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たとえば、Creator を使って注文管理アプリを作成し、顧客と想定される納品日を共有したいとします。これまでの経験から、注文が納品されるまでの時間は、注文された商品の種類（冷蔵庫はテレビよりも納品に時間がかかる場合があります）、注文された単位数（数量）、配送パートナー（迅速なパートナーもいれば、遅延が発生しがちなパートナーもいます）などの要因に左右されることがわかっています。このケースで予測項目をどのように使用するかを以下に示します。

1. 予測したいデータ項目を特定します。ここでは想定される納品日を見積もりたいので、予測のターゲットは「納品日」です。この項目には、実際に注文が納品された日付が保存されます。
2. 予測に使用したいデータ項目を特定します。この例では、「配送パートナー」「数量」「商品種類」項目が予測に使用する項目です（前述のとおり）。
3. 「注文」フォームに、可能な限り多くのデータがあることを確認します。AI にフォーム内のすべてのデータを使用させることも、条件を設定してモデルの学習に使用するデータを絞り込むこともできます。
4. フォームに予測項目を追加し、次のように設定します。
   
   • 「納品日」をターゲット項目に設定する
   • 「配送パートナー」「数量」「商品種類」を予測項目に設定する
   • フォーム内のすべて、または選択したデータを学習データとして使用する。条件を定義して、特定のデータセットのみを使用することもできます。

値は AI によって算出されるため、予測項目はフォーム上で無効として表示されます。これは、ユーザーがその項目に値を入力できないことを示します。

機能

• 予測項目を追加する（フォームへの追加）
• サポートされるデータ型
• ターゲット項目と予測項目
• モデルの学習と再学習
• その他の項目プロパティ

サポートされる項目タイプ

ターゲット項目および予測項目として選択できる項目タイプは、数値、小数、パーセント、通貨、ドロップダウン、ラジオ、日付、日付-時間です。

ターゲット項目と予測項目

• ターゲット項目は、値を予測したい項目です。
• 予測項目は、AI に予測のために使用させる項目です。
• ターゲット項目および予測項目として選択できるのは、サポートされている項目タイプのみです。

いったん追加すると、予測のターゲット項目と予測項目は変更できません。ただし、モデルを再学習させることはできます。

モデルの学習と再学習

予測には、十分な量のデータが必要です。AI はデータを分析し、そこから「学習」してモデルを作成します。このモデルが、今後追加されるすべてのデータに対して項目値を予測します。大量のデータが存在するほど、AI はより信頼性の高いモデルを作成できます。

フォームに予測項目を追加する際、学習データセット（AI が分析し、参照して予測モデルを作成するデータ）を定義する必要があります。学習データセットを一度特定すると、後から変更することはできません。ただし、予測モデル自体は再学習させることができます。

モデルのステータスは、予測項目の項目プロパティに表示されます。

• モデルを学習中は、モデルを学習中と表示されます。
• AI がデータの分析とモデルの構築を正常に完了すると、モデルの精度が表示されます。
• 新しいデータは常に蓄積されていくため、定期的にモデルを再学習させることをお勧めします。これにより、予測モデルの信頼性（予測の妥当性）が向上します。
  
  • [再学習]をクリックすると、再びモデルを学習中と表示されます。
  • モデルの再学習が成功すると、新しいモデルの精度が表示されます。
  • モデルの学習に失敗した場合は、モデルの学習に失敗しましたと表示されます。その間も、以前の動作中のモデルが予測に使用されます。

その他の項目プロパティ

• この項目の項目名と項目リンク名をカスタマイズする
• この項目をアプリの管理者のみに表示し（他のユーザーからは非表示にする）
• この項目のサイズを設定する
• ツールチップまたはヘルプテキストを使用して、この項目の説明を追加する

関連トピック

• キーワード抽出フィールドについて
• 感情分析フィールドについて
• OCRフィールドについて
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• 予測モデルについて