Learning用のものがあることを発見しました。その利用メモを残しておきます。呼出し対象のモデルは、別記事SPSSクラウド版で簡単機械学習でクラウド上にWebサービスとしてデプロイしたものを利用します。他のサービスであっても手順などはほぼ同じはずです。CloudのNode-REDで追加ノードの導入手順に記載しておきましたので、この手順を参考にして下さい。node-red-contrib-watson-machine-learningになります。Watsonグループに追加されます。WMLノードの配置、設定まず、WMLノードを編集エリア上に配置し、設定を行いましょう。nodeの設定画面を表示します。WML-configなど適当な名前を設定し、それ以外の構成情報はWMLのcrednttail情報をコピペして設定します。KeyのところはAPIKeyで読み替えます。全部入力が終わったら「Add」ボタンをクリックして下さい。元のNodeの設定画面に戻ったら、いったん「Done」でパレットに戻り、この段階でDeployボタンをクリックして下さい。その後、再度このノードの設定画面を開きます。Prediction」を選択します。IDの設定が正しくできていると、「Model」「Deployment」のドロップダウンに、呼び出したい機械学習モデル、Webサービスがでてくるはずです。図のように、それを選択した状態で、「Done」をクリックし、再度Deployを行います。Flowの作成ここまでできれば後は簡単です。下の図のように「inject」「function」「debug」の各ノードを編集エリアに配置し、一直線につなぎます。Nodeのコードは次のような形にして下さい。"fields"には、入力項目名のリスト、"values"には入力値をリストのリストとして作成します。msg;全部設定が終わったら再度deployを行います。テスト準備はすべて整ったので、後はinjectノードをクリックしてテストを行います。うまくいくと、下の図のように呼出し結果が表示されます。requestStockLike4@makaishi22016年8月よりWatson事業部所属です。投稿された情報はあくまで個人の見解なので、内容に関して責任を負うものではない事はご了承下さい。upLoginユーザーは見つかりませんでした。