# IOTA Train at Homeの学習履歴と処理量の見方

日・週・月別の学習推移、エポックトークン、処理量、貢献率、順位の見方を説明します。学習指標と報酬量は区別して確認します。

- Canonical: https://iotahome.site/ja/learn/training-history-and-metrics
- Publisher: IOTA Watch
- Published: 2026-10-01
- Updated: 2026-10-01

保存されたデバイスの詳細を開き、トレーニング実行を選択して、日、週、または月を選択します。チャートと表は、その選択の公式履歴サンプルを示しています。トレーニング量はトークンの支払いや報酬の予測ではありません。

## どの指標を比較できますか?

- トークン: エポックの報告されたトレーニング トークン数

- スループット: 公式履歴 API によって報告される処理速度

- 累積トークン: 累計報酬とは別の累積トレーニング トークン数

- 寄与率: 報告された割合がパーセンテージで表示されます。 0.02 は 2% として表示されます

- ランクと参加者: そのエポックで報告された順位と参加者の数 (利用可能な場合)

トークン、スループット、累積トークンの間でグラフを切り替えます。テーブルには個々のサンプルが保存されるため、数値と比較して傾向を確認できます。

## グラフにギャップがあるのはなぜですか?

3 つの歴史ソースには、異なる時代が含まれている場合があります。IOTA Watchは、配列の位置が揃っていると仮定するのではなく、エポックごとに値を結合します。測定値の欠落はギャップであり、作られたゼロではありません。

## 選択した実行が空なのはなぜですか?

公式 API には、選択した実行または期間にこのMiner IDのサンプルがない可能性があります。タスクの選択を確認し、別の期間を試して、ソースの警告を調べます。履歴が空であっても、デバイスに障害が発生したことは証明されません。

現在のアクティビティについては、[デバイスのステータス](https://iotahome.site/ja/learn/device-status) を参照してください。アカウント化されたトークンについては、[報酬の仕組み](https://iotahome.site/ja/learn/how-rewards-work) をご覧ください。 [データの鮮度](https://iotahome.site/ja/learn/data-sources-and-freshness) は、最近の取得に古いサンプルが含まれている理由を説明しています。

## 情報源と実装

- [Macrocosmos · Train at Home](https://iota.macrocosmos.ai/)
- [Macrocosmos · TAH user guide](https://docs.macrocosmos.ai/product-and-services/tah/tah-user-guide)
- [IOTA Watch · source code](https://github.com/molimao/iota)