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title: Predictの使用
description: この記事では、Tealium Predict MLのワークフロー、基本的なPredictの実装、およびデータの準備とモデルの作成のベストプラクティスについて概説します。
url: https://docs.tealium.com/ja/server-side/predict/getting-started/using-predict/
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Tealium AudienceStream CDP製品をデータ収集機能付きで使用している場合、Tealium Predictを使用することができます。十分なイベントボリュームがあることを確認し、目指す結果のためのモデルを作成し訓練するために、[前提条件]()を確認することをお勧めします。

![](https://docs.tealium.com/images/guides/predict/predict-workflow.png)

Predictを始めるための次の手順を使用します：

1. **選択**  
予測したい訪問の行動を表す[ターゲット属性](https://docs.tealium.com/decide-what-to-predict/)を選択します。[ターゲット属性](https://docs.tealium.com/decide-what-to-predict/#target-attribute)は、Tealium AudienceStream CDPの任意のバッジまたはブール属性であることができます。ターゲット属性がモデリングの準備ができていない場合は、[訓練のためのデータ準備の戦略]()を参照してください。
1. **訓練**  
ターゲット属性がモデリングの準備ができたら、[モデルを作成]()し、訓練を開始します。モデルを作成する際に、[出力属性](https://docs.tealium.com/decide-what-to-predict/#output-attributes)が作成され、それがデプロイ後のモデルの予測値を保存します。ユーザーが戻ってターゲット属性のアクションを完了するまでの時間窓を定義します。
1. **レビュー**  
Predict [モデルスコア]()と視覚化は、モデルのパフォーマンスをどの程度確認できるかを確認するのに役立ちます。これにより、モデルを[再訓練]()する必要があるかどうかを判断できます。
1. **デプロイ**  
モデルのパフォーマンスに満足したら、自信を持って[デプロイ]()できます。デプロイされたモデルは、[予測値](https://docs.tealium.com/deployed-model-health/)をモデルの出力属性に保存します。
1. **作成**  
デプロイされたモデルを使用して、予測値を使用して訪問をより効果的にターゲットにし、ROIを向上させるためのパーソナライズされた体験を作成する[オーディエンスを作成]()することができます。