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# とは AWS Clean Rooms
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AWS Clean Rooms は、お客様とパートナーが集合データセットを分析して共同作業を行い、基盤となるデータを相互に公開することなく、新しいインサイトを得ることができます。 AWS Clean Rooms は安全なコラボレーションワークスペースであり、独自のクリーンルームを数分で作成し、集合データセットをわずか数ステップで分析できます。コラボレーションするパートナーを選択し、データセットを選択し、それらのパートナーのプライバシー強化コントロールを設定します。

を使用すると AWS Clean Rooms、既に使用している何千もの企業とコラボレーションできます AWS。コラボレーションでは、データを から移動 AWS したり、別のクラウドサービスプロバイダーにロードしたりする必要はありません。クエリまたはジョブを実行すると、 はそのデータの元の場所からデータを AWS Clean Rooms 読み取り、組み込みの分析ルールを適用して、そのデータの制御を維持します。

AWS Clean Rooms には、設定できる組み込みのデータアクセスコントロールと監査サポートコントロールが用意されています。これらの制御には以下が含まれます。
+ SQL クエリを制限し、出力制約を提供する[分析ルール](analysis-rules.md)。
+ [Cryptographic Computing for Clean Rooms](crypto-computing.md) は、クエリが処理されてもデータを暗号化し、厳格なデータ処理ポリシーに準拠します。
+ でクエリとジョブを確認し、監査のサポート AWS Clean Rooms に役立つ[分析ログ](query-logs.md)。
+ ユーザー識別の試みから保護するための[差分プライバシー](differential-privacy.md)。 AWS Clean Rooms 差分プライバシーは、数ステップで適用できる数学に基づく手法と直感的なコントロールにより、ユーザーのプライバシーを保護するフルマネージド機能です。
+ [AWS Clean Rooms ML](machine-learning.md) を使用すると、2 つの当事者がデータ内の類似ユーザーを識別でき、相互にデータを共有する必要はありません。1 番目の関係者はトレーニングデータから類似モデルを作成し、設定します。次に、トレーニングデータに似た類似セグメントを作成するために、シードデータがコラボレーションに持ち込まれます。

次の動画では、 の詳細について説明します AWS Clean Rooms。

[![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/https://www.youtube.com/embed/0S6icreVCO0/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=https://www.youtube.com/embed/0S6icreVCO0)


## 初めての AWS Clean Rooms ユーザーですか?
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を初めて使用する場合は AWS Clean Rooms、まず以下のセクションを読むことをお勧めします。
+ [の AWS Clean Rooms 仕組み](#how-it-works)
+ [アクセス AWS Clean Rooms](#accessing-service)
+ [セットアップ AWS Clean Rooms](setting-up.md)
+ [AWS Clean Rooms 用語集](glossary.md)

## の AWS Clean Rooms 仕組み
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で AWS Clean Rooms、コラボレーションを作成し、招待 AWS アカウント する を追加するか、招待されたコラボレーションに参加するメンバーシップを作成します。次に、ユースケースに必要なデータリソースである、イベントデータ用に設定されたテーブル、ML モデリング用に設定されたモデル、またはエンティティ解決用の ID 名前空間をリンクします。分析テンプレートを作成または承認して、コラボレーションで許可する正確なクエリとジョブについて事前に同意することができます。最後に、設定されたテーブルで SQL クエリまたは PySpark ジョブを実行するか、ID マッピングテーブルでエンティティ解決を実行するか、ML モデリングを使用して類似オーディエンスセグメントを生成することで、ジョイントデータを分析します。

次の図は、 の AWS Clean Rooms 仕組みを示しています。

![\[の AWS Clean Rooms 仕組みを説明する図\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/clean-rooms/latest/userguide/images/how-it-works.png)


## 関連サービス
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### AWS サービス
<a name="related-services-aws"></a>

以下は AWS のサービス 、 に関連しています AWS Clean Rooms。
+ **Amazon Athena**

  コラボレーションメンバーは、Amazon Athena の AWS Glue Data Catalog ビュー AWS Clean Rooms として取り込むデータを保存できます。詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  [でのクエリ用のデータテーブルの準備 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)

  [設定済みテーブルの作成 – Amazon Athena データソース](create-config-table-athena.md)

  [Amazon Athena ユーザーガイドの「Amazon Athena とは](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/what-is.html)*Amazon Athena*」
+ **CloudFormation**

  で次のリソースを作成します CloudFormation: コラボレーション、設定済みテーブル、設定済みテーブルの関連付け、メンバーシップ

  詳細については、「[を使用した AWS Clean Rooms リソースの作成 AWS CloudFormation](creating-resources-with-cloudformation.md)」を参照してください。
+ **AWS CloudTrail**

  CloudTrail ログ AWS Clean Rooms で を使用して、 AWS のサービス アクティビティの分析を強化します。

  詳細については、「[を使用した AWS Clean Rooms API コールのログ記録 AWS CloudTrail](logging-using-cloudtrail.md)」を参照してください。
+ **AWS Entity Resolution**

   AWS Clean Rooms で AWS Entity Resolution を使用してエンティティ解決を実行します。

  詳細については、「[AWS Entity Resolution in AWS Clean Rooms](working-with-entity-resolution.md)」を参照してください。
+ **AWS Glue** 

  コラボレーションメンバーは、Amazon S3 のデータから AWS Glue テーブルを作成し、 で使用できます AWS Clean Rooms。

  詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  [でのクエリ用のデータテーブルの準備 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)

  「**AWS Glue デベロッパーガイド」の「[AWS Glueの概要](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/what-is-glue.html)」
+ **Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)** 

  コラボレーションメンバーは、Amazon S3 AWS Clean Rooms に取り込むデータを保存できます。

  詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  [でのクエリ用のデータテーブルの準備 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)

  [設定済みテーブルの作成 – Amazon S3 データソース](create-config-table-s3.md)

  *Amazon Simple Storage Service デベロッパーガイド*の[ Amazon S3 とは?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html)
+ **AWS Secrets Manager**

  コラボレーションメンバーは、Snowflake に保存されているデータにアクセスして読み取るシークレットを作成できます。

  詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  [Snowflake からデータを読み取るサービスロールを作成する](setting-up-roles.md#create-service-role-third-party)

  [でのクエリ用のデータテーブルの準備 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)

  「 AWS Secrets Managerユーザーガイド」の「[AWS Secrets Manager とは](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html)」

### サードパーティのサービス
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以下のサードパーティーサービスが関連しています AWS Clean Rooms。
+ **Snowflake**

  コラボレーションメンバーは、取り込むデータを Snowflake ウェアハウス AWS Clean Rooms に保存できます。

  詳細については、以下の各トピックを参照してください。

  [でのクエリ用のデータテーブルの準備 AWS Clean Rooms](prepare-data.md)

  [設定済みテーブルの作成 – Snowflake データソース](create-config-table-snowflake.md)

## アクセス AWS Clean Rooms
<a name="accessing-service"></a>

には、次のオプション AWS Clean Rooms を使用してアクセスできます。
+ [https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/](https://console.aws.amazon.com/cleanrooms/) の AWS Clean Rooms コンソールから直接。
+  AWS Clean Rooms API を使用してプログラムで。詳細については、「[AWS Clean Rooms APIリファレンス**](https://docs.aws.amazon.com/clean-rooms/latest/apireference/Welcome.html)」を参照してください。

## の料金 AWS Clean Rooms
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料金に関する情報については、[[AWS Clean Rooms の料金](https://aws.amazon.com/clean-rooms/pricing/)]を参照してください。

**注記**  
Snowflake に保存されているデータを関連付けたコラボレーションメンバーの場合、それらの場所に保存されているデータを使用するクエリを実行するたびに、データ出力とコンピューティングの両方について、それぞれのデータウェアハウスプロバイダーまたはクラウドプロバイダーから課金されます。

## の請求 AWS Clean Rooms
<a name="billing"></a>

AWS Clean Rooms では、コラボレーションクリエーターは、コラボレーションでクエリまたはジョブのコンピューティングコストを支払うメンバーを指定できます。

ほとんどの場合、[クエリを行えるメンバー](glossary.md#glossary-member-who-can-query)と[クエリの計算コストを負担するメンバー](glossary.md#glossary-member-paying-for-query-compute)は同じです。ただし、クエリを行えるメンバーとクエリの計算コストを負担するメンバーが異なる場合は、クエリを行えるメンバーが自分のメンバーシップリソースに対してクエリを実行しても、請求は、クエリの計算コストを負担するメンバーのメンバーシップリソースに行われます。

コストを負担するメンバーは、クエリを実行しているわけでも、クエリが実行されるリソースの所有者でもないため、そのメンバーの CloudTrail イベント履歴には、実行されたクエリのイベントは表示されません。ただし、支払者には、コラボレーションでクエリを実行できるメンバーによって実行されるすべてのクエリについて、メンバーシップリソースに対して生成された料金が表示されます。

コラボレーションを作成する方法と、クエリの計算コストを負担するメンバーを設定する方法の詳細については、「[コラボレーションの作成](create-collaboration.md)」を参照してください。