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# Amazon Personalize のドメインレコメンダーでレコメンデーションのメタデータを有効にする
<a name="create-recommender-return-metadata"></a>

**重要**  
レコメンデーションのメタデータを有効にすると、追加コストが発生します。詳細については、「[Amazon Personalize の料金](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/)」を参照してください。

レコメンダーを作成すると、アイテムデータセットのアイテムメタデータをレコメンデーション結果に含めるオプションを有効にできます。有効にすると、レコメンデーションのリクエストでアイテムデータセットの列を指定できます。Amazon Personalize は、レコメンデーションレスポンス内の各アイテムについてこのデータを返します。

メタデータを使用して、映画のジャンルをカルーセルに追加するなど、ユーザーインターフェイスのレコメンデーションを充実させることができます。あるいは、レコメンデーションの質を視覚的に評価するのにも使えます。アプリで生成 AI を使用している場合は、メタデータを AI プロンプトに組み込んで、より関連性の高いコンテンツを生成できます。Amazon Personalize の生成 AI の使用に関する詳細については、「[Amazon Personalize と生成 AI](personalize-with-gen-ai.md)」を参照してください。

レコメンデーションにメタデータを追加するには、メタデータの列を含むアイテムデータセットが必要です。トレーニングではメタデータを使用する必要はありません。データセットの作成については、「[スキーマとデータセットの作成](data-prep-creating-datasets.md)」を参照してください。データセットのデータの更新については、「[トレーニング後のデータセット内のデータの更新](updating-datasets.md)」を参照してください。

次のコードサンプルは、 または AWS CLI AWS SDKs に項目メタデータを含めるオプションを有効にする方法を示しています。Amazon Personalize コンソールでこれを行うには、レコメンダーを作成するときに、**[詳細設定]** ページでメタデータを有効にします。詳細については、「[レコメンダーの作成 (コンソール)](creating-domain-recommenders.md#creating-recommenders-console)」を参照してください。

## メタデータの有効化 (AWS CLI)
<a name="domain-config-enable-metadata-cli"></a>

アイテムデータセットがあり、レコメンデーションを取得したときにメタデータを含めるオプションが必要な場合は、`recommender-config` で `enableMetadataWithRecommendations` を `true` に設定します。

```
aws personalize create-recommender \
--name {{recommender name}} \
--dataset-group-arn {{dataset group}} \
--recipe-arn {{recipe ARN}} \
--recommender-config "{\"enableMetadataWithRecommendations\": "true"}"
```

## メタデータの有効化 (AWS SDKS)
<a name="domain-config-enable-metadata-sdk"></a>

アイテムデータセットがあり、レコメンデーションを取得したときにメタデータを含めるオプションが必要な場合は、`recommender-config` で `enableMetadataWithRecommendations` を `true` に設定します。

```
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = '{{recommender name}}',
  recipeArn = '{{recipe name}}',
  datasetGroupArn = '{{dataset group ARN}}',
  recommenderConfig = {"enableMetadataWithRecommendations": True}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
```