How it works
3ステップで予測モデルを作成
CSVをアップロード
お手持ちのデータをドラッグ＆ドロップするだけ。スキーマは自動で推論します。
自動で学習
39種類のアルゴリズム × 72の前処理レシピを並列実行。最適な組み合わせを発見します。
予測を実行
完成したモデルでバッチ予測やAPI経由のリアルタイム予測をすぐに始められます。
Features
すべてが揃ったプラットフォーム
データの準備からモデルのデプロイまで、予測モデル作成に必要なすべてを提供します。
CSV自動モデル作成
CSVをアップロードするだけで、スキーマ推論から学習まで自動で完了。
リアルタイムモニタリング
学習の進捗をリアルタイムで可視化。各ステージの状態を一目で把握。
モデルリーダーボード
学習済みモデルをメトリクスで比較。最適なモデルをかんたんに選定。
説明可能AI
SHAP分析とAI生成レポートで、モデルの判断根拠を分かりやすく解説。
ワンクリックAPIデプロイ
ボタン一つでRESTful APIとしてデプロイ。APIキー管理も標準装備。
マルチテナント・権限管理
組織・チームでの運用に対応。5段階の権限で安全にデータを管理。
バッチ・手動予測
CSVファイルで一括予測。バリデーション結果と共に結果をエクスポート。
実績で選ばれるプラットフォーム
39
アルゴリズム
72
前処理レシピ
1-Click
APIデプロイ
Real-time
学習モニタリング
Pricing
料金プラン
シンプルで透明な料金体系。必要な分だけお支払いください。
Pro
おすすめ- Team の全機能
- 300時間/月 含む
- Feature Store
- データ接続/インポート
- 特徴量探索/選択
- 仮説検定
- ドリフト検出
- オートスケーリング
- A/Bテスト
- 自動再学習
- HPO（ハイパーパラメータ最適化）
- Responsible AI
- LLM説明
- ¥100/時間（超過分）
料金に関するご質問
FAQ
よくある質問
BLOG
ブログで使い方をチェック
チュートリアル・活用テクニック・導入事例など、Qast を最大限に活用するための情報をお届けします。
プロファイリングレポートの完全ガイド — EDA結果をHTMLレポートで共有・活用する
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部分依存プロットの完全ガイド — 特徴量がモデル予測に与える影響を可視化する
Partial Dependence Plot（PDP）を使えば、特定の特徴量がモデルの予測にどのような影響を与えているかを視覚的に理解できます。PDP の計算原理、1D/2D プロット、ICE プロット、SHAP との違い、解釈のコツを詳しく解説します。
外れ値検出の完全ガイド — IQR・Isolation Forest・アンサンブル手法で異常値を見極める
データに含まれる外れ値はモデル精度を大きく左右します。IQR 法から Isolation Forest、アンサンブル外れ値検出まで、代表的な手法の原理と使い分け、そして除去 vs 保持の判断基準を体系的に解説します。