# デプロイからのスコアリングコードのダウンロード > デプロイからのスコアリングコードのダウンロード - DataRobotのデプロイからスコアリングコードJARファイルを直接ダウンロードします。 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 `2026-07-15T05:55:44.983200+00:00` (UTC). ## Primary page - [デプロイからのスコアリングコードのダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/scoring-code/sc-download-deployment.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [デプロイのダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/scoring-code/sc-download-deployment.html.md#deployment-download): In-page section heading. ## Documentation content > [!NOTE] 本機能の提供について > スコアリングコードをダウンロードするデプロイの動作は、組織のMLOps設定によって異なります。 DataRobotプラットフォームの外部で使用するために、モデルの [スコアリングコード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/scoring-code/index.html.md) は、コンパイル済みのJARファイル（すべての依存関係を含む）としてダウンロードできます。 このトピックでは、デプロイからスコアリングコードをダウンロードする方法について説明します。 または、 [リーダーボード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/port-pred/scoring-code/sc-download-leaderboard.html.md) からダウンロードすることもできます。 ## デプロイのダウンロード [外部予測サーバー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/prediction-env/pred-env.html.md#add-an-external-prediction-environment) にデプロイされたスコアリングコード対応モデルについては、 デプロイ インベントリ内のデプロイの [アクションメニュー](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/manage-mlops/actions-menu.html.md) や、 デプロイの 予測 > ポータブル予測 タブから、スコアリングコードをダウンロードできます。 DataRobotの予測環境にデプロイされたスコアリングコード対応モデルについては、 デプロイ インベントリからのみスコアリングコードをダウンロードできます。 1. デプロイインベントリに移動し、次のいずれかの手順を実行します。 2. ポータブル予測タブの以下のフィールドに入力します（またはスコアリングコードをダウンロードするダイアログ）。 要素説明1スコアリングコードDataRobotモデルを含むJavaパッケージを提供。ポータブル予測法の下で、スコアリングコードを選択します。 または、ポータブル予測サーバーを選択して、REST APIベースの予測サーバーを設定します。2プログラミング言語スコアリングコードを呼び出す場所を選択します：Python API、Java API、またはコマンドラインインターフェイス（CLI）。 場所を選択すると、下に表示されているスニペット例が対応する言語に更新されます。3監視エージェントを含めるスコアリングコードでMLOpsエージェントをダウンロード。4予測の説明を含める/予測間隔を含める（時系列）モデルタイプに応じて、以下のいずれかの予測オプションを有効にします：スコアリングコードを使用して、予測の説明を計算するコードを含めます。 これにより、コマンドラインオプションを追加して、スコアリングコードから予測の説明を取得できます。--with-explanations。 詳細については、コマンドラインでのスコアリングを参照してください。時系列デプロイの場合、スコアリングコードを使用して、予測の説明を計算するコードを含めます。 これにより、コマンドラインオプション--interval_length=を追加することで、スコアリングコードから予測間隔（1から99）を取得できます。 詳細については、コマンドラインでのスコアリングを参照してください。5シークレットを表示コードスニペットで*により非表示になっているシークレットを表示します。 コードスニペットでシークレットを公開すると、APIキーやdatarobot-keyを取得する便利な方法を提供できます。ただし、これらのシークレットは、セキュリティ上の理由でデフォルトでは非表示になっているため、慎重に処理してください。6準備とダウンロード/ソースコードとして準備およびダウンロード上記で選択済みのオプションに応じて、以下のダウンロード方法のいずれかを選択します：準備とダウンロード：スコアリングコードをJavaパッケージとしてダウンロード。 これらのパッケージにはコンパイルされたJava実行可能ファイルがあり、すべての依存関係を含み、予測を行うことができます。ソースコードとして準備およびダウンロード：Javaソースコードファイルをダウンロード。 これらは非難読化バージョンのモデルです。これらのモデルコンパイルされておらず、依存パッケージが含まれていないので、モデルのスコアリングには使用できません。 ソースファイルを使用して、モデルの意思決定プロセスを確認できます。 このオプションは、監視エージェントと予測の説明が有効になっていない場合にのみ使用できます。7例選択されたコーディング言語を使用してスコアリングコードを呼び出すコード例を提供します。8クリップボードにコピースコアリングコードの例をクリップボードにコピーして、IDEやコマンドラインに貼り付けられるようにします。 ヒントDataRobot予測ライブラリを利用すると、DataRobotがサポートするさまざまな予測方法を用いた予測をPython APIで行うことができます。 ライブラリは予測を行うための共通のインターフェイスを提供するので、ベースとなる実装を簡単に交換できます。 ライブラリには、スコアリングコードJARファイルが必要であることに注意してください。 3. 設定が完了したら、準備とダウンロードをクリックしてJavaパッケージをダウンロード、またはソースコードとして準備およびダウンロードをクリックしてソースコードファイルをダウンロードします。 注意2020年3月以前の料金プランが適用されている場合、スコアリングコードをダウンロードすると、永続的なデプロイとなり、削除できなくなります。 注意メッセージが表示され、この条件を受け入れるように求められます。 トグルで理解したことを示し、その後準備とダウンロードをクリックしてJavaパッケージをダウンロード、またはソースコードとして準備およびダウンロードをクリックしてソースコードファイルをダウンロードします。 4. スコアリングコードのダウンロードが完了したら、タブで提供されるスニペットを使用して、スコアリングコードを呼び出します。 実装例については、MLOpsエージェントのtarballに関するドキュメントを参照してください。APIのキーとツールページからダウンロードできます。モニタリングスニペットを使用してMLOpsエージェントと連携することも可能です。