Amazon Fraud Detector は、2025 年 11 月 7 日をもって新規顧客に公開されなくなりました。Amazon Fraud Detector と同様の機能については、Amazon SageMaker、AutoGluon、および を参照してください AWS WAF。

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# 変数の作成
<a name="create-a-variable"></a>

Amazon Fraud Detector コンソール、[create-variable](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/frauddetector/create-variable.html) コマンド、[CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html)、または を使用して変数を作成できます。 AWS SDK for Python (Boto3)

## Amazon Fraud Detector コンソールを使用して変数を作成する
<a name="create-a-variable-using-console"></a>

この例では、 `email_address`と の 2 つの変数を作成し`ip_address`、対応する変数タイプ (`EMAIL_ADDRESS` と ) に割り当てます`IP_ADDRESS`。これらの変数は例として使用されます。モデルトレーニングに使用する変数を作成する場合は、ユースケースに適したデータセットの変数を使用します。変数を作成する[変数エンリッチメント](variables.md#variable-enrichments)前に、[変数タイプ](variables.md#variable-types)「」と「」を必ずお読みください。

**変数を作成するには、**

1. [AWS マネジメントコンソール](https://console.aws.amazon.com/)を開き、アカウントにサインインします。

1. Amazon Fraud Detector に移動し、左側のナビゲーションで**変数**を選択し、**作成**を選択します。

1. **新しい変数**ページで、変数名`email_address`として を入力します。必要に応じて、変数の説明を入力します。

1. **変数タイプ**で、**E メールアドレス**を選択します。

1. Amazon Fraud Detector は、この変数タイプが事前定義されているため、この変数タイプのデータ型を自動的に選択します。変数に変数タイプが自動的に割り当てられていない場合は、リストから変数タイプを選択します。詳細については、「[変数タイプ](variables.md#variable-types)」を参照してください。

1. 変数のデフォルト値を指定する場合は、**カスタムデフォルト値を定義**を選択し、変数のデフォルト値を入力します。この例に従う場合は、このステップをスキップします。

1. **[作成]** を選択します。

1. **email\$1address** 概要ページで、先ほど作成した変数の詳細を確認します。

   更新する必要がある場合は、**編集**を選択して更新を指定します。**[Save changes]** (変更の保存) をクリックします。

1. このプロセスを繰り返して別の変数を作成し`ip_address`、変数タイプの **IP アドレス**を選択します。

1. **変数**ページには、新しく作成された変数が表示されます。

**重要**  
データセットから必要な数の変数を作成することをお勧めします。後でイベントタイプを作成するときに、モデルをトレーニングして不正を検出し、不正検出を生成するために含める変数を決定できます。

## を使用して変数を作成する AWS SDK for Python (Boto3)
<a name="create-a-variable-using-the-aws-python-sdk"></a>

次の例は、[CreateVariable](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_CreateVariable.html) API のリクエストを示しています。この例では、`email_address` と `ip_address` の 2 つの変数を作成し、それらを対応する変数型 (`EMAIL_ADDRESS` および `IP_ADDRESS`) に割り当てます。

これらの変数は例として使用されます。モデルトレーニングに使用する変数を作成する場合は、ユースケースに適したデータセットの変数を使用します。変数を作成する[変数エンリッチメント](variables.md#variable-enrichments)前に、[変数タイプ](variables.md#variable-types)「」と「」を必ずお読みください。

必ず変数ソースを指定してください。変数値が導出される場所を特定するのに役立ちます。変数ソースが **EVENT** の場合、変数値は [GetEventPrediction](https://docs.aws.amazon.com/frauddetector/latest/api/API_GetEventPrediction.html) リクエストの一部として送信されます。変数値が の場合`MODEL_SCORE`、Amazon Fraud Detector によって入力されます。の場合`EXTERNAL_MODEL_SCORE`、変数値はインポートされた SageMaker AI モデルによって入力されます。

```
import boto3
fraudDetector = boto3.client('frauddetector')

 #Create variable email_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'email_address',
     variableType = 'EMAIL_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )

#Create variable ip_address
   fraudDetector.create_variable(
     name = 'ip_address',
     variableType = 'IP_ADDRESS',
     dataSource = 'EVENT',
     dataType = 'STRING',
     defaultValue = '<unknown>'
     )
```