Strategy ONE

ビジュアライゼーションに質問する

Auto Answersの使用

  1. Strategy Libraryを開きます。

  2. 新しいダッシュボードを作成するか、既存のダッシュボードを開きます。

  3. 右上のAuto Answersアイコンをクリックします。

  4. デフォルトでは、回答はダッシュボードページに表示されている情報に基づいています。結果を絞り込むには、ビジュアライゼーションをクリックしてから質問してください。質問する前にビジュアライゼーションをクリックすると、Auto Answersの回答はビジュアライゼーションのフィルターに基づいて導出されます。

    • MicroStrategy ONE (2024年3月)以降、選択したビジュアライゼーションがキャンバス内セレクターの影響を受ける場合、Auto Answersの回答にはセレクター条件が組み込まれ、選択に基づいて結果がフィルタリングされます。

    • 選択したビジュアライゼーションに存在しないデータについて質問すると、回答が誤解を招く可能性があります。そのような場合、Strategyでは、より正確な回答を得るために、チャットコンテキストからビジュアライゼーションを削除することをお勧めします。

    • 質問は1000文字に制限されています。

    • デフォルトでは、回答はダッシュボードページに表示されている情報に基づいています。詳細については、ページに質問するを参照してください。

  5. Auto Answersが回答すると、関連するアイコンをクリックして、ビジュアライゼーションを全画面表示にしたり、回答をクリップボードにコピーしたりできます。

  6. MicroStrategy ONE (2024年3月)以降、解釈アイコンをクリックすると、Auto Answersが質問をどのように解釈して実行したかについての洞察が得られます。解釈ウィンドウに表示される情報の範囲は、ユーザーの権限によって異なります。詳細については、AI 解釈を活用を参照してください。

  7. MicroStrategy ONE (2024年6月)以降、質問が曖昧な場合、Auto Answersはスマートな提案を提供します。提案を選択するか、再度質問をクリックして提案を編集します。

    詳細については、候補の使用を参照してください。

  8. MicroStrategy ONE (2024年6月)以降、メッセージにカーソルを合わせて、親指を下に向けるアイコンをクリックすると、回答に関するフィードバックを提供できます。コメントを追加したり、不完全な回答や不正な形式などの事前定義されたオプションを選択したりできます。その後、Auto Answersはフィードバックを評価して学習し、改善します。

複合的で多面的な質問への回答

MicroStrategy ONE (2024年3月)以降、ダッシュボード内の複数のデータセットにまたがる複合的で多面的な質問に対して効果的な回答を受け取ることができます。たとえば、「収益で上位3つの地域のそれぞれで、最も利益が少なかった店舗はどれですか？」と質問できます。この更新により、同じ質問内の複数のデータポイントから引き出された、より深く、コンテキストが豊富な洞察が可能になります。前の例では、Auto Answersは最も高い収益成長を持つ3つの地域を計算し、次に各地域で最も低い利益を持つ個々の店舗を特定します。その後、Auto Answersは前のステップからの回答を組み合わせて、最終的な回答を表示します。

「2019年の第1四半期と第2四半期の間で最も高い利益成長を持つ2つのカテゴリーはどれですか？」という質問を考えてみましょう。この質問は複数のレイヤーで展開されます。最初に、Auto Answersは両方の四半期のすべてのカテゴリーの利益を特定し、次に成長率を計算し、最後にそれらをランク付けして上位2つのカテゴリーを特定します。解釈ウィンドウを展開すると、複数ステップの実行が説明され、各質問の方法論がより理解しやすくなります。

解釈の詳細については、AI 解釈を活用を参照してください。

Auto Answersのより複雑な質問に答える機能を拡張するために、次の例は、グループ内でランキングとパーセンタイル計算を実行する機能を示しています。「2019年の販売量に基づいて、各カテゴリー内で製品はどのようにランク付けされ、各製品はどのパーセンタイルに該当しますか？」と質問すると、Auto Answersは販売量によって各カテゴリー内の製品をランク付けし、次に各製品のパーセンタイルランクを決定し、カテゴリー内のパフォーマンスの包括的な概要を提供します。

この機能により、ビジネスユーザーやアナリストは、単一の質問で多次元の洞察を抽出し、データをより深く掘り下げて、さまざまなデータセット全体のトレンド、異常、関係を明らかにすることができます。これにより、意思決定の効率が向上し、広範なデータ操作なしに、会話型分析設定でコンテキストに関連した洞察が提供されます。