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# Ready-to-use モデル
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Amazon SageMaker Canvas の Ready-to-use モデルを使用すると、コードを 1 行も記述したりモデルを構築したりすることなく、データに基づいて予測を行うことができます。必要なのはデータだけです。Ready-to-use モデルでは、モデル構築の時間、専門知識、コストを必要とせず、事前に構築されたモデルを使用して予測を生成できます。また、言語検出から経費分析まで、さまざまなユースケースから選択できます。

Canvas は、[Amazon Textract](https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/what-is.html)、[Amazon Rekognition](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/what-is.html)、[Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html) などの既存の AWS サービスと統合して、データを分析し、予測を行ったり、インサイトを抽出したりできます。Canvas アプリケーション内からこれらのサービスの予測機能を使用して、データの高品質な予測を行うことができます。

Canvas は、次のタイプの Ready-to-use モデルをサポートしています。


| Ready-to-use モデル | 説明 | サポートされているデータ型 | 
| --- | --- | --- | 
| センチメント分析 | テキスト内のセンチメントを検出します。センチメントには、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、またはミックスが含まれます。現在、センチメント分析ができるのは英語のテキストだけです。 | プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet) | 
| エンティティの抽出 | 人物、場所、商品などの現実世界のオブジェクトであるエンティティ、または日付や数量などの単位をテキストから抽出します。 | プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet) | 
| 言語検出 | 英語、フランス語、ドイツ語など、テキスト内の主要言語を特定します。 | プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet) | 
| 個人情報検知 | 住所、銀行口座番号、電話番号など、個人を特定できる可能性のある個人情報をテキストから検出します。 | プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet) | 
| 画像内のオブジェクト検出 | 画像内のオブジェクト、コンセプト、シーン、アクションを検出します。 | 画像 (JPG、PNG) | 
| 画像内のテキスト検出 | 画像内のテキストを検出します。 | 画像 (JPG、PNG) | 
| 経費分析 | 請求書や領収書から、日付、数値、商品価格、合計金額、支払い条件などの情報を抽出します。 | ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF) | 
| ID ドキュメント分析 | 米国政府が発行したパスポート、運転免許証、その他の身分証明書から情報を抽出します。 | ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF) | 
| ドキュメント分析 | ドキュメントやフォームを分析して、検出されたテキスト間の関係を確認します。 | ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF) | 
| ドキュメントクエリ | 自然言語を使用して質問をすることで、給与明細書、銀行取引明細書、W-2、住宅ローン申込書などの構造化された文書から情報を抽出します。 | ドキュメント (PDF) | 

## はじめに
<a name="canvas-ready-to-use-get-started"></a>

Ready-to-use モデルを使い始めるには、以下の情報を確認します。

**前提条件**

Canvas で生成 AI 搭載モデルを使用するには、[Amazon SageMaker AI ドメインを設定する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-getting-started.html#canvas-prerequisites)際に、**[Canvas の Ready-to-use モデルの設定]** アクセス許可を有効にする必要があります。**Canvas の Ready-to-use モデルの設定**は、[AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/security-iam-awsmanpol-canvas.html#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess) ポリシーを Canvas ユーザーの AWS Identity and Access Management (IAM) 実行ロールにアタッチします。権限の付与に関して問題が発生した場合は、「[SageMaker AI コンソールを介したアクセス許可の付与に関する問題のトラブルシューティング](canvas-limits.md#canvas-troubleshoot-trusted-services)」のトピックを参照してください。

ドメインを既に設定している場合は、ドメインの設定を編集して権限を有効にできます。ドメインの設定を編集する手順については、「[Edit domain settings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/domain-edit.html)」を参照してください。ドメインの設定を編集する場合は、**[Canvas の設定]** に移動して、**[Canvas の Ready-to-use モデルを有効にする]** オプションを有効にしてください。

**(オプション) AI サービスデータストレージのオプトアウト**

特定の AWS AI サービスは、データを保存して使用し、サービスを改善します。ユーザーは、サービスの改善のためにデータが保存または使用されることをオプトアウトできます。オプトアウトする方法の詳細については、*AWS Organizations ユーザーガイド*の「[AI services opt-out policies](https://docs.aws.amazon.com/organizations/latest/userguide/orgs_manage_policies_ai-opt-out.html)」を参照してください。

**Ready-to-use モデルの使用方法**

Ready-to-use モデルを使い始めるには、次の手順に従います。

1. **(オプション) データをインポートします。**表形式、画像、または文書データセットをインポートしてバッチ予測を生成したり、Ready-to-use モデルを使用して予測のデータセットを生成したりできます。データセットのインポートを開始するには、「[データセットを作成する](canvas-data-flow.md)」を参照してください。

1. **予測を生成する。**選択した Ready-to-use モデルを使用して、単一またはバッチ予測を生成できます。予測を開始するには、「[テキストデータの予測を行う](canvas-ready-to-use-predict-text.md)」を参照してください。