FIXER cloud.config Tech Blog
「お客様がお怒りです」をAIで検出するPower Automateフローを作成してみた！
2021年12月14日 11時00分更新
本記事はFIXERが提供する「cloud.config Tech Blog」に掲載された「AIがお客様の不満を分析してくれるPower Automateのフローを作成してみた！」を再編集したものです。
この記事はFixer Advent Calendar2021 ～技術編～6日目の記事です。
今回は、Power AutomateのコネクタにあるAI Builderを利用して受信したメールの感情分析をしてみたいと思います。要するに怒っているような内容だったら教えてくれるフローを作っていこうと思います。元々前職で営業をしていたので経験があるのですが、相手が怒っているときほど早急な対応が必要です。
ということで早速作っていきましょうー！
全体像を把握
全体としては以下のような形で作成してみました。非常にシンプルなつくりになっています。
ざっくり分けると3部構成になっています。
①トリガーと変数の準備 ②AI Builder（感情分析） ③条件に応じてSlackで通知
【実装】トリガーと変数の準備
全体像をざっと見たところで早速、作成していきましょう。
Outlookでメールを受信した時に（トリガー）今回の処理が走ります。必要に応じて差出人のところは特定してあげて下さい。でないと受信トレイに入ってきたすべてのメールに対して処理が走ってしまいます。続いてメールをHTMLへ変換します。素直にそのままやっていただければ問題ありません。
次に変数を初期化しておきます。「本文」変数と「感情値」変数です。どちらも文字列型で定義してください。
「本文」については1000文字までと限定しています。substring関数を利用していますが詳しくはこちらを参考にしてください。（下図は試験的な機能をオンにした状態のUI）
「感情値」変数は初期値の値の入力は不要です。
【実装】AI Builder（感情分析）
続いて今回のメインテーマである感情分析のフェーズに入っていきます。本文から感情を分析（AI Builder）して先ほど作成した「感情値」変数に代入する！ 以上です。これだけなんです。私も作成してみてびっくりしましたが、驚くほど簡単にAIを導入することができるんです。素晴らしい！！！
ただちょっとだけ関数を使って「感情値」変数に値を代入しています。
実際に感情分析を実行してみるとわかるのですが下図のように「否定的」「中立的」「肯定的」の3種類の割合を返してくれます。これを踏まえて上記の関数を見てみると、「negative」「positive」のしきい値が0.4以上ならあてはまる値（‘怒ってるみたいよ’、‘喜んでるみたいよ’）を返して、どちらでもない場合は‘普通に対応して良さそう’を返すということがわかるかと思います。
【実装】条件に応じてSlackで通知
あとは「感情値」変数が’怒ってるみたいよ’と等しい場合にはSlackで通知してあげて完成です。一応今回作ったものを載せておきます。
実際に届いたのがこちら
終わりに 作ってみて改めて、こんなにも簡単にAIが導入できるんだなーと驚きました！ 機会があれば触ってみてはいかがでしょう！ それでは！
ざぶろー／FIXER
（ほり こうざぶろう）
営業からエンジニアを目指しています！
