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最終更新: 2026-01-09
ステップ: 支出カテゴリ推奨のための機械学習の設定

ステップ: 支出カテゴリ推奨のための機械学習の設定

正確な支出カテゴリの予測を行えるように、少なくとも 1 年間の補充依頼または発注書のデータおよび対応するサプライヤ請求書データを用意します。
組織のサブスクリプション サービス契約に基づいて、この機能を有効化するために追加の手順が必要になる場合があります。組織がメイン サービス契約 (MSA) または汎用メイン サービス契約 (UMSA) に含まれている。組織のサブスクリプション サービス契約を決定するには、以下の手順に従ってください。
  1. Workday Communityでプロファイル アバターを選択します。
  2. プロファイル ""
    を選択します。
  3. プロファイル ページで組織名を選択します。組織名は、あなたの名前の下、職務名 ""の横にある名前です。
  4. サブスクリプション サービス契約の
    値を表示します。
値がどのような場合に、以下のようになります。
  • UMSA の場合
    、機能は自動的に使用可能になります。
    "Enable Innovation Services Feature and AI Data Contributions for MSA Customers"
    ステップ ()をスキップできます。機械学習によるデータ提供の詳細については、概念: Workday AI for Universal Main Subscription Agreement Customers を参照してください。
  • MSA の
    顧客である場合、"MSA の顧客向けの Innovation Services 機能および AI データの提供を有効化"
    ステップを使用して、Innovation Services からこの機能を有効にする必要があります。
注: UMSA ユーザーのテナントには Innovation Services タスクおよびレポートは存在しません。これらは MSA ユーザーのみを対象としています。UMSA のお客様は、Innovation Services に関するすべての情報を無視できます。
機械学習を有効にして調達依頼および発注書の支出カテゴリが予測されるようにすることができます。機械学習モデルは、これらのドキュメントから生成された承認済みのサプライヤ請求書レコードから学習して、支出カテゴリの候補を判断します。
予測精度が低いテナントでは、候補は表示されません。予測精度は、選択されたデータ サブセットにおける、推奨される値の中で承認済み値が出現する割合として定義されます。これは、表示される候補の精度の代理です。
  1. 組織のサブスクリプション サービス契約によっては、この機能を有効にするために追加のステップが必要になる場合があります。詳細については、Community のこの記事を参照してください。
    "Innovation Services Opt-In
     " タスクの
    "支出管理"
    カテゴリにある
    "Available Services"
    タブで、"
    Spend Management Machine Learning GA Features"
    サービスを選択します。
    これらの Innovation Services およびデータ選択カテゴリにすでにオプトインしている場合は、オプトインが使用可能なカテゴリで "
    Opt In to Additional Data"
    チェックボックスをオンにする必要があります。この追加オプトインの実行後、タスクの
    "Generate with AI"
    ボタンが表示されるまで、最大 24 時間かかる場合があります。
  2. "テナント設定の編集 - 機械学習
    " タスクにアクセスします。
    機械学習および分析機能の改善とパーソナライズのために使用されるデータが Workday によってホストされる地域を選択します。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Machine Learning"
     。
  3. "機械学習に基づく推奨の管理
    " タスクにアクセスします。
    開始ページで、
    "Procurement
     " 製品領域を選択します。
    "発注書"
    および
    "調達依頼
    " グリッドで
    "機械学習に基づく推奨を有効にする
    " チェックボックスをオンにして、これらのビジネス ドキュメントに対する支出カテゴリの推奨を有効にします。
    この機能をテストする際は、プレビュー テナントを使用することをお勧めします。実装テナントとは異なり、プレビュー テナントを使用すると、支出管理の機械学習機能をより簡単に有効にすることができ、テストの期間が制限されることはありません。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Financials"
    ドメイン
  4. (任意)
    "テナント設定の編集 - 財務
    会計" タスクにアクセスします。
    "調達オプション"
    セクションで
    "調達依頼に対して支出カテゴリ/サプライヤの不一致アラートを有効にする"
    をオンにして、リクエスト者がこの支出カテゴリで以前選択されたサプライヤを選択した場合に警告を表示します。また、Workday ではサプライヤの上位 3 つを選択することが推奨されます。
    セキュリティ: "System" 業務分野の
    "Set Up: Tenant Setup - Financials"
    ドメイン
  5. (任意)
    "Run On-Demand Machine Learning Activation for Implementation Tenant"
    タスクにアクセスし、実装テナントでのテストを設定します。
    タスクの設定後、テナントで機械学習機能を参照できるまでに最長 2 週間かかる場合があります。その後、2 週間でテストを完了します。
初めて支出カテゴリの推奨を有効にする場合、支出管理の機械学習モデルによるデータを使用した学習に最長 2 週間かかります。最初の 2 週間が経過すると、選択したドキュメントの支出カテゴリの候補が表示されます。
すべての設定要件を有効にしてから 2 週間経過しても支出カテゴリの候補が表示されない場合は、サポート ケースをオープンしてください。