予測分析の力をアナリストに提供


ノーコードの強力な予測
解約や収益の予測など、Qlik Predict は、チームがコードを 1 行も書かずに正確なモデルを迅速に構築できるように支援します。
予測の作成
Qlik Predict は、解約などの結果の分類、収益などの値の予測、経時的な傾向の見通しなど、多様なモデリングニーズに対応します。直観的なワークフローが複雑なプロセスを処理し、データに基づいて最適なモデルアプローチを自動的に選択します。

結果を説明
ブラックボックスは存在しません。Qlik Predict は、ユーザーがデータを探索すると更新される SHAP ベースのビジュアルを使用して、各予測の根拠を示します。これにより、信頼を構築し、よりスマートな行動を実行して、AI ガバナンス標準を明確に満たすことができます。

ML を運用化
予測をワークフローに組み込み、アラートを設定し、What-If シナリオを実行するとともに、フィードバックループを使用してモデルを最新の状態に保ちます。ダッシュボードから意思決定まで、Qlik Predict はチームが分析するだけでなく、インサイトに基づいて行動できるように支援します。

組織全体に拡張可能な、よりスマートで高速な予測を実現
複雑なプロセスを回避し、予測分析を活用
ノーコードのモデル作成
ガイド付きのノーコードのワークフローを使用して、分類・回帰分析・時系列モデルをすばやく構築します。データサイエンスのスキルは必要ありません。
ビジネス対応の予測
季節性の自動検出と傾向分析を使用して多変量時系列予測を生成し、実際のアクションに備えます。
Qlik Cloud との統合
予測をダッシュボードやアプリに直接展開し、パフォーマンスをモニタリングして、部門をまたいで意思決定を自動化します。

透明性と信頼性の確保
SHAP による説明可能な AI
ユーザーの選択にリアルタイムで応答する、動的な SHAP ビジュアライゼーションを使用して、各予測の要因を正確に把握します。
組み込み型ガバナンス
自動化されたドキュメンテーションやコンプライアンスのための包括的な監査機能を使用して、あらゆるモデルの作成、トレーニングデータ、変更を追跡します。
継続的な学習
モデルは、入力値の変更、ユーザーからのフィードバック、新しいデータに適応します。これにより、手動での再トレーニングや再エンジニアリングを行う必要性が低減されます。

競合他社との主な差別化要因の比較
機能 | Qlik Predict | ポイントソリューション |
---|---|---|
時系列予測の自動化 | 季節性の自動検出機能を備えたネイティブ多変量予測 | 別途予測ツール / モジュールが必要 |
モデルの透明性 | 連想選択によってインタラクティブな SHAP ビジュアライゼーションを更新 | 静的説明レポート |
ガバナンス統合 | データ分析プラットフォーム内での包括的なモデルライフサイクル追跡 | 別途 MLOps プラットフォームが必要 |
継続的な学習 | セルフチューニングモデルによりユーザーのインタラクションに適応 | 手動の再トレーニングプロセス |
主なリソース
すべてのビジネスに機械学習を活用
機械学習は難しそうに感じるかもしれませんが、明確な目標と強力なリーダーシップがあれば、自動化を活用できます。この eBook では、実際のユースケース、よくある落とし穴、成功するためのヒントについて解説します。


QLIK PREDICT の機能
モデル作成からアクションまで迅速に実行

多様なデータを統合
Qlik Data Flow を使用して多様なデータソースを簡単に統合し、データセットを統合・準備
機械学習のデータを高速かつ正確に反復処理・改良し、最適なモデルパフォーマンスを実現

目標を定義
ビジネス目標に合ったターゲット変数を選択し、予測目標を定義
このステップを通じて、モデルは効果の高い実行可能なインサイトの提供を重視

複雑さを低減
Qlik のガイド付きワークフローを使用して、データに最適化された機械学習モデルを自動的に作成
モデル開発の複雑さを低減しながら、精度を高めるためにファインチューニング

予測を生成して意思決定を行う
トレーニングしたモデルを適用して、将来の傾向や事象に関する信頼性の高い予測を生成
これらのインサイトを活用して変化を予測し、プロアクティブな意思決定を推進
