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Creatorを使用して注文管理アプリを構築したと想像してください。お客様に予想される配送日を共有したいと考えています。経験から、注文が配送されるまでの時間は、注文する商品の種類（冷蔵庫のほうがテレビよりも配送に時間がかかる可能性があります）、注文数量、配送パートナー（一部のパートナーは迅速に、一部のパートナーは時々遅れる可能性があります）などの要因によって影響を受けます。この場合、予測フィールドをどのように使用するかを以下に示します：

1. 予測したいデータポイントを特定します。配送日を予測する場合、予測のターゲットは実際の注文配送日を格納する「配送日」フィールドです。
2. 予測に使用するデータポイントを特定します。今回の場合、予測器は「配送パートナー」「数量」「製品タイプ」フィールド（上記参照）です。
3. 「注文」フォームにできるだけ多くのレコードがあることを確認します。AIをすべてのレコードを使用するか、モデルをトレーニングするためのレコードを定義するための条件を設定することができます。
4. フォームに予測フィールドを追加します：
   
   • 「配送日」がターゲットフィールドです
   • 「配送パートナー」「数量」「製品タイプ」が予測器フィールドです
   • フォーム内のすべてまたは選択されたレコードがトレーニングデータとして使用されます。特定のレコードセットを使用するために条件を定義することができます。

AIによって評価される値として、予測フィールドはフォーム上で無効になります。これはユーザーに入力を入力することができないことを示しています。

機能

• フォームに予測フィールドを追加する 
• サポートされているデータ型
• ターゲットフィールドと予測フィールド
• モデルの学習と再学習
• その他のフィールドプロパティ

サポートされているフィールドタイプ

ターゲットフィールドと予測フィールドとして選択できるフィールドタイプ：数値、小数、パーセント、通貨、ドロップダウン、ラジオ、日付、および日時。

ターゲットフィールドと予測フィールド

• 対象フィールド は、予測したい値の対象となるフィールドです。
• 予測フィールド は、AIが予測に使用するフィールドです。
• 対象フィールドと予測フィールドとして選択できるのは、サポートされているフィールドタイプ のみです。

一度追加すると、予測の対象フィールドと予測フィールドを変更することはできませんが、モデルを再訓練することは可能です。

モデルの訓練と再訓練

予測には多くのデータが必要です。AIはデータを分析し、モデルを構築するためにそれを「学習」します。このモデルは、将来のすべてのレコードのフィールド値を予測するものです。多くのレコードの存在は、AIがより信頼性の高いモデルを構築するのに役立ちます。

フォームに予測フィールドを追加する場合、AIが分析して学習して予測モデルを作成するためのトレーニングデータセットを定義する必要があります。 トレーニングセットが特定されると、変更することはできませんが、予測モデルは再学習することができます。

モデルの状態は、予測フィールドのフィールドプロパティに反映されます。

• モデルがトレーニングされている間、モデルのトレーニングが進行中と表示されます
• AIがデータを正しく分析し、モデルを構築したら、モデルの精度が表示されます
• 新しいデータが常に生成されているため、定期的にモデルを再トレーニング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（予測するのにどれほど依存できるか）が向上します。
  
  • 「再トレーニング」をクリックすると、モデルのトレーニングが進行中と表示されます
  • モデルの再トレーニングが成功したら、新しいモデルの精度が表示されます
  • モデルのトレーニングが失敗した場合、モデルのトレーニングが失敗しましたと表示されます。一方、予測に使用されるのは前回の有効なモデルです。

他のフィールドプロパティ

• このフィールドのフィールド名とフィールドリンク名をカスタマイズしてください
• このフィールドをアプリの管理者にのみ表示します（他のユーザーから隠します）
• このフィールドのサイズを設定します
• ツールチップやヘルプテキストを使ってこのフィールドを説明してください

関連トピック

• キーワード抽出フィールドを理解する
• 感情分析フィールドを理解する
• OCRフィールドを理解する
• 物体検出フィールドを理解する
  
• 予測モデルを理解する