# データセットでの予測の作成 ML 展開を使用して、新しいデータで将来の結果を予測します。バッチ予測では、ML 展開内で予測構成を作成し、それを使用してデータセットとして予測を生成します。生成されたデータセットでは、各行にその特定の行の予測値が含まれます。バッチ予測では、適用データセットの各行に対して予測を生成します。 予測構成の作成を開始するには、ML 展開を開き、 [バッチ予測] パネルに移動します。「[ML 展開インターフェイスの操作](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm)」を参照してください。 バッチ予測を使用すると、新しいトランザクションに対する毎日の予測など、カタログのデータセットに関する予測を実行できます。または、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用して、リアルタイムで予測を実行することもできます。リアルタイム予測については、「[リアルタイム予測の作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm)」を参照してください。 情報メモ リアルタイム予測 API は非推奨となり、[Machine Learning API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/) のリアルタイム予測エンドポイントに置き換えられました。機能自体が廃止されるわけではありません。今後のリアルタイム予測では、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントを使用します。リアルタイム予測 API から Machine Learning API への移行に関するヘルプについては、「[Qlik Cloud 開発者ポータルの移行ガイド](https://qlik.dev/apis/rest/automl-deployments/#migrate-from-the-automl-real-time-predictions-api-to-the-machine-learning-api)」を参照してください。 バッチ予測は、予測と各クラスの確率を含む列 (分類モデルの場合) を含むデータセットで生成されます。必要に応じて、SHAP 値またはエラーを含むデータセットと、適用データセットのコピーを生成することもできます。データセットは、Parquet、CSV、または QVD 形式にできます。 予測が生成されると、予測インサイトを Qlik Sense アプリケーションにロードできます。これにより、データを視覚化して操作できるほか、What-if シナリオを作成できます。 ## 要件と権限 共有スペースおよび管理されたスペースで展開と予測を操作するために必要なスペースのロールについては、次を参照してください。 * [Professional および容量ベースのサブスクリプション ユーザーの共有スペースの権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-prof-full.htm) * [Analyzer 資格 を持つユーザーの共有スペース権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-analyzer.htm) * [管理者用の共有スペース権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-shared-space-admin.htm) * [Professional および容量ベースのサブスクリプション ユーザーの管理スペースの権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-prof-full.htm) * [Analyzer 資格 を持つユーザーの管理スペース権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-analyzer.htm) * [管理者用の管理スペース権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/permissions-managed-space-admin.htm) 管理者の場合は、「[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)」を参照して、展開および予測を操作するために必要なユーザー権限の概要を確認してください。 ## 新しいバッチ予測の作成 [展開の概要]、 [展開可能なモデル]、または [バッチ予測] のパネルから新しい予測構成を作成できます。 次の手順を実行します。 1. カタログから ML 展開を開きます。 2. 右下の [予測を作成] をクリックします。 3. [適用データセット スキーマ] セクションで、 [適用データセットを選択] をクリックします。 4. 予測を生成するデータセットを選択するか、 [適用データセットを追加] をクリックして新しいデータセットをアップロードします。Qlik Cloud Analytics でデータ ファイルを追加する方法の詳細については、「[データセットを追加する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataSource/add-datasets.htm)」を参照してください。 情報メモこの段階では、適用データセット スキーマがモデル スキーマと一致しない場合は通知されます。予測を正常に実行するには、スキーマに同じ機能とデータ型が必要です。 5. 必要に応じて、予測構成に名前を付け、説明を追加できます。右側の [予測構成] パネルの [予測名] で、 [名前] と [説明] を編集します。 6. 既定では、予測構成は、展開内の既定のモデルを使用して予測を生成するように設定されています。エイリアスを使用して、別のモデルから予測を実行することもできます。[予測構成] パネルで、 [モデル エイリアスを選択] を展開し、使用するエイリアスを選択します。 バッチ予測でエイリアスを使用する方法の詳細については、「[バッチ予測のモデル エイリアスの構成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/alias-predictions-batch.htm)」を参照してください。 7. [予測構成] パネルの [予測データセット (出力)] で、 [予測データセットに名前を付ける] をクリックします。 8. 必要に応じて、フォルダやファイル名など、データセットを保存するスペース内のパスを編集します。/ 文字でフォルダを区切ります。 Qlik Predict また、予測出力の動的命名もサポートしています。詳細については、「[バッチ予測の動的な命名および保存](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-dynamic-naming-predictions.htm)」を参照してください。 9. 生成されるデータセットの形式を選択します。既定は Parquet です。データセットは、CSV または QVD 形式で生成することもできます。 10. スペースを選択します。 11. [確認] をクリックします。 12. [予測オプション] で、生成する追加のデータセットを選択します。 * 適用データセット: 予測に使用されている適用データセットのコピーを生成します。 時系列モデルの場合、この適用データセットのコピーには、適用ウィンドウ内のレコード、つまり予測の生成に使用されたレコードのみが含まれます。 * エラー データセット: 適用データセットのレコードのエラーを含むデータセットを生成します。これにより、レコードが削除されたかどうか、またその理由を知ることができます。時系列モデルでは使用できません。 * SHAP: 各レコードに SHAP 値を含むデータセットを生成します。データセットには、モデルの各特徴量に index と <feature>\_SHAP の列があります。時系列モデルでは使用できません。 情報メモこのオプションは、多項分類モデルからの予測には使用できません。これらのモデルの場合は、代わりに [座標 SHAP] オプションを使用できます。 * 座標 SHAP: 各レコードに SHAP 値を含むデータセットを生成します。これにより、SHAP データセットと同じ値が得られますが、編成方法が異なります。データセットには、index、automl\_feature、SHAP\_value の列があります。追加の列 Predicted\_class は、多項分類モデルからの予測に含まれています。時系列モデルでは使用できません。 13. 必要に応じて、上記の各データセットを保存する場所内のパスを編集します。パスにはフォルダとファイル名が含まれます。/ 文字でフォルダを区切ります。 Qlik Predict また、予測出力の動的命名もサポートしています。詳細については、「[バッチ予測の動的な命名および保存](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-dynamic-naming-predictions.htm)」を参照してください。 14. [インデックス列]] で、インデックス列を自動生成するか、適用データセットの既存の列を使用するかを選択します。時系列モデルでは使用できません。 15. スケジュールに従って予測を実行することもできます。[予測スケジュール] で [スケジュールを作成] をクリックし、表示されるダイアログで設定を調整します。詳細については、「[スケジューリング予測](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Schedule)」を参照してください。 16. [保存して閉じる] ボタンをクリックして予測構成を保存し、予測を実行せずに [バッチ予測] パネルに戻ります。スケジュールに従って予測を実行するだけの場合は、このオプションをお勧めします。 または、 [保存して閉じる] の隣にある the ↓ icon アイコンをクリックします。[保存して今すぐ予測] を選択します。この操作により予測構成が保存され、予測が手動で実行されます。 [最後の実行] に the チェックボックス icon と表示された場合、予測は正常に完了しています。 17. カタログに移動して、生成されたデータセットを確認します。 ## 予測構成の編集 [バッチ予測] パネルから、既存の予測構成を編集できます。 次の手順を実行します。 1. [バッチ予測] パネルで、編集する予測構成の the 他のアクション icon をクリックします。 2. [アクション] メニューから、[予測構成を編集] を選択します。 予測構成が開き、モデルと適用データセット スキーマが画面の中央に表示されます。 3. [予測構成] パネルで、次のセクションを編集できます。 * 予測名: 予測構成の名前と説明を変更します。 * 所有者: 自分を予測構成の所有者にします。自分を所有者にする場合の詳細については、「[予測構成の所有権](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Ownership)」を参照してください。 * モデル エイリアスを選択: 予測に使用するモデル エイリアスを変更します。 * データを適用 (入力): 適用データセットを変更できます。 時系列モデルの場合、この適用データセットのコピーには、適用ウィンドウ内のレコード、つまり予測の生成に使用されたレコードのみが含まれます。 * 予測データセット (出力): 予測データセットの名前とスペースを変更できます。 * 予測オプション: 生成される追加データセットの選択を変更したり、その名前やフォルダの場所を変更できます。 * 予測スケジュール: 必要に応じて、予測を実行するスケジュールを設定できます。詳細については、「[スケジューリング予測](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Schedule)」を参照してください。 4. [保存して閉じる] ボタンをクリックして予測構成を保存し、予測を実行せずに [バッチ予測] パネルに戻ります。 または、 [保存して閉じる] の隣にある the ↓ icon アイコンをクリックします。[保存して今すぐ予測] を選択します。この操作により予測構成が保存され、予測が手動で実行されます。 [最終ステータス] が「成功」と表示されたら、予測は終了です。 ## バッチ予測の実行 [バッチ予測] パネルから、既存の予測構成の予測を実行できます。 または、カスタマイズ可能なスケジュールに従って予測を実行することもできます。ニーズに合わせて、予測の手動実行とスケジュール実行を組み合わせることができます。 ### 予測を手動で実行する [バッチ予測] パネルのコンテキスト メニューからオプションを選択することで、予測構成の実行を直接開始できます。 ユーザーが予測を手動で実行するには、そのユーザーがアクションのアクセス要件を満たしている必要があります。「[予測構成の所有権](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Ownership)」を参照してください。 次の手順を実行します。 1. [バッチ予測] パネルで、予測に使用する予測構成の the 他のアクション icon をクリックします。 2. [アクション] メニューから [今すぐ予測を実行] を選択して、予測の生成を開始します。 [最終ステータス] が「成功」と表示されたら、予測は終了です。 ### スケジューリング予測 スケジュールに従って自動的に実行されるように、予測を設定できます。作成する予測構成ごとに 1 つのスケジュールを作成できます。予測構成を作成または編集するときに、[予測スケジュール] メニューにアクセスします。 スケジュールされた予測を正常に実行するには、予測構成の所有者がいくつかの権限の要件を満たしている必要があります。要件を満たしていない場合、予測は実行できません。詳細については、「[予測構成の所有権](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Ownership)」を参照してください。 [予測スケジュール] ダイアログでは、スケジュールに次のパラメーターを指定できます。 * 予測を実行: 実行する予測の一般的なスケジュールを調整します (毎日、毎週、毎月)。選択した内容に応じて、間隔、曜日、日付を設定します。 * 時間: 予測の実行を開始する時間を構成します。 時間単位でスケジュールする場合 (毎日または毎週の予測)、予測を実行する開始時間と終了時間を指定することもできます。 * 開始日: 予測スケジュールが有効になる日付を設定します。 * 終了日: スケジュールで予測の実行を停止する日付を設定します。デフォルトでは、スケジュールは無期限で実行するように設定されていますが、スケジュールの終了日を指定できます。 * 適用データセットが変更された場合にのみ実行: 次のいずれかのイベントが発生すると、スケジュールされた予測が実行されます。それ以外の場合は、スケジュールされた予測は実行されません。 * 適用データセットに変更が検出されました。 * 現在のエイリアスに割り当てられたモデルの変更、または別のモデルを使用する別のエイリアスへの変更により、バッチ予測で使用されるモデルが変更されました。 ## 予測構成の削除 [バッチ予測] パネルから、既存の予測構成を削除できます。 次の手順を実行します。 1. [バッチ予測] パネルで、削除する予測構成の the 他のアクション icon をクリックします。 2. [アクション] メニューから、[予測構成を削除] を選択します。 3. [削除] をクリックして確定します。 ## 主な概念 ### 適用データセット 実験トレーニング中に、新しいデータセットで予測を生成するために使用されるモデルを展開します。このデータセットは適用データセットとして知られています。予測は、予測と各クラスの確率を含む列 (分類モデルの場合) を含むデータセットで生成されます。必要に応じて、SHAP 値またはエラーを含むデータセットを生成することもできます。 情報メモ Qlik Cloud でアップロードおよびプロファイリングできるフラット ファイルはすべて、Qlik Predict での使用もサポートされています。 複数のシートを持つ Microsoft Excel ファイルなど、複数のテーブルを含むファイルの場合、最初のテーブルのみがインポートされます。テーブルのデータ プロファイリングが失敗した場合 (テーブルが空の場合など)、そのファイルはサポートされていません。 適用データセットの要件は、モデルの種類に応じて異なります。 * 分類モデルと回帰モデルの場合、適用データセットには、ML 展開のトレーニングに使用されるデータセットと同じ特徴量とデータ型が必要です。ML 実験で指定されたターゲット列は、適用データセットに含める必要はありません。モデルのトレーニングの一部ではなかった追加の列が、適用データセットに存在したままになる可能性があることに注意してください。Qlik Predict は、予測を生成するときに追加の列を単純に無視します。 * 時系列モデルの場合、予測は列ではなく行として作成されます。予測はターゲット列に対してまだ生成中ですが、特定の将来の時間値に対応するレコードになります。列の構造は、トレーニング データセットと適用データセット間で変更されません。時系列モデルの適用データセットには、予測する必要がある将来のレコードの履歴データとプレースホルダー値が含まれている必要があります。詳細については、「[適用データセットの準備](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/machine-learning-framework-time-series.htm#ApplyPrepare)」および「[時系列モデルの予測の作業](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-prediction.htm)」を参照してください。 ### 予測構成 予測データセットは、予測構成から生成されます。各 ML 展開には複数の予測構成を含めることができます。予測構成は、スケジュールの有無にかかわらず実行するように設定できます。 #### 予測構成の所有権 ユーザーが予測構成を作成すると、所有者として自動的に割り当てられます。 予測構成の所有者がテナントにアクセスできなくなったり、ML 展開を操作するための他の要件を満たさなくなったりする可能性があります。この場合、必要な権限を持つユーザーは、 [自分を所有者にする] をクリックしてスケジュールされた予測の所有権を取得すると、予測を実行できるようになります。これは、予測構成パネルで、または [データセットの予測] ウィンドウのアクションとして実行されます。 自分を予測構成の所有者にするには、以下が必要です。 予測設定の所有者になるために必要な権限については、「[要件と権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm#Requirem)」を参照してください。 ### モデルのアクティブ化 ML 展開で予測の生成を開始する前に、ソースモデルをアクティブ化する必要があります。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。 ### 自動特徴量エンジニアリング 自動特徴量エンジニアリングを使用してトレーニングされたモデルを使用して予測を生成する方法については、「[自動特徴量エンジニアリング](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automatic-feature-engineering.htm)」を参照してください。 ## データセットの適用に関する考慮事項 ### 特徴量タイプを手動で変更した場合の影響 特徴量の特徴量タイプを手動で変更し、結果のモデルを展開すると、そのモデルで実行された予測で使用される適用データセット内の特徴量に、特徴量タイプのオーバーライドが適用されます。 [特徴量タイプの変更](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/configuring-experiments.htm#Changing) 情報メモ時系列モデルには例外があります。「[特徴量タイプの変更](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/time-series-prediction.htm#Changing)」を参照してください。 ## 予測ジョブの管理 テナント管理者は、管理 アクティビティ センターから予測ジョブを停止またはキャンセルできます。詳細については、「[Qlik Predictを管理](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-managing-experiments-deployments.htm)」を参照してください。 ## 通知の構成 ML 展開から予測が作成されると、通知を受け取ることができます。詳細については、「[Qlik Predict の通知の構成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/automl-customize-experience.htm#Configur)」を参照してください。 ## データ ドリフトと予測イベントの詳細の表示 予測を実行した後、 [データ ドリフトの監視] および [操作の監視] パネルに切り替えると、次の詳細が表示されます。 * 適用データセット内の各特徴量のデータ ドリフトのレベル。適用データセットとトレーニング データセットの間で比較が実行されます。 * 予測イベントの詳細 (成功または失敗、生成された予測の数など)。 詳細については、「[展開されたモデルのパフォーマンスと使用状況の監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-models.htm)」を参照してください。 ## 系列および影響分析の表示 Qlik Cloud の [系列] および [影響分析] ツールを使用すると、次を分析できます。 * 予測データセットと適用データセットの起源。これには、関連するトレーニングデータ、実験、モデル、ML 展開が含まれます。 [機械学習コンテンツの系列の分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/lineage.htm#MLLineage) * 予測データセットと適用データセットが Qlik Cloud 全体のダウンストリーム コンテンツでどのように使用されているか。 [機械学習コンテンツの影響分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Catalog/impact-analysis2.htm#MLImpact) ## 詳細を見る * [ML 展開インターフェイスの操作](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-model-management.htm)