STEP 3:推論用データの用意

AIモデルを利用した推論を実行するための推論用データを用意します。

仕様

推論用データは、ヘッダー行とその値から構成されるCSVファイルとして作成します。CSVファイルの仕様は、次のとおりです。

項目 形式
拡張子 csv
サイズ 2 GB以下
エンコード
  • UTF-8(BOMなし)
  • UTF-8(BOMあり)
  • Shift-JIS(CP932)
使用できる言語
  • 日本語
  • 英語
データ行数*注1
分析タイプ「分類」の場合
1行以上、50,000行以下
分析タイプ「データマッチング」の場合
  • データマッチング元:1行以上、1,000行以下
  • データマッチング先:1行以上、20,000行以下
分析タイプ「入金請求突合」の場合
  • 入金データ:1行以上、1,000行以下
  • 請求データ:1行以上、20,000行以下
列数
分析タイプ「分類」の場合
学習に使用した列数以上、100列以下
分析タイプ「データマッチング」、「入金請求突合」の場合
学習に使用した列数以上、50列以下

  • 分析タイプが「入金請求突合」の場合は、次の列が必要です。
    • 入金データの場合
      - 識別項目
      - 金額、名称、日時
    • 請求データの場合
      - 共通キー項目として使用した項目
      - 金額、名称、日時
値の文字数*注2 40,000文字以内
入力できる数値の範囲 -2147483647〜2147483647(整数の場合)

  • 推論用データでは、数値の前に付与された「△」および「▲」は、マイナスの数値を表す記号として処理されます。
  • データ行数は、ヘッダー行を含まない行数です。
  • 各項目の値1つあたりの文字数です。

留意事項

推論用データを作成する場合は、次の事項に留意して作成してください。

分析タイプが「データマッチング」の場合、[マッチング先データ]では、[共通キー項目]の値が重複しないようにしてください。値が重複する場合、推論はエラーになります。

  • [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、[入金データ]および[請求データ]は次のようにしてください。値が重複する場合、推論はエラーになります。
  • [入金データ]では、[識別項目]の値が重複しないようにしてください。
  • [請求データ]では、[共通キー項目]の値が重複しないようにしてください。

  • [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。
  • [識別項目]とは入金データの識別子であり、どの入金が同じデータかを表したものです。[識別項目]の値が同じ行は、同じ入金データである必要があります。学習時に指定します。