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 |
ビジネス全体でプロアクティブかつスケーラブルなインサイトを推進
インサイトを得るまでの時間を 短縮
数か月ではなく数時間で予測モデルを構築して導入できるため、市場の変化、顧客のニーズ、運用上のリスクに迅速に対応できます。
予測分析を民主化
データサイエンティストだけでなく、アナリストやビジネスユーザーも、様々なユースケースをまたいで予測モデルを作成、展開、管理できるようになります。
よりスマートでプロアクティブな意思決定
結果を予測・把握・改善するのに役立つ、説明可能なモデルを使用して、事後レポートから将来を見据えたアクションに移行します。
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
戦略を最適化
説明可能な AI ビジュアルを使用して、予測に影響を与える主要な要因を特定
データの透明性を高めて信頼を構築し、有意義なインサイトに基づいて戦略を最適化
意思決定の促進
予測インサイトを既存のワークフローに組み込むことで、測定可能な結果に変換
自動化とリアルタイム分析の統合により、組織全体でよりスマートな意思決定を推進
データ主導型のリーダーは、困難を極める課題にどのように取り組んでいるのでしょうか
Integra Financial Services 社、Qlik Predict を使用して自動分析を実装し、チームによる予測モデルの作成速度を 80% 向上
データモデリング
Integra Financial Services 社、Qlik Predict を使用して自動分析を実装し、チームによる予測モデルの作成速度を 80% 向上
リスクスコアリングとリードクオリフィケーションを自動化し、100 万米ドル以上のコストを削減し、モデルの作成速度を 80% 向上させました。
データ分析
National Credit Adjusters 社、Qlik Predict を使用して、組織全体でよりスマートな意思決定と運用の俊敏性を実現
わずか 4 人のユーザーで 1,450 件のモデルを構築し、41 件の独自の予測を展開して、コレクションと運用を大規模に変革しました。
データ品質
Appalchian Regioinal Healthcare 社、予測分析を活用して予約のキャンセルを削減
予測を使用してスケジュールとカスタマーケアを改善することで、15 のクリニックで予約のキャンセルを 5 ～ 10% 削減し、2 年間で 600 万米ドルのコストを節約できました。
データ分析
VRG 社、Qlik Predict と Qlik Answers の連携で、先を見据えた AI 主導の運用を強化
VRG 社は、Qlik Cloud Analytics でデータ環境をクラウドに移行。増え続けるツール群に、Qlik Predict と Qlik Answers を新たに追加しました。
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Qlik はすべての製品に AI を搭載し、クラウドに依存しないアプローチを維持しています。 顧客の AI 導入の進捗状況に応じて、AI 拡張に必要な柔軟性を提供しています 。
ノーコード機械学習の関連リソース
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Qlik Predict を使用すると、データサイエンスの知識やスキルを必要とせずに、チームが数分でモデルを構築して説明できるようになります。その仕組みをご確認ください。