Azure Machine Learning からカスタム モデルを使用する

Dynamics 365 Customer Insights のワークフロー - データは、分析情報を生成するデータを選択し、結果を統合された顧客データにマップするのに役立ちます。 ワークフローには、Azure Machine Learning で作成する人工知能 (AI) で強化されたカスタム モデルを含めることができます。

[前提条件]

Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日付までに Azure Machine Learning に移行 することをお勧めします。 新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できなくなりましたが、2024 年 8 月 31 日まで既存のリソースを引き続き使用できます。

Customer Insights のカスタム モデル - データは、増分更新で更新されるデータ ソースをサポートしていません。

Customer Insights - データ環境と、ワークフロー内で選択した Azure Web サービスまたはパイプラインの間でデータが転送されます。 Azure サービスにデータを転送する場合は、法的または規制上の要件に準拠するために必要な方法と場所でデータを処理するようにサービスが構成されていることを確認します。

Azure Machine Learning 接続を設定する

  1. [Customer Insights - データ] で、[>Connections] に移動します。

  2. [その他の接続] までスクロールします。

  3. [Azure Machine Learning] タイルで [セットアップ] を選択します。

  4. 接続情報を入力します。

    • 表示名: 接続を説明する一意の認識可能な名前を入力します。 文字で始まり、文字、数字、アンダースコアのみを含める必要があります。
    • テナント: Azure Machine Learning ワークスペースにリンクされているテナントを入力します。 メッセージが表示されたらサインインします。
    • ワークスペース: Azure Machine Learning ワークスペースを入力します。

    Azure Machine Learning 接続ページのスクリーンショット。

  5. データのプライバシーとコンプライアンスの情報を確認し、[ 同意する] を選択します。

  6. 保存 を選択します。

新しいワークフローを追加する

  1. Insights>Predictions に移動します。

  2. [作成] タブで、[カスタム モデル (Azure Machine Learning v2)] タイルで [このモデルを使用] を選択します。

  3. 接続に関する情報を選択します。

    • 接続: Azure Machine Learning ワークスペースへの接続を選択するか、[ 接続の追加] を選択して新しい接続を設定します。
    • パイプライン: Azure Machine Learning ワークスペースにリンクされているパイプラインを選択します。
    • 出力パス: パイプラインにリンクされている出力パスを選択します。
    • 出力データストア: パイプラインにリンクされている出力データストアを選択します。
  4. [Get started](作業を開始する) を選択します。

  5. [ モデル名 ] ステップで、次の情報を入力または選択します。

    • 名前: モデルの認識可能な名前。
    • 出力テーブル名: パイプライン出力結果の出力テーブル名。
    • 主キー: 出力テーブルの主キーとして使用する属性。
    • 顧客 ID: 統合された顧客 ID に対応する一致する属性。

    カスタム モデルの Azure Machine Learning モデル名ページのスクリーンショット。

  6. [次へ] を選択します。

  7. [必須データ] ステップで、[データの追加] を選択します。

  8. カスタム モデルに使用するデータを追加します。 データ内のすべての属性をマップし、[ 保存] を選択します。

    この手順を保存して戻ることができますが、すべての属性をマップしない限り、モデルを実行することはできません。 省略可能な属性を追加することはできません。 属性を編集するには、Azure Machine Learning ワークスペースで属性を変更します。

  9. [次へ] を選択します。

  10. [ 確認と実行 ] ステップで、モデルの詳細を確認し、必要に応じて変更を加えます。

  11. [ 保存して実行] を選択します

ワークフローを管理する

  1. Insights>Predictions に移動し、[マイ予測] タブを選択します。

  2. モデルの横にある垂直省略記号 () を選択して、実行できるアクションを表示します。

    • ワークフローを編集して、モデル構成または接続を変更します。
    • 必要に応じてワークフローを更新します。 ワークフローは、 スケジュールされた更新のたびに自動的に実行されます。
    • ワークフローを削除します。 ワークフローの作成に使用されたテーブルは削除されません。

結果を表示する

ワークフローの結果は、定義した 出力テーブル名 に格納されます。 Data>Tables>Output ページまたは API アクセスを使用して表示します。

API Access

カスタム モデル テーブルからデータを取得するには、次の OData クエリを使用します。

https://api.ci.ai.dynamics.com/v1/instances/<your instance id>/data/<custom model output table name>%3Ffilter%3DCustomerId%20eq%20'<guid value>'

  1. ブラウザーのアドレス バーに示すように、 <your instance id> を Customer Insights 環境の ID に置き換えます。

  2. <custom model output table>モデル名の手順で指定したテーブルに置き換えます。

  3. <guid value>を、顧客プロファイル ページの [CustomerID] フィールドに示すように、表示する顧客の顧客 ID に置き換えます。

次のステップ