分析とダッシュボード
分析とダッシュボード
Section titled “分析とダッシュボード”分析ダッシュボードは、AI ボットとサポートチームのパフォーマンスの全体像を提供します。効果を測定し、知識のギャップを特定し、ボットを継続的に改善するためにご活用ください。
ダッシュボード概要
Section titled “ダッシュボード概要”メインダッシュボードには、高レベルの KPI が一目でわかるように表示されます：
| KPI | 説明 |
|---|---|
| 総会話数 | 選択した期間に開始された会話の数 |
| AI 解決率 | 人間への引き継ぎなしにボットが解決した会話の割合 |
| 平均応答時間 | ユーザーメッセージからボットまたはエージェントの最初の返信までの平均時間 |
| 引き継ぎ率 | 人間のエージェントにエスカレーションされた会話の割合 |
| アクティブユーザー | その期間にボットと対話したユニークユーザー数 |
| 肯定的フィードバック率 | 提出された全フィードバックのうちサムズアップの割合 |
日付範囲ピッカーを使用して、すべての指標を日、週、月、またはカスタム範囲でフィルタリングします。
RAG 分析
Section titled “RAG 分析”RAG 分析セクションでは、検索パイプラインのパフォーマンスを確認できます：
- 検索成功率 — システムがナレッジベースで関連コンテンツを見つけたクエリの割合
- 上位取得ドキュメント — 最も頻繁に取得されるドキュメント（需要の高いトピックを示す）
- 平均関連性スコア — 全クエリにわたるリランカーの平均信頼度スコア
- 時間別クエリ量 — ピーク使用時間を特定するためのメッセージ量ヒートマップ
このデータを使用して、めったに取得されないドキュメントを特定してください。タイトルの改善、キーワードの追加、またはコンテンツレビューが必要な場合があります。
未回答分析セクションでは、ボットが回答できなかった質問を把握できます：
- 未回答質問リスト — 低信頼度の回答や引き継ぎにつながった質問の時系列リスト
- トピッククラスタリング — 質問はトピック別に自動グループ化され、パターンを把握できます
- ドキュメントなしのトピック — 未回答の質問に頻繁に登場するが、ナレッジベースに一致するドキュメントがないトピック
エクスポートボタンを使用して、未回答の質問リストを CSV としてダウンロードし、オフラインでのレビューや専門家との共有に活用してください。
メッセージフィードバック
Section titled “メッセージフィードバック”ユーザーはチャットウィジェットでボットの回答を直接評価できます：
- 👍 サムズアップ — 回答が役に立った
- 👎 サムズダウン — 回答が役に立たなかった
分析ダッシュボードはこのフィードバックを集計し、以下を表示します：
- 時間経過によるフィードバック量
- 最も低評価を受けた回答 — 元の質問とボットの回答付きで、調査と改善に役立てられます
- フィードバックトレンド — 満足度が向上しているか低下しているか
センチメント分析
Section titled “センチメント分析”
センチメント分析セクションでは、会話全体にわたる顧客感情の ML 駆動分析が提供されます：
- センチメント分布 — 検出されたセンチメント（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）別の会話内訳
- センチメントトレンド — 全体的な顧客センチメントの時間的変化
- ネガティブセンチメントアラート — ネガティブなセンチメントでフラグが立てられた会話が優先レビュー用に表示されます
- トピック別センチメント — ネガティブなセンチメントを生じやすいトピックを把握し、ナレッジベースの問題領域を特定できます
センチメントデータはセンチメント対応ルーティングシステムに取り込まれます（人間への引き継ぎを参照）。ネガティブなセンチメントが検出された会話は、より迅速な人間エージェントの対応のために自動的に優先化されます。
管理者は追加の運用指標にアクセスできます：
- エージェント応答時間 — 人間のエージェントが会話を引き継いだ後の応答速度
- SLA 違反率 — SLA 目標を超えた引き継ぎ会話の割合（人間への引き継ぎを参照）
- チャネル別会話量 — Web ウィジェット、LINE OA、その他のチャネル別の会話内訳
- ナレッジベースカバレッジ — ドキュメント数、インデックスされた総チャンク数、最終更新タイムスタンプ
- 会話あたりのコスト — 解決済み会話あたりの推定 AI 推論コスト（エンタープライズプラン）
すべての管理者指標は CSV としてエクスポートするか、ダッシュボードでグラフとして表示できます。
言語検出分析
Section titled “言語検出分析”言語検出分析ページ（分析 → 言語検出）では、管理者が会話全体にわたる訪問者の言語検出状況を把握できます。
主要指標：
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 上位言語 | 選択した期間のすべての会話における検出された言語の分布 |
| 検出方法の内訳 | 各言語がどのように識別されたか — Unicode スクリプト分析、ブラウザ言語ヘッダー、発音区別符号、または会話の継続性 |
| 検出率 | 言語が正常に検出された会話の割合と組織言語にデフォルト設定された割合 |
| 毎日の言語トレンド | 時間経過による言語別の会話量 |
日付範囲： 右上のセレクターを使用して、過去 7、14、30、または 90 日でフィルタリングします。
このデータを活用して：
- お客様の顧客基盤に対して言語検出が正しく機能しているか確認する
- 特定のロケールに対してウィジェット言語セレクターを有効にするかどうかを決定する
- ナレッジベースで代表性が低い言語を使用している顧客がいるかどうかを特定する