# デプロイしたモデルによる予測 > デプロイしたモデルによる予測 - 指定されたエンドポイントを使用して、ユーザーが提供したデータに基づく特定のデプロイに対する予測を計算します。 This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context. Companion generated at `2026-07-23T18:01:59.429846+00:00` (UTC). ## Primary page - [デプロイしたモデルによる予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [リクエストパラメーター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#request-parameters): In-page section heading. - [ヘッダー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#headers): In-page section heading. - [引数のクエリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#query-arguments): In-page section heading. - [本文](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#body): In-page section heading. - [Response 200](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#response-200): In-page section heading. - [二値予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#binary-prediction): In-page section heading. - [二値分類の例](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#binary-classification-example): In-page section heading. - [連続値予想の例](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#regression-prediction-example): In-page section heading. - [多クラス分類予想の例](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#multiclass-classification-prediction-example): In-page section heading. - [エラーリスト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred.html.md#errors-list): In-page section heading. ## Documentation content 以下のエンドポイントを使用すると、特定のデプロイで予測値を計算するために必要なデータを提供できます。 非構造化カスタム推論モデルで予測を行う必要がある場合は、 [非構造化モデルデプロイでの予測](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/predapi/legacy-predapi/pred-ref/dep-pred-unstructured.html.md) を参照してください。 エンドポイント： `/deployments//predictions` このエンドポイントは、ユーザーが提供したデータに基づいて特定のデプロイの予測が計算されます。 このエンドポイントは、デプロイ済みのモデルでのみ機能します。 > [!NOTE] 備考 > デプロイIDは、 [デプロイ > 予測 > 予測API](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/realtime/code-py.html.md) タブのサンプルコード出力（ インターフェイス を「APIクライアント」に設定）で確認できます。 リクエストメソッド： `POST` リクエストURL： デプロイ済みURL、例： `https://your-company.orm.datarobot.com/predApi/v1.0` ## リクエストパラメーター ### ヘッダー | キー | 説明 | 例 | | --- | --- | --- | | Datarobot-key | 予測サーバーの追加認証要素として使用される、組織ごとのシークレット。 /api/v2/predictionServers/エンドポイントにアクセスして、datarobot-keyをプログラムで取得する。 エンドポイントは、予測サーバーのURLと対応するdatarobot-keyを返します。 マネージドAIプラットフォームユーザーに必須です。文字列タイプモデルがデプロイされたら、予測 > 予測APIで、DataRobot UIのコードスニペットを参照してください。 | DR-key-12345abcdb-xyz6789 | | Authorization | 必須。文字列次の3つの方法がサポートされます。 Bearer認証 （使用非推奨）基本認証：User_emailおよびAPIトークン （使用非推奨）APIトークン | Bearer認証方法の例：Bearer API_key-12345abcdb-xyz6789 （使用非推奨）User_emailおよびAPIトークン方法の例：Basic Auth_basic-12345abcdb-xyz6789（使用非推奨）APIトークン方法の例：Token API_key-12345abcdb-xyz6789 | | Content-Type | オプション。文字列型 | text/plain; charset=UTF-8text/csvapplication/jsonmultipart/form-data （データを含むファイル、つまり.csv、.txtファイルの場合） | | Content-Encoding | オプション。文字列型現在、デフォルトのデータ拡張を含むgzipエンコーディングだけがサポートされています。 | gzip | | Accept | オプション。文字列型応答スキーマの形状を制御します。 現在、JSON（デフォルト）とCSVがサポートされています。 例を参照してください。 | application/json（デフォルト）text/csv（CSV出力用） | Datarobot-key： このヘッダーはマネージドAIプラットフォームでのみ必須です。 これは、他の検証済みDataRobotユーザーからユーザーのデータを保護するための対策です。 キーはDataRobot APIに対する次のリクエストで取得することもできます。 `GET /api/v2/modelDeployments/` ### 引数のクエリ | キー | タイプ | 説明 | 例 | | --- | --- | --- | --- | | passthroughColumns | 文字列のリスト | （オプション）予測応答で公開（またはコピー）するスコアリングデータセットの列を制御します。 リクエストには、1つ以上の列が含まれる場合、および列が含まれない場合があります。 （渡せる列名の数に制限はありません。）列名はUTF-8バイトとして渡され、パーセントエンコードされている必要があります（この要件については、HTTP標準を参照してください）。 列の正確な名前を値として使用してください。 | /v1.0/deployments//predictions?passthroughColumns=colA&passthroughColumns=colB | | passthroughColumnsSet | 文字列 | （オプション）予想応答で公開（またはコピー）するスコアリングデータセットの列を制御します。 使用できる唯一のオプションはallです。このオプションが渡された場合、スコアリングデータベースのすべての列が返却されます。 | /v1.0/deployments/deploymentId/predictions?passthroughColumnsSet=all | | predictionWarningEnabled | ブール | （オプション）DataRobotは、異常または異常な予測をリアルタイムで監視し、それらがいつ検出されたかを示します。 この引数がtrueに設定されている場合、信頼性チェックの結果を指定するために、新しいキーが各予測に追加されます。 それ以外の場合、予測応答に変化はありません。 | /v1.0/deployments/deploymentId/predictions?predictionWarningEnabled=true Response: { "data": [ { "predictionValues": [ { "value": 18.6948852, "label": "y" } ], "isOutlierPrediction": false, "rowId": 0, "prediction": 18.6948852 } ] } | | decimalsNumber | 整数 | （オプション）小数点以下の桁数を設定して、予測結果の浮動小数点のプレシジョンを設定します。 ゼロを追加するのではなく、小数点以下の桁がない場合、浮動小数のプレシジョンはdecimalsNumberで設定された値よりも低くなります。 | ?decimalsNumber=15 | > [!NOTE] 備考 > `passthroughColumns` および `passthroughColumnsSet` パラメーターは相互に排他的であり、両方を同じリクエストで渡すことはできません。 `passthroughColumns` また、クエリーパラメーターで渡すことのできる列名の数に制限はありませんが、 [HTTPリクエストライン](https://www.w3.org/Protocols/rfc2616/rfc2616-sec5.html#sec5.1) の制限があります（現在の制限は8192バイト）。 ### 本文 | データ | タイプ | 例 | | --- | --- | --- | | 予想するデータ | 元のテキスト form-data | PassengerId,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked 892,3,"Kelly, Mr. James",male,34.5,0,0,330911,7.8292,,Q 893,3,"Wilkes, Mrs. James (Ellen Needs)",female,47,1,0,363272,7,,S 894,2,"Myles, Mr. Thomas Francis",male,62,0,0,240276,9.6875,,Q キー：ファイル、値：file_with_data_to_predict.csv | ## Response 200 ### 二値予測 ラベル： 連続値タスクおよび二値分類タスクの場合、DataRobot APIは、Positiveクラスに1を返し、Negativeクラスに0を返します。 クラスの実測値は提供したデータ（"yes"/"no"など）に応じて異なることがありますが、DataRobot APIは常に1/0を返します。多クラス分類の場合、DataRobot APIは値そのものを返します。 値： イベントが発生する可能性を示します（0と1は、それぞれ最小と最大の可能性を表します）。 ユーザーは、値を予測ラベルにリンクするしきい値を調整できます。 予測に対して使用されるしきい値 （ 二値分類プロジェクトのみ ）。しきい値とは、予測値のクラス境界線を設定する点です。 モデルは、しきい値を下回る観測値をFALSEとして分類し、しきい値を上回る観測値をTRUEとして分類します。 したがって、DataRobotでは、しきい値を超える予測にPositiveクラスのラベルが自動的に割り当てられます。 これは、UIページ（ [デプロイタブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/deploy-model.html.md#deploy-from-the-leaderboard) ）、またはDataRobot API（ `PATCH /api/v2/projects/(projectId)/models/(modelId)` ルートなど）を使用して手動で設定できます。 実際の応答は分類タスク（連続値、二値分類、または多クラスタスク）に応じて異なります。 ### 二値分類の例 ``` { "data": [ { "predictionValues": [ { "value": 0.2789450715, "label": 1 }, { "value": 0.7210549285, "label": 0 } ], "predictionThreshold": 0.5, "prediction": 0, "rowId": 0 } ] } ``` ### 連続値予想の例 ``` { "data": [ { "predictionValues": [ { "value": 6754486.5, "label": "revenue" } ], "prediction": 6754486.5, "rowId": 0 } ] } ``` ### 多クラス分類予想の例 ``` { "data": [ { "predictionValues": [ { "value": 0.9999997616, "label": "setosa" }, { "value": 2.433e-7, "label": "versicolor" }, { "value": 1.997631915e-16, "label": "virginica" } ], "prediction": "setosa", "rowId": 0 } ] } ``` ## エラーリスト | HTTPコード | サンプルエラーメッセージ | リーズン | | --- | --- | --- | | 400 BAD REQUEST | {"message": "Bad request"} | サポートされていない外部デプロイが追加されました。 | | 404 NOT FOUND | {"message": "Deployment :deploymentId cannot be found for user :userId"} | 無効なdeploymentId（削除されたデプロイ）が提供されました。 |