AI データセットの絞り込みと編集

で始まるStrategy One（2025 年 3 月）、ボットの機能が強化され、応答とボット作成プロセスが改善されました。機能拡張の詳細については、エージェント: カスタマイズされたスタンドアロン ボット 。

• 続行できます作成ボットだけでなくを編集と使用古いバージョンで作成されたボット。概要については、Auto Bots: Customized Stand-Alone Bots (2025 年 3 月以前)

• 新しいボットを有効化するには、に問い合わせてください。Strategyサポート。新しいボットの概要については、エージェント: カスタマイズされたスタンドアロン ボット 。新しいボットの作成手順については、エージェントの作成 。

新しいエージェントまたはAI データセットコレクションを作成する際に、データの絞り込みと編集を行います。

• AI データセットコレクションには、少なくとも1つのAI対応データセットが含まれます。 Strategy One (2025年6月)以降では、非構造化データ もデータセットとして選択できます。データセットを確認、修正、操作してデータを絞り込み、統合します。AI データセットコレクションは、複数の Auto エージェントで使用でき、一貫性と効率性を提供します。

• 新しい エージェントを作成する際に、既存のAI データセットコレクションを使用するか、新しいコレクションを作成できます。

AI データセットコレクションを絞り込んで、複数のデータソースを統合します。派生メトリックを作成し、 Strategy One (2025年5月)以降では派生属性も作成できます。シームレスなデータブレンディングのために属性をリンクし、データセットに対してさまざまな操作を実行します。データの正確性を確保するために、データラングリング操作後にグリッドビジュアリゼーションを作成して値を検証し、変更されたデータセットの正確性を確認します。

前提条件

• AI対応データセットの絞り込みと編集を行います。データセットをAI対応にすることで、キューブ自体と各カラムの自動生成された説明でデータセットが拡充され、 エージェントに必要なコンテキストが提供されます。Workstation を使用してデータセットを有効化します。

• 1つのAI データセットコレクションで、2つのデータセットなど、複数のデータソースを使用できます。その場合、データセット間の関係(共有属性など)が存在することを確認し、リンクできるようにします。 エージェントは、データ間の関係をより効果的に理解し、関連情報を表示できます。

• Strategy One (2025年6月)以降では、非構造化データ もデータセットとして選択できます。

  • 非構造化データには、PDF、Microsoft Word、HTML、markdown、およびテキストファイルが含まれます。たとえば、WordファイルのFAQとPDFのトラブルシューティングガイドを統合して、カスタマーサポート エージェント で使用できます。別のデータセットコレクションには、ポリシードキュメント、契約書、コンプライアンスガイドラインのPDFを含めて、法的および規制上の質問に正確に回答できます。Workstation を使用して非構造化データを追加します。

• Strategy One (2025年6月)以降では、複数の エージェントをデータソースとして選択することにより、ユニバーサルエージェント(複数の エージェントを1つのインテリジェントアシスタントに統合したもの)を作成できます。

• 詳細モードにアクセスし、基本的なデータ操作を実行するには、Run AI Bots および Create and Edit AI Bots の権限が必要です。高度なデータラングリングを実行するには、追加の権限が必要な場合があります。

新しい エージェントの作成

1. Create New をクリックし、エージェントを選択します。

2. 複数のプロジェクトへのアクセス権がある場合は、Create エージェント In ドロップダウンリストから、 エージェントを作成するプロジェクトを選択します。

3. (missing or bad snippet)

4. Createをクリックして、選択したデータで エージェントを作成します。New AI Dataset Collection ウィンドウが開きます。

5. データセットを準備して編集します。

新しいAI データセットコレクションの作成

1. Create New をクリックし、AI Dataset Collectionを選択します。

2. 複数のプロジェクトへのアクセス権がある場合は、Create エージェント In ドロップダウンリストから、 エージェントを作成するプロジェクトを選択します。

3. 少なくとも1つのデータソースを選択します。異なる種類のデータ を組み合わせることができます。

   • 構造化データセットを選択するには、Structured Dataをクリックし、データセットを選択します。AI対応データセットのみが表示されます。

   • Strategy One (2025年6月)以降では、非構造化データを選択できます。Unstructured Dataをクリックし、ファイルを選択します。

4. Createをクリックします。New AI Dataset Collection ウィンドウが開きます。

5. データセットを準備して編集します。

AI データセットの準備と編集

1. New AI Dataset Collection ウィンドウで、属性またはメトリックの名前を変更できます。Dataパネルでオブジェクトを右クリックし、Renameを選択して、新しい名前を入力します。
2. メトリックの数値フォーマットを変更できます。Dataパネルでメトリックを右クリックし、Number Formatをポイントして、使用する数値フォーマットのタイプ(Fixed や Currency など)を選択します。フォーマットオプションを定義し、OKをクリックします。フォーマットは、 エージェントでのメトリック表示に適用されます。
3. AI データセットコレクションに複数のデータセットが含まれている場合は、それらをリンクして、データセット間で共有される属性を結合します。Dataパネルで、リンクする属性を右クリックし、Link To Other Datasetを選択します。リンク先の属性を選択します。OKをクリックします。属性フォームの使用に関する詳細な手順と情報については、複数のデータセット間で共有データをリンクを参照してください。
   • データセットをリンクすると、リンクされた属性に基づいて情報を共有でき、異なるデータセットのデータが同じビジュアリゼーションに表示される場合に正確なメトリック値を計算できます。また、 エージェントがデータ間の関係をより効果的に理解し、関連情報を表示できるようになります。
4. 派生メトリック、つまり既存のオブジェクトに基づく新しいメトリックを作成できます。派生オブジェクトは、データを異なる方法で表示します。コレクションで派生メトリックを作成すると、Auto は数式を認識し、説明できます。
   • 既存のメトリックで値を計算するために使用される集計関数(Sum や Average など)を選択して、派生メトリックを作成します。Dataパネルで、使用するメトリックを右クリックし、Aggregate Byをポイントして、関数を選択します。
   • 派生メトリックを作成します。DataパネルでCreate Objectsをクリックし、Metricを選択します。Metric Editorで、派生メトリックを作成します。

5. Strategy One (2025年5月)以降では、派生属性、つまり既存のオブジェクトに基づく新しい属性を作成できます。派生オブジェクトは、データを異なる方法で表示し、データ分析を強化します。たとえば、Concatenation 関数を使用して、地理的地域属性と州属性を組み合わせて、Chicago, Illinois のような結果を生成できます。コレクションで派生属性を作成すると、Auto はその定義を認識し、 エージェントの説明を作成します。

1. DataパネルでCreate Objectsをクリックし、Attributeを選択します。
2. Attribute Editorで、派生属性を作成します。

6. データの正確性をテストするには、Editorパネルの Rows および Columns ドロップゾーンに属性とメトリックをドラッグして、グリッドビジュアリゼーションを設定します。

7. ビジュアリゼーションをテストするには、フィルタリングできます。Filter をクリックします。DataパネルからFilterパネルに属性とメトリックをドラッグしてフィルタを作成します。フィルタを使用して、グリッドビジュアリゼーションの表示内容を変更します。

8. 上部のナビゲーションペインでは、前のアクションをUndo、前のアクションをRedo、データをRefresh、Pause/Resume Data Retrieval、Add DataでコレクションにAI対応データセットを追加、Add Gridアイコンでビジュアリゼーションを追加できます。



9. データの準備とテストが完了したら、ツールバーのSaveをクリックします。

テストビジュアリゼーションに加えた変更は、 エージェント のインターフェイスには影響しません。属性フォームの編集、メトリックのフォーマット、派生属性やメトリックの作成など、データセット自体に加えた変更のみが保存され、 エージェントに反映されます。

10. 新しいAI データセットコレクションを個別のオブジェクトとして、または エージェント内で作成している場合は、以下の手順に従います。

    1. AI データセットコレクションのNameを入力します。

    2. Certified AI Dataset Collectionチェックボックスを選択して認定できます。TBD: is this gone?

       コレクションを認定するということは、信頼できるデータに基づく公式のコンテンツソースとしてレビューおよび承認されたことを意味します。

    3. 保存先のフォルダを選択します。

    4. Saveをクリックします。

11. エージェントを作成している場合は、このステップから エージェントの作成を続けます。

12. AI データセットコレクションを作成している場合は、ツールバーのCancelをクリックして、New AI Dataset Collection ウィンドウを閉じます。

13. エージェント内からAI データセットコレクションを更新している場合は、Save Changes ダイアログボックスが表示されます。次のいずれかを実行します。

    • コレクションへの変更を保存し、それを使用するすべての エージェントに適用するには、Saveをクリックします。 エージェントに戻ります。

    • エージェントのみの変更を保存するには、Duplicate and Apply to エージェント をクリックします。他のエージェントは元のコレクションを引き続き使用します。複製の新しいNameを入力し、Saveをクリックします。Cancelをクリックして エージェントに戻ります。

    • 変更を保存して、 エージェント を更新しない場合は、Cancelをクリックします。SaveメニューからSave Asを選択します。複製の新しいNameを入力し、Saveをクリックします。Cancelをクリックしてウィンドウを閉じます。