ソリューションのアイデア
この記事ではソリューションのアイデアについて説明します。 クラウド アーキテクトはこのガイダンスを使用すると、このアーキテクチャの一般的な実装の主要コンポーネントを視覚化しやすくなります。 ワークロードの特定の要件に適合する、適切に設計されたソリューションを設計するための出発点として、この記事を使用してください。
この記事では、ナレッジ マイニングの使用によって、カスタマー サポート チームが、顧客の問い合わせに対する回答をすばやく見つけたり、顧客のセンチメントを大規模に評価したりするのにどのように役立つかを説明します。
アーキテクチャ
ナレッジ マイニングには、取り込み、エンリッチ、探索という 3 つのステップがあります。
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
データフロー
- 取り込み
取り込みステップでは、構造化および非構造化データを含む、さまざまなソースからコンテンツを集めます。 カスタマー サポートとフィードバック分析のために、さまざまな種類のコンテンツを取り込むことができます。 これには、カスタマー サポート チケット、チャット ログ、通話の文字起こし、顧客のメール、顧客の支払い履歴、製品レビュー、ソーシャル メディア フィード、オンライン コメント、フィードバック フォーム、アンケートなどが含まれます。
- 強化
強化ステップでは、AI 機能を使用して、情報を抽出し、パターンを見つけ、理解を深めます。 キー フレーズ抽出、感情分析、言語翻訳、ボット サービス、特定の製品や会社のポリシーに重点を置いたカスタム モデルを使用して、コンテンツを強化できます。
- 探索
探索ステップでは、検索、既存のビジネス アプリケーション、分析ソリューションを使用してデータを探索します。 たとえば、ナレッジ ストアで強化されたドキュメントをコンパイルし、それらをテーブルまたはオブジェクトのストアに射影できます。 ストアを使用して、分析ダッシュボードで傾向を明らかにすることができ、頻繁に発生する問題や人気製品を特定できます。 また、検索インデックスをカスタマー サービス サポート アプリケーションに統合できます。
Components
以下は、技術コンテンツのレビューと調査のためのツールを実装する際に使用される主要テクノロジです。
- Azure Cognitive Search は、検索用のインフラストラクチャ、API、ツールを提供するクラウド検索サービスです。 Azure Cognitive Search を使用すると、Web、モバイル、およびエンタープライズアプリケーションのプライベートな異種コンテンツに対する検索エクスペリエンスを構築できます。
- Web API カスタム スキル インターフェイスは、カスタム スキルを Azure Cognitive Search エンリッチメント パイプラインに統合するために使用されます。
- AI Language は、多くの自然言語処理サービスを提供する Azure AI サービスの一部です。 これらのサービスを使用して、テキストを理解および分析できます。
- Text Analytics は、ドキュメント内のテキストの抽出、分類、理解するために使用できる AI Language の API やその他の機能のコレクションです。
- Azure AI services Translator は、REST API の Azure AI サービス ファミリの一部です。 Translator を使用して、ドキュメントとテキストのリアルタイム翻訳を行うことができます。
シナリオの詳細
多くの企業にとって、カスタマー サポートはコストがかかり、場合によっては効率的に運用されていません。 ナレッジ マイニングを使用すると、カスタマー サポート チームは、顧客の問い合わせに対して最適な回答をすばやく見つけることや、顧客のセンチメントを大規模に評価することができます。
考えられるユース ケース
このソリューションは、小売業界向けに最適化されています。
Azure Cognitive Search は、ナレッジ マイニング ソリューションの重要な部分です。 Azure Cognitive Search は、収集され分析されたコンテンツに対して検索インデックスを作成します。
企業は、検索インデックスを使用したクエリにより、顧客の意見の傾向を見つけ出し、その情報を使用して製品やサービスを向上させることができます。
次のステップ
Azure Cognitive Search のカスタム スキルを構築する。
ラーニング パスで Azure Cognitive Search を使用したナレッジ マイニングを確認する。
ソリューション内のコンポーネントの詳細については、こちらのリソースを参照してください。