# エクスペリメントを作成

> エクスペリメントを作成 - Create predictive, not forecasting, experiments and iterate to evaluate and select the
> best predictive models.

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## Primary page

- [エクスペリメントを作成](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/experiments/create-experiments/index.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

エクスペリメントは、 [ユースケース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/build-workbench/usecases/build-usecase.html.md) 内の個々の"プロジェクト"です。 データ、ターゲット、モデリング設定を変更しながら、ビジネス問題を解決するための最適なモデルを見つけることができます。 各エクスペリメント内では、そのリーダーボードとモデルのインサイト、およびデータとエクスペリメントのセットアップを要約した情報にアクセスできます。

以下のセクションでは、ワークベンチにおけるAIエクスペリメントの構築プロセスについて説明します。

| トピック | 説明 |
| --- | --- |
| 予測エクスペリメントの作成 | 教師ありまたは教師なしエクスペリメントを構築して、エクスペリメントの設定を微調整し、データに基づいて行単位の予測を行います。 |
| 時間認識エクスペリメントの作成 | 教師ありまたは教師なしのエクスペリメントを構築して、エクスペリメントの設定を微調整し、時間に関連するデータを使用して、行単位の予測、時系列予測、または現在値の予測である「ナウキャスト」を行います。 |

> [!NOTE] 備考
> エクスペリメントは、1つのユースケースにのみ含めることができます。 その理由は、ユースケースは特定のビジネス上の問題を表すことを意図しており、ユースケース内のエクスペリメントは一般的に、その問題を解決することを目的としているためです。 1つのエクスペリメントが複数のユースケースに関連する場合、2つのユースケースの統合を検討してください。