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AIモデルは大規模な改訂を経て、AIモデリングとして再命名され、アプリを跨いで使用されるモデルを構築、訓練、公開することができるようになりました。詳細については、新しいヘルプページをご覧ください。

Creatorを使用して注文管理アプリを構築し、顧客に予想される配送日を共有したいと思ったとします。経験から、注文を配送するのにかかる時間は、注文する製品の種類（冷蔵庫はテレビよりも配送に時間がかかる可能性がある）、注文数量、配送パートナー（一部のパートナーは迅速である可能性がありますが、一部のパートナーは時折遅延する可能性があります）などの要因に影響を受けることがわかります。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。配送日を予測するのであれば、実際の配送日を保存する「配送日」がターゲットです。
2. 予測に使用するデータポイントを特定します。この場合、予測子は「配送パートナー」「数量」「商品タイプ」フィールド（上記参照）です。
3. 「注文」フォームに可能な限り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、モデルを訓練するためのレコードを定義する基準を設定することができます。
4. フォームに次のような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」「商品タイプ」が予測子フィールドです
   • フォームのすべてまたは選択されたレコードが訓練データとして使用されます。特定の基準を定義することで、特定のレコードのみを使用することもできます。

AIによって評価される値となるため、フォーム上で予測フィールドは無効化されており、ユーザーに入力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

ターゲットおよび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、ラジオボタン、日付、日時、ルックアップ（単一選択）、およびユーザー。

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、値を予測したいフィールドです。
• 予測フィールド は、AIが予測に使用するフィールドです。
• ターゲットおよび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。

一旦追加されると、予測の対象フィールドと予測者フィールドは変更できません。しかし、モデルを 再学習 することはできます。

モデルの学習と再学習

予測には多くのデータが必要です。AIはデータを分析し、それを学習してモデルを構築します。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がより信頼できる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（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が特定された後は変更できませんが、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：

• モデルの学習中に、モデルの学習が進行中と表示されます
• AIがデータを正確に分析し、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るため、定期的にモデルを再学習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（予測するための依存度）を向上させることができます。
  
  • 「再学習」をクリックすると、モデルの学習が進行中と表示されます
  • モデルの再学習が成功したら、新しいモデルの精度が表示されます
  • モデルの学習が失敗した場合、モデルの学習が失敗しましたと表示されます。その間、以前の動作モデルが予測に使用されます。

また、モデルのトレーニングおよび再トレーニングの状態を見ることもできます。AI モデルを参照してください。

その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（他のユーザーから隠れる）
• このフィールドのサイズを設定してください
• このフィールドをツールチップまたはヘルプテキストで説明してください

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