Communications Mining ガイド

最終更新日時 2025年11月10日

探索

手記： Automation Cloud ユーザーとして [ソース] - [読み取り ] 権限と [データセット] - [読み取り ] 権限、またはレガシユーザーとして [ ソースの表示 ] 権限と [ラベルの表示 ] 権限を割り当てておく必要があります。

[探索] ページでは、データセットを検索、確認、フィルター処理して、個々のメッセージと一般フィールドを検査および確認できます。このページに移動するには、ナビゲーションバーから [探索] タブを選択します。

既定では、[ 探索 ] には、データセット内の最も新しい 20 件のメッセージが 「最近 」モードで表示されます。ドロップダウンのモードセレクターを選択すると、これを変更できます。

ドロップダウンメニューから選択できるオプションは次のとおりです。

最近 – 最も新しい 20 件のメッセージを表示します。
シャッフル – 20 件のランダムなメッセージを表示します。
教える – どのようにアノテーションを行うべきかプラットフォームが判断できない 20 件のメッセージを表示します。
信頼度が低い – 有益なラベルの予測で十分に網羅されていない 20 件のメッセージを表示します。
リバランス - データセット内のトレーニングデータで十分に代表されていない 20 件のメッセージを表示します。
ラベル – 選択したラベルが割り当てられているか予測されている 20 件のメッセージを表示します。これは、ラベルを選択する際の既定のモードです。
ラベルを確認 - 選択したラベルが誤って適用された可能性がある 20 件のメッセージを表示します。
見逃されたラベル – 選択したラベルが見逃された可能性がある 20 件のメッセージを表示します。

ページの下部で、次の 20 件のメッセージのページに移動するか、前のページに戻るかを選択できます。

フィルターバー、およびフィルターを追加または削除する

このセクションでは、Communications Mining™ のフィルターとその適用方法について説明します。

手記：会話フィルターを使用して、自然言語のクエリを適切なフィルターセットに自動的に変換する方法について詳しくは、「 Autopilot for Communications Mining - 会話フィルター」をご覧ください。

[フィルター] バーではメッセージの特定のグループを検索して、そこでフィルター処理できます。

特定の日付範囲 - 正確な日付を選択したり、[過去 1 週間]、[月]、[90 日]、[年] などのオプションから選択したりできます。
確認済みまたは未確認のメッセージ
データセットで感情機能が有効化されている場合、肯定的または否定的な感情の予測を含むメッセージ
特定の一般フィールドが予測されているか割り当てられているメッセージ
特定のラベル、または予測されたラベルの組み合わせを含む、または除外するメッセージです。詳しくは、「高度な予測フィルター」をご覧ください。

さらに、[ 新しいフィルターを追加] を選択することで、メッセージに関連付けられたメタデータプロパティに基づくフィルターを追加できます。

ユーザープロパティフィルターを追加する

[新しいフィルターを追加] を選択すると、利用可能なすべてのプロパティフィルターのリストがドロップダウンメニューに表示されます。

フィルターは最初からカテゴリ別にグループ化されています。一部のフィルターはデータセット内のコミュニケーションの種類 (例: メール) に固有です。

プロパティがグループ化されるプロパティのカテゴリは次のとおりです。

ソース - データセットに複数のソースがある場合にのみ表示されます。
メール - 個々のメールに固有です (たとえば、メールの送信者)。
スレッド - メールに固有であり、メールスレッドの特性に関連します。
添付ファイル - メッセージ (主にメール) に固有で、特定の添付ファイルプロパティがあります。
ユーザー - 各メッセージとともにアップロードされた (プラットフォームによって抽出されたものではない)、その他すべてのメタデータプロパティです。

アイコンは、各プロパティのプロパティの種類が数値または文字列のどちらであるかを示します。文字列のユーザープロパティの場合、ホバーすると値の例が表示されます。

文字列形式のメタデータフィールドにフィルターを追加する場合、選択に含めるか除外するかを選択できます。次の画像をご覧ください。

注: ユーザープロパティの特定の値を含めるよう選択すると、その他の値は自動的に除外されます。逆も同様です。

数値形式のメタデータフィールドにフィルターを追加する場合、次の図に示すように、最小値または最大値を選択して任意の範囲を作成できます。

プロパティフィルターを削除する

適用したフィルターを削除するには、ホバーしたときに表示されるゴミ箱アイコンを選択するか、[ すべてクリア ] を選択して適用されているすべてのフィルターを削除します。

ラベルフィルター

手記：高度な予測フィルターの導入により、ラベルフィルターバーで [ラベル] トレーニングモードが自動的に選択されなくなりました。また、別のモード ([ラベルを確認] など) でトレーニング用のラベルを選択できなくなりました。代わりに、ドロップダウンメニューからトレーニングモードを選択した後に、次に示すように、表示されるタクソノミーのドロップダウンオプションを使用してラベルを選択できるようになりました。

ラベルフィルターバーを使用して、予測された特定のラベルを含む、または除外するメッセージをフィルター処理できます。この操作は、モデルのトレーニング中、またはデータを探索および解釈する際に実行できます。詳しくは、「高度な予測フィルター」をご覧ください。

[ラベル] セクションにある以下のボタンを使用してフィルターを適用し、すべてのメッセージを表示するか、ラベルが割り当てられているメッセージまたは予測がある未確認のメッセージに絞り込むことができます。アイコンは次のように表示されます。アイコンを選択すると色が変わります。

	割り当てられたラベルがあるメッセージを選択します。
	予測されたラベルがあるメッセージを選択します。

フィルターの選択を解除するには、ボタンをもう一度選択します。

これらのボタンのいずれも選択せずにフィルターを適用して特定のラベルに絞り込むと、ラベルがピン留めまたは予測されているすべてのメッセージに絞り込まれ、確認済みのメッセージから順番に表示されます。

ラベルフィルターバーと + ラベルフィルターを追加すると 、包含フィルターと除外フィルターを複雑に組み合わせて追加できます。たとえば、X と Y が予測されているメッセージを表示するが、Z が予測されているメッセージは表示しないといった場合などです。これらのフィルターの使用方法について詳しくは、「高度な予測フィルター」をご覧ください。

赤いダイヤルのトレーニングインジケーター

一部のラベルには赤いダイヤルのトレーニングインジケーターが表示され、プラットフォームがラベルのパフォーマンスを正確に評価するために、さらにトレーニング例が必要なラベルを強調表示します。詳しくは、「メッセージを確認する」をご覧ください。
どれだけ完全な円になっているかで、さらにいくつ例が必要かを示します。赤いセクションが大きいほど、より多くの例が必要です。
ラベルの複雑さによっては、アノテーションが行われた例が 25 個になると、赤い円は消えます。ただし、正確な予測を得るのにさらに例が必要になる場合があります。
メッセージを確認して、さらにトレーニング例を見つける必要があります。