{"templateName":"base-page-template54","cssClassNames":"page basicpage summit-page","allowedRenditionsWidth":["320","480","640","768","960","1200","1440","1920"],"language":"ja","description":"機械学習とは、データからパターンを自動で学習する技術のことです。企業における重要性や仕組み、種類、ライフサイクルを網羅し、組織で安全に導入、デプロイ、運用するための実践アプローチまでを詳しく解説する、ビジネス視点の完全ガイドです。","title":"機械学習とは：仕組み、企業の活用と運用アプローチ｜Snowflake","analyticsPageType":"homepage","analyticsCategory":"general","analyticsSubCategory":"","excludeFromAnalytics":false,":mappedPath":"/ja/artificial-intelligence/machine-learning/",":type":"snowflake-site/components/structure/page",":items":{"root":{"columnCount":12,"columnClassNames":{"markup_editor_928258845":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","experiencefragment-banner":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","experiencefragment-header":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","responsivegrid":"aem-GridColumn aem-GridColumn--default--12","markup_editor_597730182":"aem-GridColumn 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CortexのAI機能を活用し、決算資料から自動応答する高度な生成AI（RAG）アプリをわずか2〜3日で構築しました。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layoutStyle":"horizontal","title":{"id":"title","type":"heading4","lines":["カスタマーストーリー：三井住友トラスト・アセットマネジメント"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"button":{"id":"button","showOutboundIcon":false,"buttonLink":{"valid":true,"url":"https://www.snowflake.com/ja/customers/all-customers/case-study/mitsui-sumitomo-trust-asset-management/"},"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_EXTERNAL","text":"活用事例を読む"},"image":{"id":"image","height":"351","src":"https://www.snowflake.com/adobe/dynamicmedia/deliver/dm-aid--2746eaf5-7246-4655-9c44-35e57fc77572/mitsui-sumitomo-trust-asset-management.png?preferwebp=true&quality=85","lazyEnabled":true,"alt":"三井住友トラスト・アセットマネジメント","width":"624",":type":"snowflake-site/components/image"},"type":"content-card"},"title_key-components-of-ai-governance":{"id":"title-v2-aa9b7446eb","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--types-of-machine-learning","type":"heading2","lines":["機械学習の種類"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_key-components-of-ai-governance_0":{"id":"text-86fa30f4ca","text":"\u003Cp\u003EMLの手法は、主にモデルがデータからどのように学習するかによって分類されます。\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003E教師あり学習\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003E教師あり学習は、ラベル付きのデータを用いることで、入力データと既知の出力結果との相関関係をモデルに学習させる手法です。企業のビジネス課題の多くは、不正か否か、解約か更新か、承認か否認か、需要の予測値と実績値といった過去の明確な実績データが揃っているため、エンタープライズ領域の機械学習においてこの手法が広く普及しています。こうした教師あり学習は、主にカテゴリを予測する分類と、具体的な数値を予測する回帰の2つに分けられます。\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003E教師なし学習 \u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003E教師なし学習は、ラベルのないデータから自動的にパターンを見つけ出す手法です。具体的な活用例としては、類似した行動パターンを持つ顧客をグループ化するクラスタリングや、複雑なデータを扱いやすいサイズに落とし込んで分析や後続のモデル構築に役立てる次元削減などが挙げられます。IBMはこの手法について、教師あり学習とは異なり「ラベル付きの正解データがなくても、モデル自らがデータセットの構造に適応していく」という特徴があると対比、説明しています。\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003E強化学習\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003E強化学習では、環境との相互作用を通じて\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/en/fundamentals/ai-agents/\" target=\"_self\"\u003EAIエージェント\u003C/a\u003Eをトレーニングします。固定された学習データから正解を学ぶのではなく、AIエージェントが自ら行動を選択し、その結果に応じて報酬やペナルティを得ることで、より適切な行動ルールを自律的にブラッシュアップしていく手法です。IBMはこの強化学習について、ロボット工学やゲーム、あるいは推論モデルといった領域で活用される、いわば試行錯誤を繰り返しながら成長する学習プロセスであると説明しています。\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003E半教師あり学習\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003E半教師あり学習は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせる手法であり、ラベルの収集にコストや時間がかかる場合に役立ちます。\u003C/p\u003E\r\n\u003Ch3\u003E自己教師あり学習\u003C/h3\u003E\r\n\u003Cp\u003E自己教師あり学習は、データそのものから自律的に学習用の正解データを生成する手法であり、昨今の\u003Ca href=\"https://www.snowflake.com/ja/fundamentals/large-language-model/\" target=\"_self\"\u003E大規模言語モデル\u003C/a\u003E（LLM）をはじめとする基盤モデル開発において重要な役割を果たしています。米国国立標準技術研究所（NIST）も、軍民両用（デュアルユース）の可能性を持つ先進的な基盤モデルの多くが、広範なビッグデータをベースに、この自己教師あり学習を用いて構築されている点を指摘しています。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_responsible-ai-principles-that-operationalize-governance":{"id":"title-v2-4ca41d9245","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--deep-learning-and-neural-networks","type":"heading2","lines":["ディープラーニングとニューラルネットワーク"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_responsible-ai-principles-that-operationalize-governance_0":{"id":"text-aae8ebc017","text":"\u003Cp\u003Eディープラーニング（深層学習）は機械学習の一種であり、多層化されたニューラルネットワークを用いてデータから特徴量を自律的に学習する技術です。ニューラルネットワークは、互いに結合されたノードの層で構成されており、学習の過程で最適化される重み、および複雑な非線形関数をモデルに学習させるための活性化関数によって成り立っています。誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は、算出された予測誤差の情報をネットワークの出力層から入力層へと逆方向に伝播させ、モデルの重みを効率的に更新して精度を向上させる仕組みです。\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003Eまた、ニューラルネットワークには様々なアーキテクチャが存在し、扱うデータの種類やタスクの目的に応じて最適な構造を使い分けます。 \u003C/p\u003E\r\n\u003Cul\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E畳み込みニューラルネットワークは、画像やコンピュータービジョンによく使用されます。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003Eトランスフォーマーは、言語、シーケンスモデリング、および\u003Ca rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_self\" href=\"https://www.snowflake.com/ja/fundamentals/generative-ai-architecture-models-applications/\"\u003E生成AI\u003C/a\u003Eに広く使用されています。 \u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003Eグラフニューラルネットワークは、ユーザーやアカウント、デバイス、製品といった、互いに関連性を持つ要素間の繋がりや相関関係をモデル化する技術です。 \u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003Eオートエンコーダーは、データを低次元の表現に圧縮して再構成することができるため、異常検知やデータ圧縮に広く活用されています。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003C/ul\u003E\r\n\u003Cp\u003Eディープラーニングは、十分なデータ量と計算資源、そしてそれを維持する確かな運用体制が整っていれば、極めて高い成果を発揮します。しかし同時に、インフラ選定の難しさという課題も突きつけられます。大規模なニューラルネットワークのトレーニングには、GPUによる高速化や分散処理、日々の試行錯誤を記録する実験管理、そして何よりも、シビアなコスト管理が不可欠となるためです。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_ai-transparency-and-explainability":{"id":"title-v2-bb0c196e88","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--model-training-and-optimization","type":"heading2","lines":["モデルトレーニングと最適化"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_ai-transparency-and-explainability_0":{"id":"text-7afc24d4a0","text":"\u003Cp\u003Eモデルトレーニングとは、単に手元のデータに数値を合わせにいけばいいという話ではありません。真のゴールは、優れた汎化性能を持つモデルを構築することです。つまり、本番環境で直面するリアルな状況を想定したとき、まだ見ぬ新しいデータに対しても安定して高い精度を発揮できなければ意味がないのです。トレーニングデータを丸暗記しただけのモデルは、開発フェーズの検証では完璧に見えても、いざ本番環境で新しい顧客や取引、あるいは未知の市場変動に直面した途端、役に立たなくなるリスクがあります。\u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003Eこうした手元のデータへの最適化と未知への対応力のトレードオフをうまくコントロールし、理想的なバランスに着地させるために、さまざまな最適化手法が活用されています。\u003C/p\u003E\r\n\u003Cul\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E正則化は、モデルが複雑になりすぎるのを防ぎます。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E交差検証は、データを複数に分割してパフォーマンスをテストします。 \u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003Eアンサンブル法は、ランダムフォレストにおける決定木や勾配ブースティングモデルなど、複数のモデルを組み合わせて、予測パフォーマンスと安定性を向上させます。 \u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E転移学習は、あるタスクやデータセットでトレーニングされたモデルを別のタスクやデータセットに適応させます。ファインチューニングは一般的な手法の1つであり、事前トレーニング済みモデルを新しいデータやより具体的なデータで継続的にトレーニングし、特定のユースケースに合わせてその挙動を適応させます。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003C/ul\u003E\r\n\u003Cp\u003Eモデルが大きくなるにつれて、トレーニングはインフラとコストに影響を及ぼします。小規模なモデルであれば単一のサーバーで十分に学習が可能ですが、ディープラーニングやLLMなどの基盤モデルともなると、GPUや大容量メモリ、そして膨大な計算時間が必要になります。 \u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003Eこうしたリソースや処理の複雑さをコントロールするため、現場ではいくつかの高度なアプローチが取り入れられています。まず、ジョブを複数のデバイスやノードに分散させて並列処理を行う分散トレーニングです。さらに、計算の桁数を状況に応じて最適なサイズに落とすことで、メモリ消費を賢く抑える混合精度という手法も広く使われています。 \u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003Eまた、モデルの微調整（ファインチューニング）においては、LoRAに代表されるパラメータ効率の良い手法が主流となっています。これはモデル全体を丸ごと更新するのではなく、元の重みは一切いじらずに凍結したまま、その横に小さな低ランク行列という追加パーツを挿入してそこだけを集中して学習させる仕組みであり、計算コストを削減することができます。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"card_v2_1962128596":{"id":"card-v2-2f81e715de","additionalClasses":"seo-customer","configurationStatus":{"configured":true,"message":""},":type":"snowflake-site/components/card-v2","text":{"id":"text","text":"\u003Cp\u003Eサイバーエージェントは、Snowflake Native App Frameworkを活用し、AIと経済学を融合させた価格最適化ソリューション「価格エージェント」のセキュアな配信基盤を構築しました。これにより、クライアント企業の機密データと自社の分析ロジックを完全に分離した安全な環境での高度な購買データ解析を実現しています。同社は、StreamlitやReaderアカウントを通じて直感的なシミュレーション環境を提供し、データ分析・共有に伴う間接工数を約30%削減したほか、売上を維持したままクライアントのクーポン配布コスト（値引き原資）を最大70%削減する劇的な効果を上げています。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text"},"layoutStyle":"horizontal","title":{"id":"title","type":"heading4","lines":["カスタマーストーリー：サイバーエージェント"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"button":{"id":"button","showOutboundIcon":false,"buttonLink":{"valid":true,"url":"https://www.snowflake.com/ja/customers/all-customers/case-study/cyberagent/"},"linkTargetContentType":"GENERIC",":type":"snowflake-site/components/button","linkType":"SNOWFLAKE_EXTERNAL","text":"活用事例を読む"},"image":{"id":"image","height":"351","src":"https://www.snowflake.com/adobe/dynamicmedia/deliver/dm-aid--28792385-4dfb-4786-b0bd-fdca42f30b71/cuberagent.png?preferwebp=true&quality=85","lazyEnabled":true,"alt":" CyberAgent","width":"624",":type":"snowflake-site/components/image"},"type":"content-card"},"title_ai-traceability-and-auditability":{"id":"title-v2-ef5913c6ca","additionalClasses":"anchor-title anchor-title--mlops-managing-models-in-production","type":"heading2","lines":["MLOps：本番環境でのモデル管理"],":type":"snowflake-site/components/title-v2"},"text_ai-traceability-and-auditability_0":{"id":"text-292e43aae1","text":"\u003Cp\u003E機械学習オペレーション（MLOps）は、モデルが本番システムの一部となった後に、MLライフサイクルを反復可能、ガバナンスが効いた、信頼性の高いものにすることに焦点を当てています。MLOpsを導入することで、モデルのバージョン管理やデプロイの自動化、推論インフラの最適化、運用の監視、再トレーニング、そしてトラブル時のロールバック体制までを一元管理できるようになります。これにより、開発者が手元のノートブック環境で場当たり的に作業したり、ドキュメントのないまま不透明な引き継ぎが行われたりするリスクを排除できます。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E実はこここそが、「実験室でうまくいった有望なモデル」と「本番環境で安定稼働する本物のMLシステム」との間にあるギャップが、最もシビアに浮き彫りになる局面なのです。本番運用の現場では、現在どのバージョンのモデルが推論を行っているのかはもちろん、そのモデルがどんなデータと特徴量で構築されたのか、どのような評価メトリクスを経てリリースに至ったのか、誰の承認によってデプロイされたのか、そしてビジネス環境が変化した後にどのような挙動を見せているのかまでを、正確に把握し続けなければなりません。MLOpsによる制御がなければ、結果の再現、エラーの調査、あるいはモデルを再トレーニングすべきか、ロールバックすべきか、廃止すべきかの判断が困難になります。\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"text_copy":{"id":"text-d2996ee4c6","additionalClasses":"callout callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eよくある落とし穴\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E多くの組織はモデルの選択に大きく焦点を当てる一方で、データ品質、特徴量の一貫性、ガバナンス、監視を取り巻く運用上の課題を過小評価しています。モデルは開発中には優れたパフォーマンスを発揮するかもしれませんが、上流のデータが変更されたり、トレーニングの前提条件が古くなったり、推論パイプラインのドリフトや信頼性が監視されていなかったりすると、本番環境で急速に劣化する可能性があります。\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular text-color-text-05"},"text_ai_traceability":{"id":"text-8be2e04d9c","text":"\u003Cp\u003E一般的なMLOpsの実践方法には以下が含まれます。\u003C/p\u003E\n\u003Cul\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eモデルのバージョン管理：\u003C/b\u003E各モデルアーティファクト、そのトレーニングデータ、特徴量の定義、パラメータ、依存関係、および評価結果を追跡します。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eモデルのデプロイ：\u003C/b\u003E承認されたモデルを、明確なリリース制御を備えたバッチまたはリアルタイムの推論ワークフローに展開します。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eモデルサービング：\u003C/b\u003Eアプリケーション、パイプライン、またはアナリストがモデルに予測を要求できるようにするインフラストラクチャを提供します。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E実験の追跡：\u003C/b\u003Eトレーニングの実行、メトリクス、構成の選択肢を記録し、チームがモデルを比較して結果を再現できるようにします。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eモデルのモニタリング：\u003C/b\u003Eパフォーマンス、ドリフト、データ量、およびモデルが期待どおりに動作しているかどうかを示すその他のシグナルを追跡します。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E継続的なトレーニング：\u003C/b\u003E新しいデータ、ドリフト、またはビジネスの変化によって既存のモデルの信頼性が低下したときに、モデルを再トレーニングまたはリフレッシュします。\u003C/p\u003E\n\u003C/li\u003E\n\u003C/ul\u003E\n\u003Cp\u003EMLOpsの本質とは、機械学習のライフサイクル全体を、組織の共通の運用基盤として機能させることにあります。これにより、実験室になりがちなデータサイエンスの成果を、ソフトウェア開発やデータエンジニアリングの厳しい本番要件、さらには企業のガバナンスやビジネス側の要求仕様へと、スムーズに合流、連携させることが可能になります。モデルレジストリ、特徴量ストア、CI/CDワークフロー、モニタリングレイヤー、承認プロセスはすべて、どのモデルが実行されているか、何がそのモデルを形成したか、組織は現在そのモデルが行っていることを信頼できるかという点を常に明らかにします。\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003E\u003Ci\u003ESnowflakeのAIデータクラウドが、どのようにデータ活用を簡素化および推進し、企業の大規模なAIの活用をサポートしているかをご覧ください。\u003C/i\u003E\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"youtube":{"id":"embed-46d1ffa4ad","youtubeVideoId":"xXpqQk0CBZY","layout":"responsive","youtubeAspectRatio":"56.25","youtubeAutoPlay":false,"youtubeLoop":false,"youtubeMute":false,"youtubePlaysInline":false,"youtubeRel":false,"embeddableResourceType":"core/wcm/components/embed/v1/embed/embeddable/youtube","type":"EMBEDDABLE",":type":"snowflake-site/components/youtube"},"title_training-data-governance-and-bias-auditing":{"id":"title-v2-34cfc1e74c","additionalClasses":"anchor-title 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ML：\u003C/b\u003ESnowflake内での前処理、特徴量エンジニアリング、トレーニング、およびデプロイのためのPythonネイティブAPIです。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ESnowflake特徴量ストア：\u003C/b\u003ESnowflake環境内で、機械学習の特徴量の作成から管理、再利用、そして推論への提供までを、高度なガバナンスと統制のもとで安全に一元管理できる基盤です。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ESnowflakeモデルレジストリ：\u003C/b\u003Eモデル、メタデータ、バージョン、および推論ワークフローを管理するための中央システムです。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EMLオブザーバビリティ：\u003C/b\u003Eデプロイが完了したモデルのパフォーマンス、各種ドリフト、そしてデータのインプット量を継続的に計測するモニタリング機能を提供します。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003EML向けコンテナランタイム：\u003C/b\u003ESnowparkコンテナサービス上での実験、トレーニング、チューニング、バッチ推論、およびファインチューニング向けに事前構成されたCPUおよびGPU環境です。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003ESnowflake MLジョブ：\u003C/b\u003Eさまざまな開発環境から、Snowflake MLコンテナランタイム内でMLワークフローを実行する方法です。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003Cli\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003Eコンテナランタイム上のノートブック：\u003C/b\u003E一般的なMLパッケージがプリインストールされた、モデルトレーニングやパラメータチューニングに適したインタラクティブな開発環境です。\u003C/p\u003E\r\n\u003C/li\u003E\r\n\u003C/ul\u003E\r\n\u003Cp\u003Eこのアーキテクチャがもたらすメリットはシンプルです。それは、厳格なガバナンスのもとで管理されたデータのすぐ隣で、機械学習の構築から運用までのすべてを完結できる点にあります。強固に管理されたテーブルから特徴量パイプラインへデータを直接読み込み、Snowflakeのコンピュートでシームレスに学習処理が実行されます。完成したモデルはレジストリへ安全に記録され、本番の推論もガバナンス環境内のデータに対してダイレクトに行われます。さらにモニタリングによって、本番環境の挙動に変化がないかを経時的に追跡することも可能です。 \u003C/p\u003E\r\n\u003Cp\u003Eもちろん、優れたアーキテクチャを採用したからといって、データサイエンスの専門知識や、厳格なガバナンス審査、モデルのリスク管理といったプロセスが不要になるわけではありません。しかし、このアーキテクチャこそが、モデルを実験レベルから本番システムへと安全にスケールさせるための、一貫した共通基盤をチームにもたらしてくれるのです。\u003C/p\u003E\r\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-color-text-05"},"title_generative-ai-and-ai-agent-governance":{"id":"title-v2-c3acd4bbf7","additionalClasses":"anchor-title 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callout--general","text":"\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E重要なポイント\u003C/b\u003E\u003C/p\u003E\n\u003Cp\u003Eエンタープライズ領域における機械学習では、高品質なデータ、再現性のあるパイプライン、厳格なガバナンス、そして継続的なモニタリングを、一つの統合された運用基盤へと融和させることが組織に求められます。市場のトレンドやユーザーの行動、データの傾向は常に変化し続けるからこそ、それらを支えるデータ、インフラ、そしてライフサイクルのプロセス全体で安定的に一貫して機能し続けて初めて、モデルは本来の高度な予測精度を安定して発揮できるようになります。\u003C/p\u003E\n","richText":true,":type":"snowflake-site/components/text","appliedCssClassNames":"text-size-regular 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