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AI モデルは大幅に刷新され、名称が AI Modeler に変更されました。これにより、アプリ全体で利用できるモデルを作成・トレーニング・公開できます。詳しくは、新しいヘルプページをご覧ください。

メモ:
Creator アプリケーション内で AI モデルが実行されるたびに、AI 通話が消費されます。予測項目の場合:

1. すべての予測用フィールドに必要な入力が設定されると、ターゲット項目に予測結果を生成するための AI 通話がトリガーされます。この AI 通話は、お使いのAI 通話上限数（Creator プランで利用可能な数）から差し引かれます。
   
2. ターゲット項目に予測結果が表示される前後を問わず、いずれかの予測用項目が変更されると、モデルは更新された入力を使用して結果を再計算します。このとき追加の AI 通話が発生し、これもAI 通話上限数にカウントされます。
   

残りの AI 通話上限数は、Billingセクションから確認できます。

Creator で受注管理アプリを作成しており、顧客と想定納期を共有したいとします。経験上、注文の配送にかかる時間は、注文された商品の種類（冷蔵庫はテレビより配送に時間がかかる場合があります）、注文数量、配送業者（迅速な業者もいれば、時折遅延する業者もあります）といった要因に左右されることがわかっています。このような場合、予測項目は次のように利用します。

1. まず、予測したいデータ項目を特定します。この例では想定納期を見積もりたいので、予測のターゲットは「配送日」です。「配送日」は、実際に注文が配送された日付を保存する項目です。
2. 次に、予測に使用するデータ項目を特定します。この場合、予測用項目は「配送業者」「数量」「商品種別」（前述のとおり）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 にフォーム内のすべてのレコードを使用させることも、条件を設定してモデルのトレーニングに使用するレコード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。
   
   • 「配送日」をターゲット項目にする
   • 「配送業者」「数量」「商品種別」を予測用フィールドにする
   • フォーム内のすべて、または選択したレコードをトレーニングデータとして使用する。条件を定義して、特定のレコードのみを使用することもできます。

値は AI によって推定されるため、予測項目はフォーム上で無効化された状態で表示され、ユーザーが値を入力できないことを示します。

機能

• フォームへの予測項目の追加
• サポートされるデータ型
• ターゲット項目と予測用フィールド
• モデルのトレーニングと再トレーニング
• 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用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、日時、ルックアップ（単一選択）、ユーザーです。

ターゲット項目と予測用フィールド

• ターゲット項目は、値を予測したい項目です。
• 予測用フィールドは、AI による予測に使用するフィールドです。
• ターゲットおよび予測用フィールドとして選択できるのは、サポートされ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用フィールドは変更できません。ただし、モデルを再トレーニングすることはできます。

モデルのトレーニングと再トレーニング

予測には、十分な量のデータが必要です。AI はデータを分析してそこから「学習」し、モデルを構築します。このモデルが、今後追加されるすべてのレコードの項目値を予測します。レコード数が多いほど、AI はより信頼性の高いモデルを構築できます。

フォームに予測項目を追加する際は、トレーニングデータセット（AI が分析・学習して予測モデルを作成するレコード）を定義する必要があります。トレーニングセットを一度指定すると、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トレーニングできます。

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。

• モデルをトレーニング中は、モデルをトレーニングしていますと表示されます。
• AI がデータの分析とモデル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生成されるため、定期的にモデルを再トレーニングすることを推奨します。これにより、予測モデルの信頼性（予測の確からしさ）が向上します。
  
  • [再トレーニング]をクリックすると、再びモデルをトレーニングしていますと表示されます。
  • モデルの再トレーニングが成功すると、新しいモデルの精度が表示されます。
  • モデルのトレーニングが失敗した場合は、モデルのトレーニングに失敗しましたと表示されます。その間も、直前まで使用されていたモデルが予測に利用されます。

また、AI モデルからモデルの再トレーニングやステータスの確認を行うこともできます。

その他の項目プロパティ

• この項目のフィールド名とフィールド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（他のユーザーには非表示）
• この項目のサイズを設定する
• この項目の説明を追加するために、ツールチップまたはヘルプテキストを使用する

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