モデルをリリースする

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• モデルを Salesforce にリリースする。
  
• 本番でモデルの精度を維持する方法を説明する。
  

リリースの準備をする

モデルの概要とその評価方法を学んだら、いよいよモデルを Salesforce にリリースします!

1. [Model Performance (モデルのパフォーマンス)] の [Overview (概要)] タブで [Deploy Model (モデルをリリース)] をクリックするか、モデルのドロップダウンメニューから [Deploy Model (モデルをリリース)] を選択します。
   
   
2. [Ready to Deploy (リリースの準備はよろしいですか)] プロンプトが表示されたら、[Get Started (使用を開始する)] をクリックします。
   
   Einstein Discovery リリースウィザードに、このモデルをリリースする手順が表示されます。
   
3. Einstein Discovery では、リリースされたモデルはすべて予測定義というコンテナオブジェクトに属します。この画面は、モデルや予測定義を作成または更新するように促したり、モデル名を変更するように促します。予測定義に複数のモデルを含めて、モデルごとにデータの異なる部分 (サブセット) に関する予測を生成することもできます。この例では、リリースするモデルは 1 つだけです。
   
4. ここでは、デフォルトをすべて受け入れ、[Next (次へ)] をクリックします。
   
   この画面は、結果を予測する Salesforce オブジェクトを指定するように促します。検索ボックスに opportunity (商談) と入力し、[Opportunity (商談)] を選択して、[Next (次へ)] をクリックします。
   注意: データ全体が Salesforce の外部にあり、どの Salesforce オブジェクトにも関連付けられていないときは、[Deploy without connecting to a Salesforce Object (Salesforce オブジェクトに接続しないでリリース)] を選択します。
   この場合は、モデル変数が自動的にオブジェクトの項目に対応付けられます。すべてを対応付ける必要がありますが、ご覧のとおり [業種] が対応付けられていません。業種の [Object Field (オブジェクト項目)] セレクターをクリックして、[Opportunity (商談)] > [Account (取引先)] > [Industry (業種)] を選択します。
   
   [Next (次へ)] をクリックします。
   
5. [データを区分] で、デフォルトの [区分しない] を受け入れて、[次へ] をクリックします。メモ: 複数のモデルを含む予測定義を作成する場合は、ここでデータの区分条件を定義します。この例では、モデルが 1 つのみの予測定義を作成し、区分条件がないため、この手順をスキップできます。
   
6. [Select Actionable Variables (アクション可能な変数を選択)] で、[Amount (金額)] を選択して、[Next (次へ)] をクリックします。
   
   
7. [Customize Predictions (予測をカスタマイズ)] で、デフォルトの [Don't customize (カスタマイズしない)] を受け入れて、[Next (次へ)] をクリックします。
   
8. リリース設定を確認して、[リリース] をクリックします。モデルが設定された予測定義が Salesforce にリリースされ、モデルマネージャーに表示されます。新しいモデルの場合、まだ特に見るべきものはありません。後で、予測数、精度、パフォーマンスの推移などをここで追跡できます。 
   

予測定義とモデルがリリースされ、使用できる状態になりました。次の単元では Einstein 予測サービスを使用してモデルから予測を取得します。

モデルを利用して他にできること

モデルマネージャーでは、組織にリリースした予測定義とモデルを表示、設定、管理できます。 

モデルを監視して管理することは、Einstein Discovery ソリューションの実装を成功させるための重要なポイントです。本番ではモデルの精度が次第に低下していきます。この現象をドリフトといいます。現実のデータの特性が、モデルの作成に使用したトレーニングデータとかけ離れていれば、モデルでドリフトが発生します。事業運営上の変更、トレンド、季節的な変動、カテゴリの追加または廃止、その他の要因によってデータの構成が変化することがあります。 

ドリフトが生じることなく、モデルを順調に拡大させるために、モデルのライフサイクルを実装して、一連の運用タスクが反復的に実施されるようにします。

モデルマネージャーで次の機能を設定できます。

• ライブパフォーマンスの監視
  
• 自動パフォーマンスアラート: モデルのパフォーマンスが設定したしきい値を下回った場合に通知します。
  
• 自動更新: 最新のデータを使用してモデルを定期的にトレーニングします。
  

次のステップ

モデルを Salesforce にリリースしたところで、予測と改善を取得してみましょう!

リソース

• Salesforce ヘルプ: モデルのリリース
• Salesforce ヘルプ: 予測定義とモデルの管理