一般的な問題

発生する可能性がある以下の問題、およびそれを避けるためのベスト プラクティスを参照してください。

質問のコンテキストが複雑すぎて処理できません

自動回答に質問を送信した場合、回答を返す前にデータ入力の制限に達する可能性があります。この問題が発生した場合、受信する回答はダッシュボード定義が大きすぎるため、[自動] を使用できません。データセットとダッシュボードを修正してから再試行してください。

複数の要因が質問の重み付けに影響します。

• ダッシュボード、ダッシュボード ページ、またはデータセットのオブジェクトの数。

• セマンティック グラフの名前。オブジェクト名の単語数が質問の複雑さに影響します。

ベスト プラクティス

• 作成者は、リリース前に自動回答の機能とパフォーマンスを確認し、一般的なビジネス ケースとユーザーが質問する代表的な質問について検討する必要があります。

• 自動回答用のデータセットを確認し、複雑さをなくし、コンテンツの密度を簡略化する必要があります。自動回答でユーザーの使いやすさを向上させるために、作成者は、明確な命名規則を採用し、データセットの簡易バージョンを作成する必要があります。

• ユーザーは、質問の範囲をページに表示されているものに限定できます。

複数の質問

自動回答に1つの質問で複数の質問をした場合、回答は1つの質問のみに対応するか、両方の質問に部分的に回答するか、質問を間違って解釈する可能性があります。

たとえば、「売上が最も高い店舗と、利益率が最も低い製品カテゴリは?」と質問する場合、自動回答で売上の上位店舗を正確に特定できますが、利益マージンに対応できない場合があります。

ベスト プラクティス

1 つの質問に複数の質問を含めない。一度に 1 つの質問に集中し、質問が具体的であればあるほど、結果はより正確になります。

集計不能値への回答

自動回答は、正確に構成した質問を使用した場合でも時々予期しない回答を提示することがあります。これは、特定のメトリック定義や集計関数が原因でよく発生します。メトリックが動的集計向けに設計されていない場合、クエリを実行した場合、計算結果に問題を引き起こす可能性があります。例えば、必要なディメンション (年など) を指定せずに、年間統計などのメトリックに問い合わせをすると、一定期間にわたるデータの集計が不正確になる可能性があります。

たとえば、質問が年を考慮していない場合、自動回答からの回答はバイアスされた結果を返し、データセット内のすべての年における集団の値を合計します。以下のイメージでは、左側に正しい値と右側に正しくない値が表示されます。

ベスト プラクティス

集計不能な値を含むクエリに対する正確な応答のためには、ダッシュボードのMicroStrategyプロジェクト スキーマに基づいた非集計メトリックを使用します。インベントリー計算などの非集計メトリックは、小売業や銀行セクターで一般的です。プロジェクト スキーマで動作するアプリケーションでは、自動回答は正しいレベルの集計でメトリックを処理し、集計不能設定が定義されている場合は、これを考慮して、信頼性の高い回答を提供します。

例えば、「2020 年 12 月に、ディスクマンの手持ち在庫レベルは?」と質問した場合、自動回答は、月末の在庫を、その後の月数で集計することなく、正しく提供します。