# Qlik Predictを管理

Qlik Predict リソースとユーザー権限は、管理 アクティビティ センターで管理できます。

Qlik Predict の管理には次が含まれます。

* 予測を実行するためのモデルのアクティブ化と非アクティブ化を含む、ML リソースおよびジョブの表示と管理。これは、管理 アクティビティ センターの [Qlik Predict] セクションで構成されます。

* Qlik Predict リソースを操作するためのユーザー アクセスと権限を制御します。これは、管理 アクティビティ センターの [ユーザーを管理] セクションで構成されます。

* サブスクリプションに割り当てられた ML リソースの消費を監視します。管理 アクティビティ センターの [ホーム] および [Qlik Predict] セクションで消費メトリクスを監視します。

* Qlik Predict でトレーニングされたモデルのトレーニング レポートを生成します。

実験と展開の作成方法については、「[Qlik Predict を使った機械学習](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/home-automl.htm)」を参照してください。

## の管理者タイプQlik Predict

いくつかの権限により、ユーザーは Qlik Predict に関連する管理者アクションを実行できます。1 人のユーザーに対して、複数の権限を適用することができます。以下のリストは、Qlik Predict を管理するための各ユーザー シナリオの概要を示しています。

* テナント管理者: Tenant Admin ロールを持つユーザー。

* 分析管理者: Analytics Admin ロールを持つユーザー。

* モデル承認者管理者: 管理 アクティビティセンターで、モデルのアクティブ化および非アクティブ化、その他の Qlik Predict アクションを実行できるユーザー。これらは、[ML モデルの承認と拒否] 権限が [許可] に設定されているユーザーです。

* Qlik Predict管理者: すべての実験、展開されたモデル、ML 展開を表示できるユーザー。これらのユーザーは、モデルをアクティブにしたり、非アクティブにしたりすることもできます。これらは、[ML の実験と展開の管理] 権限が [許可] に設定されているユーザーです。

次の表は、各ユーザー シナリオで可能なことの概要を示しています。

Qlik PredictQlik Predict の管理者権限

| アクション | サポートされているテナント管理者 | サポートされている分析管理者 | モデル承認管理者のサポート | Qlik Predict 管理者のサポート |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ユーザーのロールと権限の構成 | 可 | 不可 | 不可 | 不可 |
| すべての実験、展開されたモデル、ML 展開を表示 | 可 | 可 | 可 | 可 |
| 個人スペースにある ML 展開を、共有スペース、管理スペース (または自分の個人スペース) など、任意の場所に移動できます。 | 可 | 不可 | 不可 | 可 |
| 実験や展開の削除 | 可 | 可 | 不可 | 可 |
| 展開されたモデルのアクティブ化と非アクティブ化 | 可 | 不可 | 可 | 可 |
| サブスクリプションの Qlik Predict キャパシティの消費の監視 | 可 | 可 | 可 | 可 |
| Qlik Predict ジョブの表示、停止、キャンセル | 可 | 可 | 不可 | 不可 |
| 追加のモデル承認通知の構成 | 可 | 可 | 可 | 可 |
| 機械学習モデルのトレーニング レポートの作成 | 可 | 可 | 不可 | 可 |

## 管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションをナビゲートする

管理 アクティビティ センターの Qlik Predict セクションで Qlik Predict を管理します。すべてのタイプの Qlik Predict 管理者は、このセクションの情報を表示できます。管理者の種類に応じて、特定のアクションの実行が制限される場合があります。

### 展開されたモデル

[展開されたモデル] タブには、ML 展開に展開されたすべてのモデルが表示されます。管理者は次を管理できます。

* 関連する ML 展開から予測を実行するモデルをアクティブ化および非アクティブ化します。

  [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)

* モデルがトレーニングされたソース ML 実験を表示します。

* モデルの承認ステータスと最終承認者を表示します。

* モデルが展開されているすべてのインスタンスを監視します。

* 展開されたモデルのトレーニング レポートを生成します。

モデルの横の the 下向き矢印 icon をクリックすると、モデルの履歴、ソース実験についての詳細、トレーニング データセットの名前などの追加の詳細情報にアクセスできます。

### ML 展開

[ML 展開] タブには、テナント内のすべての ML 展開が表示されます。含まれる詳細情報は次のとおりです。

* ソース モデルが ML 展開に展開された日付。

* ソース モデルの名前、ステータス、最終承認者。

モデルの横の the 下向き矢印 icon をクリックすると、モデル履歴やソース実験に関する情報を含む、ML 展開のソース モデルの詳細情報にアクセスできます。

### アクティブなジョブ

[アクティブなジョブ] タブで、進行中の Qlik Predict ジョブをキャンセルまたは停止します。詳細は、[ジョブの停止またはキャンセル](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#Stopping)をご覧ください。

### ジョブ履歴

[ジョブ履歴] タブで、過去の Qlik Predict ジョブを表示します。詳細は、[ジョブ履歴の表示](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#ViewPastJobs)をご覧ください。

### 設定

[設定] タブでは、テナント全体のモデル承認通知の追加オプションを設定できます。詳細は、[追加の承認通知の構成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm#ApprovalNotice)をご覧ください。

## ユーザーの Qlik Predict 権限の管理

ユーザーが Qlik Predict リソースを表示および操作するには、通常、ユーザー資格、デフォルトの権限およびカスタム ロールを通じて割り当てられた権限、ならびに組み込みのセキュリティ ロールの組み合わせが必要です。共有スペースと管理スペースでは、アクセス制御はスペース ロールによってさらに定義されます。

詳細は以下をご覧ください。

* [Qlik Predict を使用できるユーザー](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/who-can-work-with-automl.htm)

* ユーザーベースのサブスクリプション: [セキュリティ ロールとカスタム ロールを割り当てる](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/SaaS-roles.htm)

* 容量ベースのサブスクリプション: [セキュリティ ロールとカスタム ロールを割り当てる](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/SaaS-roles-capacity-model.htm)

## 管理者のモデル承認

予測を生成する前に、ユーザーまたは管理者が ML 展開内でモデルを承認する必要があります。

管理者によるモデル承認の詳細については、「[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)」を参照してください 。

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> |

### 追加の承認通知の構成

ユーザーが承認待ちのモデルを使用する ML 展開を開くたびに、モデルの承認がリクエストされたことを通知するメッセージが表示されます。このメッセージは、ユーザーが特定のモデルから最初の ML 展開を作成するときにも表示されます。

管理者は、このメッセージとともに表示される追加の通知を追加できます。この通知の内容を変更するには、次のいずれかが必要です。

* Tenant Admin セキュリティ ロール

* [ML モデルを承認または拒否] の管理者権限が [許可] に設定されている

* [ML の実験と展開を管理] の管理者権限が [許可] に設定されている

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. [設定] タブを開きます。

3. [他の通知] 項目に、ユーザーに表示する追加の通知を入力します。

## ジョブの監視

管理 アクティビティ センターでは、テナント管理者と分析管理者は Qlik Predict ジョブに関するすべてのコンテンツを表示できます。モデルのトレーニング、展開、予測生成のための現在実行中のジョブ、キューに入れられたジョブ、過去のジョブを確認できます。ジョブの種類、ユーザー、ステータスに基づいてリストをフィルタリングします。

### ジョブ履歴の表示

テナント管理者および分析管理者は、 [ジョブ履歴] タブで過去の Qlik Predict ジョブを表示できます。

1. 管理 で、Qlik Predict に移動します。

2. [ジョブ履歴] タブを開きます。

### ジョブの停止またはキャンセル

テナント管理者および分析管理者は、 [アクティブなジョブ] タブで必要に応じてジョブを停止またはキャンセルできます。

次の手順を実行します。

1. 管理 で、Qlik Predict に移動します。

2. [アクティブなジョブ] タブを開きます。

3. ジョブの横にある the 詳細オプションを表示する 3 つのドット icon をクリックします。

   情報メモまたは、各ジョブの行をクリックして複数のジョブを選択します。

4. [ジョブをキャンセル] をクリックします。

5. ジョブ キャンセルのダイアログで確認します。

ジョブはキャンセルされます。

## サブスクリプションの Qlik Predict 消費を監視する

予測を作成するために、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できます。管理 アクティビティ センターで、 [ホーム] または [Qlik Predict] セクションを開きます。次のチャートは、サブスクリプションに残っている展開済みモデル容量 (アクティブなモデルのみをカウント) を示しています。

* Qlik Predict の展開されたモデル

* Qlik Predict の展開されたモデル (予測がアクティブになっているもの)

この情報は、リソースを開いたすべてのユーザーが ML 展開インターフェイスで表示することもできます。情報はページ上部のモデル ステータス セクションに表示されます。

Qlik Cloud Analytics サブスクリプションでは、同時にアクティブにできる展開済みモデルの数の上限が定義されています (マルチテナント サブスクリプションの場合、サブスクリプション内のすべてのテナント)。この消費制限はモデルごとに定義されます。つまり、単一のモデルから作成された複数の ML 展開は、単一の展開されたモデルとしてカウントされます。アクティブな展開済みモデルの最大数に達した場合は、次のいずれかを実行できます。

* 新しいモデルのスペースを確保するために、現在アクティブな 1 つ以上のモデルを非アクティブ化します。

* 新しいモデルのスペースを確保するために、既存の展開済みモデルを 1 つ以上削除します。

* 現在および将来のすべてのモデルを同時にアクティブ化する必要がある場合は、サブスクリプションを上位レベルにアップグレードしてください。アップグレード オプションの詳細については、「[Qlik Cloud® サブスクリプション](https://www.qlik.com/us/legal/product-terms)の製品説明」を参照してください。

## トレーニング レポートを作成する

管理者は、Qlik Predict でトレーニングされたモデルのトレーニング レポートをダウンロードできます。トレーニング レポートは PDF 形式で、ユーザーのローカル マシンに直接ダウンロードされます。

管理者権限がない場合でも、Qlik Predict ユーザーはアクセスできる実験や展開からモデルのトレーニング レポートを生成できます。テナント管理者と分析管理者、および [ML の実験と展開を管理] 権限が [許可] に設定されているユーザーは、以下の方法でレポートを作成できます。

* 管理 アクティビティ センターから。

* ML 実験から。

* ML 展開から。

詳細は、[管理者として ML トレーニング レポートをダウンロードする](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-training-report.htm)をご覧ください。