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title: "はじめに"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/tutorials/churn-prediction/introduction/
description: "解約予測 - Catalyst QuickMLサービスを使用して、解約を予測するための強力なMLパイプラインを作成します。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: All Services
type: tutorial
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# 解約予測

# はじめに

このチュートリアルでは、[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/getting-started/introduction/)を使用して、顧客が離脱するかどうかを予測する強力な機械学習モデルを構築するプロセスをご案内します。

このチュートリアルでは、まず[データセットの前処理](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/)を行い、学習に適した状態に整えます。次に、データ変換を処理する[データパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-data-pipeline/)を構築し、モデルの学習とテストを行う[MLパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-ml-pipeline/)を構築します。最後に、外部アプリケーションとの連携を可能にし、解約予測を提供する学習済みモデルの[エンドポイント](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/pipeline-endpoints/)を作成します。

解約予測MLモデルは、以下のCatalystサービスを使用して構築されます：

**[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/getting-started/introduction/)**：このサービスを使用して、まずサンプルデータセットに[ノード操作](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/data-preprocessing/data-cleaning/)を適用して前処理を行い、[データパイプライン](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/create-data-pipeline/)を構築します。この前処理済みデータを使用して、[MLアルゴリズム](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/ml-algorithms/classification-algorithms/)を実行することでMLモデルを作成します。最終的に、この解約予測MLモデルは、QuickMLで生成される[エンドポイントURL](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/pipeline-endpoints/)を使用して外部アプリケーションからアクセスできます。

[Catalystコンソール](https://console.catalyst.zoho.com/baas/index)で必要なすべてのデータおよびMLパイプラインを作成した後の最終出力は、以下のようになります：

![final_output](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/introduction.webp)