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アナリティクス使い方
ガイド

分類・データマッチング・入金請求突合

アナリティクスで以下の操作を行います。

• AIモデルを選択する。
• AIモデルに合わせて推論用データを用意する。
• 推論を開始する。

参考

推論データの作り方を知る

需要予測

アナリティクスで以下の操作を行います。

参考

推論データの作り方を知る

分類

CSVの構成

1. ①推論結果（先頭2項目）
   • 確信度：学習用データで推論したい項目（目的変数）に指定した値を、AIモデルがどの程度自信を持って推論したかの割合
   • 推論値：AIモデルが出力した推論結果
2. ②⼊⼒データ（3項目目以降）

データマッチング

CSVの構成

1. ①推論の確信度：学習用データで推論したい項目（目的変数）に指定した値を、AIモデルがどの程度自信を持って推論したかの割合
2. ②マッチング結果(推論値)：AIモデルが推論したデータ
3. ③マッチング元データ：学習用データ
4. ④マッチング先データ：学習用データ

入金請求突合

CSVの構成

1. ①推論の確信度：学習用データで推論したい項目（目的変数）に指定した値を、AIモデルがどの程度自信を持って推論したかの割合
2. ②突合結果(推論値)：AIモデルが推論したデータ
3. ③入金データ：学習用データ
4. ④請求データ：学習用データ

突合する請求データが2つ以上ある場合、入金データは複製される

1. ⑤入金データのうち、請求データがマッチングできなかったにものには、請求先が空行で表示されたレコードが下部にまとめて表示される

需要予測

CSVの構成

1. ①入力データ： 系列1,2：学習時に指定した系列データ（学習時に指定しなかった場合は出力なし）
   日付：推論期間の日付データ
2. ②推論結果(推論値)：AIモデルが推論したデータ

運用AIモデルの設定

何度か、新しいデータをAIモデルを用いて推論し、当初立てたゴールに対して役立ちそうか様子を見てみましょう。
AIモデルを決めたら、「運用AIモデル」を設定すると便利になります。

• 推論がすぐにできる
• 推論に必要となるデータが表示される

運用AIモデルで推論する（業務活用）

画面右上の「推論を始める」を押下後、推論させたいデータをアップロードします。
アップロード後は、推論データを確認する画面に遷移します。遷移先の画面では、学習のようにデータを設定する画面はなく、推論データを確認するだけの画面が表示されます。「推論開始」を押下すると推論が始まり、推論が完了すると推論結果が表示されます。

推論用データの推論結果が良くても、業務活用を始めた場合、求めたい推論精度が得られない場合があります。
そのため、業務活用を始めてからデータが正しく推論されるか、最終確認が必要になります。