［サマリー］タブの見方

［AIモデルの学習結果］画面の［サマリー］タブには、作成されたAIモデルの精度や、学習時に学習用データの一部を利用して実施された評価結果が表示されます。

• 分析タイプが「分類」の場合
  
  
  
• 分析タイプが「データマッチング」の場合
  
  
  
• 分析タイプが「入金請求突合」の場合
  
  
  
• 分析タイプが「需要予測」の場合
  
  

画面項目の説明

番号	項目	説明
	AIモデルの精度（AUC）	作成されたAIモデルの精度とスコアが表示されます。スコアは、精度によって次のように表示されます。 分析タイプが「分類」の場合 スコア1：精度0～59% スコア2：精度60～69% スコア3：精度70～79% スコア4：精度80～89% スコア5：精度90～100% 分析タイプが「データマッチング」の場合 スコア1：精度0～59% スコア2：精度60～79% スコア3：精度80～89% スコア4：精度90～94% スコア5：精度95～100% 分析タイプが「分類」、「データマッチング」の場合に表示されます。
	突合精度の詳細を出力	クリックすると、突合精度（）をCSVファイルとしてPCまたはワークスペースにダウンロードできます。 ダウンロードされるCSVファイルの名前は次のとおりです。 ｛プロジェクト名｝_｛モデル名｝_突合精度_｛学習開始日時のYYYYmmddHHMM｝.csv 例：入金請求突合_15_AIモデル-2_突合精度_202506051716.csv 分析タイプが「入金請求突合」の場合に表示されます。
	突合の精度	突合の精度を評価するための次の指標が表示されます。 判断の観点 推論結果を判断するときに重視する、次の観点が表示されます。 多くの候補を抽出することを重視する場合 正確さと候補の多さのバランスを重視する場合 正確な候補を抽出することを重視する場合 正確さ（適合率） 正しいと推論したケースのうち、実際に正しかった割合です。 見逃しの少なさ（再現率） 実際に正解であるケースのうち、正しく推論された割合です。 確信度の閾値 それぞれの判断の観点で表示される適合率、再現率が得られる確信度の範囲です。この閾値以上の確信度で予測された場合に出力されます。 分析タイプが「入金請求突合」の場合に表示されます。 テストデータの中から、100件をサンプリングした精度が提示されます。そのため、サンプリングされるデータによって精度が変動します。
	評価結果を出力	分析タイプが「分類」、「データマッチング」、「入金請求突合」の場合 クリックすると、表示されている評価結果をCSVファイルとしてPCまたはワークスペースにダウンロードできます。 ダウンロードされるCSVファイルの名前は、次のとおりです。 ｛プロジェクト名｝_｛モデル名｝_評価結果_｛学習開始日時のYYYYmmddHHMM｝.csv 例：入金請求突合_15_AIモデル-2_評価結果_202504221716.csv 分析タイプが「需要予測」の場合 クリックすると、表示されている系列ごとの精度一覧、または評価結果詳細をCSVファイルとしてPCまたはワークスペースにダウンロードできます。 ダウンロードされるCSVファイルの名前は、次のとおりです。 ｛プロジェクト名｝_｛モデル名｝_系列ごとの精度一覧_｛学習開始日時のYYYYmmddHHMM｝.csv 例：需要予測_1_AIモデル-2_系列ごとの精度一覧_202504221716.csv ｛プロジェクト名｝_｛モデル名｝_評価結果詳細_｛学習開始日時のYYYYmmddHHMM｝.csv 例：需要予測_1_AIモデル-2_評価結果詳細_202504221716.csv
	評価結果	作成したAIモデルを使って、学習用データの一部をテストデータとして推論した結果が表示されます。 確信度 AIモデルがどの程度の自信をもって推論したかが数値で表示されます。 分析タイプが「データマッチング」および「入金請求突合」の場合は、［詳細］をクリックすると、［評価結果の詳細］画面が表示されます。 ［評価結果の詳細］画面については、詳細画面についてを参照してください。 正解／不正解 表示されている［不正解］にカーソルを合わせると、AIモデルの推論した値と正解の値が表示されます。 推論値 AIモデルによって推論された値です。 ｛項目名｝（正解値） 学習用データに入力されている正解値です。 「｛項目名｝（正解値）」は、分析タイプが「分類」の場合に表示されます。｛項目名｝は、学習の実行時に「推論したい項目」として選択した項目の名前です。 分析タイプが「データマッチング」または「入金請求突合」の場合は、テストデータの中から、100件をサンプリングした結果が提示されます。そのため、サンプリングされるデータによって結果が変動します。
	AIモデルの精度	スコア3：高い（MdAPE：10%未満） スコア2：良好（MdAPE：10～29%） スコア1：低い（MdAPE：30%以上） 分析タイプが「需要予測」の場合に表示されます。
	AIモデル系列ごとの精度一覧	評価期間の精度とスコアが表示されます。 ［詳細］をクリックすると、［AIモデルの系列の精度と評価結果の詳細］画面が表示されます。 MdAPE（%）が1000%を超える場合は、1000%と表示されます。 ［AIモデルの系列の精度と評価結果の詳細］画面については、詳細画面についてを参照してください。 系列 系列のない学習の場合、「（指定なし）」と表示されます。 分析タイプが「需要予測」の場合に表示されます。