顧客 AI エラーのトラブルシューティング

モデルのトレーニング、スコアリングおよび設定が失敗すると、顧客 AI はエラーを表示します。「サービスインスタンス」セクションの​ 前回の実行ステータス ​の列には、成功トレーニングの問題失敗 ​のいずれかのメッセージが表示されます。

前回の実行ステータス

失敗 ​または トレーニングの問題 ​が表示された場合は、実行ステータスを選択してサイドパネルを開くことができます。サイドパネルには、前回の実行ステータス ​と​ 前回の実行詳細 ​が含まれています。前回の実行詳細 ​には、実行が失敗した理由に関する情報が含まれています。 エラーの詳細情報が顧客 AI から提供されない場合は、提供されたエラーコードをサポートに連絡してください。

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Chrome の匿名モードで顧客 AI にアクセスできない

Google Chrome の匿名モードセキュリティ設定が更新されたので、Google Chrome の匿名モードでの読み込みエラーが発生します。アドビでは、experience.adobe.com を信頼できるドメインにするために、Chrome でこの問題に鋭意取り組んでいるところです。

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推奨される修正

この問題を回避するには、experience.adobe.com を、常に Cookie を使用できるサイトとして追加する必要があります。まず、chrome://settings/cookies に移動します。次に、「カスタマイズされた動作」セクションまでスクロールしたあと、「常に Cookie を使用できるサイト」の隣にある「追加」ボタンを選択します。表示されたポップオーバーで [*.]experience.adobe.com をコピー&ペーストし、「このサイトでサードパーティの Cookie を許可する」のチェックボックスをオンにします。完了したら、「追加」を選択し、顧客 AI を匿名モードでリロードします。

推奨される修正

モデルの品質が低い

「モデルの品質が低いです。変更した設定で新しいアプリを作成することをお勧めします。」というエラーが表示される場合は、以下の推奨手順に従って、トラブルシューティングを行ってください。

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推奨される修正

「モデルの品質が低い」とは、モデルの精度が許容範囲内にないことを意味します。信頼できるモデルを顧客 AI が作成できず、トレーニング後の AUC(ROC 曲線下の面積)が 0.65 を下回りました。このエラーを修正するには、設定パラメーターの 1 つを変更し、トレーニングを再実行することをお勧めします。

まず、データの精度を確認します。 予測結果に必要なフィールドがデータに含まれていることが重要です。

  • データセットに最新の日付があるかどうかを確認します。顧客 AI は常に、モデルがトリガーされたときにデータが最新であると仮定します。
  • 定義した予測および実施要件ウィンドウ内で、データの欠落がないかを確認します。 ギャップのない完全なデータである必要があります。また、データセットが顧客 AI の履歴データの要件を満たしていることも確認します。
  • スキーマフィールドのプロパティ内のコマース、アプリケーション、web および検索で、欠落しているデータがないかを確認します。

データが問題がないようであれば、実施要件母集団条件を変更して、モデルを特定のプロファイルに制限してみてください(例: _experience.analytics.customDimensions.eVars.eVar142 が過去 56 日間に存在している)。これにより、トレーニングウィンドウで使用するデータの母集団とサイズが制限されます。

実施要件母集団の制限が機能しなかった場合や制限が不可能な場合は、予測ウィンドウを変更します。

  • 予測ウィンドウを 7 日に変更してみて、エラーが引き続き発生するかどうかを確認します。エラーが発生しなくなった場合は、定義した予測ウィンドウに十分なデータがない可能性があることを示しています。

エラー

エラーコード
タイトル
メッセージテンプレート
メッセージの例
400
目標が足りない
ユーザーが少なすぎます ({{actual_num_samples}} in total) meeting the prediction goal definition from {{outcome_window_start}} to {{outcome_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}} イベントの資格を持つユーザーがモデルを作成できるようになりました。

推奨される解決策:

1. データの可用性の確認
2. 予測の目標期間を短くする
3. 予測目標の定義を変更して、より多くのユーザーを含めます(エラーコード: VALIDATION-400 NOT_ENOUT_OBJECTIVE)。
予測目標の定義を満たすユーザーが2020-04-01から2021-04-01までに少なすぎます(合計 200)。 モデルの作成には、イベントに適格な 500 人以上のユーザーが必要です。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 予測の目標期間を短くする
3. 予測目標の定義を変更して、さらに多くのユーザーを含めます。 (エラーコード: VALIDATION-400 NOT_ENOUT_OBJECTIVE)
401
人口が足りない
対象ユーザーが少なすぎます ({{actual_num_samples}} in total) from {{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}} モデルを作成する資格のあるユーザー。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 「適格な母集団」定義を指定する場合、実施要件フィルターの期間を 3 に減らします。 適格な母集団の定義が指定されていない場合は、追加してみます(エラーコード: VALIDATION-401 NOT_ENOUT_POPULATION)。
2020-04-01 ~ 2021-04-01の適格なユーザーが少なすぎます(合計 200 人)。 モデルを作成するには、少なくとも 500 人の適格なユーザーが必要です。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 「適格な母集団」定義を指定する場合、実施要件フィルターの期間を短くします。
3.「適格」母集団の定義が指定されていない場合は、定義を追加してみてください。 (エラーコード: VALIDATION-401 NOT_ENOUT_POPULATION)
402
無効なモデル
現在の入力データセットと設定を使用して品質モデルを作成することはできません。

次のような提案があります。
1. 設定を変更し、適格な母集団定義を追加します。
2. 追加のデータソースを使用してモデルの品質を向上
3. モデルにさらに多くのデータを含めるカスタムイベントを追加します(エラーコード: VALIDATION-402 BAD_MODEL)。
現在の入力データセットと設定を使用して品質モデルを作成することはできません。

次のような提案があります。
1. 設定を変更して、適格な母集団定義を追加することを検討してください。
2. モデルの品質を向上させるために、追加のデータソースの使用を検討してください。 (エラーコード: VALIDATION-402 BAD_MODEL)
403
不適格なスコア
スコア配分が予想とは大きくずれすぎます。

次のような提案があります。
1. 最新のデータを使用してモデルがトレーニングされていることを確認してください。トレーニングされていない場合は、モデルの再トレーニングを検討してください。
2. スコアリングタスクにデータの問題(データの欠落やデータの遅延など)がないことを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-403 INELIGIBLE_SCORES)
スコア配分が予想とは大きくずれすぎます。

次のような提案があります。
1. 最新のデータを使用してモデルがトレーニングされていることを確認してください。トレーニングされていない場合は、モデルの再トレーニングを検討してください。
2. スコアリングタスクにデータの問題(データの欠落やデータの遅延など)がないことを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-403 INELIGIBLE_SCORES)
405
スコアリングデータがありません
スコアリングに使用できるユーザーの行動やプロファイルデータはありません。 {{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}データが定期的に更新されていることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-405 NO_SCORING_DATA)
スコアリングに使用できるユーザーの行動やプロファイルデータが2020-04-01から2021-04-01にありません。 データが定期的に更新されていることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-405 NO_SCORING_DATA)
407
イベント履歴データが不足しています
モデルを構築するのに十分なデータがありません。 2020-04-01 ~ 2021-04-01のデータは 90 日間しかありません。

120 日分の最近のデータが必要です。 詳しくは、データ要件のドキュメントを参照してください。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 予測の目標期間を短くする
3. 「適格な母集団」定義を指定する場合、実施要件フィルターの期間を短くします
4. 適格な母集団定義が指定されていない場合は、追加してみます(エラーコード: VALIDATION-407 NOT_ENOUT_HISTORICAL_EVENT_DATA)。
モデルを構築するのに十分なデータがありません。 2020-04-01 ~ 2021-04-01のデータは 90 日間しかありません。

120 日分の最近のデータが必要です。 詳しくは、データ要件のドキュメントを参照してください。

推奨される解決策:
1. データの可用性を確認します。
2. 予測の目標期間を短くします。
3.「適格な母集団」定義を指定する場合、実施要件フィルターの期間を短くします。
4. 「適格」母集団の定義が指定されていない場合は、定義を追加してみてください。 (エラーコード: VALIDATION-407 NOT_ENOUT_HISTORICAL_EVENT_DATA)
408
適格な最近のデータがありません
の対象ユーザーに対するユーザー行動データがありません {{data_days}} days prior to {{etl_window_end}}. データセットが定期的に更新されていることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-408 NO_RECENT_DATA_FOR_ELIGIBLE_POPULATION)
2021-04-01の 60 日前の有効なユーザーに対するユーザー行動データはありません。 データセットが定期的に更新されていることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-408 NO_RECENT_DATA_FOR_ELIGIBLE_POPULATION)
409
目的なし
予測目標の定義を満たすユーザーがいません: {{outcome_window_start}} to {{outcome_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}} イベントの資格を持つユーザーがモデルを作成できるようになりました。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 予測目標の定義を変更します(エラーコード: VALIDATION-409 NO_OBJECTIVE)。
予測目標の定義を2020-04-01 ~ 2021-04-01に一致するユーザーはいません。 モデルの作成には、イベントに適格な 500 人以上のユーザーが必要です。

推奨される解決策:
1. データの可用性を確認します。
2. 予測目標の定義を変更します。 (エラーコード: VALIDATION-409 NO_OBJECTIVE)
410
母集団なし
次の条件を満たすユーザーはいません: {{eligibility_window_start}} to {{eligibility_window_end}}. We require at least {{min_num_samples}} モデルを作成する資格のあるユーザー。

推奨される解決策:
1. データの可用性の確認
2. 適格母集団定義が指定されている場合は、条件を変更するか、適格フィルター期間を増やします(エラーコード: VALIDATION-410 NO_POPULATION)。
2020-04-01 ~ 2021-04-01の適格なユーザーはありません。 モデルを作成するには、少なくとも 500 人の適格なユーザーが必要です。

推奨される解決策:
1. データの可用性を確認します。
2.「適格な母集団」定義が指定されている場合は、条件を変更するか、実施要件フィルター期間を増やします。 (エラーコード: VALIDATION-410 NO_POPULATION)
411
ETL 後に入力データがありません
モデルが使用できるユーザー行動またはプロファイルデータがありません {{etl_start_date}} and {{etl_end_date}}. データセットに十分なデータがあることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-411 NO_INPUT_DATA_AFTER_ETL)
モデルで使用できるユーザーの行動やプロファイルデータは、2020-04-01 ~ 2021-04-01ではありません。 データセットに十分なデータがあることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-411 NO_INPUT_DATA_AFTER_ETL)
412
ETL 後のイベントなし
モデルが使用できるユーザー行動データがありません。 {{etl_start_date}} and {{etl_end_date}}. データセットに十分なデータがあることを確認してください。
モデルで使用できるユーザー行動データは、2020-04-01 ~ 2021-04-01ではありません。 データセットに十分なデータがあることを確認してください。 (エラーコード: VALIDATION-412 NO_EVENT_DATA_AFTER_ETL)
413
目標の単一の値
顧客 AI では、データセットに予測目標の定義の対象となるイベントと対象外イベントの両方が必要です。 入力データセットには、次の間のイベントのみが認定されています: {{etl_window_start}} and {{etl_window_end}}.

推奨される解決策:
1. 予測目標の定義の変更
2. データの完全性を確認するか、予測目標に対する不適格なイベントの例を含む別のものを使用します(エラーコード: VALIDATION-413 SINGLE_VALUE_IN_OBJECTIVE)。
顧客 AI では、データセットに予測目標の定義の対象となるイベントと対象外イベントの両方が必要です。 入力データセットには、2020-04-01 ~ 2021-04-01の間のイベントのみが含まれています。

推奨される解決策:
1. 予測目標の定義を変更します。
2. データの完全性を確認するか、予測目標に対する不適格なイベントの例を含む別のを使用してください。 (エラーコード: VALIDATION-413 SINGLE_VALUE_IN_OBJECTIVE)
414
影響を与える要因はありません
影響要因モデルが予期しない出力を生成しました。 設定を変更して新しいアプリを作成することをお勧めします。 (エラーコード: VALIDATION-414 NO_INFLUENTIAL_FACTORS)
影響要因モデルが予期しない出力を生成しました。 設定を変更して新しいアプリを作成することをお勧めします。 (エラーコード: VALIDATION-414 NO_INFLUENTIAL_FACTORS)
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