ExploratoryのAI サポートは思った以上にクオリティが高かった

ExploratoryのチャットサポートにAIによる自動返信機能が導入されています。

これにより、従来の人的サポートと異なり、24時間いつでも即座に返答が得ることが可能です。ちょっとした疑問でも気軽に質問でき、待ち時間のストレスもありません。

さらには、お客様からもAI サポートによる回答で疑問もすぐに解決したといったフィードバックもいただいているため、どういった事例があるのか簡単に紹介しようと思います。

AIサポートの実際の活用例

事例1:エラーの修正方法に関する質問

Exploratoryでは、エラーが発生した際に「Ask AI」といったボタンが表示されるため、エラーの原因と解決方法について簡単に質問することが可能です。

エラーメッセージの内容から推定される原因と、具体的な解決方法を提示してくれます。

実際に、以下のケースではデータフレームのマージ(行結合)の際に、列のデータタイプが異なるためにエラーが発生していましたが、その原因と解決策について具体的に提案をしているために、これによってお客様からも解決しているとの反応をいただいています。

事例2:チャート作成に関する質問

チャートの作り方や設定の仕方など、チャート作成に関しても質問をしても適切な方法についての案内を返すことが可能です。

例えば、以下は複数のチャートにおける値に対応した色を統一したいといった質問となりますが、その際に具体的に色の統一方法や参考資料についてガイドを出しています。

事例3:データラングリングに関する質問

データラングリング(データの加工、整形)に関する質問が最もよくいただく質問となりますが、データラングリングの方法に関してもAIによって適切な方法をガイドを出すことが可能です。

例えば、以下は日付列にて毎月1日に対してフラグをつけたいとのことで、その具体的な計算式について結果を返してくれています。

事例4:分析手法に関する質問

ExploratoryのチャットでのAI機能では、分析手法に関する質問にも対応をしています。

例えば、以下は「アンケートデータで総合満足度に影響を与えている要因を把握したい」といった質問となりますが、その際に使える方法として統計の予測モデル(線形回帰やロジスティック回帰)が使えることを案内しています。

他にも、「重回帰分析を実行したい」といった質問に対しても、具体的な手順についてもガイドしてくれるため、分析手法に関して迷った時はぜひAIを活用してご質問ください。

なぜAIによるサポートが効果的なのか

  • すぐに回答が返ってくる: データ分析作業では、疑問点で作業が止まると集中力が途切れがちです。AIサポートなら思い立った瞬間に質問でき、疑問点をすぐに解消できます。
  • 心理的ハードルの低さ 「こんな基本的なことを聞いて大丈夫かな」という遠慮は必要ありません。AIなら何度でも気軽にご質問いただくことが可能です。

まとめ

ExploratoryのAIサポートは、エラーなどに関する技術的な質問から分析手法の相談までまで幅広く対応しています。

データ分析をしていくにあたって、「どのように分析すればいいのか」や「どのように実現できるのか」といった疑問は沸いてくるかと思います。

そんな時にはチャットの方でお気軽にご連絡をいただければ、「AI」による回答にてすぐに解決に導いていくことができると考えています。

複雑な問題や質問については、チャットは常にExploratoryのメンバーが見ているために、質問の深掘りや解決方法の提案についてメンバーの方からガイドさせていただくこともございます。

しかし、多くのケースではAIによるサポートでも効果的な解決策を提示してくれるかと思うため、ぜひ積極的にご活用ください!

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