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📌3秒で分かる！この記事のサマリ！
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こんにちは、Ebisuです。
【2026年3月版】Qlikアップデートを紹介していきます。
今回のアップデート内容は多岐にわたるため、前後編に分けています。
まずは、Qlik社が発表したい全体像を確認したい方は、以下の公式特設ページをご覧ください。
Qlik MCPサーバー
Qlik MCPサーバーとは、信頼できるQlikのデータを参照してAIが回答でき、不確実な回答を防ぐ機能です。
Qlik Cloudの分析機能を、独自のLLMプロジェクトやAIツール、サービスに追加できます。
既存のQlikデータを、現在社内で使用しているAIツール（ClaudeやChatGPTなど）に、現在使用しているガバナンスとセクションアクセスをそのまま適用して直接利用することができます。
ワンポイント解説
最初の接続にはテナント管理者の許可が必要です。
- 【管理】>【設定】に移動します。
- 【QlikのAI機能】にある【クロスリージョン データ処理】をオンにします。
画像はQlik公式より参照（テナントへのQlik MCPサーバーの展開）
Qlik Open Lakehouse（ストリーミングインジェスト）
Qlik Open Lakehouseが、リアルタイムでの処理を可能にするストリーミングインジェスト機能をサポートするようになりました。
Qlik Open Lakehouseストリーミングインジェスト機能
これまでは「定期的にデータをまとめて運ぶバッチ処理」が主流でしたが、こちらの機能は「流れてくるデータを、リアルタイムかつ大量に、そのまま分析可能な形に整えて保存する」ためのものです。
4つの項目で詳細に説明します。
1．3つの新しいソースコネクタ（Kafka、Kinesis、S3）
データが生まれる「源泉」への接続口が増えました。
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Apache Kafka/Amazon Kinesis：センサーデータやウェブサイトの操作ログ等、絶え間なく流れてくるデータ（ストリームデータ）を受け取るための標準的な仕組みです。
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Amazon S3：クラウド上のストレージです。ここに置かれたファイルも即座に検知して取り込めます。
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サポート形式：JSONやCSVなど、データの「書き方」がバラバラでも、Qlikが適切に読み取ってくれます。
2．ストリーミング・ランディング・タスク
いきなりデータベースに整理して並べるのではなく、一度S3に素早く仮置きする作業です。
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メリット：データの取りこぼしを防ぎ、後から「いつまでのデータを残すかの保持ポリシー」を設定できるため、安全にデータを管理することが可能です。
3．ストリーミング変換タスク
先ほど仮置きした生のデータを、分析しやすい「Apache Iceberg」という最新のテーブル形式に加工する作業です。
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追加のみモード vs 変更の適用モード：単に記録を残すのか、変更を履歴として残すのかを選べます。
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STRUCTのアンネスト/ARRAYのフラット化：階層構造が組まれている複雑なデータをExcelのように一行一列の扱いやすい表形式に自動展開してくれる機能です。
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パフォーマンスとコスト管理：データを種類ごとに分けたり、並び替えたりすることで、検索を速くします。また、古くなったデータ履歴を自動で消すことで、ストレージ料金を節約します。
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スキーマ進化：データの項目が途中で増えたり変わったりしても、システムが止まらず自動で対応してくれます。
4．ダウンストリーム・ミラーリング
Qlikで作成したこの最新のデータセットをSnowflakeやDatabricksといった他の主要なデータウェアハウスにも同期できる機能です。他のツールを使っている部署ともデータ共有が可能です。
ワンポイント解説
「待たなくてよい」「壊れにくい」「安い・速い」3つのメリットを兼ね備えた機能です。
一言で表現すると、「社内のあらゆる場所で発生する膨大なデータを、手間をかけずに最新の状態で、誰でも使いやすい表形式に自動でまとめてくれる機能」です。
Qlik Cloud Analytics/Government（ライトテーブル）
Qlikの分析画面（チャート）上で、「Excelのように直接データを打ち込んだり、修正したりできる機能」であるライトテーブルをサポートするようになりました。
通常、Qlikなどの分析ツールは「見るだけ（読み取り専用）」が基本ですが、この機能によって「見ながら入力する」ことが可能になります。
実際に使用している画面はQlikの公式から出ていますので、こちらからご覧ください。
1．セッション間での即時同期
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内容：誰かがテーブルに数字を入力したりコメントを書いたりすると、その内容がすぐに保存されます。
メリット：次にアプリを開いたときもデータが保持されており、他のユーザーとも最新の情報をすぐに共有できます。「後でメールで報告する」手間が省けます。
2．リアルタイム共同作業と変更追跡
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内容：チームメンバーが同時にデータを更新でき、「誰がいつ内容を変えたか」という履歴を追跡できます。
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メリット：予算策定のシミュレーションや、在庫の状況確認、営業見込みの修正などをチームで同時に行うのに最適です。
3．Qlik Automateとの連携
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内容：入力したデータをトリガーにして、他のシステムへデータを送ったり、通知を飛ばしたりできます。
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メリット：例えば「在庫不足」のフラグをライトテーブルで立てると、自動的に担当者にメールが飛ぶ、といったワークフローを構築できます。
4．導入のしやすさ
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内容：開発者がチャート（グラフ）を作るのと同じ感覚で、チャートライブラリから選んで配置するだけで作成できます。
ワンポイント解説
「Qlikでデータを見る」→「Excelや別のシステムで入力・報告する」という2つのステップが必要でしたが、これからは「Qlikの中で完結する」ようになります。
まとめ：Qlikの進化で、分析は「アクション」へ
今回のアップデートでご紹介した3つの機能はこれまでの「分析」の常識を塗り替えるものです。
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Qlik MCPサーバーにより、AIは単なるチャット相手ではなく、信頼できるデータを持つ戦略パートナーになります。
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ストリーミングインジェストにより、データは「溜まったら見るもの」から「今、この瞬間に活用するもの」へと変わります。
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ライトテーブルにより、ダッシュボードは「見るだけの画面」から「意思決定を即実行に移す操作盤」へと進化します。
これらの機能はバラバラにあるのではなく、組み合わさることで「データが生まれてから、AIが判断し、人間がアクションを起こす」までのスピードを劇的に加速させます。
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