以上を入力すると「Story」が出来上がります。Discoveryでは、これがすなわち、予測モデルです。どんな予測モデルを作ったの?出来上がった予測モデルを観察してみましょう。クリックすると、以下のような画面になります。Discoveryの設計背景を少々洞察する必要がありました。最大化という目的に「大きく影響している」と言っているのです。Code」の中にありました。ポイントは以下の部分です。)筆者はR言語には詳しくありませんが、上記のコードが以下のような処理を実行していることは容易に読み取れます。よって、細かい値調整まさに最初に仮設した真理をだいたい反映する内容になっていると言えます。これこそが予測モデルの正体のようです。Discoveryがやっていたことは、モデル作成という名の、係数調整だったのです。Regressionのトレーニングとは、そういう作業にほかなりませんね。)予測モデルをデプロイする予測モデルはできました。次はデプロイ作業です。デプロイとはつまり、Salesforceのカスタムオブジェクトにこの予測モデルを仕掛け、どこかの項目に「A」や「B」と入力されたら、予測値を別の項目に設定するように仕掛ける作業ということになります。このためには、カスタムオブジェクトを定義する必要があります。例によって確実な動作確認のための味気ない最低限の内容です。Discoveryに予測に対する実測値を伝えるための項目です。これについては後述します。Model」をクリックして作業を開始します。新規デプロイを選択し、適当な名前をつけます。次に、予測モデルを適用するカスタムオブジェクトとして「Csv01__c」を指定します。次に、予測モデル作成で使用したデータの項目と、カスタムオブジェクトの項目の対応関係を設定します。Discoveryの制約をかわすための措置ですので、ここでは気にしないでください。)次は予測モデルの予測結果を設定する項目の指定です。DiscoveryではaiPredictionFieldと呼ばれる特別なメタデータ属性を設定した読み取り専用項目に予測結果を設定します。Discoveryに適当な新規項目を追加してもらうことにしましょう。次は予測モデルを適用するレコード条件の設定ですが、ここでは「全レコードにひとつの予測モデルを適用」を指定します。次に「ユーザが入力する、予測モデルの入力情報となる項目はどれか」を指定します。次に指定するのは、「実測値」です。超える実測値が入力された場合に、実績値の入力が完了したと認識するように設定します。実測値を指定することにより、予実比較のレポートを作成することができます。これについては後述します。すべての設定が完了しました。待つと、デプロイ完了のメッセージが表示されます。Platform側の作業です。Discoveryと、カスタムオブジェクトを操作するユーザが必要な項目にアクセスできるように項目レベルセキュリティを設定します。User」というプロファイルですので、これに対しても項目レベルセキュリティを設定する必要があります。ここでは以下のように設定しました。onlyページレイアウトにも項目を追加しておきます。「Einsteinのアドバイス」のUIを追加する次は冒頭にご紹介したような「Einstienのアドバイス」を表示する画面上の導線設定です。Pagesを設定することによって行います。実験してみる以上で長い準備作業が完了しました。テストしてみましょう。カスタムオブジェクトを新規作成し、Categoryに「A」と入力して保存します。するとEinsteinのアドバイスが表示されました。「予測値は3.95で、そのうちCategoryがAであることによる要因が1.45」と、前述のR言語のコードに書かれた係数値の通りの内容です。この段階でSpeculatedValueの表示更新が滞る現象が何度か観察されましたが、原因についてはわかりませんでした。APIでクエリしてみると、以下のように正しい値が取得できました。次にCategoryをBに変更してみましょう。すると「予測値は1.01で、CategoryがBであることが要因であり、改善のためにはCategoryをAにすることが考えられる」という内容のアドバイスになりました。実に長い道のりでしたが、ようやく当初の目標通りEinsteinのアドバイス機能をカスタム実装することができました。詳細は割愛しますが、カスタムオブジェクトのFinalValueを設定することで、実測値との比較も可能です。以下のようなダッシュボードを作成してくれます。プロットされ、予測が概ね正確に行われていることが観察できます。予測精度の時系列変化を観察することもできるでしょう。最後までお読みいただきありがとうございました。2019の20日目の記事です。(12/4)みなさんこんにちは。技術開発室の岡田です。APMを始めよう!こんにちは。エンジニアのオクダです。v4の転移学習みなさんこんにちは。技術開発室の岡田です。前回の投稿では、...2019-04-30多量のリクエストを送信するにはエンジニアの佐藤です。専門知識に合格しました月別アーカイブはてなブログをはじめよう!flect_techさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。