# 管理者としてモデル承認を操作する

ML 展開内のモデルが予測を生成するには、十分な権限を持つユーザーによってモデルがアクティブ化される必要があります。モデルがアクティブ化されると、このモデルを使用するすべての ML 展開が予測用にアクティブ化されます。

モデルは必要に応じてアクティブ化および非アクティブ化でき、組織が Qlik Cloud サブスクリプションの使用を最適化できるようにします。モデルをアクティブ化および非アクティブ化するプロセスは、モデル承認と呼ばれます。

## 管理者以外のユーザー向けガイド

このヘルプ トピックでは、管理者としてモデルをアクティブ化したり非アクティブ化したりする手順を説明しています。ユーザー向けモデル承認の詳細については、「[展開されたモデルの承認](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm)」を参照してください 。

## モデル承認について

モデル承認により、ユーザーと管理者の両方が、予測を実行するためにアクティブ化される Qlik Cloud サブスクリプション内の展開済みモデルの数を制御できます。Qlik Cloud サブスクリプションにより、特定の時点で予測に使用できる展開済みモデルの数が制限されます。モデル承認では、ユーザーおよび管理者はモデルをアクティブ化または非アクティブ化し、それに応じてモデル承認の権限を割り当てることができます。これにより、サブスクリプションをより効率的に使用できるようになります。

管理者は、予測のために現在アクティブ化されている展開されたモデルの数を監視し、サブスクリプションの展開されたモデルの容量と比較できます。

## モデル承認のステータス

展開されたモデルの承認ステータスは、そのモデルが予測の実行に使用できるかどうかを示します。展開されたモデルは、特定の時点で次のいずれかのステータスになります。

* アクティブ: モデルはアクティブ化されており、予測を生成できます。 モデルがこのステータスにある場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にカウントされます。

* 非アクティブ: モデルは非アクティブ化されており、予測を生成できません。 モデルがこのステータスにある場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にはカウントされません。

* リクエスト済み: モデルの承認はリクエストされていますが、まだ提供されていません。 モデルが [リクエスト済み] ステータスの場合、そのモデルはサブスクリプションに許可されている展開済みモデルの合計数にはカウントされません。

管理者は、テナント内の任意のモデルの現在の承認ステータスを表示できます。この情報は、管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションにあります。

管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションの [展開されたモデル] タブ。[モデル ステータス] 列は、モデルの承認ステータスを示します。

管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションの [展開されたモデル] タブ。[モデル ステータス] 列は、モデルの承認ステータスを示します。

管理管理 アクティビティ センターの Qlik PredictQlik PredictQlik Predict セクションの [展開されたモデル展開されたモデル] タブ。[モデル ステータスモデル ステータス] 列は、モデルの承認ステータスを示します。 ![管理コンソールの「Qlik Predict」セクションの「展開されたモデル」タブ。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_management-console-model-approval-status.png)

## 管理者としてモデルをアクティブ化および非アクティブ化する

テナント管理者、およびモデル承認の管理者権限を与えられているユーザー ([管理者としてモデル承認を操作する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-approve-models-admin.htm#Configur) を参照) は、以下の手順に従うことができます。

モデルの予測をアクティブ化または非アクティブ化すると、そのモデルを使うすべての ML 展開に対して予測がアクティブ化または非アクティブ化されます。

次の手順を実行します。

1. 管理 アクティビティ センターで、Qlik Predict に移動します。

2. [展開されたモデル] タブで、アクティブ化または非アクティブ化するモデルの横にあるチェックボックスをオンにします。

3. [モデルをアクティベート化] または [モデルを非アクティベート化] をクリックします。

4. ダイアログで、 [アクティブ化] または [非アクティブ化] をクリックします。

または、特定のモデルの横にある the 詳細オプションを表示する 3 つのドット icon をクリックし、 [アクティブ化] または [非アクティブ化] をクリックします。

管理者以外のユーザー向けの同等の手順については、「[ユーザーとしてモデルをアクティブ化および非アクティブ化する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/approve-models.htm#ApprovalProcedureUser)」を参照してください。

## ユース ケース

モデル承認の主な利点は、Qlik Cloud サブスクリプションをより効率的に使用できるようになることです。必要に応じて、組織はモデル承認を追加で使用して、展開されたモデルの品質を最適に保つことができます。たとえば、選択した数のユーザーにモデル承認の権限を割り当て、他のユーザーのモデル承認を制限できます。これらのモデル承認者は品質保証を実施して、組織がより正確で信頼性の高い予測を生成できるように支援します。

展開されたモデルの非アクティブ化は、それを使用する ML 展開を削除することの代替手段です。モデルを非アクティブ化すると、そのモデルは Qlik Cloud サブスクリプション内で使用可能な展開済みモデルとしてカウントされなくなります。これにより、展開されたモデルに対してテナントに割り当てられた容量をより効率的に使用できるようになります。たとえば、新しいトレーニング データが利用可能になるまで古いモデルを非アクティブ化にしておきます。これによって他のユーザーは、余裕があるうちに他のモデルから予測を実行できるようになります。

## 方法と必要な権限

ML 展開内のモデルは、予測を生成する前に承認される必要があります。ユーザーと管理者はモデルの承認を実行できます。

モデルの承認方法と必要な権限

| 承認方法 | 承認が行われる場所 | 必要な権限 |
| --- | --- | --- |
| [User] (ユーザー) | ML 展開 | <ul> <li> <p>Professional ユーザー資格 (ユーザーベースのサブスクリプションにのみ適用)</p> </li> <li> <p>以下のいずれかの権限:</p> <ul> <li> <p>オプション 1 - 以下のすべて:</p> <ul> <li> <p><span>Automl Deployment Contributor</span> 組み込みセキュリティ ロール</p> </li> <li> <p>デフォルトの権限またはカスタム セキュリティ ロールを介して、 [<span>テナント内の自分の ML モデルを承認または拒否</span>] のユーザー権限が [<span>許可</span>] に設定されていること</p> </li> </ul> </li> <li> <p>オプション 2 - 以下のうち 1 つ:</p> <ul> <li> <p>デフォルトの権限またはカスタム セキュリティ ロールを介して、 [<span>ML 展開を管理</span>] のユーザー権限が [<span>許可</span>] に設定されていること</p> </li> <li> <p>カスタム セキュリティ ロールから [<span>ML の実験と展開を管理</span>] 管理者権限を [<span>許可</span>] に設定</p> </li> <li> <p>ML モデルの管理者権限を [<span>許可</span>] またはカスタム セキュリティ ロールに設定することで、<span>ML モデルを承認または拒否</span>することができます。</p> </li> </ul> </li> </ul> </li> <li> <p>ML 展開のスペースで必要なスペース ロール</p> <ul> <li> <p>共有スペースでの展開の場合は、次のいずれかが必要です。</p> <ul> <li> <p><span>所有者</span> (スペースに対して)</p> </li> <li> <p><span>管理可能</span> </p> </li> <li> <p><span>編集可能</span> </p> </li> </ul> </li> <li> <p>管理スペースでの展開の場合は、次のいずれかが必要です。</p> <ul> <li> <p><span>所有者</span> (スペースに対して)</p> </li> <li> <p><span>管理可能</span> </p> </li> </ul> </li> </ul> </li> </ul> |
| 管理者 | 管理 アクティビティ センター | 次のいずれか:<br><br><ul> <li> <p><span>Tenant Admin</span> セキュリティ ロール</p> </li> <li> <p>デフォルトの権限またはカスタム セキュリティ ロールによって、 [<span>ML&nbsp;実験とデプロイの管理</span>] 管理者権限が [<span>許可</span>] に設定されていること</p> </li> <li> <p>デフォルトの権限またはカスタム セキュリティ ロールによって、 [<span>ML モデルを承認または拒否</span>] が [<span>許可</span>] に設定されていること</p> </li> </ul> |

### モデル承認のためのユーザー メソッド

ユーザー (管理者以外) が ML 展開を開き、 [展開可能なモデル] パネルからモデルをアクティブ化または非アクティブ化します。

### モデル承認のための管理者メソッド

管理者は、管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションからモデルをアクティブ化または非アクティブ化します。

## モデル承認権限の割り当て

権限を割り当てる方法の詳細については、次を参照してください。

* [ユーザーと管理者のロールと権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-admins-users.htm) (ユーザーベースのサブスクリプション)

* [ユーザーと管理者のロールと権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-admins-users-capacity-model.htm) (容量ベースのサブスクリプション)

Qlik Cloud で利用できる権限の詳細については、次を参照してください。

* [デフォルトの権限とカスタム ロール](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes.htm) (ユーザーベースのサブスクリプション)

* [デフォルトの権限とカスタム ロール](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/permissions-scopes-capacity-model.htm) (容量ベースのサブスクリプション)

## ワークフロー

このセクションでは、モデル承認を最大限に活用するために使用できるサンプル ワークフローの概要を説明します。

### ステップ 1: ユーザーがモデルを展開します

モデルが ML 展開に最初に展開されると、承認ステータスは [リクエスト済み] になります。これは、モデルがユーザーと管理者によって承認されることを意味します。

### ステップ 2: モデルの承認または拒否

予測を実行するには、ユーザーまたは管理者がモデルをアクティブ化する必要があります。モデルの予測生成を許可しないことが決定された場合、管理者承認者はモデルを [非アクティブ] に設定するか、承認が必要になるまでモデルを [リクエスト済み] ステータスのままにしておくことができます。

ML 展開のモデルが承認され、予測を生成できるようになると、そのステータスは [アクティブ] になります。ML 展開のモデルが予測を実行できないように非アクティブ化されると、そのステータスは [非アクティブ] になります。

### ステップ 3: 時間の経過とともに変化するモデル ステータス

時間が経つにつれて、モデルが他のモデルに置き換えられたり、テナントが他のモデルで予測を実行できるように一部のモデルを非アクティブ化する必要が生じたりします。これは、サブスクリプションを含む展開済みモデルをより効率的に使用するための一時的な解決策である場合もあれば、モデルを参照目的のみに保持する場合には永続的な解決策になる場合もあります。