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。
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。
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。
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。
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。
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
{{outcome_window_start}} から {{outcome_window_end}} の予測目標定義を満たすユーザーが（合計で {{actual_num_samples}} 人未満です）。 モデルを作成するには、資格を持つイベントを持つユーザーが少なくとも {{min_num_samples}} 人必要です。推奨される解決策：
1. データの可用性
2 を確認します。 予測目標の期間
3 を短くします。 予測目標の定義を変更して、さらにユーザーを含めます（エラーコード：VALIDATION-400 NOT_ENOUGH_OBJECTIVE）
推奨される解決策：
1. データの可用性
2 を確認します。 予測目標の期間
3 を短くします。 予測目標の定義を変更して、さらにユーザーを含めます。 （エラーコード：VALIDATION-400 NOT_ENOUGH_OBJECTIVE）
{{eligibility_window_start}} から {{eligibility_window_end}} までの適格なユーザーが（合計 {{actual_num_samples}} で）少なすぎます。 モデルを構築するには、少なくとも {{min_num_samples}} 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
2 を確認します。 適格な母集団の定義が指定された場合は、適格フィルターの期間を短縮します 3. 適格な母集団の定義が指定されていない場合は、追加を試してください（エラーコード：VALIDATION-401 NOT_ENOUGH_POPULATION）
推奨される解決策：
1. データの可用性を確認します
2. 適格な母集団の定義が指定された場合は、適格フィルターの期間を短縮します。
3.適格な母集団の定義が指定されていない場合は、追加してみてください。 （エラーコード：VALIDATION-401 NOT_ENOUGH_POPULATION）
次のような提案があります：
1。 設定を変更して、対象の母集団の定義を追加します。
2. 追加のデータソースを使用して、モデル品質
3 を向上させます。 カスタムイベントを追加して、モデルにさらにデータを含める（エラーコード：VALIDATION-402 BAD_MODEL）
次のような提案があります：
1。 設定を変更して、対象の母集団の定義を追加することを検討してください。
2. モデル品質を向上させるには、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）
次のような提案があります：
1。 モデルが最新のデータで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でのデータの問題（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）
次のような提案があります：
1。 モデルが最新のデータで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でのデータの問題（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）
{{eligibility_window_start}} から {{eligibility_window_end}} へのスコアリングに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。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）120 日間の最新データが必要です。 詳しくは、データ要件のドキュメントを確認してください。
推奨される解決策：
1. データの可用性
2 を確認します。 予測目標の期間
3 を短くします。 適格な母集団の定義が指定された場合は、適格フィルターの期間
4 を短縮します。 適格な母集団の定義が指定されていない場合は、追加を試してください（エラーコード：VALIDATION-407 NOT_ENOUGH_HISTORICAL_EVENT_DATA）
120 日間の最新データが必要です。 詳しくは、データ要件のドキュメントを確認してください。
推奨される解決策：
1. データの可用性を確認します。
2. 予測目標の期間を短くします。
3.適格な母集団の定義が指定された場合は、適格フィルターの期間を短縮します。
4. 適格な母集団の定義が指定されていない場合は、追加してみてください。 （エラーコード：VALIDATION-407 NOT_ENOUGH_HISTORICAL_EVENT_DATA）
{{etl_window_end}} 行前の {{data_days}} 日間に、適格なユーザーのユーザー行動データがありません。 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）{{outcome_window_start}} から {{outcome_window_end}} の予測目標定義を満たしているユーザーはいません。 モデルを作成するには、資格を持つイベントを持つユーザーが少なくとも {{min_num_samples}} 人必要です。推奨される解決策：
1. データの可用性
2 を確認します。 予測目標の定義を変更します（エラーコード：VALIDATION-409 NO_OBJECTIVE）
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）
{{eligibility_window_start}} から {{eligibility_window_end}} までの適格なユーザーはいません。 モデルを構築するには、少なくとも {{min_num_samples}} 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
2 を確認します。 適格な母集団の定義が指定された場合は、条件を変更するか、適格フィルターの期間を延長します（エラーコード：VALIDATION-410 NO_POPULATION）
推奨される解決策：
1. データの可用性を確認します。
2. 実施要件を満たす母集団の定義が指定された場合は、条件を変更するか、実施要件フィルターの期間を長くします。 （エラーコード：VALIDATION-410 NO_POPULATION）
{{etl_start_date}} と {{etl_end_date}} の間で使用できるユーザー行動またはプロファイルデータはありません。 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）{{etl_start_date}} と {{etl_end_date}} の間でモデルが使用できるユーザー行動データがありません。 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。{{etl_window_start}} と {{etl_window_end}} の間の選定イベントのみが含まれます。推奨される解決策：
1. 予測目標の定義
2 を変更します。 データの完全性を検証するか、予測目標の非適格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）
推奨される解決策：
1. 予測目標の定義を変更します。
2. データの完全性を検証するか、予測目標の非適格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）