メッセージ分析: 責任ある AI の透明性に関する FAQ
重要
この記事で説明されている機能は、現在パブリック プレビュー段階にあります。 このプレビュー バージョンはサービス レベル アグリーメントなしで提供されており、運用環境のワークロードに使用することは推奨されません。 特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。 詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。
メッセージ分析とは?
メッセージ分析とは、受信した顧客メッセージを分析して、開発者が顧客との対話を改善する上で役立つ分析情報を抽出する AI 機能です。 言語を検出し、意図 (サービスに関する質問や苦情など) を判断し、主要なトピックを特定します。 メッセージ分析は、企業が自社のコミュニケーション戦略がどの程度うまく機能しているかを理解し、顧客との対話を改善するのに役立ちます。
メッセージ分析でできることは何ですか?
メッセージ分析は、Azure OpenAI での高度な AI 機能を活用して、顧客との対話のための多面的な機能を提供します。 Azure OpenAI サービスを使用して、WhatsApp などのプラットフォームを介して受信したメッセージを処理します。 以下に示すことを実行します。
- 言語検出: メッセージの言語を特定し、信頼度スコアを提供し、元のメッセージが英語でない場合はメッセージを英語に翻訳します。
- 意図認識: メッセージを分析して、手助けの要求やフィードバックの提供などの顧客の意図を判断します。
- キー フレーズ抽出: メッセージからコンテキストにとって重要となる可能性がある重要な用語と名前を抽出します。
これらの機能の組み合わせにより、企業は自社の応答を調整し、顧客との対話をより適切に管理できます。
メッセージ分析の想定されている使用方法は何ですか?
エージェントや部門に対してメッセージ分析を提供することで、企業は問題を効率的に解決し、シームレスなエンドユーザー エクスペリエンスを提供できます。
顧客のニーズを認識することで、顧客に迅速なフィードバックを提供すること。
緊急性や感情に基づいてメッセージに優先順位を付けることで、カスタマー サービス チームの効率を高めること。
顧客の問い合わせやコメントのコンテキストとニュアンスを理解することで、顧客との対話の品質を向上させること。
メッセージ分析の評価方法はどのようなものですか? パフォーマンスの測定にはどのようなメトリックが使用されますか?
デプロイ前のテスト:
単体テスト: システムの各コンポーネントに対して単体テストを開発して実行し、それらが独立して正しく機能することを確認します。
統合テスト: Webhook レシーバー、Azure OpenAI API、Event Grid 間の相互作用など、さまざまなシステム コンポーネントの統合をテストします。 テストは、コンポーネントがやり取りを行うことによる問題を特定するのに役立ちます。
検証と確認:
手動確認: チーム メンバーが実際のユース ケースをシミュレートすることで、システムがどの程度上手くメッセージを処理して分析できるかを確認する手動テスト セッションを実施します。
バグ バッシュ: チーム メンバーと関係者が連携して短時間でできるだけ多くの問題を見つけるバグ バッシュ イベントを企画します。 これらのイベントは、予期しないバグやユーザビリティの問題を明らかにするのに役立ちます。
運用環境でのフィードバック:
ユーザー フィードバック: エンドユーザーからフィードバックを収集して分析します。 この直接的な入力により、機能がユーザーのニーズと期待をどの程度満たしているかについての知見を得ることができます。
ユーザー アンケートおよびインタビュー: システムのパフォーマンスとユーザー エクスペリエンスに関する定性的なデータを収集するために、ユーザーにアンケートとインタビューを実施します。
メッセージ分析の限界は何ですか? ユーザーがシステムを使用する際に、メッセージ分析の限界の影響を最小限に抑えるにはどうすればよいですか?
誤検知:
- システムは時に誤検知の分析を生成する場合があり、これはシステムが正確に解釈することができない顧客メッセージからのあいまいな、矛盾している、皮肉的なコンテンツ、および文化に固有のフレーズやイディオムを扱う場合に特に顕著になります。
サポートされていない言語/翻訳の問題:
- モデルが該当言語をサポートしていない場合、その言語を正しく検出したり、適切に翻訳することができません。 サポートされている言語でも、修正したり独自の翻訳モデルを構築する必要がある誤解を招く翻訳が存在する場合があります。
メッセージ分析の効果的かつ責任ある使用を可能にする運用上の要素や設定にはどのようなものがありますか?
明示的なメタプロンプト コンポーネント: AI が会話のコンテキストをよりよく理解できるように導く明示的なメタプロンプト コンポーネントを使用して、システムのプロンプトを強化します。 このアプローチでは、システムが評価中に何に重点を置くべきかについてより明確な指示を提供することで、分析の関連性と正確性を向上させることができます。
注意を要するメッセージに対する定型応答: 分析応答内の注意を要するトピックや質問にフラグを設定します。 これにより、応答が礼儀正しく法律に準拠したものであることが保証され、AI によって生成されるエラーや不適切な応答のリスクが軽減されます。
段階的なリリース計画: フィードバックを収集し、システムの安定性を確保するために、完全なデプロイに先立ち、限定的なユーザー ベースを関与させるプレビューからの段階的ロールアウトを実装します。 この段階的なアプローチにより、実際のユーザー エクスペリエンスに基づくリアルタイムの調整とリスク管理が可能になります。
インシデント応答計画の更新: 新しい機能の統合や新しい脅威の可能性に対処する手順を含むように、インシデント応答計画を定期的に更新します。 この戦略により、チームは予期しない状況に効果的に対処する備えを行い、システムの整合性とユーザーの信頼を維持できます。
ロールバック計画: 新機能によって予期しない問題が発生した場合に、以前の安定した状態への迅速な復帰を可能にするロールバック戦略を策定します。 重大な状況での迅速な対応能力を確保するために、デプロイ パイプライン内にこの戦略を実装します。
フィードバック分析: アクションにつながる分析情報を収集するために、ユーザー (特に Contoso) からのフィードバックを定期的に収集して分析します。 このフィードバックは継続的な改善のために不可欠であり、開発チームが機能の実際の影響を理解するのに役立ち、よりターゲットを絞った効果的な更新を実現させます。