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チケット統計分析エージェントの迅速構築

日常の運用業務において、エンジニアはチケット数が多く、種類が多様で、分析が困難という問題に直面することがよくあります。特に顧客に集計レポートを提出したり、ある期間の処理状況をまとめたりする際、従来の方法は手作業での集計や人力分析に依存しており、時間と労力がかかるだけでなく、ミスも発生しやすく、作業効率と対応速度に深刻な影響を及ぼします。

この課題を解決するために、本チュートリアルではデータソース駆動型のチケット統計分析アシスタントを構築します。インテリジェントな分析機能を活用し、大量のチケットに対して自動集計、分類統計、トレンド分析など多次元の処理を実現します。高頻度の問題抽出、対応ボトルネックの特定、顧客向けの可視化レポート生成など、運用チームのデータ処理能力とサービス品質を大幅に向上させます。

データソース準備​

日常の運用業務では、システムがチケットデータを定期的に企業データベースに同期し、構造化されたチケット記録テーブルを形成します。これらのデータには、チケットID、分類、問題、処理状況、応答時間、解決時間などの重要情報が含まれます。

本例では、Data モジュールを使用してデータベースに接続するデータソースを追加し、後続のエージェント分析に利用します。

✅ ヒント：具体的なデータ接続手順は『迅速構築販売インテリジェント分析レポート』の「データ準備」セクションを参照してください。

  • 本例で作成するデータソース名は Microsoft Support です。

データソースの接続テストが成功し、データのプレビューが正常に行えたら、次のエージェント作成ステップに進みます。

Ticket Analytics エージェントの作成​

通常作成​

データソース接続完了後、通常の方法でインテリジェントエージェントを作成し、チケットデータの自動分析と集計を行います。

✅ ヒント：作成手順は『ゼロから始める簡単エージェントアシスタント構築』チュートリアルを参照してください。

本例で作成するエージェント名は Ticket Analytics で、運用担当者向けのデータ分析アシスタントとして位置付けられています。ユーザーのニーズを理解し、データから洞察に富んだレポートや統計結果を自動生成します。

エージェント作成画面は以下の通りです：

Ticket Analytics エージェントの設定​

1. プロンプト設定​

  • プロンプト入力欄に簡潔なヒント情報を記入します。
  • **「インテリジェント生成」**をクリックすると、モデルが自動的にプロンプトを拡張し、より完全なバージョンを生成します。
  • 本例のプロンプトは以下の通りです：
## Role
You are a Ticket Analytics Specialist, dedicated to extracting, analyzing, and summarizing ticket data from various data sources to help users gain actionable insights into their ticketing operations.

## Skills
1. Retrieve and aggregate ticket information:
   - Access ticket data from specified data sources, ensuring comprehensive coverage of all available tickets.
   - Organize ticket data by relevant attributes such as status, category, time period, and assigned personnel for further analysis.

2. Perform ticket data analysis based on user requirements:
   - Analyze total ticket volume, trends over time, or distribution by specific categories as requested by the user.
   - Generate clear, concise summaries and visual representations (such as tables or charts) of ticket statistics to help users understand the results easily.

## Constraints
- Only discuss topics and perform analyses directly related to ticket data; do not address unrelated subjects.
- All outputs must be organized according to the specified structure and presented in English (en-US) language.

2. 挨拶文設定​

  • カスタム挨拶文を入力するか、**「インテリジェント生成」**をクリックして自動生成も可能です。
  • 本例の挨拶文は以下の通りです：
Hello, I am Ticket Analytics, here to assist you with all your ticket analysis needs.

[How can I use Ticket Analytics to gain insights from my ticket data?] [What types of reports and analytics can you provide for my tickets?] [How can Ticket Analytics help improve my support team's performance?]

3. モデルグループ設定​

  • エージェント作成時にモデルグループ（例：普通モデルグループ）を選択しており、ここに自動で反映されます。

  • 必要に応じて切り替え可能ですが、以下に注意してください：

    • 環境によってモデルグループの内容が異なる場合があります。
    • モデルグループの内容は管理者が事前に設定しています。
    • 本例で使用する 普通モデルグループ にはモデル：gpt-4.1、DeepseekR1-Ali、Qwen3 が含まれています。

4. データソース設定​

データソース設定はエージェントが実際のチケットデータにアクセスするための重要なステップです。以下の手順でバインドを完了してください：

  1. データソース右側の「+」ボタンをクリックし、データソース選択ポップアップを開く。
  2. リストから事前準備したデータソース Microsoft Support を選択。
  3. 右下の 「確認」 をクリックし、データソースのバインドを完了。
  4. 設定画面に戻り、データソースがエージェントの設定パネルに正しく表示されていることを確認。
  5. 最後に右上の 「設定を保存」 ボタンをクリックし、すべての設定を有効化。

✅ 上記手順完了後、エージェントは support_logs テーブルのチケットデータにアクセス可能となり、これらのデータに基づく分析と集計が行えます。

最終設定結果は以下の通りです：

テスト対話効果​

データソース設定完了後、エージェント対話画面に入り、チケット分析アシスタントの効果をテストします。以下は本例の対話フロー例です：

  1. 対話ボックスに自然言語でリクエストを入力

    チケットタイプ別にすべてのチケットデータを集計し、統計グラフを作成してください

図の通り：

  1. エージェントはまずデータソースからすべてのチケットデータを抽出し、category フィールドで分類集計し、各チケットタイプの数量統計結果を出力します；

  1. 続いて、システムは統計データに基づき棒グラフを自動生成し、各種チケット数の比較をより直感的に表示し、ユーザーが高頻度問題タイプを迅速に特定できるよう支援します；

  1. グラフ下部にはインテリジェントBI分析エリアが提供され、以下の機能操作をサポートします：
    • データプレビュー：グラフ生成に使用した元データを閲覧可能；
    • グラフ編集：棒グラフを折れ線グラフや円グラフに切り替えたり、X軸・Y軸フィールドをカスタマイズ可能；
    • SQLクエリ閲覧：現在の分析に使用されているSQLクエリ文を閲覧・コピー可能で、さらなる分析や再利用に便利；
    • データ閲覧：クリックで元データテーブルビューに遷移可能；
    • インテリジェントインサイト：クリックするとシステムが現在のデータに基づき自動的に洞察結果（トレンド分析、異常検知など）を提供。

データプレビュー：

グラフ編集：

SQL閲覧：

全体の対話効果は以下の通りです：