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アドオン AIエージェント - Advanced

UltimateGPT Insightsは、以下の3つのメインセクションに分かれています。

  • Top KPIs
  • Knowledge Base Articles Insights
  • Knowledge Base Gaps Discovery

各セクションは、UltimateGPTの会話データに関するインサイトを提供します。これにより、AIエージェントがどの程度効果的に機能しているか、最も多くの問い合わせやトラフィックを引き起こしているトピック、ナレッジベースの記事作成に費やす時間の効果などを把握できます。これらのデータに基づいて、より適切な意思決定が可能となるよう設計されています。

各セクションの説明に入る前に、トップナビゲーションで定義できるフィルターの条件を説明します。

フィルター条件

フィルター 説明
Date  期間を選択 
Language 選択した言語による会話のみをフィルタリング

Top KPIs

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Conversationウィジェット

Conversationウィジェットは、AIエージェントが行ったチャットの量を報告します。チャットの量は、UltimateGPT会話と目的ベースの会話に分けられています。

ウィジェット 説明
UltimateGPT Conversations 設計された対話内にUltimateGPT応答またはUltimateGPTノードのアクティベーションを少なくとも1つ含む会話。
Intent-Based Conversations 対話ビルダーで目的に基づいて設計された会話で、UltimateGPTによる応答を含まない会話。

UltimateGPT Answersウィジェット

UltimateGPT Answersウィジェットは、UltimateGPTノードでのシナリオ生成の割合を報告します。このウィジェットでは、UltimateGPTの2つのシナリオ候補、「Response Generated」と「Not understood」のシナリオがハイライト表示されます。

ウィジェット

説明
Response Generated 

雑談やインポートされたナレッジベースからAIエージェントが応答を生成した回数。メトリックバーにカーソルを合わせると、UltimateGPT応答のタイプの内訳を確認できます。

Small Talk：UltimateGPTが生成した応答のうち、インポートされたナレッジベースに基づかない回答の合計数

KB Answers：UltimateGPTが生成した応答のうち、インポートされたナレッジベースに基づいた回答の合計数
Not understood  カスタマーからの問い合わせに回答するために、AIエージェントがインポートされたナレッジベースから関連するコンテキストを見つけられなかった回数。

 

メトリック「Response Generated」の内訳は、2023年8月18日より利用可能になります。

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Knowledge Base Articles Insights

「ナレッジベース記事のインサイト」セクションでは、ナレッジベースから生成された応答に関する詳細な情報が提供されます。

ナレッジベース記事のインサイトにはツリーマップ表示とタイル表示の2つの表示方法があります。

2つの表示方法は右上隅のボタンで切り替えることができます。

画面表示

説明

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ツリーマップ表示では、AIエージェントが応答を生成する際に使用された回数が一番多い記事と一番少ない記事がハイライト表示されます。上部にあるクイックフィルターを有効にすると、この2つの記事を表示できます。タイル表示は、フィルターの選択に基づいて昇順または降順に並べ替えることができます。

記事を表す各タイルには、以下の情報が表示されます。

  • 左上隅のパーセンテージは、その記事が応答の生成に使用された割合です。
  • タイル名は記事のタイトルです。
  • タイトルにカーソルを合わせると、その記事の詳細情報を表示できます。
    • Rate of Usage：記事が応答の生成に使用された割合。 
    • KB Type：記事が含まれるインポートされたナレッジベースのタイプ。
    • KB Name：インポートされたナレッジベースの名前。
    • Article URL：記事への外部リンク。見つかった場合のみ表示される
image (8).png

タイル表示では、インポートされたすべての記事がリスト表示されます。記事を表す表の各行には、以下の情報が表示されます。

  • Article name：記事のタイトル
  • KB Type：記事が含まれるインポートされたナレッジベースのタイプ。
  • KB Name：インポートされたナレッジベースの名前。
  • Rate of Usage：記事が応答の生成に使用された割合。

機能：

  • 列見出しをクリックすることで列内を並べ替えることが可能
  • 検索バーを使用して特定の記事を検索
  • デフォルトで最大10件の記事を表示。必要に応じてページ分割オプションを選択可能

Knowledge Base Gap Discovery 

「Knowledge Base Gap Discovery」セクションは、カスタマーからの問い合わせに回答するために、AIエージェントがインポートされたナレッジベース（KB）に関連するコンテキストを見つけられなかったトピックを特定するのに役立つように設計されています。特定されたクラスタトピックの下にメッセージがグループ化され、これらの情報不足を解消するための最善のアプローチをデータに基づいて決定することができます。

左側には、AIエージェントが理解できなかったカスタマーメッセージのクラスタがバブルチャートで表示されます。バブルチャートには、カスタマーから頻繁に寄せられる質問の上位10のトピックが表示されます。

理解されなかったカスタマーメッセージは、毎週日曜日23:59:59 UTCにクラスタ化されます。毎週この時刻になると、AIエージェントは理解されなかった関連メッセージを、バブルで表されたトピックの下にクラスタ化します。バブルをクリックしてクラスタ内を移動し、理解されなかったメッセージと、選択したクラスタに属するメッセージの数を確認することができます。

各トピックに関するAIエージェントの知識を向上させるには、以下のいずれかの方法があります。

  1. 目的アシスタント機能を使用して新しい目的を作成する
    このオプションは、クラスタ化されたトピックをカバーする目的がない場合に最適です。新しい目的を作成する手順に従い、この目的の表現を生成し、フローを設計するだけです。
  2. 既存の目的にメッセージを追加する
    このトピックをカバーする目的がすでに存在する場合は、その目的にさらに表現を追加し、モデルをトレーニングすることができます。
  3. 不足しているトピックをカバーする記事を作成する
    ヘルプセンターで不足しているトピックをカバーする記事を作成することもできます。

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