シナリオケース

シナリオ 1：ビジネスデータ分析

典型的な応用： ビジネスシステムデータと連携し、インテリジェントな分析と洞察を行う

機能説明：

システムは企業の既存ビジネスシステムと連携し、構造化データを抽出、AIによる自動分析と表示を行います。対応する分析タイプは以下に限定されません：

• 製品販売分析
• グローバル販売状況の比較
• 財務関連の統計分析（例：コスト構造、利益トレンドなど）

ユーザーは自然言語で質問できます：

• 「今月の売上が最も高い製品はどれですか？」
• 「各大陸の販売状況はどうですか？」
• 「2025年上半期の費用比率の変化トレンドは？」

効果向上：

• 自動でグラフ、結論、洞察を生成し、分析工数を削減；
• 多次元データの柔軟なクエリをサポートし、カスタム比較が可能；
• ビジネスチームが問題と機会を迅速に特定するのを支援。

販売、運営、財務などのデータ集約型部門に適用可能。

シナリオ 2：チケットデータ分析

典型的な応用

企業のIT運用やカスタマーサポートの過程で、多種多様な問題タイプ、処理状況、対応者、処理時間などを含む大量のチケットデータが蓄積されます。従来のデータ分析方法は手動集計やExcel統計に依存しており、効率が低く、大量データや多次元分析のニーズに対応しにくいです。

典型的な使用シナリオは以下の通りです：

• 月次／四半期ごとに顧客または内部管理層へチケット処理状況の分析レポートを提供；
• 頻発故障タイプ、繰り返し問題、対応ボトルネックの特定；
• エンジニアごとの処理効率と負荷分布の分析；
• 未解決または期限超過チケットのトレンドをリアルタイム監視；
• チケット総数、完了率、クローズサイクルなどの主要指標を迅速に取得。

機能説明：

このシナリオでは、データソースに基づくインテリジェントエージェント「Ticket Analytics」を構築し、チケットデータの自動集計、分析、可視化表示を実現し、以下のコア機能を備えています：

• データベースデータソース接続：構造化されたチケットデータテーブル（例：support_logs）に接続し、最新データを自動読み込み；
• 自然言語分析指示：ユーザーは自然言語で質問可能で、データクエリ言語の習得は不要；
• 統計レポート自動生成：チケットタイプ、状態、時間軸などに基づく統計グラフ（棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ）を生成可能；
• カスタムグラフビュー：グラフは可視化編集が可能で、グラフタイプの変更やフィールド軸の切り替えをサポート；
• 洞察とトレンド分析：インテリジェントな洞察機能を内蔵し、異常、トレンド、重要な変化を自動検出；
• 基礎データとSQLの閲覧：クエリ結果の詳細および背後のSQLを閲覧可能で、データの透明性と分析の追跡性を向上。

効果向上：

このチケット分析アシスタントを導入することで、従来の手動集計方式に比べて効率と品質が大幅に向上します：

比較項目	従来方式	チケット分析アシスタント
データ処理効率	手作業で時間がかかる	自動応答で数秒以内に結果を返す
多次元統計	操作が複雑でミスが起きやすい	自然言語で質問、多次元の柔軟な統計
可視化表示	手動作成でスタイルが単一	自動生成グラフで柔軟な編集をサポート
洞察能力	経験に依存し潜在的規則の発見が困難	インテリジェントにトレンド、異常、関連問題を識別
レポート生成	複数人で協力し期間が長い	ワンクリックでレポート生成、迅速に顧客へ提供

✅ チケット分析アシスタントは運用エンジニアのデータ処理ハードルを大幅に下げ、サポートチームの応答速度とサービス品質を向上させ、デジタル運用能力向上の重要なツールの一つです。