Qlik AutoML（クリックAutoML）とは
Qlik AutoML（クリック 機械学習）とは
機械学習のメリットを全てのユーザーに
Qlik Sense（クリックセンス）SaaS/Qlik Cloud（クリッククラウド）で提供されているAutoML
(自動機会学習)は、過去データの情報を示すダッシュボードから予測、予測から「処方箋」となる最適解/選択肢をユーザーと共に導き出します。コードフリーでMLモデルが生成され：
・予測を分析
・計画を決定
することにより、例を挙げますと、目標達成への貴社の力を発揮する支援をいたします。
クリックのAutoMLの場合はコードフリーでモデルが生成される上、透明性を確保し、インプットからアウトプットまで説明/explainability（解釈/interpretability）可能です。よって、結果を左右する要因（キードライバー）が明確です。ユーザーが詳細なレベルまでモデルを理解して初めて各担当者の経験値に基づいた直感的な探索をし、データを、例えば、クリックセンスに連携して「もしもシナリオ（what-if）」を実装しながらベストな行動計画が立てられます。
AutoMLから得られたインサイトと社員の気づきが重なり、ビジネスにおいて貴社独自の創案した方式が確立するかもしれません。
Copyright: Qlik
「BIツールのダッシュボードだけでは行動に繋がらない」という課題を解決する手段として
| MLが無い場合に得る情報 | MLを活用した場合に得る情報 | ML＋説明可能性（explainability/interpretability） により得られる情報 |
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| 営業 （解約率、継続率） 【活用企業：ソフトウェア、金融サービス】 |
過去12か月の解約率は？ どのお客様が解約？ |
予想している解約率は？ 解約しそうなお客様は？ |
解約を予測したお客様に対して、特定の解約理由は？ （キードライバーとなる要因は？） ⇒分析時の問題提起：お客様を維持するための課題はありましたか？解約率を数パーセントでも下げた際に会社に与える影響は？ |
| マーケティング （需要、収益予測） 【活用企業：メディア、コンシューマ製品】 |
過去四半期の地域別の収益は？ | 次の四半期の地域別の収益は？ | 収益予測の決定打となる要因は地域別で何ですか？ 収益最大化のための活動は何でしょうか？ ⇒分析時の問題提起：弱点を改善するスキルは？より正確な予測が有り事業を調整することの意味は？ |
| 財務 （費用管理と予測） 【活用企業：ソフトウェア】 |
前四半期の支出額は？ 支出項目の多かったものは？ |
次の四半期で項目別に予想している支出は？ | 支出に繋がる主な要因は？ 私たちが費用削減のために起こせる最善なアクションは？ ⇒分析時の問題提起：費用を10％軽減させるメリットはなんでしょうか？ |
| オペレーション （アポとキャンセル） 【活用企業：ヘルスケア】 |
過去12か月でキャンセルしたアポは？ どのお客様がキャンセル？ |
今後数か月で、キャンセル率は？ どのお客様が最もキャンセルしそうですか？ |
キャンセルを予想したお客様に対して、要因は？（キードライバーは？） キャンセルの予防策は何でしょうか？ ⇒分析時の問題提起：アポのキャンセルは、収益のロスに繋がりますか？ ５％以上キャンセルの減少を行う意味がありますか？ |
| 人事 （従業員の定着率、減少率） 【活用企業：製造、リテール】 |
過去2年間で退職した従業員数は？ どの従業員が退職しましたか？ |
次年度の予測している減少率は？ 退職率が上がっている重要な従業員は？ |
退職のリスクがある従業員が退職を決定する要因は？ どのような活動により退職を阻止出来ますか？ ⇒分析時の問題提起：予想以上の減少率ですか？減少させるメリット、主要メンバーを残す意味は？ |
| サプライチェーン （在庫管理、在庫切れ予測） 【活用企業：リテール】 |
昨年はどの在庫切れがありましたか？ 在庫切れになった製品は？ |
今後数か月で発生するキャンセルは？ どの製品が最もキャンセルしそうですか？ |
キャンセルを予測されたお客様の要因は？（キードライバーは？） キャンセルの予防策は何でしょうか？ ⇒分析時の問題提起：収益のインパクトと顧客満足度の影響は？ 在庫切れを予測する、需要に応えるということは？ |
| サービスアンドサポート （保守の予測） 【活用企業：家電メーカー】 |
私たちが販売する製品で不具合を起こしたものは？ 製品の中のコンポーネント・機材で不具合を起こしたものは？ |
どの製品・機械が今後数週間以内に不具合が発生しそうですか？ | 予測された不具合に対し、先行指標は？ 不具合が発生する前に、どのように直せますか？ ⇒分析時の問題提起：このような不具合は、過剰な負担を与えていますか？実際に発生する前に、不具合を特定し、発生を防ぐという意味は？ |
Qlik AutoMLは診断的、予測、処方的分析により深い分析機能を追加します。ビジネスユーザー
イメージ：クリックセンスのインサイトアドバイザーを活用し
・複雑な問題を
１．インタラクティブなダッシュボード
２．自然言語
３．モバイルユーズケース を通じて単純化している
・機械学習から得られたインサイトを基礎にビジネス上の意思決定を行う
アナリティクスチーム
イメージ：Qlik AutoMLを活用（操作）している
・機械学習のテクノロジーに既存のクリックセンスパワーユーザーがアクセス可
・多くのユーズケースをカバー・社内でデータサイエンスチームが不在またリソース不足のため
AutoMLを活用
データサイエンティスト
イメージ：別のMLツールとクリックセンスを連携
・社内の意思決定者に機械学習モデルのメリットをクリックセンスとアプリケーションオートメーションを通じて提供
・データの分析、準備、探索をML のプラットフォームに保管する
Qlik（クリック）のAI用語集
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エリートパートナー
アグニコンサルティングはQlik社の最上位であるパートナーレベルである「エリートパートナー」に認定されております。
