生成AIの実力を最大限に引き出すには、豊富なコンテクスト（文脈）の提供が不可欠です。しかし、多くの企業では非構造データの処理に苦戦し、AIの潜在能力を活かしきれていません。この課題を解決するため、miiboはBigQueryエクスポート機能を大幅に強化し、Context Stream Agent（CSA）と組み合わせることで、より高度なデータ活用を可能にしました。
本メルマガでは、miiboの最新アップデート情報をお届けします。BigQueryとの連携が大幅に使いやすくなった3つの新機能により、データ分析基盤の構築が格段に簡単になりました。さらに、非構造データをAIフレンドリーな形式に自動変換するCSAの仕組みを解説し、トラッキングAPIを活用した実装方法を詳しくご紹介します。これらの機能を組み合わせることで、従来は困難だった時系列データの活用や、高精度なAIシステムの構築が可能になります。
BigQueryエクスポート機能が大幅に強化されました
miiboのBigQueryエクスポート機能に、3つの新機能が追加されました。これまで接続確認が困難だった問題を解決する「接続テスト」機能により、設定の正確性を即座に確認できるようになりました。また、初回接続時の「ステップバイステップガイド」で、技術的な知識が少ない方でも簡単に設定を完了できます。
新たに搭載された「データストリーム」機能は、BigQueryにエクスポートしたログをmiibo管理画面上で直接検索・ダウンロードできる画期的な機能です。これにより、BigQueryコンソールを開かなくても、必要なデータに素早くアクセスできるようになりました。SQL知識がなくても、直感的な操作でログデータを活用できる環境が整いました。
トラッキングAPIの設定においても、利用するプロンプトとモデルを個別に指定できるようになりました。この機能により、データ収集時の処理を用途に応じて最適化でき、より効率的なデータ収集が可能になります。GPT-4o-miniを選択すれば、コストパフォーマンスに優れた運用が実現できます。
Context Stream Agent（CSA）で非構造データを時系列で構造化
CSAは、あらゆる非構造データをAIが理解しやすい形式に自動変換する仕組みです。従来のAIシステムでは、断片的なデータや一時的な情報しか利用できず、ユーザーの行動履歴や過去のやり取りを踏まえた一貫性のある応答が困難でした。CSAは、データの流れの中にAIエージェントを常駐させることで、この課題を根本的に解決します。
CSAの最大の特徴は、フォーマットが統一されていない様々なデータソースから、Key-Value形式の構造化データを自動生成することです。例えば、「鈴木さんが100件のアカウント成約をABC株式会社に対して達成した」という自然言語のログから、ユーザー名、イベントタイプ、KPI種別、具体的な数値などを自動的に抽出し、構造化します。この処理により、後続のAIが過去の文脈を正確に理解し、より適切な応答を生成できるようになります。
実装も驚くほど簡単です。miiboでエージェントを作成し、トラッキング用のプロンプトを設定するだけで、あらゆる環境からAPIを通じてデータを収集できます。SlackやTeams、自社プロダクト、IoT機器など、様々なデータソースからの情報を一元的に管理し、AIの「記憶」として活用できる仕組みが構築できます。
トラッキングAPIとBigQueryの連携で実現する高度なデータ活用
トラッキングAPIで収集したデータは、BigQueryに自動的にエクスポートされ、高度な分析が可能になります。この連携により、単なるログの記録を超えて、ビジネスインサイトの抽出や予測分析まで実現できます。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、AIが自動的にレポートを生成することも可能です。
さらに強力なのは、BigQueryに蓄積されたデータをRAG（Retrieval-Augmented Generation）として活用できる点です。CSAによって時系列で構造化された行動データや発話ログを、必要なタイミングで動的に参照し、LLMに渡すことで、より深い文脈を踏まえた高精度な応答が可能になります。顧客対応の一貫性向上や、社内の議論ログを活用した意思決定支援など、様々な領域での応用が期待できます。
実装例として、ZapierなどのiPaaSサービスを活用すれば、コーディング不要で外部サービスとの連携が実現できます。Slackでメッセージが投稿されたら自動的にトラッキングAPIに送信し、構造化データとして記録する仕組みを、わずか数分で構築できます。このような手軽さが、CSAの導入障壁を大幅に下げています。
データ駆動型AIの実現に向けて
miiboの最新アップデートにより、非構造データの構造化から分析、活用まで一貫したデータ基盤が整いました。BigQueryエクスポート機能の強化により、データ分析の敷居が大幅に下がり、CSAによって従来は活用困難だった非構造データも、AIフレンドリーな形式で管理できるようになりました。トラッキングAPIを活用すれば、リアルタイムでのデータ収集と活用が可能になり、より文脈を理解した高精度なAIシステムの構築が実現できます。これらの機能を組み合わせることで、真に実用的な会話型AIの開発と運用が、かつてないほど手軽に行えるようになりました。
Share this post