ノーコードの機械学習

すべてのアナリストに予測 AI を提供

過去のデータを分析するだけでなく、次に何が起こるのかを予測できます。Qlik Predict® は、ノーコードの機械学習でデータからアクションへの促進をサポートします。

デモをリクエスト

予測分析の力をアナリストに提供

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ノーコードの正確な予測

解約や収益の予測など、Qlik Predict は、コードを 1 行も書かずに信頼できるモデルを迅速に構築できるようサポートします。

予測を作成

Qlik Predict は、解約などの結果の分類、収益などの数値予測、時系列の傾向予測など、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。

金利・製品グループ別の顧客解約予測や売上などの顧客解約データが表示された Qlik ダッシュボード

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することができます。

顧客の解約に影響を与える要因を説明するグラフが表示された Qlik のダッシュボード

ML を運用化

予測エージェントは、専属のデータサイエンティストとして働きます。機械学習ワークフローの実行、予測の生成、シナリオの評価サポートを行います。自動化されたエージェント主導の行動に予測結果を組み込むことで、単なる分析だけでなく、インサイトに基づいた行動ができるようになります。

配送に関する「what-if」シナリオと、追加された在庫と輸送パートナーの選択に基づいて、古い配送遅延予測と新しい配送遅延予測の比較が表示された、Qlik のダッシュボード

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、予測モデリングを活用

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で、分類・回帰分析・時系列モデルを迅速に構築します。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

ダッシュボードやアプリに直接予測を展開してパフォーマンスを監視し、部門を横断した意思決定を自動化します。

連想 AI、Qlik Cloud 統合、説明可能性と信頼性、MLOps 機能という 4 つの主要機能が表示された Qlik Predict の図

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。

展開されたモデルのリストとそのステータス、所有者、承認の詳細、アクティブな予測制限を示す使用状況バー、モデルを管理するために管理者権限が必要であることを知らせる注意書きが表示された、Qlik Predict のダッシュボード

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 

ビジネス全体で事前対応型かつスケーラブルなインサイトを推進

動きと緑色の文字盤が特徴的なストップウォッチのアイコン

インサイト獲得の時間を短縮

正確性を表すアイコン

予測分析を民主化

戦略的思考を表すアイコン

よりスマートで事前対応型の意思決定

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。

すべてのビジネスに機械学習を活用 Background Image
「すべてのビジネスに機械学習を活用」の表紙ビジュアル

QLIK PREDICT の機能

モデル作成からアクションまで迅速に実行

左側にデータ変換手順が表示されたビジュアルワークフロービルダーと、Qlik Predict などのデータ接続スペースとコネクタを選択するためのポップアップウィンドウが表示された、Qlik インターフェース

多様なデータを統合

  • Qlik のデータフローを使用して多様なデータソースを容易に統合し、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

データセット機能のテーブル、データ型、機能タイプ、個別値、NULL 値、各列のサンプル統計値などの詳細が表示された、Qlik Predict の画面

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

精度・適合率・再現率・F1 スコアなどのパフォーマンス指標、予測結果の概要��、解約予測に最も影響を与える特徴量に関する SHAP 棒グラフが表示された、Qlik Predict モデルの概要

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

基本料金調整シミュレーションと解約率目標、色付きドットマトリックスを使用したプランタイプの最適化、時間の経過に伴う発電チャート、火力発電所の処理能力と数の概要が表示された Qlik のダッシュボード

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

基本料金、ペナルティ数、プランタイプの視覚的な分布を示す Qlik 散布図。異なる値やセグメントを表す、色分けされたデータポイント

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

温度・放射熱・降雪量・気圧などのパラメーターを調整するスライダーとともに、経時的な what-if 分析の折れ線グラフが表示された Qlik のダッシュボード

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

  • Qlik の Predict Agent で、データサイエンスのライフサイクル全体でサポートと自動化を実現

Qlik Cloud Analytics® に搭載

Qlik Predict は、Qlik Cloud Analytics 内でシームレスに動作し、データ統合・分析・機械学習を 1 つの統制された環境に統合します。

統合されたインテリジェンスの連携


  • 生データから予測分析まで対応

  • データ準備・モデリングの自動化

  • あらゆる現場にインサイトを提供

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

IDC 社のロゴ
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
Dan Vesset 氏
IDC 社 分析 / 情報管理市場リサーチ兼アドバイザリーグループ責任者

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今すぐデモでご体験ください

データサイエンスの知識やスキルは必要ありません。Qlik Predict なら、数分でモデルの構築と説明を可能にします。