Skip to main content
Loading...
Skip to article
  • Qualtrics Platform
    Qualtrics Platform
  • Customer Journey Optimizer
    Customer Journey Optimizer
  • XM Discover
    XM Discover
  • Qualtrics Social Connect
    Qualtrics Social Connect

XM DiscoverにおけるAI支援テキスト分析


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


XM DiscoverのAI支援テキスト分析について

XM Discoverの人工知能(AI)支援テキスト分析では、テキスト・トピック・モデルの作成をJumpstartすることができます。構造化されていない顧客データ、トピックのユースケース、ペルソナ、業界、その他のコンテキスト情報など多様性のあるインプットを使用して、AIを活用してトピック階層を構築し、ビジネスユースケースにとって最も重要なテーマを特定することができます。

必要なパーミッション

XM DiscoverでAIアシストテキスト分析を使用するには、QUALTRICSアカウントが以下の要件を満たしている必要があります:

生成AIによるトピック階層の構築

  1. XM Discoverで、Studioサイドバーの Text Analyticsを選択します。Discoverでテキスト分析をクリックする
  2. 階層を生成するためのテキスト階層ビルダーが開きます。
    Qtip:ログインエラーが表示された場合は、新しいタブでクアルトリクス・プラットフォームアカウントに手動でログインし、再度ログインしてください。
  3. トピックモデルの生成] をクリックします。トピックモデルのクリック生成
  4. モデルには名前をつけて、後で識別できるようにしましょう。モデルに名前を付け、Discoverのどこに保存するかを選択します。
  5. ソースにDiscoverを選択します。
  6. 複数のワークスペースにアクセシビリティがある場合は、ワークスペースを選択します。
  7. Discoverプロジェクトを選択してトピックモデルを保存します。
  8. 作成」をクリックする。
  9. クアルトリクスに何を生成させたいかを選択します:
    生成したいモデルのタイプを選ぶ

    • トピックモデルの構造:ラベルを含むトピック階層を生成するが、トピックのルールはない。
    • トピックモデルの構造 + 定義:すべてのトピックのラベルとルール定義を含むトピック階層を生成します。
      Qtip:生成されたモデルは出発点であり、プロジェクトに保存された後、さらにカスタマイズすることができます。
  10. 保存]をクリックします。
  11. 会社名を入力してください。モデルの業種、役割名、会社の入力
  12. トピック分析出力を使用するユーザー ペルソナの会社での役割を入力します (従業員エクスペリエンス管 理、店舗内マネージャーなど)。
  13. 業種を選択してください。
    Qtip:業種がリストにない場合は、「追加」をクリックし、テキストボックスで業種を指定してください。カスタム産業の追加
  14. 保存]をクリックします。
  15. 階層のユースケースを入力します。使用例を出発点として使用する。ユースケースプロンプトの入力
  16. 保存]をクリックします。
  17. 階層のレベル数を選択します。レベルは1~5まで設定できるが、詳細な分析のためには3~5レベルを推奨する。階層数の選択
  18. 保存]をクリックします。
  19. 選択した Discover プロジェクトのオープン・テキスト・データに基づいて、テキスト・モデルにトピックを生成させるかどうかを選択します。次に、含めるデータソースを個別に選択することができます。トピックモデルのデータソースとして使用する Discover プロジェクトを選択する。
    Qtip:一般的に、生成されるモデルが最もお客様に合ったものになるよう、お客様のプロジェクトデータを使用することをお勧めします。
  20. 保存]をクリックします。
  21. 必要であれば、貴社、業界、製品、サービスに関する追加情報を入力し、モデルをさらにカスタマイズすることができます。プロンプトに追加のコンテキスト情報を入力する
  22. 保存]をクリックします。
  23. 必要であれば、テキスト階層を生成する前に、Editをクリックしてモデル・パラメータの一部を変更することができる。必要であれば、生成前にモデル設定を編集する。
  24. 生成]をクリックします。モデルが出来上がるまで数分かかります。
  25. モデルを表示するには、上部のメニューを使用して、Discoverワークスペースとプロジェクトを選択します。生成されたモデルの状態を確認するために、表示されたデータを更新する。
  26. モデルの準備がまだできていない場合は、トピックモデルデータの更新をクリックしてステータスを更新し、生成が完了したかどうかを確認できます。
  27. モデルが「Ready for review」になったら、そのモデルをクリックし、「Review topic model」を選択します。モデルの生成終了後の評価者
  28. 生成されたトピックを評価する。モデルに残したくないトピックの選択を解除します。モデルに含めるトピックの選択とフィードバック
  29. 生成されたモデルを評価し、ページの右側にあるテキストボックスで追加フィードバックを提供することができます。
  30. トピックの受け入れ] をクリックして選択したトピックを受け入れ、トピック モデルを Designer に読み込みます。
    Qtip:モデルを保存しない場合は、代わりに[すべてのトピックを拒否] をクリックします。rejectトピックをクリックすると、モデルが却下されます。
  31. モデルを保存したら、Designerでさらに編集することができます。Edit in Designerボタンをクリックしてモデルを開きます。デザイナーで編集をクリックする
    Qtip:Designer でモデルが見つからない場合は、正しいプロジェクトが選択されていることを確認し、トピック モデルを再度確認してください。Designerで新しく生成されたモデルを選択する
  32. その後、他のトピック モデルと同様に、Designer でモデルを編集できます。デザイナーでモデルを編集する
    Qtip:Text Analytics画面のモデル情報は、モデルを変更しても常に最新の状態に保たれます。テキスト分析ページでモデルのプロパティを見る

当サポートサイトの日本語のコンテンツは英語原文より機械翻訳されており、補助的な参照を目的としています。機械翻訳の精度は十分な注意を払っていますが、もし、英語・日本語翻訳が異なる場合は英語版が正となります。英語原文と機械翻訳の間に矛盾があっても、法的拘束力はありません。