
```
1. 呼び出しが失敗すると、次のいずれかのエラーが表示されることがあります。
+ 400 – ワークフロー名が既に存在する場合の ConflictException
+ 400 – 入力が検証に失敗した場合の ValidationException
+ 402 – アカウント制限を超えた場合の ExceedsLimitException
+ 403 – 十分なアクセスがない場合の AccessDeniedException
+ 429 – リクエストがスロットリングされた場合の ThrottlingException
+ 500 – 内部サービスに障害が発生した場合の InternalServerException
------
# 機械学習ベースのマッチングワークフローの作成
*[機械学習ベースのマッチング](glossary.md#ml-matching-defn)*は、入力したすべてのデータのレコードを照合しようとするプリセットプロセスです。機械学習ベースのマッチングワークフローを使用すると、クリアテキストデータを比較して、機械学習モデルを使用して幅広いマッチングを見つけることができます。
**注記**
機械学習モデルは、ハッシュ化されたデータの比較をサポートしていません。
がデータ内の 2 つ以上のレコード間の一致 AWS Entity Resolution を検出すると、以下が割り当てられます。
+ 一致したデータセット内のレコードへの一致 [ID](glossary.md#match-id-defin)
+ 一致[信頼レベル](glossary.md#confidence-level-defn)の割合。
ML ベースのマッチングワークフローの出力をデータサービスプロバイダーマッチングの入力として使用することも、その逆を使用して特定の目標を達成することもできます。たとえば、ML ベースのマッチングを実行して、最初に独自のレコードでデータソース間の一致を検索できます。サブセットが一致しなかった場合は、[プロバイダーのサービスベースのマッチング](create-matching-workflow-provider.md)を実行して、追加のマッチングを見つけることができます。
**前提条件**
ML ベースのマッチングワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. Amazon Connect Customer Profiles を出力先として使用する場合は、適切なアクセス許可が設定されていることを確認してください。
**ML ベースのマッチングワークフローを作成するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、**AWS リージョン**、**AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 20 個のデータ入力を追加できます。
1. **データの正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。データを正規化しない場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。
機械学習ベースのマッチングでは[名前](glossary.md#normalization-ML-defn-name)、、[電話](glossary.md#normalization-ML-defn-phone)、 のみが正規化されます[E メール](glossary.md#normalization-ML-defn-email)。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチング方法** で、**機械学習ベースのマッチング**を選択します。
![\[AWS Entity Resolution ワークフロー作成インターフェイスとルールベースまたは機械学習マッチングのオプションとのマッチング。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-machine-learning.PNG)
1. **Processing ケイデンス**では、**手動**オプションが選択されます。
このオプションを使用すると、一括更新のワークフローをオンデマンドで実行できます。
**注記**
自動 (増分) 処理は、機械学習ベースのマッチングワークフローではサポートされていません。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力と形式を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **システム生成出力**を表示します。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-ml.html)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページの**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」で以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
1. (**手動**処理タイプのみ) **手動**処理タイプを使用して**機械学習ベースのマッチング**ワークフローを作成した場合は、一致するワークフローの詳細ページで**ワークフローの実行**を選択して、一致するワークフローをいつでも実行できます。
# プロバイダーのサービスベースのマッチングワークフローの作成
*[プロバイダーのサービスベースのマッチング](glossary.md#provider-service-matching)*を使用すると、既知の識別子を任意のデータサービスプロバイダーと照合できます。
AWS Entity Resolution は現在、次のデータプロバイダーサービスをサポートしています。
+ LiveRamp
+ TransUnion
+ 統合 ID 2.0
サポートされているプロバイダーサービスの詳細については、「」を参照してください[サードパーティーの入力データの準備](prepare-third-party-input-data.md)。
これらのプロバイダーのパブリックサブスクリプションを で使用すること AWS Data Exchange も、プライベートオファーをデータプロバイダーと直接交渉することもできます。新しいサブスクリプションの作成またはプロバイダーサービスへの既存のサブスクリプションの再利用の詳細については、「」を参照してください[ステップ 1: でプロバイダーサービスをサブスクライブする AWS Data Exchange](prepare-third-party-input-data.md#subscribe-provider-service)。
以下のセクションでは、プロバイダーベースのマッチングワークフローを作成する方法について説明します。
**Topics**
+ [LiveRamp を使用した一致するワークフローの作成](#create-mw-liveramp)
+ [TransUnion を使用した一致するワークフローの作成](#create-mw-transunion)
+ [UID 2.0 を使用した一致するワークフローの作成](#create-mw-uid)
## LiveRamp を使用した一致するワークフローの作成
LiveRamp サービスは、RampID と呼ばれる識別子を提供します。RampID は、広告キャンペーンのオーディエンスを作成するために需要側のプラットフォームで最も一般的に使用される IDs の 1 つです。LiveRamp で一致するワークフローを使用すると、ハッシュ化された E メールアドレスを RAMPIDs に解決できます。
**注記**
AWS Entity Resolution は PII ベースの RampID 割り当てをサポートしています。
**前提条件**
LiveRamp で一致するワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. LiveRamp サービスのサブスクリプションを取得する
1. 一致するワークフロー出力を一時的に書き込む Amazon S3 データステージングバケットに適切なアクセス許可を設定する
LiveRamp で ID マッピングワークフローを作成する前に、S3 データステージングバケットに次のアクセス許可を追加します。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root"
},
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion",
"s3:DeleteObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::715724997226:root"
},
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:GetBucketPolicy",
"s3:ListBucketVersions",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
}
]
}
```
------
各 *<ユーザー入力プレースホルダー>* を独自の情報に置き換えます。
| | |
| --- |--- |
| ステージングバケット | Amazon S3 bucket that temporarily stores your data while running a provider service-based workflow. |
**LiveRamp で一致するワークフローを作成するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、**AWS リージョン**、**AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 20 個のデータ入力を追加できます。
1. データ**正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。
**注記**
正規化は、**スキーママッピングの作成**で以下のシナリオでのみサポートされています。
**名前**サブタイプがグループ化されている場合: **名**、**ミドル**ネーム、**姓**。
住所****サブタイプがグループ化されている場合: **住所 1**、**住所 2**: **住所 3 名**、**市名**、**州**、**国**、**郵便番号**。
**電話番号**サブタイプがグループ化されている場合: **電話番号**、**電話番号の国コード**。
E メールのみの解決プロセスを使用している場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。これは、ハッシュ化された E メールのみが入力データに使用されるためです。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチング方法** で、**プロバイダーサービス**を選択します。
1. **プロバイダーサービス**で、**LiveRamp** を選択します。
**注記**
データ入力ファイルの形式と正規化がプロバイダーサービスのガイドラインに沿っていることを確認します。
一致するワークフローの入力ファイルフォーマットガイドラインの詳細については、LiveRamp ドキュメントの[「ADX によるアイデンティティ解決の実行](https://docs.liveramp.com/identity/en/perform-identity-resolution-through-adx.html)」を参照してください。
1. **LiveRamp 製品**の場合は、ドロップダウンリストから製品を選択します。
![\[LiveRamp プロバイダーサービスが選択されたプロバイダーサービスオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp.png)
**注記**
**PII の割り当てを選択した場合は、**エンティティ解決を実行するときに、少なくとも 1 つの非識別子列を指定する必要があります。例えば、GENDER などです。
1. **LiveRamp 設定**には、**クライアント ID マネージャー ARN** と**クライアントシークレットマネージャー ARN **を入力します。
![\[クライアント ID マネージャー ARN とクライアントシークレットマネージャー ARN のフィールドを含む LiveRamp 設定フォーム。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-liveramp-config.png)
1. **データステージング**では、処理中のデータの一時ストレージの **Amazon S3 の場所**を選択します。
データステージング **Amazon S3 の場所**に対するアクセス許可が必要です。詳細については、「[のワークフロージョブロールの作成 AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md)」を参照してください。
1. **[Next]** (次へ) を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **LiveRamp が生成した出力**を表示します。
これは LiveRamp によって生成された追加情報です。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
**注記**
**LiveRamp** を選択した場合、個人を特定できる情報 (PII) を削除する LiveRamp プライバシーフィルターにより、一部のフィールドには**出力**状態**が使用不可**と表示されます。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
![\[AWS Entity Resolution データ出力場所を指定するオプションを備えた ID マッピングワークフロー作成インターフェイス。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/specify-data-output.PNG)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページの**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」で以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
## TransUnion を使用した一致するワークフローの作成
TransUnion サービスのサブスクリプションをお持ちの場合は、TransUnion Person および Household E Keys と 200 を超えるデータ属性を使用して、さまざまなチャネルに保存された顧客関連のレコードをリンク、照合、強化することで、顧客の理解を向上させることができます。
TransUnion サービスは、TransUnion 個人 ID と世帯 IDsと呼ばれる識別子を提供します。TransUnion は、名前、住所、電話番号、E メールアドレスなどの既知の識別子の ID 割り当て (エンコードとも呼ばれます) を提供します。
**前提条件**
LiveRamp で一致するワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. TransUnion サービスのサブスクリプションを持っている
1. 一致するワークフロー出力を一時的に書き込む Amazon S3 データステージングバケットに適切なアクセス許可を設定する
TransUnion で一致するワークフローを作成する前に、S3 データステージングバケットに次のアクセス許可を追加します。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root"
},
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject",
"s3:GetObjectVersion",
"s3:DeleteObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"AWS": "arn:aws:iam::381491956555:root"
},
"Action": [
"s3:ListBucket",
"s3:GetBucketLocation",
"s3:GetBucketPolicy",
"s3:ListBucketVersions",
"s3:GetBucketAcl"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::",
"arn:aws:s3:::/*"
]
}
]
}
```
------
各 *<ユーザー入力プレースホルダー>* を独自の情報に置き換えます。
| | |
| --- |--- |
| ステージングバケット | Amazon S3 bucket that temporarily stores your data while running a provider service-based workflow. |
**TransUnion を使用して一致するワークフローを作成するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、、**AWS リージョン****AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 20 個のデータ入力を追加できます。
1. データ**正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。データを正規化しない場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。
**注記**
正規化は、**スキーママッピングの作成**で以下のシナリオでのみサポートされています。
**名前**サブタイプがグループ化されている場合: **名**、**ミドル**ネーム、**姓**。
次の**アドレス**サブタイプがグループ化されている場合: **住所 1**、**住所 2**: **住所 3 名**、**市名**、**州**、**国**、**郵便番号**。
**電話番号**サブタイプがグループ化されている場合: **電話番号**、**電話番号の国コード**。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチング方法** で、**プロバイダーサービス**を選択します。
1. **プロバイダーサービス**で、**TransUnion** を選択します。
**注記**
データ入力ファイルの形式と正規化がプロバイダーサービスのガイドラインに沿っていることを確認します。
![\[TransUnion プロバイダーサービスが選択されたプロバイダーサービスオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-transunion.PNG)
1. **データステージング**では、処理中のデータの一時ストレージの **Amazon S3 の場所**を選択します。
データステージング **Amazon S3 の場所**へのアクセス許可が必要です。詳細については、「[のワークフロージョブロールの作成 AWS Entity Resolution](create-workflow-job-role.md)」を参照してください。
1. **[Next]** (次へ) を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **TransUnion が生成した出力**を表示します。
これは、TransUnion によって生成された追加情報です。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. **システム生成出力**の場合、含まれているすべてのフィールドを表示します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページの**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」で以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
## UID 2.0 を使用した一致するワークフローの作成
Unified ID 2.0 サービスのサブスクリプションをお持ちの場合は、決定論的アイデンティティを持つ広告キャンペーンをアクティブ化し、広告エコシステム全体の多くの UID2-enabled参加者との相互運用性に頼ることができます。詳細については、[「Unified ID 2.0 Overview]( https://unifiedid.com/docs/intro)」を参照してください。
Unified ID 2.0 サービスは raw UID 2 を提供します。これは、Trade Desk プラットフォームでの広告キャンペーンの構築に使用されます。UID 2.0 は、オープンソースフレームワークを使用して生成されます。
1 つのワークフローでは、未加工の UID2 生成**Phone number**に **Email Address**または のいずれかを使用できますが、両方を使用することはできません。両方がスキーママッピングに存在する場合、ワークフローは を選択し**Email Address**、 はパススルーフィールド**Phone number**になります。両方をサポートするには、 がマッピング**Phone number**されているが、 **Email Address**がマッピングされていない新しいスキーママッピングを作成します。次に、この新しいスキーママッピングを使用して 2 番目のワークフローを作成します。
**注記**
Raw UID2sは、1 年に約 1 回ローテーションされるソルトバケットからソルトを追加することで作成され、それに伴って raw UID2 もローテーションされます。したがって、未加工の UID2sを毎日更新することをお勧めします。詳細については、[https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-faqs\$1how-often-should-uid2s-be-refreshed-for-incremental-updates](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-faqs#how-often-should-uid2s-be-refreshed-for-incremental-updates) を参照してください。
**前提条件**
UID 2.0 で一致するワークフローを作成する前に、以下を行う必要があります。
1. スキーママッピングを作成します。詳細については、「[スキーママッピングの作成](create-schema-mapping.md)」を参照してください。
1. UID 2.0 サービスのサブスクリプションを持っている
**UID 2.0 を使用して一致するワークフローを作成するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. **一致するワークフロー**ページの右上隅で、**一致するワークフローの作成**を選択します。
1. **ステップ 1: 一致するワークフローの詳細を指定する**には、以下を実行します。
1. **一致するワークフロー名**とオプションの **説明**を入力します。
1. **データ入力**で、、**AWS リージョン****AWS Glue データベース**、**AWS Glue テーブル**を選択し、対応する**スキーママッピング**を選択します。
最大 20 個のデータ入力を追加できます。
1. データ**正規化**オプションを選択したままにして、一致する前にデータ入力 (**Email Address** または **Phone number**) を正規化します。
**Email Address** 正規化の詳細については、UID 2.0 ドキュメントの[「E メールアドレスの正規化](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#email-address-normalization)」を参照してください。
**Phone number** 正規化の詳細については、UID 2.0 ドキュメントの[「電話番号の正規化](https://unifiedid.com/docs/getting-started/gs-normalization-encoding#phone-number-normalization)」を参照してください。
1. **サービスアクセス**許可を指定するには、 オプションを選択し、推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. (オプション) リソース**のタグ**を有効にするには、**新しいタグを追加**を選択し、**キー**と**値の**ペアを入力します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 2: 一致する手法を選択する**には:
1. **マッチング方法** で、**プロバイダーサービス**を選択します。
1. **プロバイダーサービス**で、**Unified ID 2.0** を選択します。
![\[統合 ID プロバイダーサービスが選択されたプロバイダーサービスオプション。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/images/choose-matching-method-uid.PNG)
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 3: データ出力を指定する**には:
1. **データ出力の送信先と形式**については、データ出力の **Amazon S3 の場所**と**、データ形式**を**正規化データ**または**元のデータ**のどちらにするかを選択します。
1. **暗号化** で、**暗号化設定をカスタマイズ**する場合は、**AWS KMS キー** ARN を入力します。
1. **Unified ID 2.0 で生成された出力**を表示します。
これは、UID 2.0 によって生成されたすべての追加情報のリストです。
1. **データ出力**では、含める、非表示にする、またはマスクするフィールドを決定し、目標に基づいて推奨アクションを実行します。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/create-matching-workflow-provider.html)
1. **システム生成出力**の場合、含まれているすべてのフィールドを表示します。
1. [**次へ**] を選択します。
1. **ステップ 4: 確認して作成する**:
1. 前のステップで行った選択内容を確認し、必要に応じて編集します。
1. **Create and run** を選択します。
一致するワークフローが作成され、ジョブが開始されたことを示すメッセージが表示されます。
1. 一致するワークフローの詳細ページの**メトリクス**タブで、**「最後のジョブメトリクス**」で以下を表示します。
+ **ジョブ ID**。
+ 一致するワークフロージョブ**のステータス**: **Queued**、**In progress**、**Completed**、**Failed**
+ ワークフロージョブ**の完了時刻**。
+ **処理されたレコード**の数。
+ **処理されていないレコード**の数。
+ **生成された一意の一致 IDs**。
+ **入力レコード**の数。
ジョブ**履歴で以前に実行された一致するワークフロージョブのジョブ**メトリクスを表示することもできます。
1. 一致するワークフロージョブが完了したら (**ステータス****が完了**)、**データ出力**タブに移動し、**Amazon S3 の場所**を選択して結果を表示できます。
# 一致するワークフローの編集
一致するワークフローを編集すると、エンティティ解決プロセスをup-to-date状態に保ち、時間の経過とともに変化する組織の要件に対応できます。エンティティ解決プロセスの精度と効率を向上させるために、一致する基準、手法、またはデータ出力を調整することができます。現在のワークフローの結果で問題やエラーを特定した場合、編集すると、それらの問題を診断して解決するのに役立ちます。
**一致するワークフローを編集するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. 一致するワークフローを選択します。
1. 一致するワークフローの詳細ページの右上隅で、**ワークフローの編集**を選択します。
1. **一致するワークフローの詳細を指定**ページで、必要な変更を加え、次**へ**を選択します。
1. **一致する手法の選択**ページで、必要な変更を加え、**次へ**を選択します。
**重要**
**処理頻度**は**手動**から**自動**に変更できますが、**自動**に変更した後は手動に戻すことはできません****。
**処理ケイデンス**がすでに**自動**に設定されている場合、**手動**に変更することはできません。
1. データ**出力を指定**ページで、必要な変更を加え、次**へ**を選択します。
1. **確認と保存**ページで、必要な変更を加え、**保存**を選択します。
# 一致するワークフローの削除
一致するワークフローが使用されなくなったり、古くなったりした場合、それを削除すると、ワークスペースを整理して整頓しておくのに役立ちます。古いワークフローを置き換える改善された新しいワークフローを開発した場合、古いワークフローを削除すると、up-to-dateプロセスのみを使用できるようになります。
**一致するワークフローを削除するには:**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. 一致するワークフローを選択します。
1. 一致するワークフローの詳細ページで、右上隅にある**「削除**」を選択します。
1. 削除を確定し、**[削除]** を選択します。
# ルールベースの一致ワークフローの一致 ID の変更または生成
*一致 ID* は、一致するワークフローの実行後に によって生成 AWS Entity Resolution され、一致する各レコードセットに適用される識別子です。これは、出力に含まれる一致するワークフローメタデータの一部です。
既存の顧客のレコードを更新したり、データセットに新しい顧客を追加したりする必要がある場合は、 AWS Entity Resolution コンソールまたは `GenerateMatchID` API を使用できます。既存の一致 ID を変更すると、顧客情報を更新する際の一貫性を維持できますが、以前に識別されていない顧客をシステムに追加する場合は新しい一致 ID を生成する必要があります。
**注記**
コンソールと API のどちらを使用する場合でも、追加料金が適用されます。選択した処理タイプは、オペレーションの精度と応答時間の両方に影響します。
**重要**
ジョブの進行中に S3 バケットへのアクセス AWS Entity Resolution 許可を取り消すと、 AWS Entity Resolution は引き続き結果を S3 に出力するための処理と課金を行いますが、結果をバケットに配信することはできません。この問題を回避するには、ジョブを開始する前に、 に S3 バケットに書き込むための正しいアクセス許可 AWS Entity Resolution があることを確認してください。処理中にアクセス許可が取り消された場合、 AWS Entity Resolution 正しいバケットアクセス許可を復元すると、 はジョブの完了から最大 30 日間、結果の再配信を試みます。
次の手順では、一致 ID を検索または生成し、処理タイプを選択し、結果を表示するプロセスについて説明します。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して一致 ID を変更または生成するには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. 処理されたルールベースのマッチングワークフローを選択します (**ジョブのステータス**は**完了**です）。
1. 一致するワークフローの詳細ページで、**一致 IDs**タブを選択します。
1. **一致 ID の変更または生成**を選択します。
**注記**
**一致 ID の変更または生成**オプションは、**自動**処理頻度を使用するワークフローのマッチングでのみ使用できます。**手動**処理頻度を選択した場合、このオプションは非アクティブになります。このオプションを使用するには、ワークフローを編集して**自動**処理の頻度を使用します。ワークフローの編集の詳細については、「」を参照してください[一致するワークフローの編集](edit-matching-workflow.md)。
1. ドロップダウンリストから**AWS Glue テーブル**を選択します。
ワークフローに AWS Glue テーブルが 1 つしかない場合は、デフォルトで選択されます。
1. **処理タイプ**を選択します。
+ **一貫性** – 既存の一致 ID を検索するか、新しい一致 ID をすぐに生成して保存できます。このオプションは、最も精度が高く、応答時間が遅くなります。
+ **背景** ( API `EVENTUAL`で と表示) – 既存の一致 ID を検索したり、新しい一致 ID をすぐに生成したりできます。更新されたレコードはバックグラウンドで保存されます。このオプションの初期応答は高速で、後で S3 で完全な結果を利用できます。
+ **クイック ID 生成** ( API `EVENTUAL_NO_LOOKUP`で と表示) – 既存の一致 ID を検索せずに新しい一致 ID を作成できます。更新されたレコードはバックグラウンドで保存されます。このオプションは最速の応答です。一意のレコードにのみ推奨されます。
1. **レコード属性**の場合、
1. **一意の ID** **の値**を入力します。
1. ワークフローで設定されたルールに基づいて、既存のレコードと一致する各**一致キー****の値**を入力します。
1. **一致 ID を検索 を選択し、レコードを保存します**。
一致 ID が見つかったか、新しい一致 ID が生成され、レコードが保存されたことを示す成功メッセージが表示されます。
1. 対応する一致 ID と、一致するワークフローに保存された関連するルールを成功メッセージで表示します。
1. (オプション) 一致 ID をコピーするには、**コピー**を選択します。
------
#### [ API ]
**API を使用して一致 ID を変更または生成するには**
**注記**
この API を正常に呼び出すには、まず [StartMatchingJob API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html) を使用してルールベースのマッチングワークフローを正常に実行する必要があります。
サポートされているプログラミング言語の完全なリストについては、[GenerateMatchID](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html) の[https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html#API_GenerateMatchId_SeeAlso](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GenerateMatchId.html#API_GenerateMatchId_SeeAlso)「」セクションを参照してください。
1. ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて API リクエストを行います。
1. 次のエンドポイントへの POST リクエストを作成します。
```
/matchingworkflows/workflowName/generateMatches
```
1. リクエストヘッダーで、Content-type を application/json に設定します。
1. リクエスト URI で、 を指定します`workflowName`。
は以下`workflowName`を行う必要があります。
+ 1～255 文字の長さ
+ パターンに一致 [a-zA-Z\$10-9-]\$1
1. リクエスト本文には、次の JSON を指定します。
```
{
"processingType": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordAttributeMap": {
"string" : "string"
},
"uniqueId": "string"
}
]
}
```
コードの説明は以下のとおりです。
+ `processingType` (オプション) - デフォルトは です`CONSISTENT`。次のいずれかの値を選択します。
+ `CONSISTENT` - 応答時間が遅く、最高の精度を実現
+ `EVENTUAL` - バックグラウンド処理による初期レスポンスの高速化
+ `EVENTUAL_NO_LOOKUP` - レコードが一意であることがわかっている場合の迅速な対応
+ `records` (必須) - 1 つのレコードオブジェクトのみを含む配列
1. リクエストを送信します。
成功すると、ステータスコード 200 と以下を含む JSON 本文を含むレスポンスを受け取ります。
```
{
"failedRecords": [
{
"errorMessage": "string",
"inputSourceARN": "string",
"uniqueId": "string"
}
],
"matchGroups": [
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string",
"records": [
{
"inputSourceARN": "string",
"recordId": "string"
}
]
}
]
}
```
呼び出しが失敗すると、次のいずれかのエラーが表示されることがあります。
+ 403 - 十分なアクセスがない場合の AccessDeniedException
+ 404 - リソースが見つからない場合の ResourceNotFoundException
+ 429 - リクエストがスロットリングされた場合の ThrottlingException
+ 400 - 入力が検証に失敗した場合の ValidationException
+ 500 - 内部サービスに障害が発生した場合の InternalServerException
------
# ルールベースの一致ワークフローの一致 ID を検索する
ルールベースのマッチングワークフローが完了したら、処理された各レコードの一致 ID と関連するルールを取得できます。この情報は、レコードがどのように照合され、どのルールが適用されたかを理解するのに役立ちます。次の手順は、 AWS Entity Resolution コンソールまたは `GetMatchID` API を使用してこのデータにアクセスする方法を示しています。
------
#### [ Console ]
**コンソールを使用して一致 ID を検索するには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. 処理されたルールベースのマッチングワークフローを選択します (**ジョブのステータス**は**完了**です）。
1. 一致するワークフローの詳細ページで、**一致 IDs**タブを選択します。
1. **一致 ID の検索** を選択します。
**注記**
**Look up match ID** オプションは、**自動**処理頻度を使用するマッチングワークフローでのみ使用できます。**手動**処理頻度を選択した場合、このオプションは非アクティブになります。このオプションを使用するには、ワークフローを編集して**自動**処理の頻度を使用します。ワークフローの編集の詳細については、「」を参照してください[一致するワークフローの編集](edit-matching-workflow.md)。
1. 次のいずれかを行います。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/entityresolution/latest/userguide/find-match-id.html)
1. **レコード属性**には、既存の各レコードを検索する既存の**一致キー****の値**を入力します。
**ヒント**
一致 ID を見つけるためにできるだけ多くの値を入力します。
1. **データの正規化**オプションはデフォルトで選択され、一致する前にデータ入力が正規化されます。データを正規化しない場合は、**データの正規化**オプションの選択を解除します。
1. 一致するルールを表示する場合は、**一致するルールの表示**を展開します。
1. [**検索**] を選択します。
一致 ID が見つかったことを示す成功メッセージが表示されます。
1. 対応する一致 ID と、見つかった関連するルールを表示します。
------
#### [ API ]
**API を使用して一致 ID を検索するには**
**注記**
この API を正常に呼び出すには、まず [StartMatchingJob API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_StartMatchingJob.html) を使用してルールベースのマッチングワークフローを正常に実行する必要があります。
サポートされているプログラミング言語の完全なリストについては、[GetMatchID API](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html) の[https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html#API_GetMatchId_SeeAlso](https://docs.aws.amazon.com/entityresolution/latest/apireference/API_GetMatchId.html#API_GetMatchId_SeeAlso)「」セクションを参照してください。
1. ターミナルまたはコマンドプロンプトを開いて API リクエストを行います。
1. 次のエンドポイントへの POST リクエストを作成します。
```
/matchingworkflows/workflowName/matches
```
1. リクエストヘッダーで、Content-type を application/json に設定します。
1. リクエスト URI で、 を指定します`workflowName`。
は以下`workflowName`を行う必要があります。
+ 1～255 文字の長さ
+ パターンに一致 [a-zA-Z\$10-9-]\$1
1. リクエスト本文には、次の JSON を指定します。
```
{
"applyNormalization": boolean,
"record": {
"string" : "string"
}
}
```
コードの説明は以下のとおりです。
`applyNormalization` (オプション) - を に設定`true`して、スキーマで定義された属性を正規化します。
`record` (必須) - の一致 ID を取得するレコード
1. リクエストを送信します。
成功すると、ステータスコード 200 と以下を含む JSON 本文を含むレスポンスを受け取ります。
```
{
"matchId": "string",
"matchRule": "string"
}
```
`matchId` は、一致したレコードのこのグループの一意の識別子であり、レコードが一致したルール`matchRule`を示します。
呼び出しが失敗すると、次のいずれかのエラーが表示されることがあります。
+ 403 - 十分なアクセスがない場合の AccessDeniedException
+ 404 - リソースが見つからない場合の ResourceNotFoundException
+ 429 - リクエストがスロットリングされた場合の ThrottlingException
+ 400 - 入力が検証に失敗した場合の ValidationException
+ 500 - 内部サービスに障害が発生した場合の InternalServerException
------
# ルールベースまたは ML ベースのマッチングワークフローからのレコードの削除
データ管理規制に準拠する必要がある場合は、ルールベースまたは ML ベースのマッチングワークフローからレコードを削除できます。
**ルールベースまたは ML ベースのマッチングワークフローからレコードを削除するには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/entityresolution/](https://console.aws.amazon.com/entityresolution/) で AWS Entity Resolution コンソールを開きます。
1. 左側のナビゲーションペイン**のワークフロー**で、**一致**を選択します。
1. ルールベースまたは ML ベースのマッチングワークフローを選択します。
1. 一致するワークフローの詳細ページで、**アクション**ドロップダウンリストから**一意の IDs の削除** を選択します。
1. 削除する一意の ID を**一意の IDs**セクションに入力します。
最大 10 IDs を入力できます。
1. 一意の IDs を削除する**入力ソース**を指定します。
ワークフローの入力**ソース**が 1 つしかない場合、**入力ソース**はデフォルトで一覧表示されます。
1 つの**入力ソース**のみを指定した場合、他の入力ソースIDs は影響を受けません。
1. **一意の IDs の削除** を選択します。
# マッチングワークフローのトラブルシューティング
次の情報は、一致するワークフローの実行時に発生する可能性がある一般的な問題の診断と修正に役立ちます。
## 一致するワークフローを実行した後にエラーファイルを受け取った
### 一般的な原因
一致するワークフローには複数の実行を含めることができ、結果 (成功またはエラー) は を名前`jobId`とするフォルダに書き込まれます。
一致するワークフローの成功結果は、複数のファイルを含む`success`フォルダに書き込まれ、各ファイルには成功したレコードのサブセットが含まれます。
一致するワークフローのエラーは、複数のフィールドを持つ`error`フォルダに書き込まれ、それぞれにエラーレコードのサブセットが含まれます。
エラーファイルは、次の理由で作成できます。
+ [一意の ID](glossary.md#unique-id-defn) は次のとおりです。
+ null
+ データの行に がない
+ データテーブルのレコードに がない
+ データテーブル内の別の行のデータで繰り返される
+ 指定されていません
+ 同じソース内で一意ではない
+ 複数のソース間で一意ではない
+ ソース間で重複する
+ が 38 文字を超えている (ルールベースのマッチングワークフローのみ)
+ [スキーママッピング](glossary.md#schema-mapping-definition)のフィールドの 1 つに予約名が含まれています。
+ EmailAddress
+ InputSourceARN
+ MatchRule
+ MatchID
+ HashingProtocol
+ ConfidenceLevel
+ ソース
**注記**
前述の理由でエラーファイルのレコードが作成された場合、サービスの処理コストが発生するため、料金が発生します。エラーファイルのレコードが内部サーバーエラーによるものである場合、料金は発生しません。
### 解決策
**この問題を解決するには**
1. [一意の ID](glossary.md#unique-id-defn) が有効かどうかを確認します。
[一意の ID](glossary.md#unique-id-defn) が有効でない場合は、データテーブルの一意の ID を更新し、新しいデータテーブルを保存して新しいスキーママッピングを作成し、一致するワークフローを再度実行します。
1. [スキーママッピング](glossary.md#schema-mapping-definition)のフィールドの 1 つに予約名が含まれているかどうかを確認します。
いずれかのフィールドに予約名が含まれている場合は、新しい名前で新しいスキーママッピングを作成し、一致するワークフローを再度実行します。