/v1/regression/linear/inference/withFactorAnalysis/input/csv/{apiId}

2026/2/12 22:402026/2/17 17:26

リクエストリクエストヘッダー Authorization（String型必須）クエリパラメータパスパラメータ apiId（String型必須）リクエストボディ inferenceDataset（String型必須）レスポンスプロパティステータスコード実行例 PowerShell（7系）Bash Python

リクエスト

リクエストヘッダー

Authorization（String型必須）

リクエストを行っているユーザの認証を行うためのヘッダーです。

ここには事前に取得したモデルAPIのAPIキーを入れる必要があります。

モデルAPIサービスではBearer認証のみサポートされています。

例）

クエリパラメータ

なし

パスパラメータ

apiId（String型必須）

Node-AI画面上で作成した実行したいAPIのIDを指定します。

リクエストボディ

inferenceDataset（String型必須）

推論に使用するcsvファイルをBase64エンコードした文字列を指定します。csvファイルの文字コードはUTF-8である必要があります。

レスポンス

成功すると次の構造でレスポンスを受け取ります。

プロパティ

名称	説明
	予測結果
	予測したISO8601形式の時刻。デフォルトではUTCに変換されます。
	予測した時刻での予測値
	要因分析結果。以下のキーを持ちます。・時間窓の時刻：・データのカラム：とのの要素数は、 Node-AI上の時間窓切出しカードで設定した窓幅と一致します。また、に対してのの順序は一致しています。のはNode-AI上でモデル作成時に利用しているデータカードで設定した説明変数名が表示されます。例: 上記のレスポンスにおけるの解釈時刻: 2012-05-27T10:00:00.000Z の異常度に関して、カラム: の - 2012-05-27T01:00:00.000Z の値の影響度合いは 23 - 2012-05-27T02:00:00.000Z の値の影響度合いは -22 - 2012-05-27T03:00:00.000Z の値の影響度合いは -7 - 2012-05-27T04:00:00.000Z の値の影響度合いは -8 - 2012-05-27T05:00:00.000Z の値の影響度合いは -1 と解釈します。なお、影響度合いの値はレスポンス全体で正規化を行っており、0 から 100 までの整数値で表示されます。

💡

要因分析結果について

この数値は学習済みAIモデルが予測を行う際、どの変数をどれくらい重要視するかという学習済みの設定値を表示しています。入力データごとに計算されるものではなく、モデル自体のルールであるため、どのデータを予測しても同じ値が表示されます。

ステータスコード

コード	説明
200	Success 成功
400	Bad Request ユーザが送出したリクエスト形式がサーバが期待しているものと異なる場合に発生します。
403	Forbidden 利用したAPIキーが正しくない場合や、APIキーで認可されていないリソースにアクセスしようとした場合に発生します。ファイルサイズ超過もここに該当します。
404	Not Found リクエストされた情報に基づいて取得しようとしたリソースが存在しない場合に発生します。
422	Validation Error サーバが期待しているリクエストパラメータの形式でない場合に発生します。
429	Too Many Requests 一定時間内にリクエストが集中しすぎた場合に発生します。一定時間待ってから再試行してください。
500	Internal Server Error サーバで予期せぬエラーが発生した場合に発生します。こちらのエラーが発生した場合は、時間をおいて再度同じリクエストを送出してみてください。再度同じリクエストを送出した場合も同じエラーが発生する場合はお手数ですがお問い合わせください。

実行例

PowerShell（7系）

以下のサンプルコードはPowerShell 7系を採用しています。

WindowsにデフォルトでインストールされているものはPowerShell 5系になるため、Windowsでこちらの手順を試したい場合は事前にPowerShell 7系をインストールするようにしてください。