# デプロイ後の予測データの追加

> デプロイ後の予測データの追加 - モデルのデプロイ後に過去の予測データを追加する方法。

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## Primary page

- [デプロイ後の予測データの追加](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/deploy-methods/add-prediction-data-post-deploy.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

データドリフトが有効な場合、 [オーナー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/reference/misc-ref/roles-permissions.html.md) の役割を持っているユーザーは過去の予測データをデプロイに追加できます。 これを行うには、 [データドリフト > 設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) タブに移動し、 ファイルを選択 （ 推論 ヘッダー）して、XLSX、CSV、またはTXT形式で予測データをアップロードします。 AIカタログ から予測データを選択することもできます。

トレーニングデータは、データドリフトを計算するための重要な要素です。 デプロイを作成したときにトレーニングデータを含めなかった場合、またはそのデータをアップロードする際にエラーが発生した場合は、 [データドリフト > 設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment-settings/data-drift-settings.html.md) タブからデータを追加します。

これらのデータセットは、以下の要件を満たす必要があります。

- 過去の予測データ：アップロードされたデータには、元の予測データセットと同じ特徴量があります。 後でデプロイからデータを削除できないので、新しいデータをアップロードすると、追加を確認するメッセージが表示されます。 別の予測データを使用するには、新しいデプロイを作成します。
- 欠損しているトレーニングデータ：アップロードされたデータには、予測（スコアリング）データセットと同じ特徴量が含まれている必要があります。 トレーニングデータは置換できません。 デプロイで別のトレーニングデータを使用する場合は、適切なデータで新しいデプロイを作成します。