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/)

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。

# 集計の仕組み
<a name="how-aggregation-works"></a>

 トレーニング中、Amazon Forecast は、指定した予想頻度と一致しないデータをすべて集計します。例えば、日次データはあるが、週次の予想頻度を指定しているとします。Forecast は、そのデータが属する週に基づいて日次データを調整します。次に、Forecast はそれを週ごとに 1 つのレコードにまとめます。Forecast は、時間境界との関係に基づいて、データがどの週 (または月、日など) に属するかを判断します。時間境界は、1 日の開始時間や週の開始日など、時間単位の開始点を指定します。

 時間単位や分単位の予想、または時間境界が不明な場合、Forecast は頻度の時間単位に基づくデフォルトの時間境界を使用します。日次、週次、月次、または年次の予想頻度となる自動予測子の場合、カスタムの時間境界を指定できます。時間境界の詳細については、「[時間境界](data-aggregation.md#time-boundaries)」を参照してください 

 集計時のデフォルトの変換方法は、データを合計することです。予測子の作成時に変換を設定できます。これは、Forecast コンソールの **[予測子を作成]** ページの **[入力データ設定]** セクションで行います。または、CreateAutoPredictor オペレーションの [AttributeConfig](API_AttributeConfig.md) の `Transformations` パラメータで変換メソッドを設定することもできます。

次の表は、デフォルトの時間境界を使用した 1 時間ごとの予測頻度の集計例を示しています。各時間は正時から始まります。

**変換前**


| 時間 | [データ] | 時間の冒頭 | 
| --- | --- | --- | 
| 2018-03-03 01:00:00 | 100 | はい | 
| 2018-03-03 02:20:00 | 50 | いいえ | 
| 2018-03-03 02:45:00 | 20 | いいえ | 
| 2018-03-03 04:00:00 | 120 | はい | 

**変換後**


| 時間 | [データ] | メモ | 
| --- | --- | --- | 
| 2018-03-03 01:00:00 | 100 |  | 
| 2018-03-03 02:00:00 | 70 | 02:00:00～02:59:59 (50 \$1 20) の間の値の合計 | 
| 2018-03-03 03:00:00 | 空 | 03:00:00～03:59:59 の間に値はありません | 
| 2018-03-03 04:00:00 | 120 |  | 

次の図は、Forecast がデフォルトの毎週の時間境界に合うようにデータを変換する方法を示しています。

![\[Raw sales data points transformed into a smooth demand time series curve over weekly intervals.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/forecast/latest/dg/images/data-alignment.png)