# カスタムモデルのトレーニングデータ割り当てを変更 > カスタムモデルのトレーニングデータ割り当てを変更 - カスタムモデルのトレーニングデータ割り当ての変換処理と、トレーニングデータをカスタムモデルに直接割り当てる削除済みの方法について説明します。 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 `2026-07-27T18:44:30.741922+00:00` (UTC). ## Primary page - [カスタムモデルのトレーニングデータ割り当てを変更](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/deprecations-and-migrations/cus-model-training-data.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Documentation content **セルフマネージド:** モデルデプロイで特徴量ドリフト追跡を有効にするには、トレーニングデータを追加する必要があります。 これまで、トレーニングデータはカスタムモデルに直接割り当てていたため、そのモデルのすべてのバージョンで同じデータが使われていました。しかし、この割り当て方法は [DataRobotバージョン9.1で使用非推奨](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/archive-release-notes/pre-10/v9.1/v9.1.0-mlops.html#assign-training-data-to-a-custom-model-version) になり（ [DataRobotバージョン10.0で追加アナウンス](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/archive-release-notes/v10.0/v10.0.0-mlops.html#custom-model-training-data-assignment-update) ）、 [DataRobotバージョン10.1で削除](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/archive-release-notes/v10.1/v10.1.0-mlops.html#custom-model-training-data-assignment-update) されました。 **SaaS:** モデルデプロイで特徴量ドリフト追跡を有効にするには、トレーニングデータを追加する必要があります。 これまで、トレーニングデータはカスタムモデルに直接割り当てていたため、そのモデルのすべてのバージョンで同じデータが使われていました。しかし、この割り当て方法は [2023年3月に使用非推奨](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/march2023-announce.html.md#assign-training-data-to-a-custom-model-version) になり、 [2024年4月に削除](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/index.html.md#custom-model-training-data-assignment-update) されました。 このページでは、2023年3月から2024年4月までの使用非推奨の期間中に必要となった変換処理と、削除された「モデルごと」の割り当て方法での処理について、概要を確認できます。 **モデルを変換してモデルバージョンに割り当てる:** 2023年3月から2024年4月までの使用非推奨の期間中、トレーニングデータをモデルのバージョンに割り当てるには、変換処理が必要でした。 > [!WARNING] 変換が不要に > 「モデルごと」の割り当て方法が削除されたため、変換手順は不要になりました。 カスタムモデルにトレーニングデータを割り当てる現在のプロセスの詳細については、 [ドキュメント](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/custom-models/custom-model-workshop/custom-model-training-data.html.md) を参照してください。 モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ の モデル リストで、トレーニングデータを追加するモデルを選択します。 カスタムモデルのバージョンにトレーニングデータを割り当てるには、モデルを変換する必要があります。 アセンブル タブで、 モデルバージョン用のトレーニングデータ のアラートを見つけて、 恒久的に変換 をクリックします。 トレーニングデータの割り当て方法の変換 モデルのトレーニングデータの割り当て方法を変更することは、一方向の操作です。 元に戻すことは できません 。 変換後は、モデルレベルでトレーニングデータを割り当てることはできません。 この変更はUI および APIに適用されます。 「モデルごと」 のトレーニングデータの割り当てに基づく自動化を組織内で行っている場合は、モデルを変換する前に、関連する自動化を更新して新しいワークフローをサポートする必要があります。 別の方法として、新しいカスタムモデルを作成して 「バージョンごと」 のトレーニングデータの割り当て方法に変更し、自動化に必要なモデルで使用非推奨の 「モデルごと」 の方法を維持することもできます。ただし、機能のギャップを避けるために、使用非推奨のプロセスが終了する前に自動化を更新する必要があります。 モデルにトレーニングデータがすでに割り当てられている場合は、モデルを変換した後、 データセット セクションに既存のトレーニングデータセットに関する情報が表示されます。 アセンブル タブの データセット の隣： モデルのバージョンにトレーニングデータが割り当てられて いない 場合は、 割り当てる をクリックします。 モデルのバージョンにトレーニングデータが割り当てられて いる 場合は、編集アイコン（ ）をクリックし、 トレーニングデータを変更 ダイアログボックスで、削除アイコン（ ）をクリックして既存のトレーニングデータを削除します。 トレーニングデータを追加 （または トレーニングデータを変更 ）ダイアログボックスで、トレーニングデータセットファイルをクリックして トレーニングデータ ボックスにドラッグするか、 ファイルを選択 をクリックして以下のいずれかを実行します。 ローカルファイル をクリックし、ローカルストレージからファイルを選択して、 開く をクリックします。 AIカタログ をクリックし、以前にDataRobotにアップロードしたトレーニングデータセットを選択して、 このデータセットを使用 をクリックします。 スコアリングに必要な特徴量を含める カスタムモデルのトレーニングデータの列は、デプロイされたカスタムモデルへのスコアリングリクエストにどの特徴量が含まれるかを示します。したがって、トレーニングデータが使用可能になると、トレーニングデータセットに含まれない特徴量はモデルに送信されません。 この要件は、 カスタムモデルのテスト 中に行われた予測には適用されません。 プレビュー版の機能です。NextGenエクスペリエンスで カスタムモデルを構築する 場合、 列のフィルター設定 を使用して、この動作を無効にできます。 （オプション）（トレーニング/検定/ホールドアウトのパーティションに基づいて） データのパーティション情報を含む列名を指定 します。 カスタムモデルをデプロイし、その データドリフト と 精度 を監視する予定であれば、列にホールドアウトパーティションを指定して、精度のベースラインを確立します。 パーティション列の指定 パーティション列を指定しなくても、データのドリフトと精度を追跡できます。ただし、このシナリオでは、DataRobotにベースライン値はありません。 選択されたパーティション列は T 、 V 、 H のいずれかの値のみを含む必要があります。 アップロードが完了したら、 トレーニングデータを追加 をクリックします。 トレーニングデータの割り当てエラー トレーニングデータの割り当てに失敗すると、新しいカスタムモデルバージョンの データセット の下にエラーメッセージが表示されます。 このエラーが存在する間は、影響を受けるバージョンをデプロイするモデルパッケージを作成できません。 エラーを解決してモデルパッケージをデプロイするには、トレーニングデータを再割り当てして新しいバージョンを作成するか、新しいバージョンを作成 してから トレーニングデータを割り当てます。 **モデルに割り当てる（削除）:** > [!WARNING] サポート終了のお知らせ > これまで、トレーニングデータはカスタムモデルに直接割り当てていたため、そのモデルのすべてのバージョンで同じデータが使われています。しかし、この割り当て方法は [2023年3月に使用非推奨](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/2023-announce/march2023-announce.html.md#assign-training-data-to-a-custom-model-version) になり、 [2024年4月に削除](https://docs.datarobot.com/ja/docs/release/cloud-history/index.html.md#custom-model-training-data-assignment-update) されました。 このワークフローは_削除され_、使用できません。 モデルレジストリ > カスタムモデルワークショップ の モデル リストで、トレーニングデータを追加するモデルを選択します。 モデル情報 タブをクリックし、 トレーニングデータを追加 をクリックします（この方法は今後削除されるため、カスタムモデルを 恒久的に変換 するための代わりの方法を準備する必要があります）。 トレーニングデータを追加 ダイアログボックスが表示され、トレーニングデータをアップロードするよう求められます。 ファイルを選択 をクリックし、トレーニングデータをアップロードします。 （オプション）（トレーニング/検定/保留分割に基づき）データの分割情報を含む列名を指定できます。 カスタムモデルをデプロイして 精度 を監視する場合、列にホールドアウトパーティションを指定して、精度のベースラインを規定します。 パーティション列を指定しなくても精度は追跡できますが、精度のベースラインはありません。 アップロードが完了したら、 トレーニングデータを追加 をクリックします。 スコアリングに必要な特徴量を含める カスタムモデルのトレーニングデータの列は、デプロイされたカスタムモデルへのスコアリングリクエストにどの特徴量が含まれるかを示します。したがって、トレーニングデータが使用可能になると、トレーニングデータセットに含まれない特徴量はモデルに送信されません。 この要件は、 カスタムモデルのテスト 中に行われた予測には適用されません。 プレビュー版の機能です。NextGenエクスペリエンスで カスタムモデルを構築する 場合、 列のフィルター設定 を使用して、この動作を無効にできます。