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Qlik Answers 制限事項

このページでは、アプリケーションの準備、アシスタントの設定、およびエンドユーザーへ Qlik Answers を展開する際に注意すべき既知の制限と制約について説明します。

モバイル ブラウザの制限

チャット エクスペリエンスはモバイル ブラウザーでサポートされていますが、ナレッジ ベースとアシスタントの作成と管理は標準のモバイル ブラウザーの画面サイズに合わせて最適化されていません。

構造化データの制限

アプリケーション内の構造化データには、Qlik Answers に関して次の制限があります。

マスター メジャー式でのセット識別子の使用を避ける

Qlik Answers がマスター メジャーにフィルターを適用すると、メジャーが外側のセット式で折り返されます。たとえば、SUV Revenue というメジャーをブランドでフィルターする場合、Answers では次が生成されます。

{<Brand={'Brand 1'}>} [SUV Revenue]

これは、マスター メジャーの式にセット識別子が含まれていない場合に正しく機能します。set 識別子には次が含まれます。

  • $: 現行の選択状態

  • 1: 完全なデータセット

  • StateName: 代替ステート名

マスター メジャーの式に内部セット識別子が含まれている場合、Qlik エンジンのセット分析の優先順位ルールが適用され、内部セット識別子が外部セットを完全にオーバーライドします。Answersが生成したフィルターはサイレントに破棄され、メジャーはエラーや警告なしにフィルターされていない結果を返します。

例えば、次のマスター メジャー式を見てみましょう。

Sum({$<Car_Type={'SUV'}>}Price)

Qlik Answers がこれを Brand='Qlik Cars' の外部セット フィルターで折り返すと、$ 識別子により、エンジンは外部の Brand フィルターを無視します。結果はすべてのブランドの SUV 収益全体であり、Qlik 車の SUV 収益ではありません。

この動作の影響を受けるマスター メジャー式には、以下を使用するものが含まれます。

  • {$<...>}: 現行の選択状態識別子

  • {1<...>}: 完全なデータセット識別子

  • {StateName<...>}: 代替ステート識別子

ベスト プラクティスとして、可能な限り、Qlik Answers で使用することを目的としたマスター メジャーの式にセット識別子を直接埋め込まないでください。代わりに、メジャーのフィルタリング ロジックをデータ モデルで表現するか、セット識別子なしで項目レベルのフィルタリングを使用してください。そうすることで、Qlik Answers が外部セット フィルターを正しく適用できます。

アプリ内の他の場所で使用するための内部セット識別子をマスター メジャーに含める必要がある場合は、そのメジャーがフィルタリングされたクエリで使用されるときに Qlik Answers が誤った結果を返す可能性があることに注意してください。

構造化テーブル内のフリー テキスト項目

Qlik Answers は、数値、カテゴリ、集計を含む構造化された Qlik データ モデルをクエリします。CRM のメモ、コメント項目、アンケートの回答、インシデントの説明など、構造化されたソースからロードされたフリー テキスト列のコンテンツは分析しません。

たとえば、ChurnReason という項目に "顧客は競合他社と比較して価格が高すぎると述べた" のような値が含まれている場合、セマンティックにクエリすることはできません。Qlik Answers は生の項目値を返すことができますが、行間のテキスト コンテンツについて推論することはできません。

ユースケースでフリー テキスト データのセマンティック分析が必要な場合は、サポートされているファイル形式 (TXT、PDF、DOCX など) を使用して、そのコンテンツをナレッジベース ソースとして追加します。テキスト コンテンツをナレッジベースに移動すると、連想データ モデルのコンテキストから削除されることに注意してください。

セマンティック レイヤーの制限

Qlik Answers には、アプリケーションのセマンティック レイヤーをインデックス化するための次の制限があります。

Qlik Answers がインデックス化するもの

Qlik Answers は、アプリケーションから以下をインデックス化します。

  • アプリケーション名と説明
  • データ モデルの項目と構造
  • 論理モデルの項目とグループ (概要 および 項目とグループ)
  • マスター軸とマスター メジャーの名前と説明
  • 語彙セクションからのビジネス ロジックの同義語
  • ビジネス用語集の定義、カテゴリ、および用語の関連付け。

インデックス化されないもの

以下はインデックス化されず、Qlik Answers がクエリを解釈する方法に影響を与えません。

  • マスター アイテムのラベル式。ラベル式は、表示とビジュアライゼーションのプロパティのみです。それは、インデックス作成、クエリの一致、または Qlik Answers が認識する用語には影響しません。代わりに、マスター アイテムの名前項目と説明項目を使用します。
  • マスター アイテムの計算された説明または動的に計算されたプロパティ
  • パッケージ階層動作カレンダー期間カスタム分析、および例題からのビジネス ロジック コンテンツ。テナントでエージェント型 Qlik Answers エクスペリエンスが有効になっている場合、これらの機能は削除されます。

アプリケーション動作の制限

Qlik Answers を使用する場合、アプリケーションには以下の制限と考慮事項があります。

選択状態の独立性

Qlik Answers は、アプリケーションの選択状態とは独立して動作します。アクティブなダッシュボード フィルター、ブックマークが適用された選択、またはシートの読み込み時にトリガーされるフィルター アクションにより、Qlik Answers が返す回答の範囲が限定されたり、影響を受けたりすることはありません。

これは次を意味します。

  • ダッシュボードで Year = 2026 を選択しているユーザーでも、データが Section Access によって制限されていない限り、Qlik Answers からは全データ回答を受け取ります。
  • Qlik Answers は、現在の選択コンテキストを読み取ったり、適用したり、応答したりしません。

これは意図的な設計であり、アプリの画面状態に関わらず、回答の一貫性を確保するものです。

シートに追加の利用可能性

AI が生成したチャートやテーブルをアプリケーションシートに直接保存できるシートに追加オプションは、アプリケーション内で Qlik Answers を使用している場合にのみ利用できます。アプリケーションを、アシスタントを介して、または開いているアプリケーションの外部にあるアプリケーション分析コンテキストを介して操作している場合は、利用できません。

展開モデルがアシスタント中心であり、ユーザーが生成されたビジュアライゼーションをアプリケーションに追加する必要がある場合は、アシスタントを介するのではなく、アプリケーション内で Qlik Answers を使用するように指示してください。

セッション コンテキストとフィードバックの永続性

Qlik Answers は、セッション内の会話履歴を維持します。ユーザーは以前の会話スレッドに戻り、質問を続けることができます。ただし、基になるアプリ データは元の会話以降に変更されている可能性があり、以前の回答は現在のデータ状態を反映していない場合があります。

セッション内の修正と低評価のフィードバックは、セッション間で永続化されず、Qlik Answers が将来の質問を解釈する方法を変更することもありません。フィードバックは管理者レビュー用に収集されますが、動的な再トレーニングや応答動作の調整に使用されることはありません。

Qlik Answers が用語、指標、または概念を解釈する方法を永続的に修正するには、関連するマスター アイテムの説明を更新するか、ビジネス ロジックの同義語を追加します。

ビジュアライゼーション データ ポイント レンダリングの制限

Qlik Answers 内のビジュアライゼーションは、最大 200 のデータ ポイントを同時にレンダリングするように最適化されています。この制限は、大規模な折れ線グラフやその他の高密度なビジュアライゼーションなど、Qlik Answers エクスペリエンス内で多数のポイントを一度に表示する必要があるシナリオに主に影響します。

描画されるデータ ポイントの数が 200 を超えると、ビジュアライゼーションのパフォーマンスとレンダリングの安定性が低下し、その結果、チャートのレンダリングが不完全になったり、失敗したりする可能性があります。

この制限は、Qlik Answers内に直接レンダリングされたビジュアライゼーションにのみ適用されます。ビジュアライゼーションが Qlik シートに追加されても、データセット全体とすべての基となるデータ ポイントは、 Qlik 標準の分析エクスペリエンス内で通常どおりレンダリングされ、機能します。

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