# リアルタイム予測の作成

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。[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を使用して、リアルタイム予測を作成します。

清算時に顧客割引をリアルタイムで決定するなど、リアルタイムで予測できます。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。

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。

## API を使用したリアルタイム予測の作成

ML 展開のインターフェイスのリアルタイム予測パネルでは、Machine Learning API のリアルタイム予測エンドポイントにアクセスできます。このペインは、展開のデフォルト モデルがアクティブで、リアルタイム予測に必要な権限を持っている場合に表示されます。

リアルタイム予測エンドポイントは、Qlik Predict と Qlik Cloud の他の機能 (Qlik Sense と自動化など)、そして外部アプリケーション間の双方向コミュニケーションです。エンドポイントを使用すると、モデルにデータを渡すことでプログラム的に予測を行い、予測結果をリアルタイムに取得できます。

リアルタイム予測パネル

リアルタイム予測パネル

リアルタイム予測パネル ![リアルタイム予測パネル。](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml_realtime-predictions.png)

次の手順を実行します。

1. ML 展開で [リアルタイム予測] パネルを開きます。

2. コピー ボタンを使用して、該当する URL または JSON をクリップボードにコピーします (使用するエイリアスの選択については、「[リアルタイム予測におけるモデル エイリアスの演算](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-real-time-predictions.htm#AliasPredictions)」を参照してください)。

3. Machine Learning API への呼び出しを独自のアプリケーションに組み込むか、必要なツールを使用して API を手動で呼び出します。

   Machine Learning API のリアルタイム エンドポイント仕様については、「[同期リクエスト/応答で予測を生成する](https://qlik.dev/apis/rest/ml/#post-v1-ml-deployments-deploymentId-realtime-predictions-actions-run)」を参照してください。

Machine Learning API の一般的な情報については、「[Machine Learning API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)」を参照してください。

## リアルタイム予測の要件

* リアルタイム予測エンドポイントを使用するには、API キーが必要です。API キーを生成するには、テナントで [API キーの管理] 権限を持っている必要があります。「[API キーの生成と管理](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-generate-api-keys.htm#Generating)」を参照してください。

* 予測を実行するには、使用している ML 展開のソース モデルをアクティブ化する必要があります。詳細は以下をご覧ください。

  * [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)

  * [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)

* ML 展開と予測を操作するには、適切な権限が必要です。詳細については、「[要件と権限](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/working-with-predictions.htm#Requirements)」を参照してください。

## リアルタイム予測におけるモデル エイリアスの演算

ML 展開に複数のモデルを追加できます。エイリアスのシステムは、予測に使用するモデルを動的に交換できるようにするために、ML 展開で使用されます。詳細については、「[ML 展開で複数のモデルを使用する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/ml-deployment-available-models.htm)」を参照してください。

URL または JSON をコピーする場合、次のオプションを使用できます。

* 既定の予測: このオプションを使用して、ML 展開の既定のエイリアスから予測を生成します。

* エイリアス予測: ML 展開に追加したエイリアスから予測を生成する場合は、このオプションを使用します。ドロップダウン メニューを使用してエイリアスを選択し、URL または JSON をコピーします。

## データ ドリフトと予測イベントの詳細の表示

リアルタイム予測を実行した後、ML 展開を開き、 [操作の監視] および [データ ドリフトの監視] のパネルを確認します。これらのビューでは、次を評価できます。

* 予測に関係する各特徴量のデータ ドリフトのレベル。Qlik Predict リアルタイム予測 API に送信したデータとトレーニング 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)。

詳細は以下をご覧ください。

* [展開モデル運用の監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-model-operations.htm)

* [展開されたモデルでのデータ ドリフトの監視](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm)