事例|東大チャットボットシステム(PDCA実現のためAlteryxを活用)

東京大学 赤門 Alteryx チャットボット

東京大学オープン キャンパスの問い合わせ対応に利用するため、
チャットボットを、シャープ様と合同で開発し、
2018年6月に提供いたしました。
Alteryxを活用しているということで、
弊社代表にインタビューしてまいりました。

こんにちは、PR担当Saoriです。

”Alteryx”(アルタリクス)は、処理ツールをドラッグ&ドロップし、
線をつなげていくことで「ワークフロー」という処理の履歴を構築し、再生ボタンを押すことで、処理が実行できるため、
とても分かりやすいのが強みの統計ツール

 

東京大学オープン キャンパスの問い合わせ対応に利用するため、チャットボットを、
シャープ様と合同で開発し、2018年6月に提供いたしました。
チャットシステムはAzure Bot Framework & LUIS を活用し、
PDCAを回す際にAlteryxを活用していただいております。

その内容を知るため、担当の弊社代表にインタビューしてまいりました!

東京大学向けチャットボットでのAlteryx活用事例インタビュー

1.Alteryx選定理由

 

 

Q.本プロジェクトにおいて、選定された理由をお聞かせください。


    A.Alteryxは作業する人のスキルレベルに関係なく利用できるツールだからです。 

チャットボットの運用において大事なことは、適切な回答が返ってくるよう
日々ボットに投げられた質問を確認し、新たな回答を用意したり、
間違っている質問に対する回答を妥当な回答に振り分けることです。

そのためにログが重要になるのですが、
日々の質問(ログ)は、マイクロソフトのSQL Databese に格納しています。
ログの確認で、上級者(弊社ではシニア・コンサルタント)が時間をつかってしまうとコストが高くなってしまいます。
そこで、SQLが書けない事務員や初心者アナリストでも、内容を確認できるよう、Alteryxで仕組みを作りました。

2.Alteryxの活用内容

Q.今回、具体的にどの部分でAlteryxを活用されたのでしょうか


   A.質問ログを手軽に確認するため利用しました。 

まず、質問ログの確認ですね。
ログをExcelで簡単に確認できるよう、表形式で出力するようにしました。

PDCAを時間を掛けず高速に実行させるため、下記の内容を用意しました。

区分 内容
ID ナンバリングするため連番でIDを付与
質問内容 入力されたそのままの内容
回答候補 入力された質問に対する回答内容
回答候補スコア 入力された質問に対する回答のスコア
回答正解フラグ スコア順に並んでいるので、本来は1行目が回答されるが、
異なっている場合に、正解のフラグを付与する
質問登録フラグ 入力された質問を学習させるかどうかのフラグ
質問に対する回答区分 質問をどの回答に登録するか
回答新規区分 回答を新しく用意する場合の区分(インテント)名を記載する

 

Alteryxの良さ

Q.Alteryxを使ってみて、これは良かった!という点があれば教えてください。


       A.PCスキルが高くない人でも使える点です。 

弊社の事務員の方は、PCスキルがないため、正直不安でしたが、
Alteryxでアプリ化していたので、問題なくつかうことができました。

※Alteryxのアプリ化・・・作成済みのワークフローを手軽に再配布(再利用)をするための機能です。
普段使うことのない人でも簡単に集計が可能になるため、専用のユーザインタフェースを備えたワークフローです。

今後のAlteryx活用と拡大

Q.今後Alteryxをどういった領域で活用していきたいか、をお聞かせください。


    A.パース関連で大活躍してもらいたいと考えています。 

マイクロソフトのLUISでは、node.jsのコーディングも必要になりますので、この部分もAlteryxで自動化できればと思っています。
※Alteryxは、パースがしやすいツールも多く用意しています。
・XMLファイル専用の解析ツール
・指定文字に基づいたセルの分割 (詳細紹介記事はこちらです。)
・正規表現構文を使用して、データの解析

チャットボットもそうですが、
データを集める仕組み(ボットに入力された内容は全て記録される)は普及しており、
その記録データをTableauなどのBIツールで見える化も進んでいます。

次は、自動セグメントや予測(Predict)を可視化する必要があると考えています。

そうなるとDataRobotと競合でしょうか。。。

各社様のデータや、ビジネスあったロジックを適用することで、
Alteryxの分析ソリューションの方が良い精度がでると考えていますが、
各業種別に用意されたDataRobotのモデルの評判は非常に良いですね。


 DataRobotと競合になりそうだということですね。 ありがとうございました。

まとめ

担当の人とも話をしたのですが、分かりやすいし使いやすいという話を聞いております、嬉しいです。

今後も活用事例をたくさんご紹介してまいります。

チャットボットの事例紹介記事はこちらです。
↓ ↓
オープン キャンパスの問い合わせ対応にAzure Bot Framework & LUIS を使ったチャット システムを構築
(クリックされるとMicrosoftのページへ遷移します。)

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