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sourceDocument: Yokohama 対話型インターフェース
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    - yokohama

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    - ja-JP

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    - Yokohama 対話型インターフェース

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    - Platform


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# 会話型アナリティクスダッシュボードの使用

# 会話型アナリティクスダッシュボードの使用 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
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* 更新日 2025年01月30日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：1分

対話型アナリティクスダッシュボードを使用して、 仮想エージェント (VA) 会話に関するインサイトを取得します。
次のセクションでは、ダッシュボードを使用して、VA のユーザーとのインタラクションを調査する方法について説明します。対話型アナリティクスダッシュボードを使用するには、チャットアナリティクスビューアー (chat_analytics_viewer) ロールが必要です。
* **[データの日付範囲を設定](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/V1oE5W2Fy9LRn4ujN_Xigw)**   
  \[概要\] タブの日付ピッカーを使用して日付範囲を設定し、指定した日付範囲のデータの可視化を表示します。このタブで設定した日付範囲は、ダッシュボードの他のすべてのタブに適用されます。
* **[\[概要\] タブ](Gctb6HWeIQrLixcfbpUn2A)**   
  \[概要\] タブを使用して、 仮想エージェントのパフォーマンスの評価に役立つ主要なインジケーターを表示します。
* **[\[使用状況 (Usage)\] タブ](So8c520BiETK5wXIOetewg)**   
  \[ 使用状況\] タブには、会話タイプ、会話で使用される言語、および 仮想エージェント (VA) によって配信されるアクション可能な通知のエンゲージメント率に関連する使用状況情報が表示されます。
* **[\[会話 (Conversations)\] タブ](tDY0XFFa2AMfjCiR5xNiHg)**   
  \[会話\] タブを使用して、仮想エージェントの会話のリストと、選択した日付範囲内に発生した各会話の詳細を表示します。
* **[\[ユーザー\] タブ](sIAzsKq05EbjQI1t31sVbA)**   
  最後の会話の時間や会話の長さなど、 仮想エージェント ユーザーに関する詳細情報を取得します。
* **[\[トピック\] タブ](f8fgAxbkL7J03wXrUtn1Cw)**   
  対話型アナリティクスダッシュボードの \[トピック \] タブを使用して、パフォーマンスが最も高いトピックと低実績のトピックを特定します。
* **[仮想エージェント 応答の 自然言語理解 (NLU)](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/eOUF8E4XeuceHF7qw8vGRA)**   
  \[NLU 予測\] タブを使用して、NLU がインテントをどの程度適切に予測しているかを確認し、NLU がより適切な予測を行うようにインテントを改善します。
* **[仮想エージェント でのユーザー検索メトリクスの使用](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/PU2CNUzG4LZjGVjnhREEig)**   
  仮想エージェント アプリケーションでユーザー検索メトリクスを使用すると、ユーザーのクエリとその検索結果を確認できます。これらのメトリクスを使用すると、より意味のある検索結果を提供するために 仮想エージェント を改善できる領域を特定できます。
* **[\[カスタムイベント (Custom Events)\] タブ](Z_kCoAiPf978Dp5eO4QVuw)**   
  \[カスタムイベント\] タブを使用して、 仮想エージェント用に作成されたカスタムイベントのリストを表示します。
* **[\[じょうごグラフ (Funnels)\] タブ](68u8KPrUzknSYJUL0X0YvQ)**   
  じょうごグラフでは、会話フローを累積的にフィルターリングできます。じょうごグラフを使用すると、ユーザーが 仮想エージェント とチャットしたときに、会話フローが効果的に実行されているかどうかを特定できます。
* **[\[問題の自動解決\] タブ](EeJ5GwipxFXhtvt8SizRSQ)**   
  \[問題の自動解決\] タブは、仮想エージェント (VA) チャットボットがユーザーのニーズをどの程度予測しているかを理解するのに役立ちます。自動解決サービスによってインターセプトされ、VA によって解決されたユーザーの問題の数に関する情報が表示されます。