--- title: "QuickMLエンドポイントの実行" url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/quickml/execute-quickml-endpoints/ description: "このページでは、PythonアプリケーションでQuickMLエンドポイントを実行する方法をサンプルコードスニペットと共に説明します。" last_updated: 2026-03-30T08:10:30Z service: QuickML type: general related_links: - name: "QuickML Help" url: /ja/quickml/ - name: "QuickML Pipeline Endpoints" url: /ja/quickml/help/pipeline-endpoints/ - name: "SDK Scopes" url: /ja/sdk/python/v1/sdk-scopes --- # Catalyst QuickML [Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/)は、ノーコードの機械学習パイプラインビルダーサービスで、事前構築されたMLアルゴリズム、操作、データ前処理技術のホストを実装し、データセットに接続してMLモデルを構築および公開できます。MLパイプラインを公開した後、認証済みのエンドポイントで作成したモデルにアクセスできます。 ### QuickMLエンドポイントの実行 以下のコードスニペットを使用すると、公開された[QuickMLエンドポイント](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/pipeline-endpoints/)に入力データを渡し、MLモデルの処理に基づいて結果を予測できます。出力は、MLパイプライン作成時に定義されたターゲット列の値の予測を返します。 > **注意:** 1. 以下のコードスニペットで結果を予測するには、Catalystコンソールを使用してプロジェクト内でMLパイプラインとモデルのエンドポイントを構成および公開しておく必要があります。 2. QuickMLは現在、JP、SA、またはCAデータセンターからアクセスするCatalystユーザーには利用できません。 `quickml`コンポーネントインスタンスは以下のように作成されます。これはサーバーサイドの呼び出しを実行しません。モデルのエンドポイントにキーバリューペアとして入力データを渡すデータディクショナリを作成する必要があります。以下の`endpoint_key`は、プロジェクトで構成されたMLモデルに対して公開されたエンドポイントの一意のIDです。エンドポイントキーと入力データは、実行のために`predict()`メソッドに渡されます。以下のコードで使用されている`app`リファレンスは、SDK初期化時にレスポンスとして返される[Pythonオブジェクト](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/sdk/python/v1/setup/#initializing-the-sdk)です。 **使用パラメータ**
| パラメータ名 | 定義 |
|---|---|
| `endpoint_key` | **必須**パラメータ。MLモデルに対して公開されたエンドポイントの一意のIDを格納します。 |
| `input_data` | **必須**パラメータ。QuickMLエンドポイントに公開するデータを格納します。 |