Qlik Training Blog

Qlik Predictの[トレーニング データ]画面が更新され、モデリング用にデータがどのように準備されるかがより明確になりました。

パフォーマンス評価ツールに、「推奨事項」タブが追加されました。ここでは、診断結果を元にパフォーマンス向上のための推奨策（未使用項目の削除など）が表示されます。

AI活用が広がる中で、Qlik Cloud Analytics のAI機能もこの1年でさらに進化してきました。 以前ご紹介した「Qlik Cloud Analyticsが展開するAIの世界 2025」に続き、本記事では「Qlik Answers」と「Qlik Predict」の最新情報を取り上げます。2026年8月時点の進化点と今後の展開を整理しながら、活用イメージをわかりやすくご紹介します。

Qlik Automateの説明文を、処理内容に基づいてAIで自動生成できるようになりました。説明文により、AIエージェントがAutomateの内容を把握しやすくなり、MCPサーバー経由の外部生成AIツールからも検出されやすくなります。

新しく「画像」というチャートが追加されました。

Qlik Predict の「実験構成パネル」について、表示形式が変更され、機能が一部追加されました。

監視対象のチャートをクリップボードにコピーしたり、PNG画像として保存できるようになりました。

ストレート テーブルで、軸グループごとに小計を表示できるようになりました。

せっかく準備したデータが使われないのは、「どこにあるか分からない」だけでなく「本当に信用して大丈夫？」という不安が残っているからかもしれません。 そこで今回は、高価な専門ツールを追加することなく、Qlik Cloud Analytics（QCA）だけで手軽にできる「データの整理術」をご紹介します。 データの品質チェックから、みんなが探せる共有の仕組みまで、QCAでどう一気通貫にカバーできるのか、各機能のつながりを分かりやすくまとめました。

社内のPDFやマニュアルをもとに、AIに質問できるチャットボットを作れたら便利だと思ったことはないでしょうか。 本記事では、社内のPDFなどの文書データ（非構造化データ）を読み込ませて、自社専用のAIチャットボットを構築するための「ナレッジ ベースとアシスタントの作成方法と利用方法」をご紹介します。