# ML 予測の作業

機械学習モデルを展開したら、そのモデルを使用して予測を作成できます。これらの予測を使用して、データに基づき、より効率的で十分な情報を得た意思決定を行うことができます。

個人または共有スペースで ML 展開の作成と編集、予測の生成を行うことができます。また、ML 展開を管理スペースに公開し、予測を生成することもできます。ML 展開へのアクセスは、スペースを通じて制御されます。スペースの詳細については、「[スペースで作業する](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Spaces/Spaces.htm)」を参照してください。

ML 展開は、個人スペース、共有スペース、管理スペースで作成できます。ML 展開から生成された予測データは、個人スペース、共有スペース、管理スペースに保存できます。

## ワークフロー

次のステップは、ML 展開と予測を実行する方法の例です。

1. モデルを展開する

   予測に使用するモデルを展開します。

   [モデルの展開](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/deploying-models.htm)

2. モデルの承認を得る

   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。特定の権限を持つユーザーと管理者が、モデルの承認を実行できます。

   [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)

3. 予測する

   データセットに対して手動またはスケジュールされた予測を実行するか、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。

   [データセットでの予測の作成](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/creating-predictions.htm)

   [Machine Learning API](https://qlik.dev/apis/rest/ml/)

4. 予測インサイトを視覚化する

   生成された予測データをアプリケーションにロードし、視覚化を作成します。

   [Qlik Sense アプリケーションでの SHAP 値のビジュアライゼーション](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/shap-values.htm)

5. 仮定のシナリオでデータを調査する

   予測 API をアプリケーションに統合して、リアルタイムの予測を取得します。そうすることで、特徴量の値を変更して仮定のシナリオを試し、新しい値に対する予測結果を取得できます。レコードは API を介して ML 展開に渡され、応答がリアルタイムで受信されます。例えば、プランの種類を変更したり、基本料金を引き上げたりすると、顧客チャーンのリスクはどうなるでしょうか。

6. アクションを実行する

   予測インサイトとシナリオを分析して、実行するアクションを見出します。Qlik Automate は、アクションの自動化を支援し、機械学習のユース ケース用の特定のテンプレートを提供します。自動化の詳細については、「[Qlik Automate](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Sense_QlikAutomation/Content/Sense_QlikAutomation/introduction/home-automation.htm) (英語のみ)」を参照してください。

7. 必要に応じてモデルを置き換える

   時間の経過とともに、入力データの分布や特徴量が変化する可能性があります。元の機械学習の問題が同じである場合、新しいモデルを既存の ML 展開に置き換えて、中断を最小限に抑えながら予測をシームレスに改善できます。元の機械学習の問題を再定義する必要がある場合は、新しい実験を作成できます。

   [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)

## 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。