miiboのアップデートと新機能
こんにちは。今日、これからお預かりした資料、miiboアップデート情報、ビッグクエリー連携強化でAIデータ分析が劇的に進化、これを一緒に掘り下げていきたいと思います。
今回のテーマ、生成AIの力を引き出す文脈、特に扱いにくい非構造化データをどう活用可能にするか、そのあたりが中心ですね。
そうですね。多くの企業さん、やっぱりスラックのログとかメールとか、そういう非構造化データの扱いに結構苦労されていて、AIの可能性を十分に生かし切れていないっていうのが現状かなと。
今回のmiiboのアップデートは、まさにそこの課題解決に焦点を当ててるんですよね。ビッグクエリーとの連携強化、それと新しいコンテクストストリームエージェント、CSAっていう仕組みが中心になります。
なるほど。じゃあ、今回の探求の目的としては、これらの新しい機能でデータ分析の基盤作りがいかに簡単になって、AIがより深く文脈を理解できるようになるか、その発信に迫りたいと。
特に技術的な知識があまりなくても大丈夫っていうのが気になりますね。
まず、ビッグクエリー連携なんですけど、具体的にどう使いやすくなったんでしょうか。資料を見ると、3つ新機能があるみたいですが。
はい。まず、接続テスト機能。これで設定が正しいか、もうすぐに確認できるんですね。
それから、ステップバイステップガイド。これがあると、初めての方でも迷わず設定を進められる。技術的なハードルはかなり下がっていると思います。
そして目玉になりそうなのが、データストリーム機能ですかね。ビッグクエリーの画面を開かなくても、Miiboの管理画面から直接ログを検索したりダウンロードできるっていう。
そうなんです。
これはかなり便利そうですね。SQLとかちょっと苦手な人には特に。
まさに、その専門知識があまりなくても直感的に操作できるっていうのは、データ活用の民主化っていう点ですごく重要ですよね。
さらに、トラッキングAPIで使うプロンプトとかモデル。例えば、コスト効率の良いGPT-4 miniとか、ああいうのを個別に指定できるようになったんですね。
なので、データ収集そのものを最適化できるようになったというのもポイントです。
なるほど。データへのアクセスが簡単になって収集も効率化できると。
そうなると、ついにそのデータの中身、特に非構造化データの扱いが重要になってきますよね。
もう一つの柱であるコンテクストストリームエージェント、CSAについて教えていただけますか。非構造化データを時系列で構造化するってどういうことなんでしょう。
はい。CSAというのは、例えば、自然言語のログとか、いろんな形式の非構造化データをAIが理解しやすい形、具体的にはキーバリュー形式の構造化データに自動で変換してくれる仕組みなんです。
これによって、AIはその断片的な情報だけじゃなくて、過去のやり取りとか文脈を踏まえた一貫性のある応答が可能になるわけです。
非構造化データの活用と分析
資料にあった、鈴木さんが100件のアカウント制約をABC株式会社に対して達成したっていうログから、ユーザー名とかイベント種別、数値を自動で抜き出す、みたいな具体例がわかりやすかったです。
まさに、まさに、その構造化が鍵なんですね。
SlackとかTeams、自社製品のログ、IoT機器とか、本当にいろんなソースからの情報をAPI経由で集めて、それをCSAで構造化してAIの記憶として蓄積できる。
しかも実装もmiiboでエージェントを作ってプロンプトを設定するだけっていう、驚くほど簡単なんですよ。
へー、その収集して構造化されたデータが、さっきの強化されたビッグクエリー連携と組み合わさると、そうなると、なんかさらにすごいことができそうな感じがしますね。
おっしゃる通りです。そこが今回のアップデートの一番のポイントかもしれません。
トラッキングAPIで収集して、CSAで構造化されたデータがビッグクエリーに送られる。
そうすると、ビッグクエリーが単なるログ置き場じゃなくて、もう高度な分析ができる基盤になるわけです。
例えば、セールスチームのKPI達成状況をリアルタイムで把握して、自動でレポート作ったりとかですね、そういうことが視野に入ってきます。
なるほど、分析できる、使えるデータになるわけですね。
さらに資料にはRAG、リトリーバルオーグメンテッドジェネレーションとしても使えると、これはどういう意味ですか?
ええ、ビッグクエリーに蓄積された時系列の構造化データというのは、言ってみればAIにとっての長期記憶みたいなものなんです。
で、LLM、つまり大規模言語モデルが応答を生成するときに、この記憶を参照させる。
そうすることで、より文脈に沿ったというか、ちゃんと事実に基づいた高性能な応答ができるようになる。
これがRAGですね。
なるほど、例えば顧客対応で過去のやり取りを踏まえた一貫性のある回答をするとか。
あるいは社内の議論ログを活用して、何か意思決定をサポートするとか、そういう応用が広がりそうですね。
そうですね、応用範囲はかなり広いです。
しかも、JPRみたいなツールを使えば、コーディングなしで、例えばスラックの投稿を自動で記録して構造化して、みたいな連携もほんの数分でできちゃうんですよ。
それはすごい、アイディア次第でいろいろできそうですね。
今回の資料から見えてきたのは、つまりmiiboのアップデートによって、これまでちょっと扱いが難しかった非構造化データをAIがちゃんと理解できる形に整えて、それを分析して活用するための一貫した流れが、より手軽に実現できるようになったということですね。
まさにデータ駆動型AIの実現に向けた、これは大きな一歩だと思います。
ビッグクエリー連携の簡便化、CSAによる非構造化データの構造化、そしてトラッキングAPIによるリアルタイム収集と活用、これらがうまく組み合わさることで、文脈を深く理解した、本当に実用的な会話型AIの開発とか運用が、かつてないほど身近になったと言えるんじゃないでしょうか。
では最後に、あなたに考えてみてほしい問いかけがあります。
このように非構造化データ、特に時系列の情報が簡単に構造化できるようになった今、これまで不可能だと思っていたどんな問いを、あなた自身のデータに投げかけることができるでしょうか。
チームのコミュニケーションとか、顧客とのやりとりの中に隠れていた、どんなパターンが見えてくるかもしれませんか。
