応答構造

応答を理解する

Auto Answersは、自然言語のテキストと有効な場合、ビジュアライゼーションで構成される回答を提供します。チャットボットはビジュアライゼーションタイプグリッド、縦、横、クラスター化された棒グラフ、円グラフ、線グラフ、KPI、ヒートマップ、マップボックス、バブルグラフ、主要ドライバー分析、傾向および予測分析用のインサイト線グラフを含みます。Auto Answersは、要求された分析と回答の行数に基づいて適切なビジュアライゼーションタイプをインテリジェントに選択することで、インサイトの理解しやすさと可読性を高めます。例えば、ランキング分析は横棒グラフを使用、傾向分析は線グラフ、コンボグラフまたは領域グラフを使用、異常/相関関係はバブルグラフを使用、位置ベースの分析はマップボックスを使用、分布分析は円グラフまたはヒートマップを使用、および記述統計はデフォルトで棒グラフが使用されます。また、ユーザーは希望するビジュアライゼーションタイプを明示的に指定できます。入力パラメーターがそのビジュアライゼーションに必要な条件に合っていれば、Auto Answersはそれを生成します。ビジュアライゼーションタイプがAutoによって選択される方法の詳細は、質問構成のベストプラクティスを参照してください。

この応答には、ナビゲーションパネルも付いています。応答にカーソルを置き、左下角でアイコンを選択し、次のいずれか 1 つを実行します:

解釈の要求
フォローアップすると、最初の回答に関連する質問をすることができ、データをより深く掘り下げていくことができます
応答をイメージとしてコピー
ビジュアリゼーションを最大化し、フルスクリーンで表示

フォローアップ上の質問に回答しています

MicroStrategy ONE (2024 年 9 月) 以降、ビジネスユーザーは以前の回答をフォローアップできるようになりました。Autoでは、元の回答のコンテキストを保持して、以降の質問に効果的に対応します。

回答のナビゲーションパネルでFollow up をクリックし、質問を入力します。Autoがあなたのフォローアップをどのように解釈して回答したかを確認するには、Interpretation をクリックしてください。

ビジネスユーザーは、フォローアップアイコンをクリックしなくても、フォローアップ用の質問を直接質問できます。このシナリオでは、Autoは最近の複数の質問と回答を自動的に考慮して、新しいクエリのコンテキストとして提供します。

回答に多くのデータポイントが含まれている場合、チャットボットのビジュアリゼーションは、透明性と可読性を重視し、データを限定された要約したバージョンを表示します。これは、棒グラフ、主要ドライバー、時系列ビジュアリゼーションに特に適用されます。ビジュアリゼーションを最大化することで、データポイントの完全なセットを表示できます。

Auto Answersで質問をする場合、数値データの正確さに加えて、同じクエリについて、ナラティブやビジュアライゼーションタイプが異なる可能性があります。たとえば、「収益が一貫して改善された店舗は？」と問い合わせると、要約は毎回わずかに異なることがありますが、店舗のリスト自体は一貫しています。この変化は、大規模言語モデル (LLM) の非決定的な性質によるものです。このモデルは、質問をするたびに、アプローチを多少変更してでも、最も関連性のある正確な回答を提供することを目的としています。

質問の制約の理解

1 回の質問で使用できる最大文字数は 1000 文字です。

Auto Answersは、現在選択しているパネル、およびデータセット内の利用可能なすべてのアトリビュートを含む現在のページに配置されたメトリックに関する質問に回答できます。

ただし、データのサイズやデータセットの複雑さ (データセットの数、アトリビュートやメトリックの数、オブジェクト名の長さなど) により、AI サービスが計算量の上限に達し、計算量を増やすことができなくなる可能性もあります。この場合、Auto Answersは、以降の質問に対して、優先度の順に次の提案をします。
- Auto Answersは、現在のページおよび選択されたパネルに配置されたメトリックと、ダッシュボードで使用されているビジュアリゼーションに配置されたアトリビュートを推奨します。
- Auto Answersは、現在選択されているパネルを使用して、現在のページに配置されているメトリックとアトリビュートを推奨します。
このロジックを使えば、制約はあるものの、計算量の制約による回答のエラーを最小限に抑え、機能を最大限に活用できます。
チャット履歴を消去すると、ロジックシーケンスがデフォルトサイズにリセットされます。