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# テキストデータの予測を行う
テキストデータセットの単一予測とバッチ予測の両方を行う方法を以下に示します。それぞれの Ready-to-use モデルは、データセットの**単一予測**と**バッチ予測**の両方をサポートします。**単一予測**では、単一の予測を行います。例えば、テキストを抽出する画像が 1 つだけの場合や、主要言語を検出するテキストの段落が 1 つだけの場合です。**バッチ予測**では、データセット全体の予測を行います。例えば、顧客のセンチメントを分析する顧客レビューの CSV ファイルや、オブジェクトを検出する画像ファイルの場合です。
これらの手順は、センチメント分析、エンティティ抽出、言語検出、個人情報検出などの Ready-to-use モデルタイプで使用できます。
**注記**
現在、センチメント分析ができるのは英語のテキストだけです。
## 単一予測
テキストデータを使用して、Ready-to-use モデルで単一の予測を行うには、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、**[Ready-to-use モデル]** を選択します。
1. **[Ready-to-use モデル]** ページで、ユースケースに合った Ready-to-use モデルを選択します。テキストデータの場合、**センチメント分析**、**エンティティ抽出**、**言語検出**、または**個人情報検出**のいずれかである必要があります。
1. 選択した Ready-to-use モデルの **[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、予測を取得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。
右側のペインの **[予測結果]** には、各結果またはラベルの **[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、言語検出を選択して、フランス語のテキストの一部を入力した場合、信頼度スコアはフランス語が 95%、英語など他の言語が 5% になることがあります。
次のスクリーンショットは、その文章が英語であることのモデルの信頼度が 100% の場合の、言語検出を使用した単一予測の結果を示しています。
## バッチ予測
テキストデータを使用して、Ready-to-use モデルでバッチ予測を行うには、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、**[Ready-to-use モデル]** を選択します。
1. **[Ready-to-use モデル]** ページで、ユースケースに合った Ready-to-use モデルを選択します。テキストデータの場合、**センチメント分析**、**エンティティ抽出**、**言語検出**、または**個人情報検出**のいずれかである必要があります。
1. 選択した Ready-to-use モデルの **[予測を実行]** ページで、**[バッチ予測]** を選択します。
1. データセットを既にインポートしている場合は、**[データセットを選択]** を選択します。それ以外の場合は、**[新しいデータセットをインポート]** を選択すると、データのインポートワークフローが表示されます。
1. 使用可能なデータセットのリストからデータセットを選択し、**[予測を生成]** を選択して予測を生成します。
予測ジョブの実行が完了すると、**[予測を実行]** ページの **[予測]** の下に出力データセットが表示されます。このデータセットには結果が格納されており、**[その他のオプション]** アイコン () を選択すると、出力データを**プレビュー**できます。次に、**[ダウンロード]** を選択して結果をダウンロードします。