Amazon Comprehend（コンプリヘンド）とは？読み方・できること・料金と日本語で使える機能

Amazon Comprehendは「アマゾン コンプリヘンド」と読みます。テキストから感情・固有名詞・重要語句を取り出すAWSの自然言語処理サービスで、日本語にも対応しています。ただし公式の機能別対応表に載る11項目のうち、日本語で動くのは4つだけです。PII検出や毒性検出、カスタム分類は、AWSの公式ドキュメント上そもそも日本語をサポートしていません。この記事では読み方と英単語の発音から入り、公式の対応言語表と価格データをもとに、日本語で使える機能・料金・試し方を整理します。

料金・仕様は2026年10月時点のAWS公式ドキュメントと価格データ（Price List API、東京リージョンは2026年9月11日公開版）に基づきます。単価は改定されるため、契約前に公式の料金ページで確認してください。

まとめ

• 読み方は「アマゾン コンプリヘンド」。英単語 comprehend（理解する）が由来で、強勢は最後の「ヘンド」に置く
• 日本語で使えるのは感情分析・エンティティ認識・キーフレーズ抽出・言語検出の4つ
• PII検出は英語・スペイン語のみ、ターゲット感情分析と毒性検出は英語のみ、構文解析とカスタムモデルは欧州6言語のみで、日本語では使えない
• トピックモデリング・イベント検出・プロンプト安全性分類は2026年4月30日付で新規顧客への提供を終了。移行先はAmazon Bedrock
• 料金は100文字＝1ユニット、1リクエスト最低3ユニット。感情分析などは月1,000万ユニットまで0.0001 USD／ユニットで、構文解析はその半額
• 無料枠はAPIごとに月5万ユニット、初回リクエストから12か月。カスタムモデルの同期エンドポイントは推論ユニット1つでも放置すると月約1,300 USD

Amazon Comprehendの読み方と「comprehend」の意味

サービス名は「アマゾン コンプリヘンド」

Amazon Comprehendは「アマゾン コンプリヘンド」と読みます。AWSの日本語ドキュメントや製品ページはサービス名を英字のまま表記しており、カタカナの公式表記は載っていません。日本語の解説記事や社内の会話では「コンプリヘンド」、あるいは単に「Comprehend」と呼ばれます。AWS CLIやSDKで指定するサービス名も comprehend です。

英単語 comprehend の発音・語源と覚え方

comprehend は「（内容を）理解する、把握する」を意味する動詞です。Wiktionaryの発音記号は次のとおりで、どちらも強勢は最後の音節「hend」にあります。

日本語の解説記事では「コンプリヘンド」の表記が一般的です。アメリカ英語の最初の音は「カン」に近く聞こえますが、どちらで読んでも通じます。

語源はラテン語の comprehendere（つかむ）で、接頭辞 com-（すっかり、共に）と prehendere（つかみ取る）からできています。「まるごとつかむ」と覚えると意味が残ります。名詞は comprehension（理解・読解）で、英語試験の reading comprehension（読解問題）でおなじみです。テキストの意味を機械に「つかませる」サービスなので、この語が名前になっています。

comprehendの間違えやすい綴り4例

conprehend・complehend・comperhend・comprehand は、よくある綴りの誤りです。正しくは com + pre + hend で、3文字目は「n」ではなく「m」、5文字目は「l」ではなく「r」、続きは「per」ではなく「pre」、最後は「hand」ではなく「hend」です。SDKでサービス名を誤綴りすると、認証の前にクライアントの生成で失敗します。

Amazon Comprehendの機能と日本語対応の範囲

Amazon Comprehendは、顧客レビュー・問い合わせ・SNS投稿・契約書のような構造化されていないテキストから、感情・固有名詞・重要語句を取り出すフルマネージドのNLPサービスです。AWSが学習させたモデルをAPIで呼ぶだけなので、モデルの訓練もサーバーの構築も要りません。日本語は2019年11月6日の発表で韓国語・中国語（簡体・繁体）・ヒンディー語・アラビア語とともに追加され、東京リージョン（ap-northeast-1）でも提供されています。日本語の解析を自前で組むならMeCabのような形態素解析ツールという選択肢もありますが、Comprehendは辞書の保守とサーバー運用を抱えずに済みます。

標準機能：感情分析・エンティティ認識・キーフレーズ抽出・言語検出

Comprehendの中心はこの4つで、日本語で確実に動くのもここだけです。

• 感情分析：Positive・Negative・Neutral・Mixedのどれかを、ラベルごとの信頼度スコア付きで返す
• エンティティ認識：PERSON・LOCATION・ORGANIZATION・DATE・QUANTITY・COMMERCIAL_ITEM・EVENT・TITLE・OTHERの9種に分類して固有表現を抽出する
• キーフレーズ抽出：文書中の重要な名詞句を取り出す
• 言語検出：入力テキストの主要な言語を判定する

言語検出だけは対応言語の枠が別で、公式ドキュメントは104言語を列挙しています。ローマ字書きの「arigato」を日本語、「nihao」を中国語とは判定しない点と、20文字以上を与えると精度が出やすい点が明記されています。

PII検出と毒性検出（Trust and Safety）

個人識別情報（PII）を見つけてマスキングするPII検出と、2023年11月に追加された毒性検出（Toxicity Detection）があります。毒性検出はヘイトスピーチ・脅迫・侮辱・下品な表現など7カテゴリのスコアと総合的なTOXICITYスコアを返し、1リクエストで最大10件、各1KBまでのテキストを判定します。

どちらも日本語では使えません。PII検出は英語とスペイン語のみ、毒性検出は公式ドキュメントに「supports only the English language」とあります。さらに毒性検出の提供リージョンは、2023年11月の発表でバージニア北部・オレゴン・アイルランド・シドニーの4つとされ、2026年9月公開の価格データでも東京・ソウル・フランクフルトには単価の項目がありません。東京のエンドポイントでは呼べないため、使うならバージニア北部などのエンドポイントを指定し、テキストが海外リージョンへ送られる前提で設計します。

カスタム機能：カスタム分類・カスタムエンティティ認識

自社データでモデルを学習させ、独自ラベルでの文書分類や、社内用語・商品コードの抽出を行う機能です。対応言語はドイツ語・英語・スペイン語・フランス語・イタリア語・ポルトガル語の6つで、日本語のモデルは学習できません。PDFやWordを直接扱うネイティブ文書モデルは英語のみです。「日本語の問い合わせメールをカスタム分類で自動振り分けする」構成は、Comprehendでは組めません。

新規顧客への提供が終了した3機能（トピックモデリング・イベント検出・プロンプト安全性分類）

いまも多くの解説記事が主要機能に数えていますが、トピックモデリング・イベント検出・プロンプト安全性分類の3機能は、2026年4月30日付で新規顧客への提供を終了しました。APIリファレンスの告知文は「will no longer be available to new customers, effective April 30, 2026」です。直近12か月以内にこれらを使ったアカウントは、そのまま利用を続けられます。

終了するのはこの3つだけで、AWSの告知ページは「他のAmazon Comprehendの機能の提供には影響しない」と書いています。移行先は、トピック抽出とイベント検出がAmazon BedrockのLLM、プロンプト安全性分類がAmazon Bedrock Guardrailsです。同じページには、イベント抽出をBedrockのClaude Sonnet 4.6へ置き換える手順が、システムプロンプトの全文とS3経由の入出力まで含めて載っています。

これから採用するなら、3機能は最初から選択肢に入りません。Comprehendに残るのは、決まった形式の情報を安く速く取り出す機能群です。

日本語で使える機能・使えない機能

Comprehendは12言語（英語・ドイツ語・スペイン語・イタリア語・ポルトガル語・フランス語・日本語・韓国語・ヒンディー語・アラビア語・中国語簡体／繁体）に対応していますが、機能ごとに対応言語が違います。公式の機能別対応表から日本語の可否を抜き出すと次のとおりです。

トピックモデリングについて公式は「言語に依存しないが、中国語・日本語・韓国語のような文字ベースの言語はサポートしない」と書いています。単語がスペースで区切られない言語を扱えないためで、提供終了以前から日本語の文書群には使えませんでした。

日本語のテキスト分析でComprehendが担えるのは、レビューの感情スコアリング、問い合わせ本文からの企業名・製品名の抽出、文書群の頻出キーフレーズの洗い出しまでです。日本語の個人情報マスキングや独自ラベルの分類が要件にあるなら、Comprehend以外で設計してください。

Amazon Comprehendの料金と「最低3ユニット」の罠

従量課金で初期費用はありません。公式の料金ページのとおり、標準機能は100文字を1ユニットと数え、1リクエストにつき最低3ユニット（300文字）を課金します。10文字のテキストを1万回送れば、請求は3万ユニット分です。短い文を1件ずつ同期APIに送る設計は、この最低課金で割高になります。

機能別の単価（東京リージョン）

単価は機能によって段階の切り方が違います。東京リージョンの価格データ（Price List API）から主な機能を並べると次のとおりです。

単位はUSD／ユニット、区分は月間ユニット数です。感情分析などの標準機能について料金ページは「月1億ユニットを超える場合は問い合わせ」としています。

PII検出は段階が4つあり、1億ユニットを超えると単価が最初の20分の1まで下がります。文書にPIIが含まれるかだけを返す Contains PII は、Detect PII の50分の1の単価です。英語の文書を大量にマスキングするなら、Contains PII で対象を絞ってから Detect PII にかける二段構えが効きます。1文書あたりの単価は 0.000002＋（PIIを含む割合）×0.0001 USD なので、PIIを含む文書が98%未満なら全件にDetect PIIをかけるより安くなります。

料金の試算と無料枠

平均200文字のレビュー10万件を感情分析にかけると、1件2ユニットのところ最低3ユニットが適用されて30万ユニット、0.0001 USDを掛けて30 USDです。1件あたり300文字までは何文字でも同じ金額になるので、短文が多いデータほど実際の文字数との差が開きます。

無料枠は、キーフレーズ抽出・感情分析・ターゲット感情分析・エンティティ認識・言語検出・構文解析・Detect PII・Contains PII などのAPIごとに月5万ユニット（500万文字）で、新規・既存どちらのAWS顧客にも、初回のComprehendリクエストから12か月間適用されます。上の10万件の例を1か月で処理するなら、感情分析の請求は25 USDです。カスタム分類とカスタムエンティティ認識は、学習・推論・モデル管理のいずれも無料枠の対象外です。

ただし2025年7月15日より後に作成したAWSアカウントは、無料利用枠の仕組みが変わっています。新規アカウントにはUSD 100のクレジットが付き、無料プランのアカウントで有効なのは「Always Free」の枠だけで、期間限定の試用枠は有料プランでのみ有効です。自分のアカウントでComprehendの5万ユニット枠が効くかは、請求コンソールの無料利用枠のページで確認してください。

カスタムモデルのエンドポイントは消し忘れが最大の費用

カスタムモデルは、学習が3 USD／時間（秒課金）、モデル管理が0.50 USD／月、非同期推論が0.0005 USD／ユニットです。注意が要るのは同期推論のエンドポイントで、0.0005 USD／秒／推論ユニットが、リクエストが1件も来なくても起動している間ずっと課金されます。推論ユニット1つで1.80 USD／時、43.20 USD／日、30日間起動したままなら1,296 USDです。推論ユニット1つの処理能力は毎秒100文字・2文書なので、スループットのためにユニットを増やせば金額も比例して増えます。標準機能を月30万ユニット使っても30 USDで済むのと比べると、40倍を超えます。検証が終わったエンドポイントはその日のうちに削除してください。

Amazon Comprehendを試す手順（コンソールとBoto3）

コンソールのリアルタイム分析で日本語を試す

コードを書かずに日本語の解析結果を確かめるなら、マネジメントコンソールが最短です。公式の手順は次の5ステップです。

1. マネジメントコンソールにサインインし、リージョンを「アジアパシフィック（東京）」にしてAmazon Comprehendを開く
2. 左メニューの「Real-time analysis（リアルタイム分析）」を選ぶ
3. Analysis typeで「Built-in」を選ぶ
4. サンプル文を消して、分析したい日本語の文章を貼り付ける
5. 「Analyze」を押すと、Insightsパネルにエンティティ・キーフレーズ・言語・PII・感情・ターゲット感情・構文のタブが並ぶ

対応言語表に従えば、日本語の文章で結果が得られるのはエンティティ・キーフレーズ・言語・感情の4タブです。PII・ターゲット感情・構文の3つは日本語非対応の機能です。導入前に、自社のレビューや問い合わせ文を数件貼って、エンティティの取りこぼしや感情ラベルの傾向を見ておくと、本番での期待値がずれません。

Boto3で感情分析・エンティティ認識を呼ぶ

システムに組み込むならSDKを使います。AWS SDK for Python（Boto3）では、日本語を解析するとき LanguageCode に ja を指定します。

boto3は2026年4月29日でPython 3.9のサポートを終えており、Python 3.10以上の環境で入れます。

pip install boto3

import boto3

comprehend = boto3.client('comprehend', region_name='ap-northeast-1')

text = "配送は早かったが、梱包が雑で箱が潰れていた。"

response = comprehend.detect_sentiment(Text=text, LanguageCode='ja')

print(response['Sentiment'])        # POSITIVE / NEGATIVE / NEUTRAL / MIXED のいずれか
print(response['SentimentScore'])   # 各ラベルの信頼度スコア

良い点と悪い点が混ざった文は MIXED になることがあります。ラベルだけで分岐せず、SentimentScore の値に閾値を置いて判定してください。エンティティ認識も呼び方は同じで、次のコードは前のコードの comprehend クライアントをそのまま使います。

text = "山田太郎さんが2026年6月に東京のサンプル商事株式会社でEC2の導入を担当した。"

response = comprehend.detect_entities(Text=text, LanguageCode='ja')

for entity in response['Entities']:
    print(entity['Text'], entity['Type'], round(entity['Score'], 3))

キーフレーズ抽出は detect_key_phrases、言語検出は detect_dominant_language（LanguageCode は不要）を呼びます。IAMユーザーやロールには comprehend:DetectSentiment などの実行権限が必要です。

同期と非同期の使い分け、文書サイズの上限

1件ずつ即座に返す同期APIと、S3上の大量文書をまとめて処理する非同期ジョブがあります。公式のクォータ表では、同期APIの上限が機能によって20倍違います。

エンティティ認識が通る100KBの文書を感情分析にそのまま送ると、5KBの上限で弾かれます。UTF-8の日本語は1文字おおむね3バイトなので、5KBは1,700文字前後です。議事録や長文レビューは、感情分析の前に段落単位で分割してください。非同期ジョブは1リクエストあたり合計5GB・最大100万ファイルまで扱え、同時に動かせるジョブはAPI操作ごとに10本です。数万件のバッチは非同期、画面からの即時応答は同期と分けるのが素直です。

他のAWSサービス・生成AIとの使い分け

Textract・Translate・Transcribeとの違い

AWSのテキスト系サービスは、入力と出力で役割が分かれます。Comprehendは「すでにテキストになっているものの意味を解析する」担当です。

スキャンした請求書や契約書ならAmazon Textractで文字を抽出してからComprehendに渡し、通話ログならTranscribeで文字に起こしてから解析します。英語でしか動かない機能（PII検出など）を日本語に当てたい場合にAmazon Translateで英訳を挟む構成もありますが、人名や住所は訳すと表記が変わり、検出漏れにつながるおそれがあります。

BedrockとComprehendの選択基準

新規にテキスト分析を組むなら、まずBedrockのLLMを検討し、Comprehendは条件が合うときに選ぶのが妥当です。AWS自身がトピックモデリングとイベント検出の移行先にBedrockを指定しており、「決まった分析はComprehend、生成はBedrock」という従来の住み分けは崩れています。

それでもComprehendを選ぶ理由は、単価と出力の安定性です。料金は100文字0.0001 USDの従量で、入出力トークン数を見積もる必要がありません。感情分析は必ず4ラベルとスコアを返し、プロンプトの書き方で出力形式が揺れないので、結果をそのままDBに入れる集計処理に向きます。

次の場合はComprehendを選ぶべきではありません。日本語でPIIマスキングや独自ラベルの分類をしたいとき（動きません）。分析の観点が頻繁に変わるとき（カスタムモデルは学習し直しですが、LLMはプロンプトの修正で済みます）。抽出に加えて要約や理由の説明が欲しいとき（Comprehendは文章を生成しません）。社内文書の検索と回答生成まで含むなら、BedrockでのRAG構成として最初から設計します。どちらを使うか決めきれない段階なら、AWSのインフラ構築支援で要件から構成を相談することもできます。

Amazon Comprehend Medicalの守備範囲と英語限定の制約

医療・ライフサイエンス向けには専用のAmazon Comprehend Medicalがあります。電子カルテや治験文書から病状・投薬量・検査値・解剖学的部位を抽出し、「この薬剤がこの症状に処方された」という関係も識別します。標準のComprehendとは別のAPI・別の料金体系です。

ただし対応言語は英語（US-EN）のみで、日本語のカルテはそのまま解析できません。英訳を挟むと翻訳の誤りがそのまま抽出精度に乗るため、医療情報で本番運用に載せるかは慎重に判断してください。5系統のAPIの使い分けと単価、東京リージョンで提供されていない点の回避策はAmazon Comprehend Medicalとは？5系統APIと料金・東京リージョン非対応の実装判断で整理しています。

よくある質問

Amazon Comprehendの読み方は？

「アマゾン コンプリヘンド」と読みます。AWSの公式表記は英字のみで、カタカナは日本語の記事や会話で定着した読みです。

comprehendの発音と意味は？

「理解する、把握する」という意味の動詞で、発音記号はイギリス英語が /kɒmpɹɪˈhɛnd/、アメリカ英語が /ˌkɑmpɹɪˈhɛnd/ で、強勢は最後の「ヘンド」に置きます。

Amazon Comprehendは日本語に対応していますか？

2019年11月から対応していますが、日本語で使えるのは感情分析・エンティティ認識・キーフレーズ抽出・言語検出の4機能です。PII検出・ターゲット感情分析・毒性検出・構文解析・カスタム分類・カスタムエンティティ認識・トピックモデリングは日本語では使えません。

料金はどのくらいかかりますか？

感情分析などの標準機能は100文字を1ユニットとし、月1,000万ユニットまでは1ユニット0.0001 USDです。1リクエストにつき最低3ユニット（300文字）が課金されます。無料枠はAPIごとに月5万ユニット、初回リクエストから12か月間。カスタムモデルは学習3 USD／時間、モデル管理0.50 USD／月が別にかかります。

トピックモデリングが使えないのはなぜですか？

トピックモデリングは2026年4月30日付で新規顧客への提供を終了しており、直近12か月に利用実績のあるアカウントしか使えません。利用資格があっても、日本語・中国語・韓国語のような文字ベースの言語には対応していません。AWSは代替としてAmazon BedrockのLLMを案内しています。

Comprehend Medicalは日本語で使えますか？

使えません。対応言語は英語（US-EN）のみです。日本語の医療文書を扱う場合は、英訳してから渡す構成になります。

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