# 予測AIスターター

> 予測AIスターター - Streamlitによるフロントエンドを使用したDataRobotでの基本的な予測AIデプロイワークフローの概要を説明します。

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## Primary page

- [予測AIスターター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-ai-starter.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [主な機能](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-ai-starter.html.md#key-features): In-page section heading.
- [アーキテクチャ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-ai-starter.html.md#architecture): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> 「予測AIスターター」のアプリケーションテンプレートには、MLOpsの機能が必要です。 現在この機能にアクセスできない場合は、30日間の [DataRobotトライアル](https://www.datarobot.com/trial/?utm_source=productbanner&utm_medium=web&utm_campaign=FreeTrial23productcta) にサインアップして、このテンプレートをお試しください。

[GitHubでこのアプリケーションテンプレートにアクセス](https://github.com/datarobot-community/predictive-ai-starter)

DataRobotで基本的な予測AIデプロイワークフローを実行します。 このテンプレートは、新しいレシピを始めるのに最適です。特定のユースケースに合わせて簡単にカスタマイズできる、シンプルな"hello world"の例を用意しています。

このテンプレートには、Lending Clubの融資申請データ（約10,000件）のサンプルを用いてトレーニングされた二値分類モデルが付属しています。 このモデルは、特定の融資が債務不履行に陥る確率である `is_bad` を予測するため、信用リスクの代表的なユースケースとなっています。 トレーニングの前に、リボルビング残高と年収から派生特徴量（ `balance_as_percent_of_income` ）が生成されます。 DataRobot Autopilotはクイックモードで実行され、ログ損失を用いてリーダーボードからパフォーマンスが最も高いモデルを選択します。 デプロイされたモデルは、予測データの収集とドリフト監視が有効になっているサーバーレス予測環境を通じて提供され、付属のStreamlit UIは、DataRobot AIカタログのデータセットから直接プルされた予測の説明を用いてバッチスコアリングを示します。

アプリテンプレートは、AIプロジェクトをノートブックから本番環境で利用可能なアプリケーションに変換します。 モデルを本番環境に導入する場合、単純な変更を行うだけでも、コードの書き換え、資格情報の管理、複数のツールやチームとの調整が必要になることがよくあります。 DataRobotのComposable AIアプリフレームワークが、このようなボトルネックを解消することで、MLやアプリロジックの実験により多くの時間を費やすことができ、パイプラインやデプロイに取り組む時間を減らすことができます。

- 数分で構築開始：完全なAIアプリケーションを即座にデプロイし、AIロジックまたはフロントエンドを個別にカスタマイズできます。アーキテクチャを書き換える必要はありません。
- 自分のやり方で作業を継続：データサイエンティストはノートブックで、開発者はIDE（統合開発環境）で作業を続けることが可能です。設定は別々のままで、他方の設定を壊すことなく任意の要素を更新できます。
- 自信を持って反復：ローカルで変更を加え、自信を持ってデプロイできます。パイプラインの作成やトラブルシューティングに費やす時間を減らし、アプリの改善に時間をかけることができます。

## 主な機能

- ホストされ共有可能なユーザーインターフェイス。パーソナライズされたアウトリーチを生成し、デプロイが簡単です。
- DataRobotが提供する業界トップクラスのAutoML。最先端のAutoML機能を活用して、アウトリーチメッセージを予測し、各クライアントに合わせてカスタマイズすることができます。
- DataRobot MLOpsによるバックエンドデプロイのホスティング、監視、ガバナンス。堅牢で信頼性の高い運用が確保されます。

## アーキテクチャ

このテンプレートは、特定のビジネス要件に合わせて高度にカスタマイズ可能でありながら、生入力からデプロイされたアプリケーションまで、エンドツーエンドのAIアーキテクチャを提供します。

> [!WARNING] 注意
> アプリケーションテンプレートは、AIアプリケーションの開発、提供、保守の方法に関する指針を示す出発点となることを目的としています。 本番環境で使用する前に、開発者やデータサイエンティストがビジネス要件に合わせて調整および変更する必要があります。