【miibo実践ガイド】作って終わらないAIの改善術：11月の新機能を活用した分析手法を完全解説
セッションIDからBigQueryまで：データに基づく継続的な改善手法を徹底解説
miiboDesigner の岡大徳です。
AIチャットボットの開発において、最も重要なのは「作って終わり」ではなく、継続的な改善サイクルの確立です。今回は、11月にリリースされた新機能を活用した効率的な改善手法について、実践的な内容をお届けします。
セッションIDで実現する会話の文脈管理
会話型AIの品質向上において重要なのは、個々の発話だけでなく会話全体を評価することです。新たに実装されたセッションID機能により：
会話のまとまりごとの分析が可能に
文脈を考慮した品質評価の実現
より正確な改善ポイントの特定
なお、セッションの区切りは以下の2つの条件で自動的に生成されます：
チャット画面の読み込み時
15分以上の無応答時
AI分析機能による品質評価
miiboの品質評価は、以下の2つの指標を基準としています：
信頼度（4段階評価）
回答内容の正確性を評価
ナレッジデータとの整合性をチェック
解決予測（5段階評価）
ユーザーの課題解決度を予測
回答の満足度を数値化
BigQuery連携による高度なデータ分析
新たに実装されたBigQuery連携により、以下のような分析が可能になりました：
Looker Studioを活用したダッシュボード作成
リアルタイムでの会話データ分析
セッションあたりの解決率の可視化
Q&A
Q: データ分析の開始にあたって、どの指標から見るべきですか？
A: まずは信頼度と解決予測の基本指標から始めることをおすすめします。これらの数値が低い会話を分析することで、具体的な改善ポイントが見えてきます。
miiboの詳細なFAQについては、以下のURLをご覧ください： https://daitoku0110.net/faq/
miiboコミュニティ最新情報
コミュニティでは、新機能を活用した分析手法や改善事例が続々と共有されています。特にBigQueryとLooker Studioを活用した可視化については、活発な意見交換が行われています。
miiboコミュニティはこちら：https://www.facebook.com/groups/miibo
miibo掲示板はこちら：https://www.reddit.com/r/miibo/
まとめ
AIチャットボットの改善には、以下の3つのポイントが重要です：
セッションID機能による会話単位の分析
AI分析機能を活用した品質評価
BigQuery連携による継続的なデータ分析
まずは基本的な指標から始めて、徐々に分析の幅を広げていくことをおすすめします。
それでは、また次回のニュースレターでお会いしましょう！ miiboを楽しんでください！
miiboDesigner岡大徳：https://daitoku0110.net/
miiboガイドページ：https://daitoku0110.net/miibo-guide/