# AIアプリ

> AIアプリ - モデルを作成してDataRobotでパフォーマンスを評価する必要なく、DataRobotのコアサービスを有効にするために、コードなしのインターフェイスを使用してAI搭載アプリケーション
> を構築および設定します。

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## Primary page

- [AIアプリ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [機能に関する注意事項](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/index.html.md#feature-considerations): In-page section heading.
- [時系列アプリケーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/app-builder/index.html.md#time-series-applications): In-page section heading.

## Documentation content

AIアプリでは、DataRobotでモデルの構築やパフォーマンス評価を行わなくても、ノーコードインターフェイスを使用してAI搭載アプリケーションを構築・設定し、DataRobotのコアサービスを利用することができます。 アプリケーションは簡単に共有でき、ユーザーはアプリケーションを使用するための完全なDataRobotライセンスの所有権を取得する必要はありません。 組織でのDataRobot機能の使用を拡大する、優れたソリューションが提供されます。

DataRobotノーコードAIアプリについて参照できるドキュメントは次のとおりです。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| アプリケーションの作成 | アプリケーションタブまたはデプロイインベントリからアプリケーションを作成します。 |
| アプリケーションを管理 | アプリケーションタブからアプリケーションを起動、共有、複製、または削除します。 |
| アプリケーションの編集 | アプリケーションウィジェット、ページ、設定などを設定します。 |
| アプリケーションの使用 | 設定済みのアプリケーションを使用して、予測を行い、データからインサイトを解釈します。 |
| 時系列アプリケーション | 予測ウィジェットで時系列アプリケーションを作成し、インサイトを消費します。 |

## 機能に関する注意事項

アプリケーションをデプロイする前に、次の点に注意してください。

- DataRobotアプリケーションでは、以下のプロジェクトタイプがサポートされています。
- ノーコードAIアプリは、DataRobotによって生成された特徴量をサポートしていません。
- DataRobotのMLOps機能へのアクセス権が必要です。
- べき乗（つまり、**）は、カスタム特徴量でサポートされている特徴量変換ではありません。
- 共有リンクからアプリケーションにアクセスするユーザーは、以下の操作を行うことができません。
- チャートウィジェットには、次の2種類のデータが表示されます。
- リーダーボードモデルからアプリケーションを作成する場合、以下はサポートされていません。
- 組織内でのアプリケーションの数は200件に制限されています。 この制限を解除するには、DataRobotの担当者にお問い合わせください。
- 読み取り アクセスのみを持つユーザーは、モデルの予測の説明を手動で計算する必要があります。 ユーザーがプロジェクトへの ユーザー アクセス権を持っている場合、予測の説明は自動的に計算されます。
- Optimizerアプリケーションで指定できる柔軟な特徴量の数に制限はありませんが、グリッド検索アルゴリズムが選択されている場合、グリッドに10000以上のポイントを含めることはできず、この制限を超えるとエラーメッセージが返されます。 3つ以上の特徴量を最適化する場合、DataRobotはグリッド検索の使用を推奨しません。

### 時系列アプリケーション

- 時系列アプリケーションを作成する前に、以下のことを確認してください。
- ウィジェットにカレンダーイベントを含めるには、プロジェクトにカレンダーファイルを追加し、トレーニングデータセットと予測ウィンドウのタイムラインのカレンダーイベントを含めます。
- モデルが本番環境にデプロイされた後は、 時系列の有益な特徴量 セットでモデルをトレーニングすることはできません。
