# 予測コンテンツジェネレーター

> 予測コンテンツジェネレーター - 分類モデルからの予測の説明を使用して、予測コンテンツを生成します。

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## Primary page

- [予測コンテンツジェネレーター](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-content-gen.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-content-gen.html.md#_1): In-page section heading.
- [アーキテクチャ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/wb-apps/app-templates/at-content-gen.html.md#_2): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] 本機能の提供について
> 「予測コンテンツジェネレーター」のアプリケーションテンプレートには、GenAIとMLOpsの機能が必要です。 現在これら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-content-generator)

分類モデルからの予測の説明を使用して、予測コンテンツを生成します。 このアプリケーションテンプレートは、自然言語ベースのパーソナライズされたアウトリーチを返します。 このテクノロジーの実際のユースケースとしては、以下のようなものがあります。

- 次善提案の予測モデルを使用して、パーソナライズされた販促案を自動作成する。
- 信用リスクモデルを使用して、承認と却下の通知を自動作成する。

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

- ataRobot AutoMLを使用した、業界トップクラスの予測モデルのトレーニングとデプロイ。
- DataRobot MLOpsを使用した予測モデルと生成モデルのガバナンスとホスティング。
- 予測モデルと生成モデルの両方を操作するための、共有とカスタマイズが可能なフロントエンド。

> [!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。

## 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。