# データ探索

> データ探索 - デプロイの保存済み予測およびトレーニングデータを探索して、カスタムビジネス指標またはパフォーマンス指標を計算して監視します。

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## Primary page

- [データ探索](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [データ探索範囲の設定](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#configure-data-exploration-range): In-page section heading.
- [デプロイデータのエクスポート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#export-deployment-data): In-page section heading.
- [デプロイの運用データのエクスポート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#export-a-deployments-production-data): In-page section heading.
- [デプロイのトレーニングデータのエクスポート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#export-a-deployments-training-data): In-page section heading.
- [データのレビューとダウンロード](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#review): In-page section heading.
- [エクスポートされたデプロイデータをカスタム指標に使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#use-exported-deployment-data-for-custom-metrics): In-page section heading.
- [DataRobotの列参照](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#datarobot-column-reference): In-page section heading.
- [デプロイデータトレースの探索](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#explore-deployment-data-tracing): In-page section heading.
- [デプロイデータ品質の探索](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#explore-deployment-data-quality): In-page section heading.
- [次のステップ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#next-steps): In-page section heading.

## Documentation content

デプロイの モニタリング > データ探索 タブでは、デプロイの保存データを操作して、モデルやエージェントのパフォーマンスに関するインサイトを得ることができます。 また、デプロイデータをダウンロードして、カスタム指標の計算に使用することもできます。 データ探索のサマリー には、デプロイのタイプに応じて、以下の機能が含まれています。

| 機能性 | 説明 |
| --- | --- |
| データのエクスポート | すべてのデプロイについて、トレーニング データ、予測データ、実測値、カスタム指標データを含む、デプロイの保存データをダウンロードします。 |
| データ品質 | 生成AIやエージェントワークフローのデプロイでは、ユーザーからのフィードバックとカスタム指標に基づいて、生成AIモデルの回答の品質を評価します。 |

> [!NOTE] データの要件
> データ探索 タブを使用するには、デプロイに予測データを保存する必要があります。 データ探索（またはチャレンジャー）設定で、 [予測行ごとの履歴保存が有効になっている](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/settings/data-exploration-settings.html.md) ことを確認してください。 データ探索 タブでは、予測と共にリクエストされた場合でも、予測の説明は保存またはエクスポートされません。

## データ探索範囲の設定

保存済みのトレーニングデータ、予測データ、または実測値をエクスポートするデプロイで、 モニタリング > データ探索 タブをクリックし、以下の設定を行って、エクスポートする保存済みのトレーニングデータ、予測データ、または実測値を指定します。

|  | 設定 | 説明 |
| --- | --- | --- |
| (1) | モデル | 予測データをエクスポートするデプロイのモデル（現在または以前）を選択します。 |
| (2) | 範囲 (UTC) | 予測データをエクスポートする期間の開始日と終了日を選択します。 |
| (3) | 単位 | 日付スライダーの時間単位を選択します。 選択した時間範囲に基づき、単位を毎時、毎日、毎週、毎月から選択します。 時間範囲が7日を超える場合、単位を毎時にすることはできません。 |
| (4) | 表示を更新 | データ探索タブのデータを更新します。 |
| (5) | リセット | データ探索の設定をデフォルトにリセットします。 |

## デプロイデータのエクスポート

データ探索のサマリー ページ（または データ探索のサマリー の データのエクスポート タブ）では、デプロイの保存データをダウンロードできます。 これには、トレーニングデータ、予測データ、実測値、およびカスタム指標データが含まれます。 エクスポートされたデータを使用して、 [カスタム指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/sdk/custom-metrics.html.md) タブまたはDataRobotの外部で、カスタムビジネス指標またはパフォーマンス指標を計算して監視します。 カスタム指標のためにデプロイデータをエクスポートするには、デプロイに予測データが保存されていることを確認し、指定された時間範囲のデータを生成して、そのデータを表示またはダウンロードします。

### デプロイの運用データのエクスポート

予測データ、実測データ、またはカスタム指標データにおいて、デプロイデータのエクスポートにアクセスするには、 データ探索のサマリー ページで 実運用データ パネルを見つけます。 実運用データ パネルの 生成 ボタンで下向きの矢印 をクリックし、いずれかのデータ生成オプションを選択します。 以下のオプションを使用できるかどうかは、選択されたモデルおよび時間範囲のデプロイに保存されているデータによって異なります。

**生成AI:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/data-explore-prod-export-gen.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/data-explore-prod-export-gen.png)

**予測AI:**
[https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/data-explore-prod-export-pred.png](https://docs.datarobot.com/ja/docs/images/data-explore-prod-export-pred.png)


| オプション | 説明 |
| --- | --- |
| すべての実運用データ | 生成AIデプロイの場合、指定したモデルと時間範囲で使用できるすべての運用データ（予測値、実測値、カスタム指標）を生成します。 |
| 予測 | 指定されたモデルと時間範囲の予測データを生成します。 |
| 実測値と予測値のペア | 指定されたモデルと時間範囲において、関連する予測とペアになる実測値を生成します。 |
| カスタム指標 | 生成AIデプロイの場合、指定したモデルと時間範囲で使用できるカスタム指標データを生成します。 |

> [!NOTE] プレミアム機能
> カスタム指標データのエクスポートは、デフォルトではオフになっています。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

パネルの下にあるテーブルに、運用データが表示されます。 エクスポートされたデータ 列でデータ型を識別できます。

**予測データと実測値に関する注意事項**

予測データまたは実測値を生成するときは、以下の点を考慮してください。

- 予測データの生成時にエクスポート可能な行数は、1回のエクスポートで最大20万行までです。 設定した時間範囲で予測データが20万行を超える場合は、範囲を縮小してください。
- データレジストリで持つことができる予測エクスポート項目は、最大で100個までです。 エクスポート用の予測データを生成すると、データレジストリの予測エクスポート項目の数がその制限を超える場合は、データレジストリで古い予測エクスポート項目を削除してください。
- 時系列デプロイで予測データを生成する場合、2つの予測エクスポート項目がデータレジストリに追加されます。 1つは予測データ用、もう1つは予測結果用です。 データ探索タブは、予測結果にリンクしています。
- 実測値データの生成時にエクスポート可能な行数は、最大で20万行までです。 設定した時間範囲で実測値が100万行を超える場合は、時間範囲を縮小してください。
- データレジストリでは、実測値のエクスポート項目は最大100個まで可能です。 エクスポートする実測値データを生成することで、データレジストリ内の実測値エクスポートアイテムの数がその制限を超えた場合、古い実測値を削除してデータレジストリアイテムをエクスポートします。
- 最大10,000,000の実測値がデプロイ用に保存されます。したがって、その期間に実測値が現在保存されていない場合、古い実測値をエクスポートするとエラーが発生する可能性があります。

### デプロイのトレーニングデータのエクスポート

トレーニングデータ用のデプロイデータのエクスポートにアクセスするには、 データ探索のサマリー ページで、 トレーニングデータ パネルを見つけ、 トレーニングデータを生成 をクリックして、指定されたモデルと時間範囲のデータを生成します。

トレーニングデータを操作するためのオプションが、 トレーニングデータ パネルに表示されます。 下向きの矢印 をクリックして、 トレーニングデータを開く または トレーニングデータをダウンロード を選択します。

### データのレビューとダウンロード

運用データまたはトレーニングデータを生成した後、データを表示またはダウンロードできます。 パネルの下にあるテーブルに運用データが表示され、 エクスポートされたデータ 列でデータ型を識別できます。 トレーニングデータは トレーニングデータ パネルに表示されます。

| オプション | 説明 |
| --- | --- |
|  | エクスポートされたデータをデータレジストリで開きます。 |
|  | エクスポートされたデータをダウンロードします。 |

> [!NOTE] ノートブックにエクスポート
> ノートブックにエクスポート をクリックして、トレーニングデータ、予測データ、実測値をエクスポートするためのセルを含む [DataRobotのノートブック](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/notebook/index.html.md) を開くこともできます。

### エクスポートされたデプロイデータをカスタム指標に使用

エクスポートされたデプロイデータを使用して独自のカスタム指標を作成するには、エクスポートされたデータを含むCSVファイルから読み取り、 [エクスポートプロセスで自動的に生成された列を含む結果](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/data-exploration.html.md#datarobot-column-reference) の値を使用して指標を計算するスクリプトを実行します。

この例では、エクスポートされた予測データを使い、DataRobotの予測タイムスタンプ（ `DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP` ）をDateFrameインデックス（または行ラベル）として、30日間の `time_in_hospital` 特徴量の変化を計算およびプロットしています。 また、エクスポートされたトレーニングデータをプロットのベースラインとして使用します。

```
# Example: Use exported data in a custom metric
import pandas as pd
feature_name = "<numeric_feature_name>"
training_df = pd.read_csv("<path_to_training_data_csv>")
baseline = training_df[feature_name].mean()
prediction_df = pd.read_csv("<path_to_prediction_data_csv>")
prediction_df["DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP"] = pd.to_datetime(
    prediction_df["DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP"]
)
predictions = prediction_df.set_index("DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP")["time_in_hospital"]
ax = predictions.rolling('30D').mean().plot()
ax.axhline(y=baseline - 2, color="C1", label="training data baseline")
ax.legend()
ax.figure.savefig("feature_over_time.png") 
```

### DataRobotの列参照

DataRobot は、エクスポート用に生成された予測データに、以下の列を自動的に追加します。

| 列 | 説明 |
| --- | --- |
| DR_RESERVED_PREDICTION_TIMESTAMP | 予測のタイムスタンプが格納されます。 |
| DR_RESERVED_PREDICTION | 連続値の予測値を示します。 |
| DR_RESERVED_PREDICTION_<Label> | 分類の予測値を示します。 |

## デプロイデータトレースの探索

カスタムモデルおよび外部モデルのデプロイに関するトレースは、専用の トレース タブにあります。 検索、フィルター、およびスパンの詳細については、 [トレース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/monitoring-tools/tracing.html.md) を参照してください。

## デプロイデータ品質の探索

> [!NOTE] プレミアム機能
> データ品質はプレミアム機能です。 この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

生成AIデプロイの データ探索 タブで、 データ品質 をクリックすると、プロンプトと回答をユーザーの評価やカスタム指標（実装されている場合）と一緒に調べ、生成AIモデルの品質に関するインサイトを得ることができます。 プロンプト、回答、および利用可能な指標は、関連付けIDによって対応付けられます。

データ品質テーブルに表示される行を設定するには、 設定 をクリックして 列管理 パネルを開きます。このパネルでは、列の選択、非表示、並べ替えを行うことができます。

> [!NOTE] プロンプトと回答の一致
> データ品質テーブルを使用するには、同じ行にあるプロンプトと回答を一致させる [関連付けIDを定義](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workbench/console/settings/custom-metrics-settings.html.md) します。 トレース分析は、同じ行で関連付けIDが一致するプロンプトと回答でのみ利用できます。集計カスタム指標データは除外されます。

データ品質 テーブルの特定の行を検索で見つけます。 検索条件 をクリックし、 プロンプトの値 、 回答 、 実測値 のいずれかを選択します。 次に 検索 をクリックします。

さらに、 [現在のデプロイ用に作成されたカスタム指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/sdk/custom-metrics.html.md) のいずれかから、1つのカスタム指標値で データ品質 テーブルをフィルターできます。 テーブルをフィルターするには、 フィルター をクリックし、 指標 を選択して、 指標値 を入力してから、 フィルターを適用 をクリックします。

> [!TIP] データ品質テーブルの並べ替え
> データ品質 テーブルは、 プロンプト作成日 、 関連付けID 、または [現在のデプロイ用に作成されたカスタム指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/reference/sdk/custom-metrics.html.md) のいずれかの列をクリックすることで並べ替えが可能です。

開くアイコン をクリックして、詳細パネルを展開します。 行の完全な プロンプト と、関連付けIDによってそのプロンプトと一致した 回答 が表示されます。 また、（設定されていれば）カスタム指標値と引用も表示されます。

外部で使用するために列をエクスポートするには、 選択範囲のすべてをエクスポート をクリックして、 データ品質 ビューの上部に定義された期間内のすべての行をエクスポートするか、テーブル内で1つ以上の行を選択している場合は、 選択した行をエクスポート をクリックします。

## 次のステップ

Once you've exported or explored a deployment's data, enable additional data collection or put the exported data to use in custom metrics.

- Configure data exploration : Enable prediction row storage so the Data exploration tab has data to display and export.
- Custom metrics : Use the data you exported to compute and monitor custom business or performance metrics for the deployment.
- Generative model monitoring : Learn how DataRobot monitors service, usage, and data drift statistics for deployed generative models whose data you can explore here.