Ver.2.11

マニュアル＊バージョンによって実際の画面と若干違う場合がございます。

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1

Learning Center Forecast とはLearning Center Forecast は、今まではデータサイエンティストと呼ばれる専門家たちが、プログラミングや高度な統計学的知識を使って行なっていた「AIによるモデル構築と予測」を、GUI上で、誰でも簡単にできるように作られたツールです。
この小冊子はLearning Center Forecast でAIモデルの構築と予測を開始するための手順を記したものです。
• 従来
全工程をデータサイエンティストが手作業で行う

課題設定

データ収集

データ加工

特徴量設定

モデル構築

モデル運用

• Learning Center Forecast
Learning Centerで自動化・効率化・簡易化

課題設定© AI inside Inc.

データ収集

データ加工

特徴量設定

モデル構築

モデル運用

2

AGENDA© AI inside Inc.

1

初回登録 ~ ログイン

2

プロジェクト作成

3

タスクについて4

特徴量タイプの設定

5

データ型の設定

6

ヒストグラムの表示

7

特徴量自動選択8

相関ヒートマップの作成

9フィルター・ソートの使い方

10

次元圧縮

3

AGENDA© AI inside Inc.

11

時系列① 時系列データの基本設定

12

時系列② 時系列データの詳細設定

13

時系列③ イベントの設定

14

時系列④ 周期性の確認と設定

15

時系列⑤ 時系列設定の仕様

16

トランザクションデータ

17

学習設定

18

作成特徴量一覧

19

AIモデル構築

20

モデル検証

4

21

行ごとの影響度の計算

22

デプロイとデータ予測

23

APIを使用したデータ予測

24

プリセットデータ登録

25

規約について26

お問い合わせAGENDA© AI inside Inc.

5

AGENDA© AI inside Inc.

1

初回登録 ~ ログイン

6

初回登録 ~ ログイン
Learning Center Forecast の使用を開始するときに、セキュリティを担保するために必ず行なっていただく「パスワードの再設定」と、ログイン方法について記載しています。

①パスワード設定②ログイン「こちら」をクリックし、パス
ワードの再設定画面へ遷移登録したID（メールアドレス）を入力し、「送信」ボタンをクリック© AI inside Inc.

パスワードの再設定のメールが配信されて、メール
内の「パスワードの設定を行う」ボタンをクリックし、
新しいパスワードを設定※メールが届かない場合、「 support_lcf@inside.ai」
までお問い合わせください。

ログインページより、ご登録のメール
アドレス・パスワードを入力し、「ログイン」ボタンをクリック

7

初回登録 ~ ログイン
Learning Center Forecast
使用規約
プロジェクトダッシュボードv

プロジェクトダッシュボード画面が表示される「ログイン」ボタンをクリック© AI inside Inc.

「Learning Center Forecast 使用規約」についてのポップ
アップ画面が表示され、契約内容をご確認の上で、「使用を開始する」もしくは「同意しない」を選択してください。タスクの自動更新に必要な機能なので、できる限り「使用を開始する」を選択してください。
※同意しない場合は、手動でタスクの更新を行っていただく
形になります。

8

AGENDA© AI inside Inc.

2

プロダクト作成
ログインが完了したら、いよいよプロジェクトを作成していきます。
学習用のデータをお手元に用意して、先にお進みください。

9プロジェクト作成 - 新規作成

Step.1 プロジェクトを新規作成

Step.2 新規作成時のルール確認

Step.3 学習データのアップロード

プロジェクト作成時のルールが表示され、「プロジェクトを作成する」ボタンをクリック<記入項目>
・File
AIに学習させたいデータをアップロードする・プロジェクト名

Step.4 作成済みのプロジェクトを確認

画面左上にある「新しくプロジェクトを作成する」ボタンをクリック※現在の対応形式は「 csv、xls、xlsx」です。
※今後ファイルの対応形式は変更される可能性がありますので、ご注意ください。

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すべての記入が完了したら、「作成」ボタ
ンをクリックプロジェクトの作成が完了すると、プロジェクト一覧にプロジェクト名が表示され、クリックするとAIプロ
ジェクト画面に遷移することができる

10プロジェクト作成 - コピー

Step.1 コピーしたいプロジェクトを選択

Step.2 プロジェクトをコピー

Step.3 コピーしたプロジェクトを確認コピーしたいプロジェクトを選択「コピー」ボタンをクリック© AI inside Inc.

プロジェクトのコピーが完了すると、プロジェクト一覧にプロジェクト
名が表示され、クリックするとAIプロジェクト画面に遷移することができる。
コピーされた項目の一覧：
・学習データ・変数設定（データ型、目的変数、Index、説明変数の不使用）
・時系列設定・トランザクションデータ
・結合したデータ※学習内容などはコピーされませんので、ご注意ください。

11

AGENDA© AI inside Inc.

3

タスクについてLearning Center Forecast は、データに関わる処理や、AIの学習など、コン
ピュータパワーを使う処理をタスクで処理していきます。
ここからタスクの種類や削除について説明します。

12

タスク形式の対象となる処理

プロジェクト
作成、コピー

プロジェクト結合、解除

次元圧縮データ
作成

次元圧縮プロジェクト作成ヒートマップデー
タ作成

ヒストグラムの作成

特徴量自動選択

AIモデル学習

モデル検証

データ予測

データ型の変更

行ごとの影響度の計算

行ごとの影響度のダウンロード© AI inside Inc.

13

タスクの削除
タスクをクリックすると、タスクの詳細を確認することができる。
※「タスク開始時間」「現在の状況」「タスク進捗」は、進行中のタスクの場合のみ表示される。

ゴミ箱のアイコンをクリック

画面右上のタスクバーをマウスでフォーカスすると、現在処理中のタスクの一覧を確認することができる© AI inside Inc.

削除実行の注意ポイント：
・実行中のタスクを削除すると、タスクの処理は中断されます。
・学習タスクを削除すると、現在の学習状況を保存して、処理が中断されます。
・トランザクションデータの検証処理、ホールドアウト検証時の追加データの検証処理など削除できないタスクもありますのでご留意ください。
14

AGENDA4

特徴量タイプの設定
プロジェクトが作成できたら、次はデータの中の「何を予測するか」をLearning
Center Forecast に教えてあげる必要があります。
AIで何を予測するかという目的となるデータを「目的変数」と呼びます。

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15

特徴表タイプの設定① 目的変数
目的変数とは、AIに「予測させたい対象」のことを意味します。
プロジェクト作成後に、まず行うのは「目的変数」の設定です。

目的変数のデータ型が「数値」の場合、学習タイプは自動的に「回帰」になります。為替や株価等数値を予測する場合、この手法を用います。

予測させたい対象の「目的変数」の列の丸いボタンをクリック© AI inside Inc.

データ型が「カテゴリ」の場合は、学習タイプは「分類」になります。明日の天気、与信評価など、いくつかあるクラスに分類したい場合、この手法を用います。

16

特徴表タイプの設定② IndexIndexに指定する特徴量は、必ず「一意の値」でなければいけません。
（一意の値とは、ある一つの値を指定すると、ある一つの行を特定できるような特徴量のことです。
いわゆる、どれ一つとして同じ値がない、すべてがユニークな値、ということになります）

Indexを指定すると、予測結果ダウンロード時に、予測結果
データとIndexを結合してダウンロードすることができるようになるほか、Indexデータのデータ型を「日付型」に指定す
ると、時系列データとして学習することができます。

設定したい「Index」の列の丸いボタンをクリック© AI inside Inc.

※時系列データの詳細や、設定方法「時系列設定」で解説しています。

17

特徴表タイプの設定③ 説明変数説明変数とは、学習に使用する変数のことを指します。デフォルトでは、すべての変数が説明変数に指定されています。チェックボック
スを使って、不要な変数を「使用しない」状態に変更することができます。

「使用」を選択すると、チェックを入れた変数をすべて「説明変数」に変更します。
「不使用」を選択すると、チェックを入れた変数をすべて「使用しない」に変更します。

まず、当該変数の左にあるチェックボックスをクリックし、チェックを入れます。

「不使用」を選んだ状態では、使用しない変数は灰色に表示されます。
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18

AGENDA

5

データ型の設定
データ型を変更することで、より適切に変数を学び、学習効率や精度が向上す
ることがあります。
Learning Center Forecast では4種類のデータ型を選ぶことができます。

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19

データ型の設定
Learning Center Forecast には「数値型」「カテゴリ型」「日付型」「文字列型」の４つのデータ型があります。

データ型が、「区分不可」と表記されているデータも存在します。「区分不可」は、「Learning Center Forecast には、データ型が推測できなかった」デー
タということになります。
お客様の手で、適切なデータ型に変更して頂くことになります。
（変更しない場合、学習には使われません）© AI inside Inc.

20

各データ型の特徴

数値型
名前の通り、数値で量を表すデータを扱います。年齢、各国の人
口、株価などは数値データです。
変換を施すことなく、そのまま機械学習のデータとして扱うことが
できます。

カテゴリ型
いくつかの「クラス」に分けることができるデータを扱います。性別、天気、都道府県などです。
クラスとは、そのデータの分類可能なラベルのことです。
たとえば性別であれば、生物学上人間は２つのクラス（男・女）に分類することができます。
カテゴリ型が文字の場合、アルゴリズムは文字を学習できないた
め、必ず何かの数値に変換して扱います。
たとえば性別であれば、男-> 0 女-> 1 という形です。

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日付型

文字列型

日時を示すデータを扱います。日付データからは様々な特徴量を作ることができます。

名前、SNSでの投稿や製品番号などの文字が連なったデータを扱います。

Learning Center Forecast では、日付型をIndexに指定することで、時系列処理を施すことができます。詳しくは「
時系列設定」の解説をご覧ください。

学習設定の「特徴量作成」の設定を変更することで、文字列を形態素解析（単語に分けること）で分割し、特徴量に変換する機能があります。

学習設定の「特徴量作成」の設定を変更することで、特徴量に変換することができます。基本的には、日付データそのものは学習には使われません。

詳細は「学習設定」の章をご覧ください。基本的には、文字列
データそのものは学習には使われません。
21

データ型の設定「データ型」ボタンをクリックし、プルダウ
ンメニューから変更したい型を選択する

データ型が変わると、取得できる統計量（平均、クラス数など、データを代表する様々な数値）も変わってきます。

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22

データ型の設定

左上のヘッダーのチェックボックスにチェックを入れると、データすべてを選択した状態になります。

この状態ですべての型を一度に変更することもできます。
ただし、左の画像のように、型変更ができない変数もあるので注意
してください。
たとえば「各国の人口」のようなあまりにもバラバラな数値（一致するものが一つもない）データは、カテゴリ型に変更することはできません。
次のページに各データ型への変更基準をまとめました。

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23

各データ型への変更基準

数値型

カテゴリ型

対象のデータが以下の条件を満たす場合、数値型として扱うことができます。
・ １つでも数値に変更できるデータを含んでいる

対象のデータが「完全にユニーク」でない場合は、カテゴリ型として扱うことができます。
「完全にユニーク」とは、データのすべての値が重複しない状態のことを意味します。

例①：[‘a’,’b’,’c’,1,’d’] -> 変換可能
例②： [‘a’,’b’,’c’,’c’,’d’] -> 変換不可能

日付型
対象のデータ型以下のどちらかを満たす場合、日付型として扱うことができます。
・数値データ（数値データはUNIX時間として計算されます）
・いずれかの日付のフォーマットに準拠している*また重複しない値は、分析時に「Rare」というカテゴリに置き換え
られます。

文字列型

すべてのデータを変換することができます。

例①：[1,2,3,4,5] -> 変換可能
例②：[‘2019/10/09’, ‘2019/10/10’, ‘2019/10/11’, ‘2019/10/12’]-> 変換可能© AI inside Inc.

24

AGENDA

6

ヒストグラムの表示
ヒストグラムは、データの偏りを直感的に確認するための優れた可視化手法です。
Learning Center Forecast では、これを簡単に、すべての変数に対して行うことができます。

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25

ヒストグラムの表示

ヒストグラムを確認するには、画面右上の「表示タイプ」を「ヒストグラム」に変更する

ヒストグラムの作成が終わると、作成できたものは、左の画像のように表示されます。
数値データの場合、binは10で固定されています。
カテゴリデータの場合、そのクラスの数だけbinが設定されます。
またデータによってはヒストグラムが作成できないものもあります。
先ほど変更した「日付型」はヒストグラムを作成することができません。

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26

AGENDA7

特徴量自動選択
モデルの精度を高め、学習を効率よく進めるためには特徴量選択が不可欠です。
専門的な知見を通常必要とするこの工程を、Learning Center
Forecast は自動で、かつ高い精度で実現します。

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27

特徴量自動選択
特徴量自動選択を行うには、データ読み込み画面の「特徴量選択」ボタン」をクリックします。
※このボタンは「目的変数」が指定されていない場合、クリックすることができないので注意してください。

特徴量自動選択が終わると、このように、使用しないほうが良
い特徴量が自動的に「使用しない」に変更されます。
この状態で再度学習してみると、より良い結果が得られるかもしれません。
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28

AGENDA8

相関ヒートマップの作成
学習データを選択する際に一つの指標となるのが変数同士の「相関係数」です。
Learning Center Forecast はこの相関係数を一度に、明確に可視化する機能を備えています。

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29

相関ヒートマップの作成
相関ヒートマップとは、各特徴量間の相関係数をヒートマップの形で表示する機能です。

「ヒートマップ」ボタンをクリック

画面の左側に表示されている、赤い枠で囲ってある部分
が「目的変数との相関係数ランキング」です。
上の赤いラインのグラフが「目的変数との正の相関トップ
30」です。
下の青いラインのグラフが「目的変数との負の相関ワースト30」です。
なお、このデータは目的変数が設定されていない場合、表示されません。

作成が完了すると、自動的にヒート
マップ画面に遷移します。
画面の中央から右にある赤枠で囲った大きな表が「相関ヒートマップ」です。
目的変数が指定されている場合、目的変数が最上位に表示されます。
列と行が交わったところに表示されている数値が、相関係数です。
全ての説明変数と目的変数について、総当たりで表示されます。

相関ヒートマップの作成は以上で完了です。
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30

AGENDA© AI inside Inc.

9フィルター・ソートの使い方

31

フィルター・ソートの使い方
データの特徴量が膨大にある場合、目的の特徴量を見つけるのに苦労することがあります。そういう場合は、表示する特徴量を絞り込むことができる「フィルター」機能を使用します。
フィルター機能を使用するにはデータ読み込み画面の「名称」列にあるアイコンをクリックしてください。

「全解除」をクリックすると、すべての選択がはずれ、データが表示されなくなります。
「全選択」をクリックすると、すべてのチェックボックスが選択され、データがすべて表示されるようになります。

© AI inside Inc.

チェックの入れ外しでフィルターをかけられる

32

フィルター・ソートの使い方
ソート機能は、データを並び替える機能です。「説明変数」と「データ型」について使用することができます。
各列名の右側にある、矢印ボタンをクリックすると、変更することができます。デフォルトではID順となります。

説明変数「説明変数」のソートボタンを１度押すと、「説明変数」がリストの上部に来るように並び替えられます。

© AI inside Inc.

説明変数のソート順：「デフォルト -> 説明変数 -> 不使用」の順番で切り替わります。

「説明変数」のソートボタンをもう１度押すと、「説明変数」以外の特徴量がリストの上部に来るように並び替えられます。
33

フィルター・ソートの使い方「データ型」をソートする場合も同じ操作で切り替えていきます。

データ型© AI inside Inc.

データ型のソート順：「デフォルト -> 学習に使用するもの（カテゴリ・数値）-> その他のもの（区分不可、文字列、日付）」の順で、切り替わります。

34

AGENDA10

次元圧縮
次元圧縮は、データ量を削減する手法の一つです。
データの特徴をできる限り保持しながら、データ全体を変形させる
ことで、次元（列）を減らします。
「特徴量選択」と違い、元のデータとは全く違うデータに変換されるのが特徴ですが、ノイズに隠れて見えなかったデータの特徴が可視化されることもあります。

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35

次元圧縮

「次元圧縮」ボタンをクリック

圧縮後のデータをそのまま学習に使いたい場合は「圧縮してプロジェクトを作成する」をクリック

PCAとは、次元圧縮の手法の一つです。
Learning Center Forecast では現在PCAのみを使用することができます。
PCAのパラメータとは、次元を圧縮した際に、特徴量の情報量をどれだけ保持できるかの情報のことです。
これをまず作成する必要があるので、「計算する」を選択します。
なお、一度作成すると、データに何らかの変更（データ型変更、特徴量タイプ変更）を行わない限り、PCA
データは保持されます。
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PCAパラメータの計算が終わると、左のようなモーダ
ルが表示されます。
「次元数」とは削減目標の次元の数です。ここで指定した数まで「説明変数」が圧縮されます。
このとき、Indexと目的変数は含まれていないことにご注意ください。
Indexと目的変数は、圧縮後のデータに結合されます。
「説明力」とは、指定した次元数まで列を圧縮する場
合、元のデータの情報量に対して、何%の情報量になるのかという目安です。
説明力は次元数を変更すると、変わります。

処理が終わると、次元圧縮後のプロジェクトが追加されます。
{元プロジェクト名}_次元圧縮{圧縮したデータ名}の形
式で名称が決まります。

36

次元圧縮

プロジェクト名をクリック

圧縮後のプロジェクトです。
Indexと目的変数は保持され、その他の特徴量が、指定した次元まで削減されていることがわかります。

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圧縮後のデータをダウンロードしたい場合は「圧縮してダウンロードする」をクリックします。

タスクが完了すると、自動的にデータがダウンロードされます。ダウンロードしたデー
タは左のような形式になっています。

37

AGENDA

11

時系列設定
時系列データとは、たとえば天気予報や、為替の価格、交通状況など
時間ごとの状態を記録したデータのことです。
「過去の事象が未来に影響を与えている」という仮定に立っているため、通常のデー
タと同じように扱うと、「未来のデータ」を学習データに含んでしまうことがあり、適切な学習ができない可能性があります。（「target leakage」といいます。）
本職のデータサイエンティストでさえ、こうしたデータの「target leakage」を完全に避けるのは難しく、結果的にモデルの精度が不当に高くなり、モデルの運用に失敗するケースもあります。
Learning Center Forecast には、こうした取り扱いの難しい時系列データを適切に学習するための「時系列設定」を、簡単に行うことができる機能を実装しています。

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38

時系列設定① 時系列データの基本設定
時系列データとして扱うための基本設定を行います。
Step.1 時系列設定を行う時は、まずデータ読み込み画面でIndexを指定する必要があります。
Indexのデータ型は「日付型」である必要があります。
日付型に変換できないIndexは、時系列データとして扱うことができませんので、注意してください。
（ex: 商品番号、人名や地名等）

Step.2データ型ボタンをクリックし、プルダウンメニューから「日付型」を選択

Indexに該当するデータのチェックボックスをONにし、データ型のプルダウンから「日付型」を選択します。

Step.3 最後に 目的変数 を設定し、準備完了です。

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39

時系列設定① 時系列データの基本設定

Step.4 次に画面上部のツールバーから「時系列データ設定」をクリック

①
③

A

B

②

①予測GAP設定
予測のGAPを設定します。
未来のデータの予測には必ずGAPが生じます。
たとえば、明日の株価を予測するための今日までのデータが、手元に完全に揃っていることは稀なことです。
こうした場合「一昨日のデータで予測する」というように、手元に完全に揃っているデータで予測できるように、学習データを自動で調整します。
直感的には「何日（単位による）後を予測したいか」を設定すれば良いと考えて下さい。
A.予測単位予測するデータの単位です。
単位は学習用データから自動的に読み取られます。
B.決定ボタン
上記の変更を保存し、確定します。
②詳細設定ボタン
詳細設定に遷移します。
高度な設定が含まれるため、必ずしも必要ではありません。
詳細は「時系列データの詳細設定」の項で解説します。

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③コレログラム
自己相関のグラフを表示します。
詳細は「周期性の確認と設定」の項で解説します。

40

時系列設定② 時系列データの詳細設定
Learning Center Forecast の時系列設定では、より詳細な学習設定を行うことができます。
上手に設定すれば、モデルの精度向上に繋がるだけでなく、データからより良い知見を得ることができるはずです。
ただし、中には高度な内容も含まれているため、必須の設定ではありません。

①②③© AI inside Inc.

①イベント設定画面
周期イベントを作成することができます。
詳細は「時系列設定③ イベントの設定」にて解説します。
②休日設定
週末の設定の有無と、祝日の設定を変更できます。
たとえば、レストランの売り上げ予測などを行う時は、週末や祝日などの休日に売り上げが上がるという仮説が成り立ちそうなので、有効にした方が精度が向上する
かもしれません。
祝日については、現在は日本の「国民の祝日」のみに対応しています。
③飽和状態
飽和状態とは、成長モデルにおける、成長の理論的な限界値のことです。
たとえば、劇場や球場など、箱の大きさが決まっている場合、１日の入場者数には限界があります。こうした限界を超えてモデルが成長しないように、飽和状態を設定することで制限をかけることができます。

41

時系列設定③ イベントの設定
時系列モデルにおいて周期的に発生するイベントは非常に重要です。
たとえば、出前の寿司の売り上げを予測する場合、家族が集まる元旦の影響を無視することは絶対にできないでしょう。他に家族が集まる
大型連休といえば、GWやお盆なども考えられます。GWとお盆とでは、お盆の方がより遠方から家族が集まる、という推測が成り立ちそうなので、影響力はGWより大きくなるかもしれません。
Learning Center Forecast は、こうした複雑なイベント同士の関係性をシンプルに設定し、自動で学習することができます。

まずは週次イベントから設定しましょう。
イベントの「起点」として使いたい日付をクリックします。
起点とは、設定上のイベント開始日のことで、目的となる周期に設定できれば、いつでも構いません。
たとえば、毎週土曜日に定期的に行うイベントであれば、今月の土曜日を指定しても構いません。
イベントの詳細設定で、細かい周期の設定についてもカバーできます。
起点を決定したら、「新規作成」をクリックします。

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42

時系列設定③ イベントの設定①イベント名必須要素です。

①
③
④
⑤
⑥
⑦

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②

②タグ
タグが同じイベントは「同一のイベント」として学習されます。
たとえば、オリンピックのような、日付が定まっていないイベントを同じイベントとして扱いたい場合、共通のタグをつけることで、周期とは関わりなく同一のイベントとして学習することができます。
③周期
イベントの周期を設定できます。発生スパンは数値で設定し、周期は年、月、週、なしの４種類から設定できます。
④イベント位置の設定
日付を直接指定するか、週の位置で設定するかを決められます。
⑤該当する日付がない時
年や月によっては、存在しない日付や週位置があります。
（たとえば２月には３０日は存在しません、第５週が存在しない場合もあります）
こうした該当する日付がないイベントを、実施しない、月末、前週の３種類から設定できます。
⑥過去へのイベント適用ONにすることで、起点となった日よりも過去へ、イベントを適用できます。学習期間全てにわたって適用したい場合、ONにすると便利です。
⑦イベントへのインパクト
影響力や、影響範囲を設定できます。次のページで詳述します。

43

時系列設定③ イベントの設定

たとえば、２週間に１度行う週末セールであれば、左のように設定できるかもしれません。
タグに「セール」属性をつけることで、週末以外で行われるセールも、同じセールとして学習できます。
影響力は３を設定しています。
影響力は10段階で設定できますが、あくまでも相対的な値です。
まずは感覚的にこの値に決めています。
影響範囲については、週末セールは、日付の前後には大きな影響を与えないと考え、設定していません。
設定が終わったら「決定」ボタンをクリックします。

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44

時系列設定③ イベントの設定

自分が設定したイベントの起点日がわからなくなった時は、右上の一覧ボタンをクリッ
クすると、イベントを一覧で表示することができます。

起点日を2020/02/15としたので、２週間後の02/29に次のイベントが発生しているのを確認できます。
これで週末セールの設定は完了です。

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このように一覧でイベントを表示できます。
イベントの編集、削除も行うことができます。
カレンダーボタンをクリックすると、カレンダーに戻ります。
次に、月末セールを設定してみましょう。

45

時系列設定③ イベントの設定

・月末セール
タグの項目に「セール」で共通設定をします。
・発生周期月に1度。日付は31日を指定しました。
※月によっては３１日が存在しない場合があるため、「該当する日付がない時」の設定として、「月末」を設定します。これで「すべての月の末日で発生する」という設定にすることができます。
・影響力５に設定します。
これは、月末セールは週末セールよりも大規模なため、集客能力があるという判断からです。

このように３１日が存在しない月でも月末に設定
できています。

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時系列設定④ 周期性の確認と設定
時系列分析では周期性の確認と、周期に合わせたデータを作ることが非常に重要になります。
Learning Center Forecast では、そうした高度な操作を完全に自動化できる他、周期を自分で確認してラグ変数を作成することもできます。

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時系列設定④ 周期性の確認と設定
周期性の確認には「コレログラム」を利用することができます。
Learning Center Forecast では、２種類のコレログラムを確認することができます。

まず「自己相関」を確認しましょう。
「自己相関データはありません」の右にある入力欄に数値を入力してください。
その後、その右側にある「決定ボタン」をクリックしてください。計算には、少し時間がかかる場合があります。
しばらくすると、このようにマッチ棒のようなグラフが表示されます。
グラフの棒は、左から「元のデータ」と「元データからn個ずらしたデータ」の相関の大きさを表しています。
相関係数なので、一番左の棒の値は１です。

しばらくすると、このようにマッチ棒のようなグラフが表示されます。
グラフの棒は、左から「元のデータ」と「元データからn個ずらしたデータ」の相関の大きさを表しています。
相関係数なので、一番左の棒の値は１です。

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時系列設定④ 周期性の確認と設定
偏自己相関も自己相関と同様の操作で、確認することができます。
偏自己相関と自己相関の違いは、「ずらしたデータより前のデータの影響を考慮す
るか、しないか」という点にあります。
自己相関は、左の画像のようにきれいな階段状になっており、これは前日の影響が次の日に残っているためです。

自己相関

一方、偏自己相関は、前日の影響などを除いて、元データとずらした後のデータの相関を直接計算します。
左の画像の様に、通常の自己相関とは大きく結果が違うのがわかります。

偏自己相関「階差」のチェックボックスをONにすると、「データの階差の自己相関」を表示します。階差とは、今の値から一つ前の値を差し引いたものを配列にしたデータのことです。
たとえば[1,2,4,8]で左から古いデータだとすると、[Nan,1,2,4]という階差を取得できます。
階差をとることにより、いわゆる「見せかけの回帰（相関）」を回避することができます。
左の画像のように、先ほどまでのコレログラムとは大きく形が違うことがわかります。

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49

時系列設定④ 周期性の確認と設定
コレログラムを確認した上でラグを自分で設定して学習することもできます。

ラグを使用せずに、Learning Center Forecast にラグの作成を任せることもできます。その場合は、「自動作成チェックボックス」をONにしてください。

手動でラグを作りたい場合は、自動作成をOFFにし、「周期の作成」をクリックして、ラ
グの値を入力し、「決定」ボタンをクリックします。
手動で設定したい場合は、時系列
データ設定画面より、「詳細設定」＞「周期変数設定」をクリックして設定することができます© AI inside Inc.

50

時系列設定⑤ 時系列設定の仕様
時系列設定の仕様一覧です。

学習時の仕様特徴量作成*•

目的変数に対するラグ、差分、微分、移動平均、誤差系列、分散

•

日付の分解

•

イベント、週末、月末、祝日の影響の反映•

欠損値の補完は線形補完、あるいは前回の値で補完•

CrossValidationには「TimeSeriesCV」を採用•

カテゴリデータの変換には「OneHotEncoding」を使用する*•

スケーリングのパラメータは、学習データのものを使用する*「学習モードが旧学習モード以外のときのみ適用」されます。

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51

AGENDA16

トランザクションデータ
トランザクションデータとは、業務に伴って発生した出来事（たとえば取引）を記録したデータのことです。トランザクションデータには、非常に大きな情報が含まれていますが、それ単体では学習に使用できないことが多いです。
Learning Center Forecast には、学習データのIndexをもとに、トランザク
ションデータから特徴量を作成する機能が実装されています。

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トランザクションデータ
トランザクションデータのイメージは左のようなデータです。
時系列順に、何らかの出来事が記録され、その記録に紐づいたID（左のデータのid）と値（左のデータの value）が並んでいます。
たとえば、id は会員カードと紐づいた「顧客ID」で、value は「購入した金額」といったイメージです。
この id（学習データと、１対多の関係にある）は、学習データの Index と紐づいている必要があります。
Learning Center Forecast では、こうしたデータから特徴量を抽出し、自動的に学
習データ、検証データ、予測データに結合することができます。

まず、トランザクションデータを読み込ませるには「Indexと目的変数」が指定されている必要があります。
条件が整ったら、データ読み込み画面上の「トランザクションデータ」という項目をクリックしてください。

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トランザクションデータ
読み込ませるデータを選択します。

不適切なデータ（Indexが存在しない等）の場合

検証に失敗します。再度適切なデータに整えてから、アップロードし直してください。

アップロードが終わると、データの検証が行われます。
この処理には少し時間がかかります。

読み込ませるデータを設定したら、アップロードボタンをクリックします。
© AI inside Inc.

データの検証に成功すると、このような画面に変わります。
これでトランザクションデータを利用する準備が整いました。
54

トランザクションデータ

トランザクションデータによる特徴量作成を有効にするには、学習設定を変更する必要があります。詳細は「学習設定」の章で解説します。
学習設定 > 特徴量作成設定 > トランザクションデータ で変更できます。
現在対応しているのは「前回の値」「統計量」です。
今後作成できる特徴量が増えていく予定です。

★印がついており「トランザクション」と名称が入っているものが、トランザクションデータから作られた特徴量です。
特徴量重要度を確認すると、作成された特徴量が、モデ
ルでの予測に役立っているのがわかります。
トランザクションデータの設定は以上です。

© AI inside Inc.

55

AGENDA

17

学習設定
機械学習には、より良くデータにフィットさせるための様々なパラメータがあります。Learning Center Forecast は、単に自動で学習を行うだけでなく、こうしたパラメータの設定も行うことができます。
やや上級者向けの機能ですので、初めてLearning Center Forecast に触れる方は、読み飛ばして頂いても構いません。

© AI inside Inc.

56

学習設定

学習設定は、画面上部のナビゲーションバーの「学習設定」をクリックすることで遷移することができます。
なお、学習設定は「目的変数」を設定しなければ表示されません。

© AI inside Inc.

57

学習設定

学習設定の各コンポーネントについて説明します。

①①サイドバー
作成済みの学習設定が一覧で表示されます。default設定のものには②「default」のマークが表示されます。なお、新規作成は下部の「新規作成」
ボタンをクリックしてください。
②ツールバー③④

名称の変更、コピーや、削除、設定データのエクスポートなどの操作が行えます。
③検証データ可視化view
交差検証、ホールドアウト検証設定（後述します）の分割状況を可視化し
ます。
④設定一覧
変更可能な設定情報が表示されます。

© AI inside Inc.

58

学習設定
サイドバーの各コンポーネントについて説明します。
①設定一覧
作成済みの学習設定が一覧で表示されます。default設定のものには「default」のマーク②③①が表示されます。
プリセットの学習設定には「プリセット」マークが表示されます。プリセット学習設定は削③除したり、変更することができません。
②設定済みプロジェクト
当該学習設定が反映されたプロジェクト数を確認できます。クリックすると、反映済みの②

プロジェクトが一覧で表示され、そのプロジェクトに遷移することもできます。
③サイドバーメニューボタン
サイドバーのメニューを開くことができます。詳細は次のページで解説します。
④新規作成ボタン
学習設定を新規作成します。
名称とインポートするファイル（任意）を選択するだけで簡単に作成できます。
他の人が作った設定ファイルをインポートするだけで、簡単に同じ設定で学習することが

⑤

できます。
⑤メニュートグルボタン
サイドバーを格納したり、展開することができます。

④© AI inside Inc.

④

⑤
59

学習設定
＜サイドバーのメニュー＞①デフォルト設定ボタン
新しいプロジェクトを作成した際に、初期設定されている学習設定を登録できます。

①
②
③
④

①
②
③

②コピーボタン
学習設定をコピーします。コピー後の名前を入力する必要があります。
③削除ボタン
学習設定を削除します。一度削除すると元には戻りません。
④エクスポートボタン
学習設定を「amt」という拡張子でファイルとして出力します。学習設定の新規作成時に、このファイルをインポートするだ①

けで、同じ設定を反映することができます。

②③＜ツールバーの各コンポーネント＞①名称変更ボタン
現在開いている学習設定の名称を変更します。
②保存ボタン
現在開いている学習設定を保存します。保存しなければ、反映されないので注意してください。
また、すでに学習に利用中の学習設定を変更すると、既存の学習モデルは破棄されますので、ご注意ください。
③概要変更ボタン60© AI inside Inc.

現在開いている学習設定の概要を変更します。

学習設定

メイン画面の各コンポーネントについて説明します。

①①ホールドアウト検証設定
学習データの一部を分割して、検証データとして使用する設定です。割合、範囲、条件等様々な設定で分割できます。

①
②
③
④
⑤

© AI inside Inc.

②交差検証データ設定

②
③
④
⑤
⑥

回数、シャッフルの有無、層化抽出等、交差検証時の設定を行います。
③特徴量作成設定
作成する特徴量をチェックボックスで簡単に設定できます。
④ハイパーパラメータ設定
ハイパーパラメータの探索範囲、方法に関する設定です。
⑤その他の設定
上記に当てはまらない設定を行います。

61

学習設定

– ホールドアウト検証設定 –ホールドアウト検証設定について説明します。
ホールドアウト検証については「検証用データとは？」にて詳述しています。
①分割の有効化「分割する」をONにすると、学習データの一部を分割して、ホールドアウト①

検証を行うようになります。

②③④②割合で設定学習データ全体を100として、そのうちのどのくらいを検証に使用するかを設定できます。通常設定だと、データの末尾から分割します。シャッフルを有効にすると、全体からランダムにデータを抽出します。
「同じ割合でクラスを含むように分割」は分類問題の時のみ有効です。ON
にすると、目的変数のカテゴリのクラスの割合を、学習、検証データで同じ程度になるよう分割します。
③範囲指定で分割
データの行番号を指定して自由に分割できます。左のボックスのみ入力し、右を空欄にすると、その値以上の行を分割します。右のボックスのみの場
合、その値以下の行を分割します。
④条件で分割
詳細な条件を作成して分割します。後述します。

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学習設定

– ホールドアウト検証設定 –条件分割について説明します。
①特徴量の名称
条件指定の対象にしたい特徴量の名称です。

①
①
②
③
④

②
③
④

学習データに当てはまる特徴量がない場合、無視されます。
②データ型
特徴量のデータ型を指定します。データ型によって、入力できる値
や条件が変わります。
実際に条件を当てはめる際に、ここで設定したデータ型に変換した上で、条件抽出を行います。
詳細は次のページで説明します。
③値
条件になる値です。
「欠損値」をONにすると、当該特徴量の欠損と一致（もしくは不一致）するかどうかで判定します。
④条件
条件をプルダウンで指定します。
次のページで詳述します。

© AI inside Inc.

学習設定

– 条件分割 –条件分割で入力、設定可能な値、条件とデータ型の関係性をまとめました。
条件は複数設定可能で、現在はand（AかつB）にのみ対応しています。

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データ型

入力できる値・方式

設定できる条件

数値型

数値のみ一致、一致しない、以上、以下、割り切れる、割り切れないカテゴリ型

文字列

一致、一致しない

日付型

カレンダーから、日付と時間
yyyy/MM/dd hh/mm/ssの形式一致、一致しない、以上、以下

文字型

文字列

一致、一致しない、含む、含まない

欠損値-

一致、一致しない

64

学習設定

– 交差検証 –交差検証設定について説明します。
交差検証については次のページで詳述します。
①回数（fold数）
交差検証の回数を指定します。デフォルトは５回です。
②シャッフルする
交差検証時に、データをシャッフルする設定です。

①
① ③
③

②
② ④
④

一般にシャッフルする方が、より汎化性能が高まります。シャッフル
しない場合は、左側からデータを分割します。
③同じ数だけクラスを含むように分割分類問題の時、強制的に有効になります。目的変数のカテゴリのクラスの割合を、学習、検証データで同じ程度になるように分割します。
これを層化抽出といいます。
④未来のデータを含まないように分割
時系列データの時、強制的に有効になります。
通常の交差検証と違い、常に未来のデータ（画面右側のデータ）を
検証データにするように分割します。

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65

学習設定

– 交差検証 –学習済みモデルが、どの程度データにfitしているかを確かめるために「ホールドアウト検証」を行うことを説明しました。
一方で、そういった未知のデータを使った検証だけでなく、学習データそのものへのモデルの当てはまりを確かめる手法として、交差検証という方法があります。
交差検証は非常にシンプルな手法です。
たとえば、fold4の交差検証であれば、右の図のように、データを４分割します。
オレンジ色のvalidationを検証用データとし、残りのデータで学習し、構築したモデルで検証を行います。
それをn回分行い、各foldのスコアを平均（ここにも様々な手法があります）し、モ
デルのスコアとします。
交差検証は、データ全体を偏りなく学習と検証に使うことで、より信頼性の高い精度の検証を行うことができます。
しかし、fold数を増やせば良いというわけではありません。
データが少ない場合には、あまりに多いfold数では、検証データが少なく、不当に精度が向上（あるいは低下）してしまう恐れがあります。
また、大きなデータに対してfold数が少ないと、データの偏りを十分に補正できない可能性があります。

validation
validation
validation
validation

データの特性をよく表現したベストなfold数と分割方法を決めることは、信頼性の高いモデルを構築する上で、必ず必要な工程です。
データをよくみて、さまざまな手法を試してみてください。

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66

学習設定

– ハイパーパラメータ設定 –ハイパーパラメータ設定について説明します。
ハイパーパラメータについては「ハイパーパラメータとは？」のコラムをご覧ください。
①パラメータサーチの有効化③探索手法 – 総当たり「探索する」で、ハイパーパラメータサーチを有効にします。探索しない場合は各アルパラメータを総当たりで探索する方法です。

ゴリズムのデフォルトパラメータで探索を行います。

時間はかかりますが、精度が安定して出やすいのが特徴です。

②探索範囲④探索手法 – ベイズ最適化

デフォルトの状態で学習した中で最も良い精度のアルゴリズムにのみで探索を行う

現在の学習状況とパラメータの状況を確認しながら、より良いパラメータを探索していく手法「ベストモデルのみ」と、すべてのアルゴリズムで探索を行う「すべてのモデル」から選

です。

びます。

探索時間と精度のバランスが最も良いおすすめの手法です。

現在のバージョンは、「すべてのモデル」のみ選択可能です。

⑤探索手法 – 試行回数を決める
探索の回数を決めて、ベイズ最適化で探索することができます。指定できる回数はアルゴリ
ズムごとの探索回数です。

①（探索回数を 10回にして5種類のアルゴリズムで学習すると、合計で 50 回分の探索を行い
ます。）

②
③
④

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⑥探索手法 – 探索時間を決める
探索の時間を決めて、ベイズ最適化で探索するできます。指定できる時間はアルゴリズムごとの探索時間です。（探索時間を10秒にして5種類のアルゴリズムで学習すると、各アルゴリ⑤⑥

ズムで探索時間が10秒を超えた時点で探索を終了するように学習します。最小で合計 50
秒分の探索を行います。）ただし、学習する時間が10秒を超えることもあるため、必ず指定した秒数以内に学習が終わるわけではありません。
67

学習設定

– ハイパーパラメータ設定 –・ハイパーパラメータとは？
アルゴリズムごとに存在する「人の手で設定しなければいけない数値設定」です。
たとえばRidgeというアルゴリズムには「alpha」というパラメータがあります。
これは「データの外れ値」をどこまで重要視するかという度合いの設定です。
この設定によってモデルの振る舞いは大きく変わり、精度にも影響します。
このように「データから学ぶことができない」パラメータは、人が手で設定する必要があります。
しかしハイパーパラメータは、アルゴリズムによっては数十〜数百種類にのぼり、手動で設定していくのは非常に骨が折れます。
Learning Center Forecast は自動でこの値を調整し、優れたモデルを生成します。

学習設定– その他の設定 –①データ増幅時系列分析の際に「データを増幅（データの行数を増やす）する」機能です。
データを増幅することで、少ないデータでも学習ができたり、精度が向上する可能性があります。増幅する際は、必ず「増幅する年数」を設定する必要があります。

①

また増幅に対応しているのは「月次」「週次」「日次」のデータのみであり、増幅には最低でも「1年分」のデータが必要です。

月次：12行以上
週次：52行以上
日次：365行以上②②外れ値を丸め込む
外れ値を丸め込み、モデルの予測が外れ値によって歪められるのを防ぎます。
トレンドはあるが、値の変動が大きい場合などに、モデルの性能が向上する可能性があります。外れ値の丸め込みはアップロードしたデータのうち「数値型」のみが対象であり、それ以外のデータ型や、徴量には実施されません。

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Learning Center Forecast 内で作成された特

AGENDA© AI inside Inc.

18

作成特徴量一覧69

作成特徴量一覧– 作成した特徴量の選択方法 –

選択方法

追加された
バージョン

計算に使用するアルゴリズム

通常

ver2.6.0

LightGBM

デフォルトで設定されている特徴量の選択方法です。
比較的高速に動きますが、特徴量を削りすぎる場合があります。

じっくりver2.6.0

RandomForest「通常」に比べて動作は遅いですが、特徴量を比較的よく残します。

しっかりVer2.8.0

Ridge, RandomForest

概要

Learning Center Forecast 独自の選択アルゴリズムであるRPMFS（recursive permutation-mediated feature selection）を使用します。
特徴量作成に最も時間がかかりますが、非常に大きなデータに対しても対応しているのが特徴です。
しっかりの詳細設定については次のページで説明します。

RPMFSの特徴
RPMFSは従来のLearning Center Forecast の特徴量選択とは明確に違う2つの特徴があります。
1つは、巨大なデータにも対応可能ということです。
RPMFSはデータを分割して特徴量選択を繰り返すため、通常学習が難しいと思われる巨大なデータでも特徴量選択を実施できます。（理論上はどんな大きなデータでも可能です）
学習が困難な巨大なデータも特徴量選択でデータ量を減らすことで、スムーズな学習が可能になります。
2つ目の違いは、Learning Center Forecast で作成された特徴量だけでなく、学習データも削減対象として指定することができることです。
これにより学習データと作成した特徴量の関係を捉えながら、選択を実施することができます。
もちろん、従来通り学習データの特徴量選択選択を行わないことも可能です。

© AI inside Inc.

70

作成特徴量一覧– 作成した特徴量の選択方法 –①選択に利用するアルゴリズム
Ridgeのみ

比較的高速に動きますが、特徴量を削りすぎてしまうことがあります。
木形以外のアルゴリズム（ SVM（SVR,SVC）, Kneighbors, 線形アルゴ
リズム（ Ridge,Lasso,ElasticNet,BayesianRidge）、ナイーブベイズ（BernoulliNB,MultinomialNB）、DeepLearning）を利用する際に、より有効なことがあります。

RandomForestのみ

特徴量選択のアルゴリズムにに RandomForestのみを使用します。
選択に時間がかかりますが、 Ridgeよりも良い特徴量を選択することがあります。木形のアルゴリズム（RandomForest,AdaBoost,GradinetnBoosting,XGBoost,LightGBM）
を利用する際に、より有効なことがあります。

①
②

両方を利用

特徴量選択のアルゴリズムに RidgeとRandomForestの両方を利用します。木形のアルゴリズムには RandomForestでの選択結果を利用します。木形以外のアルゴリズムには Ridgeでの選択結果を利用します。アルゴリズムに合わせた選択を行うので、より柔軟に特徴量を選択できる可能性があります 。

②学習データを選択対象に含めない

含めない© AI inside Inc.

この設定を ONにすると、 RPMFSを実施する際に学習データは含めずに選択を行います。（ Learning Center Forecast で作成された特徴量のみを選択対象にします）
この設定を OFFにすると、 RPMFSを実施する際に学習データも含めて選択を実施します。（学習データも削られてしまい、学習に使われない可能性があります）
デフォルトは OFFです。
71

作成特徴量一覧

時系列：周期
特徴量名

特徴量重要度での表示作成されるモード

追加された
バージョン

作成元の特
徴量の型

ラグ

ラグ{n}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

数値

n単位前の目的変数

遅れて影響を与える値を表現します

差分

差分{n}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

数値

目的変数 - n単位前の目的変数

トレンドの効果を除いた値を表現します

微分

微分{n}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

数値

n単位前の目的変数 - (n + 1)単位前の
目的変数変化量を表現し、変曲点を見つけやすくします

移動平均

移動平均 {n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

数値

n単位前までの目的変数の平均値の変化を平滑化し、トレンドを捉えやすくします

誤差

誤差{n}_{m}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

数値

ラグ{n} - 移動平均 {m}

移動平均からの差の推移をとらえることで、周期性のあるデータにおいて予測をしやすくします

分散

分散{n}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.3

数値

n単位前までの目的変数の分散

直近の値の変化の大きさを表現します© AI inside Inc.

計算方法

概要

72

作成特徴量一覧

時系列：周期(説明変数)
特徴量名

特徴量重要度での表示作成されるモード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

ラグ

ラグ{n}_{特徴量名 }しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

n単位前の目的変数

遅れて影響を与える値を表現します

差分

差分{n}_{特徴量名 }しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

目的変数 - n単位前の目的変数

トレンドの効果を除いた値を表現します

微分

微分{n}_{特徴量名}しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

n単位前の目的変数 - (n + 1)単位前の
目的変数変化量を表現し、変曲点を見つけやすくします

移動平均

移動平均 {n}_{特徴量名 }しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

n単位前までの目的変数の平均値の変化を平滑化し、トレンドを捉えやすくします

誤差

誤差{n}_{m}_{特徴量名 }しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

ラグ{n} - 移動平均 {m}

移動平均からの差の推移をとらえることで、周期性のあるデータにおいて予測をしやすくします

分散

分散{n}_{特徴量名 }しっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

数値

n単位前までの目的変数の分散

直近の値の変化の大きさを表現します© AI inside Inc.

計算方法

概要

73

作成特徴量一覧
時系列：日付
特徴量名

特徴量重要度での表示作成されるモード

イベント

イベント :{イベント名 }通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

年

日付分解 :年_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

月

日付分解 :月_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

週

日付分解 :週_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

日

日付分解 :日_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-時

日付分解 :時_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-分

日付分解 :分_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

秒

日付分解 :秒_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付

-

曜日

日付分解 :曜日_{n}通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

日付特徴量の曜日を抽出したものです。 nは曜日を表す数値で、日曜日 =1 として、曜日を追うごとに 1ずつ加算され、土曜日 =7 の数値で表現されています。

週末

週末

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

日付特徴量の週末（土、日）のフラグです月末

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

日付特徴量の月末（月の最終日）のフラグです

月末© AI inside Inc.

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算
方法

概要
時系列設定で作成したイベント特徴量の値です。設定した影響力、影響範囲によって値が変化します。
影響範囲は、イベントより前に影響がある場合、影響開始地点から、イベント当日に向かって影響力が増大します。イベントより後に影響がある場合、影響終了地点に向かって線形に、影響力が減衰します。
日付特徴量の年の値を抽出したものです。
nは当該の年を表現しています。（ ex: 年_2021 は 2021年を表現します）
日付特徴量の月の値を抽出したものです。
nは当該の月を表現しています。（ ex: 月_1 は 1月を表現します）
日付特徴量の週の値（ 1年のうちの何週目か）を抽出したものです。
nは1年の中の週の位置を表現しています。
（ex: 週_10 は その年の 10週目を表現します）
日付特徴量の日の値を抽出したものです。
nは当該の月の日にちを表現しています。
（ex: 日_24 は その月の 24日を表現します）
日付特徴量の時間 (hour)の値を抽出したものです。 nは当該の日の時間（ 24時間表記）を表現しています。（ex: 時_20 は その日の 20時を表現します）
日付特徴量の分 (minutes)の値を抽出したものです。 nは当該の時間の分を表現しています。
（ex: 分_30 は 30分を表現します）
日付特徴量の秒 (seconds)を抽出したものです。 nは当該の分の秒を表現しています。
（ex: 秒_45 は 45秒を表現します）

74

作成特徴量一覧
時系列：日付
特徴量名

特徴量重要度での表示作成されるモード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

祝日

祝日:{祝日名}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.1.8

日付-

調整済み祝日

調整済み祝日 :{祝日名}

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

日付-

調整済み祝日フラグ

調整済み祝日フラグ

通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

日付-

調整済みイベント

調整済みイベント :{イベント名 }通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

日付-

調整済み月末

調整済み月末通常としっかりモード（時系列のみ）ver2.6.0

日付

-

概要

日本の祝日を、祝日ごとにフラグとして作成します。
日本の祝日を、祝日ごとにフラグとして作成します。
祝日の発生日を「予測 GAP」分調整します。
「 n 単位後に発生する祝日」として学習することができます。

日本の祝日をフラグとした特徴量を作成します。
詳細は「学習設定 -特徴量作成設定 -時系列-日付」ページの「イベント」を確認してください。
イベントの発生日を「予測 GAP」分調整します。
「 n 単位後に発生するイベント」として学習することができます。
詳細は「学習設定 -特徴量作成設定 -時系列-日付」ページの「月末」を確認してください。
月末を「予測 GAP」分調整します。
「 n 単位後の月末」として学習することができます。

日付（説明変数）
特徴量名

特徴量重要度での表示作成されるモード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

概要

日付

{特徴量名 }_日付分
解:{日付単位 }_{n}-ver2.6.0

日付（説明変数）-

日付の説明変数を分解し、 7種類の日付単位（年、月、週、日、時、分、秒）の特徴量を作ります。（各日付単位の詳細は 「学習設定 -特徴量作成設定 時系列-日付」ページにあります）© AI inside Inc.

75

作成特徴量一覧
数値間
特徴量名

特徴量重要度での
表示

作成される
モード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

交互作用 (2次）{A} × {B}しっかりモードver2.1.8

数値

ある行における特徴量 Aの値と特徴
数値特徴量間の影響を表現します。
量Bの値の積和{A} + {B}しっかりモードver2.1.8

数値

ある行における特徴量 Aの値と特徴
数値特徴量間の影響を表現します。
量Bの値の和比{A} / {B}しっかりモードver2.1.8

数値

ある行における特徴量 Aの値と特徴
数値特徴量間の影響を表現します。
量Bの値の商差{A} - {B}しっかりモードver2.1.8

数値

ある行における特徴量 Aの値と特徴
数値特徴量間の影響を表現します。
量Bの値の差特徴量重要度での
表示

作成される
モード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

概要

カテゴリ間
特徴量名

LDAによる
トピック分析

© AI inside Inc.

トピック分析 _{n}しっかりモードver2.1.8

カテゴリ

計算方法

概要

-

カテゴリ間の共起行列から共通のトピックを想定し、カテゴリ特徴量同士の関係性を表現します。
各カテゴリ間でトピックが３つあるという仮定で特徴量を作成するため、 "カテ
ゴリ特徴量の数 * (カテゴリ特徴量の数 - 1) * 3 "個の特徴量が作成されます。

76

作成特徴量一覧
文字列
特徴量名

特徴量重要度での
表示

作成される
モード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

形態素解析
（bug of words){A}_{文字列}

通常としっかりモード

ver2.1.8

文字列-

文字列から「名詞」「動詞」「形容詞」を抽出し、ベクトル化します。
特に予測に与える影響が大きかった値を最大５０列まで学習に用います。

概要

トランザクションデータ
特徴量名

特徴量重要度での
表示

作成される
モード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

概要

前回の値

{A} トランザクショ
ン 前回の値-

ver2.3カテゴリ ,数値

Indexの、ある値の、特徴量 A における、直近の値

直近の値を取得することで、データ全体の傾向をつかみます

統計{A} トランザクショ
ン 統計 {x}-Ver2.3カテゴリ ,数値

Indexの、ある値の、特徴量Aにおける、統計量 x（
平均、最大、最小、合計、標準偏差、中央値）

Indexのある値の特徴を抽出します

特徴量名

特徴量重要度での
表示

作成される
モード

追加された
バージョン

作成元の
特徴量の型

計算方法

概要

行の統計量
（欠損）

行の欠損の数

通常としっかりモード

ver2.1.8-

ある行における欠損の数の合計値

行ごとの統計量を取ることで、特定の特徴量に寄らない外れ値やデータ間の影響を表現します。

行の統計量
（負の値）

行の負の値の数

通常としっかりモード

ver2.1.8-

ある行における 0より小さい値の特徴量の合計値

行ごとの統計量を取ることで、特定の特徴量に寄らない外れ値やデータ間の影響を表現します。

その他© AI inside Inc.

77

AGENDA© AI inside Inc.

19

AIモデル構築
予測する対象と、学習に使用する特徴量が決まったら、いよいよAIによる学習を始めていきます。
Learning Center Forecast では驚くほど簡単に、AIによるモデル構築が可
能です。

78

AIモデル構築③②①© AI inside Inc.

目的変数を設定すると、「AIモデル構築」画面に遷移できるようなります。

AIモデル構築では１２〜１４種類のアルゴリズムを使って、最適なモデルを構築することができます。

画面上部のパンくずリストの「AIモデル構築」をクリックしてください。

①画面中央の「全てを選択する」ボタンを押すと、すべてのアルゴリズムが選択されます。
②評価指標の下にあるプルダウンは「学習設定」です。
学習設定については「学習設定」で詳述しています。
③中央の評価指標ボタンで、評価指標を変更することができます。
評価指標とは、モデルの性能を評価するための基準のことです。
数値予測はデフォルトではMAE（平均絶対誤差）としており、これは予測値と実績値の誤差の絶対値の平均だと考えていただいて問題ありません。
79

AIモデル構築
特徴量の作成が完了した時、左の様なinformationが表示されることがあります。
これは時系列データの特徴量であるラグなどの周期を持ったデータ独自のものです。
ラグデータ とは、ある変数を任意の数、行方向にずらしたデータのことです。
データが連続的に変化し、周期性を持っている時、適切なラグデータは予測に大きな効果を発
揮します。

①

a

b

c

たとえば、①のようなデータがあるとして、「a」列が目的変数だとします。a列についてlag=1とlag=2のデータを作成してみます。

1

2

3

2

4

6

ラグを作成すると、②のようになります。
データをずらしたことによって、aL1とaL2にNan（欠損）ができてしまっています。時系列データでは、未来のデータを先取りすることはできず、これ以上過去のデータもありません。そのため、ラグで生じた
Nan
については、下手に補完するのではなく、削除する方が無難です。

3

6

9

a

aL1

aL2

b

c

1

Nan

Nan

2

3

2

1

Nan

4

6

3

2

1

6

9

a

aL1

aL2

b

c

3

2

1

6

9

②

削除して、最終的には③のように1行になります。
このように、ラグデータ は場合によっては非常に有効ですが、データの元の数が少ない場合は貴重な学習データを減らしてしまう危険性があります。また、検証データや予測用データも同数のラグを作れるだ
けの余裕を持ったデータを用意する必要があります。

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③

80

AIモデル構築

アルゴリズムを一つ以上選択し、中央にある「学習を実行する」
ボタンを押すと、学習が始まります。

時系列データを学習する場合、学習開始時に、このような警告が表示されることがあります。
長い警告文ですが「時系列データの場合、交差検証は（交差検証については「交差検証とは？」で詳述します）のやり方を変更することができなくなります」という意味のメッセージが表示されています。
基本的には気にしなくても問題ありません。
ただ、交差検証や、学習設定を詳細に知りたい方は次のページの解説をご覧ください。

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時系列データのための交差検証とは？
時系列データには、通常のデータ（時間の影響が少ないと考えられるデータ）とは違う特徴があります。
特に重要な特徴は「予測（検証）データよりも未来の情報は手に入らない」という前提です。
そのため、交差検証時のシャッフルや層化抽出を行うことができません。
（正確には行うこと自体はできますが、そのモデルの信頼性は低いものと考えら
れます）

過去

train

未来

validation

Learning Center Forecast では、交差検証も時系列データ専用の方法を取るよ
うにしています。
それが「Time Series Cross Validation (TSCV)」です。
右図はTSCVの模式図です。
青い部分が学習データ、グレーの部分が検証データです。
データの向かって左側がより古い時間、右側がより新しい時間（違和感のある言い方ですがお許しください）です。
学習データは、常に検証データよりも古い時間（検証データより過去）で学習しているのが確認できるかと思います。

trainvalidation

train

validation

このようにすることで「未来」のデータからのleakを防ぎ、直感に近い精度を表現することができます。

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AIモデル構築

学習中は、ナビゲーションバーのタスクウィンドウで進捗を確認することができます。
学習が進むほど、モデルの精度は上がっていきます。
アルゴリズムアイコンの横に表示される数値が「精度」です。
この場合はMAEですので、「予測値と実績値の誤差の絶対値の平均」ということになります。
つまり、誤差が小さいほど精度が高いので、この値が小さいものほど優れたモデ
ルだと判断することができます。

学習の暫定のベストスコアは、中央の「ベストスコア」で確認できます。
この場合だと「ElasticNet」というアルゴリズムがもっとも性能が良かったことがわかります。
アルゴリズムを選択し直せば、何度も学習をすることができます。
AIモデル構築は以上で完了です。

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20

AGENDA

モデル検証
学習しただけでは、モデルを運用することは困難です。
なぜなら、そのモデルの精度を客観的に測れていないためです。
モデルの性能をできる限り客観的に計測するために行われるのが「ホールドアウト検証」です。ホールドアウト検証では、学習をする前にあらかじめデータを分割し、一方を学習用に、一方を検証用に使用します。
検証を行なっていないモデルは、試合を一度もしたことがないスポーツ選手のようなものです。練習の結果を、練習試合で試すことで、初めて実戦での実力が向上したかどうか確認できます。
AIモデルも同じで、「未知の検証データ」を予測させることで、実際に運用に耐えうる精度が出せるのか確認する必要があります。

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モデル検証

AIモデル構築が完了した後は、モデルの未知のデータへの精度を確認するために「モデル検証」を行う必要があります。
画面上部の「モデル管理」をクリックしてください。

モデル管理画面では、各モデルの学習時のスコアと、学習時間を一覧で見ることができます。
検証前の状態では、学習スコアが高い順番に上から並んでいます。
もしスコアが同一の場合は、学習時間が短いモデルが上になります。

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モデル検証モデルをクリックすると、モデルについての詳細を見ることができます。

右上にあるボタンからグラフを画像やデータとしてダウンロードすることができます。

左側のウィンドウは、特徴量重要度です。
特徴量重要度とは、モデルがデータを予測する際、最も影響力が大きかった特徴量を100とした時に他の特徴量の影響力がどの程度あるか、相対的に表したものです。
たとえば、左の画面からは、最も影響力のある特徴量に対して、影響力のない特徴量は低い割合でしか予測に寄与していないことがわかります。
特徴量重要度は各モデルごとに作成できます。
左の画面からは「最も影響力がある特徴量が、二番目に影響力がある特徴量の約6倍結果に影響する」ということがわかります。
多くのモデルにおいて、上位に位置した特徴量は、学習に十分に有用な特徴量であるともいえるでしょう。

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モデル検証それでは、検証を始めていきましょう。
右上の「アクション」ボタンから「ホールドアウト検証」を選択してください。

検証に使用する「検証データ」を選択します。
検証データはあらかじめ用意しておく必要があり、かつ「実績値」が入ったデータである必要があります。
多くの場合、学習用に用意したデータの一部を切り分けておき、検証用データとして残しておきます。
次のページに検証用データについて簡単にまとめました。

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検証用データとは？
検証用データとは、モデルの性能をより客観的に図るために行われる「ホールドアウト検証」で使用するデータのことです。
検証用データは、必ず実績値が入っていなければいけません。

学習だけでは、モデルの性能はわかりません。
学習に使用したデータを「過学習」してしまい、却って未知のデータへの対応力が失われてしまうことがあるからです。
そこでモデルの「未知のデータ」への対応力＝汎化性能を測るため、あらかじめ学習用に用意した実績値入りのデータを分割しておき、一部を学習用に、一部を検証用に使用します。
学習するデータ量が減ってしまうため、あまり多くを割くことはできませんが、性能を正しく評価できなければ、結局モデルは役に立ちません。
こうしたことに対応するためにも、用意するデータは多ければ多いほど良いと言えます。

用意した実績値入りのデータ

学習用データ© AI inside Inc.

検証用データ88

モデル検証データを選択したら、アップロードします。

時系列データの場合

時系列データは、過去のデータから未来を予測します。
また、特徴量の作成にも過去のデータを利用します。
そのため、「検証したいデータ」に加えて「検証期間を予測するためのデー
タ」と「特徴量作成を行うためのデータ」を用意する必要があります。
画面のように、Learning Center Forecast が必要なデータの期間を表示してくれます「ファイル選択」でデータを選択してください。

アップロードが完了すると、「ホールドアウト検証を開始する」というボタンが表示されます。このボタンを押すと、検証が始まります。
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89

モデル検証

追加データをアップロードすると、データの検証が始まります。

追加データの検証が正常に終わると、左のような画面になります。

しばらくお待ちください。

「ホールドアウト検証を開始する」をクリックしてください。

不適切なデータの場合（指定された期間を含んでいない、Indexが存在しない等）、ホールドアウト検証を行うことができません。
適切な追加データを再度選択して、アップロードしてください。

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モデル検証検証中はモデルの詳細を確認することができません。しばらくお待ちください。

それぞれの指標の右横にあるボタンをクリックすると、ソートをかけることができます。

アクションボタンから「検証結果のダウンロード」をクリックしてください。
ダウンロードデータの構成に少し時間がかかるので、少々お待ちください。

検証結果はダウンロード することができます。
結果を知りたいモデルの横のチェックボックスにチェックを入れてください。
一番上のチェックボックスをクリックすると、すべてのモデルを選択することができます。

検証結果は左のような形でダウンロードされます。
Indexが指定されていれば、Indexが一番左に配置されます。その横に実績データ、そして各モデ
検証終了

ル（アルゴリズム名）による予測結果が並んでいます。

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モデル検証検証結果は、数値予測の場合、左のような予測と実績の折れ線グラフが表示されます。

クラス分類の場合、右のような、混同行列が表示されます。

濃い色が実績値、薄い色が予測値です。

モデル検証機能の説明は以上です。

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92

AGENDA

21

行ごとの影響度の計算
機械学習のモデルが予測した結果は、一般には解釈が難しいと考えられています。特徴量重要度などである程度の傾向は確認できるものの「予測値」
１つ１つに対して、「なぜこのような予測を行なったのか」を解釈するのは非常に難しいです。
「行ごとの影響度の計算」は、予測値１つ１つに対して、それぞれの特徴量がどの程度予測に寄与したのかを表示する機能です。

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行ごとの影響度の計算②画面右上の「アクション」ボタンをクリックし、上から３つ目の「行ごとの影響度の計算」をクリックしてください。

①「行ごとの影響度」を計算したいアルゴリズムをチェックします。アルゴリズム名の左にあるチェックボックスをクリックします。
最上段にあるチェックボックスをクリックすることで、すべてのアルゴリズムを指定できます。

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確認のためのポップアップが表示されます。
この案内にある通り、一部のアルゴリズムでは行ごとの影響度の計算に非常に時間がかかります。（次のページ参照）

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行ごとの影響度の計算

・SVM（サポートベクターマシン）

・SVM（サポートベクターマシン）

・Kneighbors（k最近傍法）

・Kneighbors（k最近傍法）

・ナイーブベイズ系（ BernoulliNB MultinomialNB）

・ナイーブベイズ系（ BernoulliNB MultinomialNB）

・AdaBoost・AdaBoost・DeepLearning

・DeepLearning

これらのアルゴリズムで計算する場合は、十分な時間を確保した上で、もしくは、データ数を絞った上でお試しください。
また上記のアルゴリズムは、「クラス分類」で、今のバージョン
ではデータの列数が100列より多い場合は計算できませんのでご注意ください。

左で紹介された以下のアルゴリズムで行ごとの影響度を計算す
ると、稀に「値にゆらぎ」が生じることがあります。
「値のゆらぎ」とは、計算のたびに、計算結果にほんの少しズレが発生する現象のことです。
値のゆらぎは小数点第三以下にとどまり、意思決定に大きな影響を与えるものではありません。

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95

行ごとの影響度の計算①計算が開始されると、「行ごとの影響度の計算中」という文言に変わります。
計算が終わるまで気長にお待ちください。

②行ごとの影響度を確認したいモデルをクリックして選択後、画面下部のモデルの詳細タブにある「行ごとの影響度」をクリックしてください。

画面が変わり、影響度が確認できるようになります。
画面では「タイタニック号」（サンプルデータとしてLearning Center Forecast に最初から実装されています）のデータを使用しています。
乗客ごとに「何が影響して助かったのか」のモデルによる解釈が確認できます。
この一覧画面では、影響度が高かった上位３つの特徴量と、その影響度を確認できます。
影響度の詳細を確認したい場合は、クリックします。
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行ごとの影響度の計算

詳細画面では、すべての特徴量についての影響度が確認できるようになります。
この例では、この方はかなり生き残る確率が高いだろうと予測されています。
その理由として「Sex（性別）」が非常に大きな影響を与えたことがわかります。
タイタニック号の事故では、女性や子供が優先的に救命ボートに乗せるような動きがあったのでしょうか。
また「Pclass（等級）」も影響が大きかったようです。
当時の船は身分によって「等級」が分かれており、等級の高い人ほど生き残る傾向があったようです。
画面上部、左にある「基準値」は、モデルの予測値の平均です。この値から、各特徴量がどのような影響を与えて、「予測値」になったのかが確認できます。
今回は分類データなので、影響度は百分率で表示されています。回帰予測の場合は、影響度は変動した値そのもので表示されます。（例えば株価の予測であれば、ある特徴量が株価をいくら変動させたか、という形で確認できます）
また、画面上部の矢印を押すことで、他の行についての影響度を確認できます。
左の矢印をクリックすると、一つ前のIndexに戻ります。
右の矢印をクリックすると、一つ先のIndexに進みます。

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97

行ごとの影響度の計算

ダウンロードしたファイルは左のようになります。
予測結果に行ごとの影響度が結合されているのが確認できます。
アルゴリズムごとに行ごとの影響度がある
ため、{アルゴリズム名}_{列名} の形式で表示されています。

行ごとの影響度は予測時にも確認できます。
予測を行ったファイルをダウンロードする際に、「行ごとの影響度」というチェックボックスが表示されます。
行ごとの影響度はダウンロードすることができます。ダウンロード
したいアルゴリズムを選択後、右上の「アクション」ボタンから、「行ごとの影響度のダウンロード」をクリックして選択してください。
ダウンロードには少し時間がかかりますので、気長にお待ちください。

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これをチェックした状態でダウンロードを押す
ことで、予測値に対する行ごとの影響度をダ
ウンロードすることができます。

98

行ごとの影響度の計算

ここでも、計算に時間がかかるアルゴリズムがあることにご注意ください。

ダウンロードしたファイルは左のようになります。

ただし、・同じデプロイバージョン
・同じ予測結果については、1度計算を完了すれば、２度目の以降のダウンロード時は計算する必要がなくなります。

予測結果に行ごとの影響度が結合されているのが確認できます。

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これで行ごとの影響度の計算の項目は終わりです。

99

AGENDA22

デプロイとデータ予測検証したモデルを運用していくためには、外部から API利用可能なサーバーに移し替える必要があります。
Learning Center Forecast では、この工程を「 モデルのデプロイ 」と呼んでいます。
もちろん予測は APIだけでなくGUI上からも行うことができます。

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100

デプロイとデータ予測

モデル検証を終えると、モデルのデプロイを行うことができます。
モデルのデプロイとは「モデルを外部から利用可能なサーバーに移す」ことを意味します。
デプロイを行うことで、モデルによる予測が可能になります。

③①①まず検証後のモデルの中から、デプロイしたいモデルを選びます。
デプロイしたいモデルのチェックボックスをクリックしてください。

②
データ予測では、まず予測したいデータをアップロードします。
画面左下の「+」ボタンをクリック
して、ファイルを追加していきます。

②右上のアクションボタンから「モデルのデプロイ」を選択してください。
③デプロイが完了すると、「データ予測」画面に遷移できるようになります。

アップロードしたいデータを選択して「アップロード」ボ
タンをクリックします。

クリックすると、画面が遷移します。

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101

デプロイとデータ予測

データがアップロードされると、予測データ一覧に表示されます。
予測を行う場合は、予測したいデータをクリックして選択し、中央にある予測開始ボタンをクリックします。

予測が完了すると、予測結果データが表示されます。
予測結果データの名称は`r_{モデルのバージョン}_{予測データ名}`という形式になります。同じバージョン、同じ予測データで予測した場合は、予測結果に上書きされます。
予測結果をダウンロードする場合は、ダウンロードボタンをクリックします。

予測が始まると、タスクが積み上がります。

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102

デプロイとデータ予測

ダウンロードモーダルが表示されます。
チェックボックスで「予測結果と一緒にダウンロードしたいデータ」を選択します。

このようにIndexと結果が結合したデータがダウンロードできます。

たとえば、左の画面のように「Index」にチェックを入れた状態で、「ダウンロード」をクリックすると…

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103

デプロイとデータ予測

クラス分類の場合「確信度」を選択することができるようになります。

確信度とは、ごく簡単に言うと、「あるモデルによる分類において、あるデータがそのクラスに属する確率」のことです。
この確率が最も高いクラスに分類されるとになります。
たとえばABCの３分類の問題の時、確信度が、
A:0.6、B:0.3、C:0.1の場合はAに分類されます。
A:0.4、B:0.45、C:0.15の場合はBに分類されます。

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104

AGENDA© AI inside Inc.

23

APIを使用したデータ予測

105

APIを使用したデータ予測

APIによる予測を行うためには、モデルがデプロイされている必要があります。
API予測には・APIエンドポイント
・APIキー・予測データが必要です。
APIエンドポイントは、「データ予測」画面の中央からコピーすることができます。

APIエンドポイントをクリックすると、クリップボードにコピーすることができます。

このAPIエンドポイントは保存しておき、次はAPIキーをコピーします。
画面右上の「マイページアイコン」をクリックします。展開されたメニューから「マイページ」をクリックします。

マイページの「APIキー」をコピーします。

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これで予測の準備は完了しました。
次は実際のPythonコードでAPI予測を行います。

106

APIを使用したデータ予測
APIによる予測はPythonを使う場合、非常に少ないコードで行うことができます。

ヘッダー情報を設定します。
API経由で予測できるデータの文字コードはUTF-8のみとなっています。

＊推奨Pythonバージョンは3.6以上です。この例では3.6を使用してご説明します。
まず、ライブラリをimportします。
サーバーへリクエストするためのrequests、ファイルの読み書きに使用するsys、io、json、
最後に、取得したデータを処理するために使用するpandasです。

予測したいファイルを読み込みます。文字コードは
UTF-8、一度に予測できるデー
タサイズは10MBまでです。
Excelなどで UTF-8で書き出した場合は、下記のようにencoding の引数を
`utf-8` で指定してください。

pandasは必須ではないので、あくまでも予測データを加工したい場合や可視化
したい場合のみご使用ください。
この例では、pandasを as文によって pdという名称に縮めて使用できるようにしています。
pandasの詳細情報は以下で閲覧可能です。
https://pypi.org/project/pandas/© AI inside Inc.

107

APIを使用したデータ予測
アップロードするデータをリクエスト可能な形式（辞書型）に整えます。

この時、下記のようなパラメタを、オプションで渡すことが可能です。
パラメタ名

データ型

概要

file_namestr

アップロードするファイルの名称を指定します。 GUI上でAPI経由のファイルを判別したい際に使用します。

on_indexint

1 を指定することで、 Index列を結合した予測結果を取得できます。

on_proba

int

1 を指定することで、予測の確信度を結合した予測結果を取得できます。（分類のみ）

on_predictint

1 を指定することで、予測データを結合した予測結果を取得できます。

＊ 現在の最新バージョン（ v2.5）では、APIから「行ごとの影響度」の結果を取得することはできません。今後のバージョンアップで対応予定です
先ほどコピーした エンドポイント 、APIキーを一つに連結し、データと一緒に POSTでリクエストします。
V2.0 のAPIを使用する場合はエンドポイントのバージョンを変更してください。

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APIを使用したデータ予測
予測結果を取得します。

予測結果は JSON形式で受け取ることが可能です。
V1.0 のフォーマットは以下のようになっています。

{
result:{column1:{‘1’:1,’2’:2…},
column2:{‘1’:’test’,’2’:’test_2’…},…
}},
error:null}

V2.0 のフォーマットは以下のようになっています。
{
result:{[{column1:1,column2:’test’},{column1:2,column2:’test_2’},…
]},
error:null}

処理中にエラーが発生するとerrorメッセージが非nullになます。
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109

APIを使用したデータ予測

予測結果をJSON形式でロードし、 Pythonのライブラリである pandasで利用可能な形に戻しています。

今回のコード例は Pythonを使用しましたが、 RESTfulAPIなので、あらゆる言語やリクエストに対応可能 です。
たとえば、curlを利用したリクエストは、以下のように表記できます。

curl -X POST ‘{apiエンドポイント }/{apiキー}' -F data=@{予測ファイルの絶対 path}
APIを使用したデータ予測の説明は以上です。

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110

AGENDA

24

プリセットデータ登録
Learning Center Forecast を使用するメンバーで共通のデフォルトプロジェクトやデフォルト
学習データを設定できる機能です。
たとえば、分析担当に新しいメンバーが入ってくるときに、練習問題や既存のプロジェクトを効率よく共有することができます。
権限がないと使用できない機能なので、実行したい場合は© AI inside Inc.

admin 権限の申請をお願い致します111

プリセットデータ登録「プリセットをリセットする」をクリックすると、現在のプリセットプロジェクトを削除し、再作成します。
（この際、学習済みのモデルについても削除されてしまうので、ご注意ください）
プリセット学習設定については削除されず、「プリセット」の設定がはずれ、新しく作成されます。
設定を変更したい場合は「プリセットを変更する」をクリックしてください。

右上の「歯車マーク」をクリックして、メニューを表示し、「マイページ」
を選択してください。その後左側のメニューから、「プリセット設定」を選択してください。
プリセット変更メニューから、必要な操作を実施します。
新しいプリセットを登録したい場合
は、「プリセットを作成する」をク
リックします。

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112

プリセットデータ登録「名前」「概要」「公開設定」を入力します。
「名前」のみが必須です。
公開設定は、プリセットを他のサブスクリプションに公開するかどうかを設定できます。
公開したプリセットは「他のサブスクリプション（他の企業）」からも閲覧可能になってしまうため、設定には注意してください。（社内メンバーのみが利用した
い場合は、非公開の設定にしてください）

学習データ、検証データ、検証追加データ、学習設定、それぞれをプリセットで登録できます。
プロジェクトとして登録する場合は、「学習データ」が必須になります。
プリセット学習設定として登録したい場合は、学習設定のみ登録します。
ここでは学習データと学習設定を登録します。
学習の横の「設定」ボタンをクリックします。

入力が完了したら「作成」をクリックしてください。

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113

プリセットデータ登録「選択する」でデータを選んでアップロードします。
データの選択は必須項目です。
「説明」は学習データに関する概要などを記載できます。
設定が完了したら「決定」をクリックしてください。

設定が完了すると、「学習」の横に先ほどアップロードしたデータが表示されます。
次に「学習設定」を登録します。
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学習設定は、Learning Center Forecast の「学習設定エクスポート機
能」を利用して出力した amt ファイルをご利用ください。
（詳細は「学習設定」の章をご確認ください）
設定が完了したら「決定」をクリックします。

114

プリセットデータ登録

これで「学習データ」と「学習設定」の登録が完了しました。これだけでは「プリセットを作成」しただけです
ので、利用はできません。
今度は作成したプリセットをサブスクリプションに登録する作業を行います。

サブスクリプションに登録するプリセットを変更する場合は、「プリセットを変更する」をクリックしてください。

この画面では現在登録されているプリセットが一覧で表示されます。
現在は作成しただけで、登録されていません。
先ほど作成したプリセットを登録していきます。ポッ
プアップ右下の「追加」をクリックしてください。

「キャンセル」をクリックしてメインメニューに戻ります。

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115

プリセットデータ登録

作成済みのプリセットが表示されますので、登録した
いプリセットの横にある「追加」をクリックしてください。

追加が完了すると「登録済み」という表示に変わります。これで登録完了です。

プロジェクト一覧に戻れば、先ほど設定したプリセットをご確認いただけます。

登録したプリセットが表示されていたら成功です。プリセッ
トのプロジェクトには右下に「プリセット」というマークが表示されています。
プリセットプロジェクトの登録方法の解説は以上です。

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116

AGENDA© AI inside Inc.

25

規約について117

規約についてLearning Center Forecast の規約は以下からご覧いただけます。
ご利用いただく際に必ずお読みください。
規約を改定する際にはこちらのページに告知を掲載します。

現行規約はこちら© AI inside Inc.

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AGENDA© AI inside Inc.

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お問い合わせ119

お問い合わせお問い合わせ操作方法や、Learning Center Forecast の仕様でご不明な点があれば、下記のメールアドレスまでご連絡ください。５営業日以内にご返信いたします。
もし５営業日以内に返信がない場合、お手数ですが、その旨ご連絡いただければ幸いです。
今後ともLearning Center Forecast をどうぞよろしくお願い致します。

support_lcf@inside.ai© AI inside Inc.