松本典子の「Azure Logic Apps」超入門 第3回

問い合わせへの自動返信、kintoneへの自動登録、クレーム自動判別の仕組みを作る

クレーム対応AIを簡単実装、Logic Appsで「お問い合わせフォーム」を機能拡張してみよう

2. Cognitive Servicesを利用してクレーム内容か判定する処理を追加

　Logic Appsでは、マイクロソフトの学習済みAI APIサービスであるCognitive Services コネクタが提供されています。今回はその中の「テキスト解析」コネクタを利用して、お問い合わせ内容がクレームの可能性が高いか判定をする処理を追加してみます。

Cognitive Servicesを利用してクレーム内容か判定する処理を追加

　クレームの可能性が高い内容だった場合、自動返信メールの内容を変えたりSlackに投稿したりするようにします。

Logic Appsのワークフロー

　上図が、Logic Appsのワークフロー全体図です。先ほど作成した「自動返信メールの送信、お問い合わせ内容をkintoneに自動登録」のワークフローをベースに、コネクタを追加・削除して作成しましょう。Logic Appsでは簡単に、ワークフローの間にコネクタを追加・削除できます。

ワークフローにコネクタを追加

　ワークフローの矢印の上にマウスを当てると上記の図のような表示になり、コネクタを追加できます。

コネクタをドラッグして移動

　コネクタをドラッグして移動することもできるので、都度コネクタを作り直す必要はありません。

2.1 感情の検出

　問い合わせ内容のテキストから感情を分析するのには、「テキスト分析 - 感情の検出」コネクタを使用します。このコネクタで該当の内容のスコアを検出しています。

　新規でCognitive Services アカウントを作成する方法に関してはこちらの記事を参考にしてください。また、Logic Appsで「テキスト分析」コネクタを利用する場合、サービス名はText Analytics API、場所（リージョン）は「米国西部」を選択します。

アクション：テキスト分析 - 感情の検出

　動的コンテンツは「message（お問い合わせ内容)」を入力し「詳細オプションを表示」をクリックして、言語「ja」を選択します。

2.2 条件分岐

017 条件分岐

　感情の分析のスコアは、指定されたテキストについて0と1の間のスコアを返します（0にもっとも近い数字は負の感情、1にもっとも近い数字は正の感情）。今回は「スコアが0.3以下だったらクレームの可能性が高い」と判定するようにしました。「クレームの可能性が高い」と判定された場合と、「クレームの可能性が低い」と判定された場合で、その後のフローを条件分岐します。

2.3 tureの場合（クレームの可能性が高い）

送信内容

　上図のような内容が送信されたとします。負の感情が強い「最悪」という文言が含まれています。

tureの場合（クレームの可能性が高い）

　スコアが0.5未満の場合に行う処理です。今回は「最悪」という文言が含まれているので、クレームの可能性が高いと判断し、こちらの処理が実行されます。

2.3.1 クレーム用の自動返信メール

クレーム用の自動返信メール

　クレームの可能性が高いと判断した問い合わせに対して、クレーム用に内容を変更（ここでは、お客様対応窓口の電話番号を追記し、返信するまでの時間を変更）した自動返信メールを送信します。SendGridコネクタを利用します。

クレーム用の自動返信メール結果

　送信された自動返信メールに、変更した箇所が反映されています。

2.3.2 kintoneに自動登録

kintoneに自動登録

　問い合わせ内容をkintoneに自動登録する際に、感情分析の結果も一緒に登録しましょう。ここでは「詳細」部分に感情分析の結果である「スコア」を入れるようにしました。

kintoneに自動登録の結果

　上図にように、kintoneの問い合わせ管理アプリの詳細に「スコア」が表示されています。

2.3.3 Slackに投稿する

Slackに投稿する

　クレームの可能性が高い問い合わせがきた旨をSlackに投稿し、担当者がすぐに対応できるようにしましょう。Slackコネクタを使用します。Slackコネクタにログイン情報を設定しておきます。

　「メッセージテキスト」内が投稿される内容ですが、投稿したい内容を入力するだけです。

Slackに投稿した結果

　上図のように、コネクタで入力した内容が投稿されます。

2.4 falseの場合（クレームの可能性が低い）

　次に、クレームの可能性が低い場合です。

送信内容

　上図のような内容が送信されたとします。クレームの可能性は低いですね。

falseの場合（クレームの可能性が低い）

　この場合は、「自動返信メールの送信、お問い合わせ内容をkintoneに自動登録」で作成した内容をそのまま利用します。

自動返信メール送信結果

　クレームの可能性が低いので、自動返信メールの内容は通常の内容になっています。

　なお、今回利用した「テキスト分析 - 感情の検出」コネクタは、現時点で日本語には対応しておらず（プレビュー状態）、精度を求める場合は機械翻訳をする「Translator」コネクタを併用するといった工夫が必要になります。

最後に

　このように、Logic Appsを利用すればノンコーディングで色々な機能を盛り込んだシステムを手軽に構築できます。Appsのコネクタの種類は日々増えており、コネクタの組み合わせと工夫次第でノンコーディングでできることが今後ますます増えていくことでしょう。ぜひLogic Appsを業務改善にご活用ください。

■関連サイト

• Azure Logic Apps
• Supported languages in Text Analytics API