microsoft/Conversation-Knowledge-Mining-Solution-Accelerator

何を解決するか

分析者は、膨大な量の非構造的対話データ（トランスクリプト、録音、文書）から実行可能なインサイトを抽出するのに苦労することが多いです。手動でのレビューは時間と労力がかかる上、一貫性に欠け、意味のあるパターンを浮き彫りにしたり、データ全体にわたる複雑で文脈に応じた質問をしたりすることが困難です。

仕組み

このプロジェクトは、原始データをインタラクティブな分析体験に変換するAI抽出パイプラインを実装しています。Azure Content Understanding と Azure OpenAI を使用してエンティティ、トピック、関係性を抽出します。処理されたデータは、ハイブリッド検索用に Azure AI Search にインデックス化され、構造化分析用に Azure SQL Database に格納されます。

Microsoft Foundry ChatAgent が主インターフェースとして機能し、2つのツール（セマンティック検索による取得とSQLによる構造化分析）を利用します。さらに、LLM がデータスキーマを分析して、アップロードされた特定のデータセットに基づいて動的KPIダッシュボード（チャートとメトリクス）を自動的に計画・生成します。

対象ユーザー

このソリューションは、ITヘルプデスク分析者、ローン分析者、オペレーション分析者など、大量の対話ログから感情分析、繰り返しトピックのクラスタリング、リスク分析を行う必要がある組織の分析者向けに設計されています。

主な特徴

• LLMによるダッシュボード計画：データセットのスキーマを分析して、データ駆動型のKPIとチャートを自動生成。
• ハイブリッドデータ探索：単一のチャットインターフェースを通じて、セマンティック検索とSQL分析を統合。
• マルチモーダルデータ対応：PDF、DOCX、JSON、CSV、TXT、画像、WAV、MP3ファイルを処理可能。
• 柔軟なデータインジェスト：直接ファイルアップロード、または既存の Azure AI Search インデックス、Microsoft Fabric Lakehouses/Warehouses への接続をサポート。