予測モデル

この機能は AppSheet Enterprise Plus アカウントのみでご利用いただけます。各サブスクリプションでサポートされている機能をご確認ください。

予測モデルは、アプリデータの統計分析を実行し、将来のデータに対して予測を行います。次にその例を紹介します。

• 顧客のフィードバックを分類する: フィードバックの例とそれらのフィードバックがどのカテゴリに属するかに基づく
• 顧客の離脱を予測する: 顧客の例とそれらの顧客が離脱したかどうかに基づく
• プロジェクトの費用を見積もる: 過去のプロジェクトの例とそれらのプロジェクトにかかった費用に基づく

予測モデルは、機械学習アルゴリズムを使用して過去のデータから一般化することで機能します。機械学習には、次の 2 つのフェーズがあります。

• トレーニング フェーズ: 過去のトレーニング データが分析され、新しい予測モデルが作成されます
• 予測フェーズ: トレーニング データに含まれていないデータに対して予測モデルが予測を行います

Google の機械学習について

AppSheet は、バックグラウンドで Google Cloud の機械学習プラットフォームを使用して予測モデルを作成します。つまり、トレーニング フェーズ中、Google Cloud サービス上で実行される AppSheet のコードから目的のデータにアクセスすることになります。予測フェーズ中は、別の Google Cloud サービスでモデルが限定公開でホストされます。

予測モデルの使用について、以下の各セクションで説明します。

• 開始する
• 新しい予測モデルの作成
• モデルのトレーニング
• 予測の実行

開始する

詳しくは予測モデルの作成についての動画をご覧ください。

注: この動画のコンセプトは現在でも有効ですが、AppSheet アプリエディタの UI は動画撮影時から変更されています。

Creating Predictive Models

新しい予測モデルの作成

予測モデルを作成するには、次の手順を行います。

1. エディタでアプリを開きます。
2. [Intelligence] に移動します。
   [Intelligence] パネルが開きます。
3. [Predictive Models] 見出しの横にある [+] をクリックします。
    アプリエディタを強化しました。
   デフォルトでは新しいエディタが有効になっていますが、いつでも以前のエディタに戻すことができます。

   以前のナビゲーションをお使いの場合

   [Intelligence] > [Predictive Models] ペインに移動し、[+ New Predictive Model] をクリックします。
4. [Model Name] フィールドを更新して、予測モデルの名前を変更します。

5. 次のような項目について、トレーニング モデルを設定します。

   • [Training Data Table]: 機械学習アルゴリズムへの入力として使用する過去のデータを保持するアプリ内のテーブルです。
   • [Column To Predict]: 将来の予測を行う対象となるトレーニング データ内の列です。予測する列は、Yes/No、Enum、Ref、Price、Decimal、または Number である必要があります。
   • （省略可）[Model Inputs]: 予測を行うための関連情報を含むトレーニング データ内の列です。このオプションが空白の場合、AppSheet により、どの列が関連しているかが自動的に推測されます。AppSheet の判断をオーバーライドする必要がある場合は、関連する列を明示的に指定できます。
6. アプリを保存します。

モデルのトレーニング

エディタが更新されると、トレーニング中であるモデルのライブ ステータスが表示されます。トレーニングにかかる時間は通常 1 分未満ですが、トレーニング データのサイズによって異なります。

モデルのトレーニングが完了すると、モデルの精度に関するフィードバックと、モデルが予測を行う方法に関する情報が表示されます。表示される具体的な情報は、モデルが予測している列の型によって異なります。

予測の実行

モデルのトレーニングが完了したら、複数の方法でモデルをアプリに組み込むことができます。モデルを使用する最も簡単な方法は、モデルの設定で次のいずれかを行うスイッチを切り替えることです。

• モデルの出力予測を保持する仮想列をテーブルに追加する
• 初期値を予測列に追加する

また、PREDICT("お使いのモデルの名前") 式を使用して、モデルの予測をアプリの他の部分に組み込むこともできます。