シナリオ事例
シナリオ 1:業務データ分析
典型的な用途: 業務システムデータとの連携によるインテリジェントな分析とインサイトの提供
機能説明:
システムは企業の既存業務システムと連携し、構造化データを抽出してAIによる自動分析と可視化を行います。対応可能な分析タイプは以下を含みますが、これらに限定されません:
- 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(コスト構造、利益傾向など)
ユーザーは自然言語で質問できます。例:
- 「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傾向は?」
効果向上:
- グラフ、結論、インサイトを自動生成し、分析作業の工数を削減
- 多次元データの柔軟なクエリとカスタム比較に対応
- ビジネスチームが課題や機会を迅速に特定するのを支援
販売、オペレーション、財務などデータ集約型部門に適用可能です。
シナリオ 2:チケットデータ分析
典型的な用途
企業のIT運用やカスタマーサポートの過程で、多数のチケットデータが蓄積されます。これには様々な問題タイプ、処理状況、対応者、対応時間などの情報が含まれます。従来のデータ分析方法は手作業での集計やExcelによる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きれません。
典型的な利用シーン:
- 毎月/四半期ごとに顧客や社内管理層へチケット処理状況の分析レポートを提供
- 高頻度障害タイプ、繰り返し発生する問題、対応ボトルネックの特定
- 各エンジニアの処理効率や負荷分布の分析
- 未解決またはタイムアウトしたチケットのトレンドをリアルタイムで監視
- チケット総数、完了率、クローズサイクルなど主要指標の迅速な取得
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・可視化を実現します。主な機能は以下の通りです:
- データベースデータソースとの接続:構造化されたチケットデータテーブル(例:support_logs)に接続し、最新データを自動取得
- 自然言語による分析指示:ユーザーはデータクエリの構文を習得せずに自然言語で質問可能
- 統計レポートの自動生成:チケットタイプ、状態、時間軸などで統計グラフ(棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ)を自動生成
- カスタムグラフビュー:グラフはビジュアル編集に対応し、グラフタイプやフィールド軸の切り替えが可能
- インサイトとトレンド分析:インテリジェントなインサイト機能を内蔵し、異常・トレンド・重要な変化を自動検出
- 基礎データとSQLの表示:クエリ結果の詳細や背後のSQLを表示でき、データの透明性と分析のトレーサビリティを向上
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、従来の手作業による集計方法と比較して、効率と品質の大幅な向上が実現できます:
比較項目 | 従来の方法 | 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発生しやすい | 自然言語で質問、多次元の柔軟な統計 |
可視化表示 | 手作業でグラフ作成、スタイルが単一 | グラフを自動生成、柔軟な編集に対応 |
インサイト能力 | 経験に依存し、潜在的なパターンの発見が困難 | トレンド、異常、関連問題をインテリジェントに特定 |
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を生成し、迅速に顧客へ納品 |
✅ 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の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る、デジタル運用能力向上のための重要なツールです。