クイック工数チケット統計分析Agentの構築

日常の運用保守業務において、エンジニアはチケット数が多い・種類が多様・分析が困難という課題に頻繁に直面します。特に、顧客に集計レポートを提出したり、ある期間の対応状況をまとめたりする際、従来の方法では手作業による集計や分析に頼ることが多く、時間と労力がかかるだけでなく、ミスも発生しやすいため、業務効率や対応スピードに大きな影響を与えます。

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、インテリジェントな分析機能を活用して、大量のチケットに対する自動集計・分類統計・トレンド分析など多次元処理を実現します。高頻度な問題の抽出や対応ボトルネックの特定、顧客向けの可視化レポートの生成など、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。

データソースの準備

日常の運用保守業務では、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へ同期し、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、問題内容、処理状況、応答時間、解決所要時間などの重要情報が含まれます。

本例では、Dataモジュールを通じ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Agent分析に利用します。

✅ ヒント：具体的なデータ接続手順は『クイック営業インテリジェント分析レポート構築』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できたら、次のAgent作成ステップに進みます。

Ticket Analytics Agentの作成

通常作成

データソースの接続が完了したら、通常の方法でインテリジェントAgent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『ゼロから簡単Agentアシスタント構築』チュートリアルを参照してください。

本例では、作成するAgent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、ユーザーのニーズを理解し、データからインサイトのあるレポートや統計結果を自動生成できます。

Agent作成画面は以下の通りです：

Ticket Analytics Agentの設定

1. プロンプト設定

• プロンプト入力欄に簡単な案内文を入力します。
• **「インテリジェント生成」**をクリックすると、システムがモデルを呼び出してプロンプトを自動拡張し、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できます。
• 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

• Agent作成時にモデルグループ（例：普通模型组）を選択済みで、ここに自動的に反映されます。

• 必要に応じて切り替え可能ですが、注意点として：

  • 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ます。
  • 本例で使用する 普通模型组 には、gpt-4.1、DeepseekR1-Ali、Qwen3 モデルが含まれます。

  

4. データソース設定

データソースの設定は、Agentが実際のチケットデータへ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、データソース選択ウィンドウを開きます。
2. リストから事前に準備したデータソース Microsoft Support を見つけて選択します。
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します。
4. 設定画面に戻り、データソースがAgentの設定パネルに正しく表示されていることを確認します。
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にします。

✅ 上記の手順が完了すると、Agentは support_logs テーブル内のチケットデータへアクセスできるようになり、今後これらのデータに基づいた分析や集計が可能となります。

最終的な設定結果は以下の通りです：

質問応答テスト

データソースの設定が完了したら、Agentのチャット画面に入り、チケット分析アシスタントの効果をテストできます。以下は本例のインタラクション例です：

1. チャットボックスに自然言語でリクエストを入力

   チケットタイプごと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

下図参照：

2. Agent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件数統計を出力します。

3. 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、各チケットタイプの件数比較をより直感的に表示し、ユーザーが高頻度の問題タイプを素早く特定できるようにします。

4. グラフの下には、インテリジェントBI分析エリアが提供され、以下の機能操作が可能です：
   • データプレビュー：グラフ生成に使用された元データを閲覧
   • グラフ編集：棒グラフを折れ線グラフや円グラフなどに切り替えたり、X軸・Y軸フィールドをカスタマイズ設定可能
   • SQLクエリ表示：現在の分析の背後にあるSQLクエリ文を閲覧・コピーでき、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ジャンプ
   • 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でインサイト（トレンド分析、異常検出など）を提供

データプレビュー：

グラフ編集：

SQL表示：

全体の質問応答効果は以下の通りです：