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# 単一予測を行う
**注記**
このセクションでは、Canvas アプリケーション内でモデルから単一の予測を取得する方法について説明します。モデルをエンドポイントにデプロイして本番環境でリアルタイム呼び出しを行う方法については、「[モデルをエンドポイントにデプロイする](canvas-deploy-model.md)」を参照してください。
1 つのデータポイントについて予測を行う場合は、単一予測を行います。この機能を使用して、リアルタイムの予測を取得したり、個々の値を変更して予測結果にどのような影響があるかを確認したりできます。単一の予測は非同期推論エンドポイントに依存します。つまり、2 時間アイドル状態になったとき (または予測リクエストを受信しなかったとき) にシャットダウンされることに注意してください。
モデルタイプに基づいて、次のいずれかの手順を選択します。
## 数値予測モデルとカテゴリ予測モデルを使用して単一予測を行う
数値予測モデルまたはカテゴリ予測モデルを使用して単一予測を行うには、次の手順に従います。
1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。
1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。
1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。
1. **[予測を実行]** ページで、**[単一予測]** を選択します。
1. 入力データの列を表す **[列]** フィールドごとに **[値]** を変更できます。変更する **[値]** のドロップダウンメニューを選択します。数値フィールドに、新しい数値を入力します。ラベル付きのフィールドで、別のラベルを選択します。
1. 予測を生成する準備ができたら、右側の **[予測]** ペインで **[更新]** を選択します。
右側の **[予測]** ペインに予測結果が表示されます。予測結果チャートを **[コピー]** するか、**[ダウンロード]** を選択して予測結果チャートを画像としてダウンロードします。また、値と予測を CSV ファイルとしてダウンロードすることもできます。
## 時系列予測モデルを使用して単一の予測を行う
時系列予測モデルで単一の予測を行うには、以下を実行します。
1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。
1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。
1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。
1. **[単一予測]** を選択します。
1. **[項目]** で、値を予測する項目を選択します。
1. 列ごとにグループを使用してモデルをトレーニングした場合は、項目のカテゴリごとにグループを選択します。
予測結果は下のペインにロードされ、各分位数の予測を含むグラフが表示されます。**[スキーマ ビュー]** を選択すると、数値の予測値が表示されます。**[ダウンロード]** を選択して、予測結果を画像 CSV または CSV ファイルとしてダウンロードすることもできます。
## 画像予測モデルを使用して単一予測を行う
単一ラベルの画像予測モデルを使用して単一予測を行うには、次の手順に従います。
1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。
1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。
1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。
1. **[予測を実行]** ページで、**[単一予測]** を選択します。
1. **[画像のインポート]** を選択します。
1. 画像をアップロードするよう求められます。ローカルコンピュータまたは Amazon S3 バケットにある画像をアップロードできます。
1. **[インポート]** を選択して画像をインポートし、予測を生成します。
右側の **[予測結果]** ペインのモデルで、可能性のある画像のラベルと各ラベルの **[信頼度]** スコアが一覧表示されます。例えば、モデルは「**海**」の画像ラベルを 96% の信頼スコアで予測し、「**氷河**」の画像ラベルを 4% の信頼スコアで予測することがあります。したがって、モデルは海の画像の予測にかなり自信を持っていると判断できます。
## テキスト予測モデルを使用して単一予測を行う
マルチカテゴリテキスト予測モデルを使用して単一予測を行うには、次の手順に従います。
1. Canvas アプリケーションの左側のナビゲーションペインで、**[自分のモデル]** を選択します。
1. **[自分のモデル]** ページで、モデルを選択します。
1. モデルを開いたら、**[予測]** タブを選択します。
1. **[予測を実行]** ページで、**[単一予測]** を選択します。
1. **[テキスト]** フィールドに、予測するテキストを入力します。
1. **[予測結果を生成]** を選択して予測を生成します。
右側の **[予測結果]** ペインには、可能性のある各ラベルの **[信頼度]** スコアに加えて、テキストの分析結果が表示されます。例えば、ある商品に関する良いレビューを入力した場合、信頼スコアは 85% で **ポジティブ**になり、**中立**の信頼スコアは 10%、**ネガティブ**の信頼スコアはわずか 5% になる可能性があります。