ML Studio（アルファ版）

ML Studio は、プロセスデータから予測モデルを構築するためのガイド付きの5ステップフローを提供します。データサイエンスの知識は不要です。予測したい内容を選ぶと、ML Studio がデータに最適なモデルを見つけ、その結果はすべてのケースに対してリアルタイムの予測として反映されます。

アルファ機能。 ML Studio は mindzie のアルファプログラムの一部であり、PreRelease が有効なテナントのみ利用可能です。まだ改良中のため、粗さや時折の変更が予想されます。詳細はアルファ機能をご覧ください。

使用目的

ML Studio は現在進行中のケースについて、以下のような未来志向の質問に答えます：

• このケースはSLAを守れそうですか？（はい / いいえ）
• この注文は何日遅れますか？（数値）
• 最終的な結果はどうなるでしょうか？承認、拒否、返金、またはエスカレーション？（カテゴリ）

すべての予測はあなた自身の過去のケースでトレーニングされ、一度構築されると各ケースの新しい属性として書き戻されます。そのため、他のケース列と同様に並べ替え、フィルター、グラフ表示、操作が可能です。

「ガイド付き」とは

コードを書く必要も、アルゴリズムを調整する必要もありません。ML Studio は5つのステップで案内しながら、各選択肢をわかりやすく説明します。

ステップ	画面	作業内容
1	予測する内容を選ぶ	必要な回答の種類を選択 - バイナリ、分類、または回帰
2	ターゲットを選ぶ	予測したい値が入った列を選択
3	予測の設定	ケースのどのタイミングで予測を行うか選択
4	特徴量	ML Studio が学習に使う信号を確認
5	トレーニングと展開	探索の様子を確認し、最適モデルを選び、運用開始

各画面の上部にある進行バーで現在の進捗がわかります。

ML Studio の開き方

1. プロジェクトを開きます。
2. 上部ナビゲーションバーの ML Studio をクリックします。（リンクはテナントで PreRelease が有効な場合にのみ表示され、「Alpha」バッジが付いています。）
3. 予測する内容を選ぶ 画面に移動し、現在このプロジェクトで作成済みの予測は Your predictions の下に一覧表示されます。

事前に必要なもの

ML Studio は エンリッチされたデータセット（ケースの属性や強化情報を含むイベントログ）から学習します。開始前に以下を用意してください。

• エンリッチされたデータセットが1つ以上含まれるプロジェクトをロードすること。
• 予測したい列がすでにケースに存在していること（例：ステータス、カテゴリ、数値指標など）。

エンリッチメントが多いほど、ML Studio は多くの信号を学習できます。

このガイドの残り

• 予測タイプ - バイナリ・分類・回帰の違いと選び方。
• 予測の作成 - ターゲット選択、予測タイミング、特徴量の決定。
• トレーニングと結果 - リアルタイムのモデル探索、ランキング、スコアカードの読み方。
• 予測の利用 - 予測値の表示場所、再トレーニング、保存済み予測の管理。

フィードバックの提供

一般リリース前のML Studio に対し、ぜひご意見をお聞かせください：

• メール: support@mindzie.com
• 件名: 「Alpha Feedback: ML Studio」を含めてください
• 内容: 何をしようとしていたか、発生したこと、期待していたことを記載してください。