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title: "MLパイプラインの作成"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-ml-pipeline/
description: "QuickMLは、Catalyst開発プラットフォームにおける完全ノーコードのMLパイプラインビルダーサービスであり、エンドツーエンドのソリューションで機械学習パイプラインを作成できます。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: QuickML
type: general
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# 最初のMLパイプラインを作成する

QuickMLプラットフォームを使用してMLパイプラインを作成する方法を見ていきましょう。 

## パイプラインビルダーインターフェースを使用したMLパイプラインの作成  

1. 「Pipelines」セクションに移動します 
2. `Create-Pipeline`をクリックして、アップロード済みのデータセットを使用してQuickMLプラットフォームでMLパイプラインを作成します。 
![Create ML Pipeline 1](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_1.webp)

3. MLパイプライン名、モデル名を入力し、MLパイプラインの準備に使用するデータセットを選択します。Target columnで、予測を実行するカラムを選択し、「Create Pipeline」ボタンをクリックします。
![Create ML Pipeline 2](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_2.webp)

**注意:** データパイプラインと同じデータセットからMLパイプラインを作成する場合、出力データ（データパイプラインによるデータセットの変更バージョン）が自動的に取得されます。

4. パイプラインビルダーインターフェースが開いたら、必要なノードをドラッグ＆ドロップしてML操作を実行できます。
例：この画像では、`Ordinal Encoder` [ノード](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/operations-in-quickml/encoding/#ordinal-encoder)がソースに接続されています。設定で、**year**、**mileage**、**money**以外のすべてのカラムを選択します。これらはすでに数値形式であるためです。
![Create ML Pipeline 3](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_3.webp)

設定が完了したら、`Save`をクリックして次に進みます。

5. 同様に、予測の実行に必要なすべてのノードを接続し、以下のようにパイプラインを完成させることができます。
![Create ML Pipeline 4](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_4.webp)

6. パイプラインが完成したら`Save`をクリックし、次に`Execute`をクリックします。
![Create ML Pipeline 5](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_5.webp)

パイプラインが正常に実行されると、上記のように実行ステータスが「Success」と表示されます。

7. **モデル名**（Car Price Prediction ML Pipeline model）をクリックすると、モデル詳細ページにリダイレクトされ、以下のようにモデル評価指標データを確認できます。
![Create ML Pipeline 6](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/help/quickml/create-ml-pipeline/Create_First_ML_6.webp)