MLコネクタを使用してAzure機械学習スコアモデルとリアルタイムで通信し、予測結果を返します。MLコネクタをアプリケーションで使用する前に、以下の手順を実行する必要があります。Studioで、トレーニングと予測実験を作成します。新規として、予測実験をデプロイします。MLコネクタを使用するには、以下の手順を実行する必要があります(詳細については後述します)。作成した予測実験のAPIキーとエンドポイントを取得するリクエストおよびレスポンスのJSON文字列を保持するデータストラクチャを作成するコネクタへの参照をアプリケーションに追加するロジックフローでコネクタを使用します。作成した予測実験のAPIキーとエンドポイントを取得するAPIキーおよびエンドポイントの値は、ロジックフローにおいてコネクタのアクションの入力パラメータとなります。これらの値を取得するには、以下の手順を実行します。Webサービスのリストに移動し、必要な実験を選択します。Services]タブを選択し、必要な実験を選択します。Service]をクリックし、メニューの[Consume]タブに移動します。Key]フィールドと[Request-Response]フィールドの値をコピーして、ドキュメントに保存します。Key]の値はAPIキー、[Request-Response]の値はエンドポイントです。リクエストおよびレスポンスのJSON文字列を保持するデータストラクチャを作成するリクエストおよびレスポンスのJSON文字列からデータストラクチャを作成するには、以下の手順を実行します。API]タブに切り替えます。requestとExecutionResultsのJSON文字列を表示します。JSON]を選択します。requestのJSON文字列を入力します。Structure]ボタンをクリックしてストラクチャを作成します。JSON文字列のストラクチャを取得します。コネクタへの参照をアプリケーションに追加するコネクタへの参照をアプリケーションで追加するには、以下の手順を実行する必要があります。Dependencies]ツールバーボタンをクリックします。プロデューサのリストから[AzureMLConnector]を選択し、すべての要素にチェックを付けます。[OK]をクリックし、コネクタの要素への参照をアプリケーションに追加します。ロジックフローでコネクタを使用するロジックフローでコネクタを使用し、以下の手順を実行します。TestValuesおよびRequest_Exampleという2つのローカル変数を作成します。requestストラクチャに設定します。TestValuesには、設定する値が保持されます。requestストラクチャです。これがコネクタの入力パラメータになります。TestValuesをフローにドラッグし、必要なフィールドを入力します。ListAppendアクションをフローにドラッグし、必要な入力パラメータをドロップダウンから選択します。requestストラクチャをJSON文字列にシリアル化します。Actions]を展開して[AzureMLConnector]ドロップダウンを開きます。PredictResultsアクションを目的のフローにドラッグします。Serializeの出力を選択します。APIキーとエンドポイントの値を保存したドキュメントに戻ります。[EndpointURL]フィールドにエンドポイントの値を入力し、[AuthToken]フィールドにAPIキーの値を入力します。String]フィールドにPredictResults.ResponseBody_JSONを入力します。パブリッシュしてテストします。