お知らせ：当社は、お客様により充実したサポート情報を迅速に提供するため、本ページのコンテンツは機械翻訳を用いて日本語に翻訳しています。正確かつ最新のサポート情報をご覧いただくには、本内容の英語版を参照してください。

例えば、Creatorを使用して順番管理アプリを開発し、顧客に納品予定日を伝えたいというシナリオを考えてみてください。過去の経験から、納品スケジュールは注文済みの商品の種類（冷蔵庫はテレビよりも納品に時間がかかるかもしれません）、注文済みの単位数、および配送パートナーの効率（一部のパートナーは迅速で、一部は遅延することがあります）などの要素によって影響を受けることがわかります。このコンテクストで予測項目をどのように使用するかを次に示します：

1. まず、予測したいデータポイントを特定します。納品予定日を見積もることが目的なので、予測対象は「納品日」であり、これは実際の納品日のデータを記録する項目です。
2. 次に、予測に使用したいデータポイントを特定します。このシナリオでは、予測因子は「Delivery パートナー」、「数量」、「商品の種類」の項目です（以前に述べた通り）。
3. 注文フォームにはできるだけ多くのデータが含まれていることを確認します。これによりAIはそのフォームのすべてのデータを使用するか、またはモデルの訓練に使用するデータを定義する基準を設定します。
4. フォームに予測項目を追加します。具体的には：
   
   • '納品日'はtarget項目です。
   • 'Delivery パートナー'、'数量'、および '商品の種類'はpredictor項目です。
   • あなたのフォームのすべてまたは選択されたデータがトレーニングデータとして利用されます。特定のデータセットを使用するための基準を定義して選択することが可能です。

値がAIによって推定されるため、予測項目はユーザーがそれに入力を行うことができないことを示すため、フォーム上で無効化されます。

機能

• 予測項目をフォームに追加する
• 対応するデータタイプ
• 目標項目と予測項目
• モデルの訓練と再訓練
• その他の項目プロパティ

対応する項目タイプ

目標項目および予測項目として選択可能な項目タイプ：番号、小数、パーセント、通貨、ドロップダウン、ラジオ、日付、そして日付-時間。

目標項目と予測項目

• Target 項目は予測する値のための項目です
• Predictor 項目はAIが予測に使用する項目です
• ターゲットとプレディクターの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

一度追加されると、予測のターゲットとプレディクター項目は変更できません。ただし、モデルは再訓練可能です。

モデルの訓練と再訓練

予測は大量のデータに依存します。AIはあなたのデータを調査し、「学習します」。これによりモデルが作成され、すべての今後のデータで項目の値を予測します。大量のデータがあると、AIはより信頼性の高いモデルを構築するのに役立ちます。

予測項目をフォームに追加するときは、訓練データセット（AIが調査して参照するデータ）を定義する必要があります。訓練セットが特定されると、それは変更できません。ただし、予測モデルは再訓練可能です。

モデルの状態は予測項目の項目プロパティに反映されます：

• モデルが訓練されているとき、Model training 進行中が表示されます
• AIがあなたのデータを正常に分析しモデルを構築した後、モデルのAccuracy（正確性）が表示されます。
• 新規データが常に作成済みであるため、定期的にモデルを再訓練することをお勧めします。これにより、予測モデルの信頼性（予測を行う信頼性）が向上します。
  
  • あなたがRetrain（再訓練）をクリックすると、再度Model training is 進行中が表示されます。
  • モデルの再訓練が成功すると、新規モデルの正確性が表示されます。
  • モデルの訓練が失敗すると、Model training has 失敗が表示されます。その間、以前の動作するモデルが予測に使用されます。

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する（そして他のユーザーから隠す）
• この項目の寸法を設定する
• ツールチップやヘルプテキストを使用してこの項目を説明する

関連付け済みのトピック

• キーワード抽出項目を理解する
• センチメント分析項目を理解する
• OCR項目を理解する
• オブジェクト検出項目を理解する
  
• 予測モデルを理解する