留意事項

分析タイプが「分類」の場合、［推論したい項目］の値のうち、データが1件しかない値は削除され、学習には使用されません。
また、［推論したい項目］の値がすべて異なる場合は、学習の実行エラーとなります。 ［推論したい項目］に設定する列では、1つの値につき10件以上のデータを用意することをお勧めします。

• ［推論したい項目］とは、実際に推論でAIモデルを使用して予測する項目です。学習時に指定します。

分析タイプが「データマッチング」の場合は、次の条件を満たす学習用データを使用してください。条件を満たさない学習用データを利用した場合、学習はエラーになります。

• ［マッチング先データ］は、［共通キー項目］の値が重複しないこと
• ［マッチング元データ］の［共通キー項目］が［マッチング先データ］に含まれていること

• ［共通キー項目］とは、［マッチング元データ］と［マッチング先データ］の対応関係を示す一意な列の項目です。学習時に指定します。

分析タイプが「入金請求突合」の場合は、次の条件を満たす学習用データを使用してください。条件を満たさない学習用データを利用した場合、学習はエラーになります。

• ［入金データ］で［識別項目］の値が同じ行は、［共通キー項目］以外の項目がすべて同じ値になること
• ［入金データ］の［共通キー項目］が［請求データ］に含まれていること
• ［入金データ］および［請求データ］は、各データ内で［共通キー項目］の値が重複しないこと

• ［共通キー項目］とは、入金データと請求データの対応関係を示す一意な列の項目です。学習時に指定します。

分析タイプが「需要予測」の場合は、次の条件を満たす学習用データを使用してください。条件を満たさない学習用データを利用した場合、学習はエラーになります。

• 日付を表す項目が必ずあること。また、3日分以上のデータがあること
• 推論期間の2倍以上のデータがあること
• ［推論する項目］の値が欠損していないこと
• ［系列1］および［系列2］の組み合わせの数が400以下であること
• ［系列1］、［系列2］、および［郵便番号］に設定した項目の値の文字数が256文字以下であること
• ［推論する単位］が［日ごと］、かつ［気象情報］を［考慮する］場合は、郵便番号が正しいこと

学習用データの値や行数などが仕様の範囲内であっても、データに含まれる値や学習時のデータの詳細設定によってはエラーが発生することがあります。その場合は、分析タイプに応じて次のように対処してください。

分析タイプ	対処
分類	1つの列に含まれる要素数（値の種類）を減らす。 不要な項目を削除する。
データマッチング 入金請求突合	学習実行時に、不要な詳細設定を行わない。

上記を試しても解決できない場合は、弊社公式サイトにある「FUJIFILM IWproに関するお問い合わせ」 （https://www.fujifilm.com/fb/form/support/fbiwpro/contact）からご連絡ください。

データクレンジング後に、データ行数が100行未満の場合は、学習の実行エラーとなります。学習用データについては、分析タイプに応じて事前に次の内容を確認してください。

• 分類の場合
  推論したい項目の値が欠損していないこと。
• データマッチング、入金請求突合の場合
  共通キー項目の2つのデータの値が一致すること。

• データクレンジングとは、学習用データをアップロードしたあと学習の前処理として実施される、データの欠損した行などの削除処理です。

登録する学習用データに偏りがある場合、作成されるAIモデルの精度が低下する恐れがあります。
学習用データには、多様性とバランスを保つようなデータを採用してください。

分析タイプが「分類」の場合、学習用データの先頭から10,000行以内に次の列が含まれていると、分析の精度が低下する恐れがあります。

• 要素数（値の種類）が100以上ある列
• 分類先の1つのカテゴリーに割り当てられるデータの件数が10件未満の列

学習用データの先頭から10,000行以内に次の列が含まれる場合、その列は学習には使用されません。

• すべての値が空欄の列
• すべて同じ値が入力されている列