--- title: "AiTEMS のシナリオ" slug: "aitems-procedure" tags: ["scenario", "AiTEMS"] updated: 2026-09-17T09:26:00Z published: 2026-09-17T09:26:00Z canonical: "guide.ncloud-docs.com/aitems-procedure" stale: true --- > ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://guide.ncloud-docs.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # AiTEMS のシナリオ Classic/VPC環境で利用できます。 NAVERクラウドプラットフォームの AiTEMSを通じて機械学習に関する知識がなくても、ユーザーカスタム推奨サービスを利用できます。使用方法は [AiTEMS を開始する](/docs/ja/aitems-start)と AiTEMS を使用するで詳しく確認できますが、その前にAiTEMSを使用する全シナリオをチェックすることをお勧めします。使用シナリオを学習して使用方法を確認することで、より円滑に AiTEMSを活用できます。AiTEMSを使用する全手順と各手順の説明は、次の通りです。 [1. 使用権限設定](/docs/ja/aitems-procedure#1%EC%82%AC%EC%9A%A9%EA%B6%8C%ED%95%9C%EC%84%A4%EC%A0%95) [2. サービス作成](/docs/ja/aitems-procedure#2%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4%EC%83%9D%EC%84%B1) [3. スキーマ作成](/docs/ja/aitems-procedure#3%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88%EC%83%9D%EC%84%B1) [4. データセット作成](/docs/ja/aitems-procedure#4%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%83%9D%EC%84%B1) [5. データセット接続](/docs/ja/aitems-procedure#5%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%97%B0%EA%B2%B0) [6. 学習進行](/docs/ja/aitems-procedure#6%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%A7%84%ED%96%89) [7. 学習結果のテスト](/docs/ja/aitems-procedure#7%ED%95%99%EC%8A%B5%EA%B2%B0%EA%B3%BC%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8) ## 1. 使用権限設定 AiTEMSを複数のユーザーが管理して共有する必要がある場合、ユーザー別の権限を設定・運用できます。ユーザー別の権限は、NAVERクラウドプラットフォームの Sub Accountを通じて管理者権限とユーザー権限に構成でき、各権限別にロールを定義できます。使用権限設定は必須設定事項ではないため、AiTEMSの利用中に権限が必要なったら、いつでも設定したり、設定を解除することができます。 参考 Sub Accountは、ご利用の申し込みの際に別途料金が発生しない無料サービスです。Sub Accountの紹介と料金プランの詳細は、NAVERクラウドプラットフォームポータルの[**サービス > Management & Governance > Sub Account**](https://www.ncloud.com/product/management/subAccount)メニューをご参照ください。 参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [AiTEMS の権限管理](/docs/ja/aitems-subaccount) - [Sub Accountご利用ガイド](/docs/ja/subaccount-overview) ## 2. サービス作成 AiTEMSを利用するための基本単位であるサービスを作成します。サービス別に学習を進め、管理できます。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [サービス作成](/docs/ja/aitems-service#%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4%EC%83%9D%EC%84%B1) ## 3. スキーマ作成 学習するデータセットファイルのフィールドと同じくスキーマフィールドを構成してスキーマを作成します。スキーマは新たに作成するか、既存のスキーマをコピーして作成でき、データセットタイプ別に1つずつ作成する必要があります。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [スキーマ作成](/docs/ja/aitems-schema#%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88%EC%83%9D%EC%84%B1) - [スキーマコピー](/docs/ja/aitems-schema#%EC%8A%A4%ED%82%A4%EB%A7%88%EB%B3%B5%EC%A0%9C) ## 4. データセット作成 学習するデータセットファイルをアップロードし、スキーマを接続してデータセットを作成します。データセットはタイプ別に1つずつ作成する必要があります。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [データセット作成](/docs/ja/aitems-dataset#%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%83%9D%EC%84%B1) ## 5. データセット接続 作成したデータセットをサービスに接続します。アップロードに成功したデータセットのみサービスに接続でき、アップロードに失敗した場合はデータセットファイルのアップロードを再試行できます。サービスに接続されたデータセットで学習を進めることができます。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [データセット接続](/docs/ja/aitems-train#%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%97%B0%EA%B2%B0) - [データセットアップロード](/docs/ja/aitems-dataset#%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%85%8B%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C) ## 6. 学習進行 接続されたデータセットで学習を進めます。学習は推奨タイプに応じて進められ、HPO設定を通じて最適なトレーニングモデルを実装できます。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [学習進行](/docs/ja/aitems-train#%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%A7%84%ED%96%89) ## 7. 学習結果のテスト 学習が完了したら、学習が正しく行われたか結果をテストします。参考となるご利用ガイドは、次の通りです。 - [学習結果のテスト](/docs/ja/aitems-train#%ED%95%99%EC%8A%B5%EA%B2%B0%EA%B3%BC%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8)