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LLMを活用した熟練者の判断プロセス抽出と自動化の実装方法

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LLMを活用した熟練者の判断プロセス抽出と自動化の実装方法

この記事はAIによって自動生成されました。

目次

  1. はじめに
  2. 技術概要
  3. 実装例
  4. 注意点とベストプラクティス
  5. まとめ

はじめに

カスタマーサポートやヘルプデスクなどの現場では、熟練者のノウハウをいかに効率的に新人に伝承するかが大きな課題となっています。本記事では、LLMを用いて問い合わせ履歴から熟練者の判断プロセスを抽出・モデル化する手法について、実装面から解説します。

技術概要

熟練者の判断プロセスを抽出するための主要なステップは以下の通りです：

  1. 問い合わせログの構造化
  2. LLMによる判断プロセスの抽出
  3. 抽出された知識のモデル化

データの前処理

import pandas as pd
from transformers import pipeline

def preprocess_inquiry_logs(logs_df):
    # 問い合わせログを構造化データに変換
    structured_data = {
        'inquiry_id': [],
        'content': [],
        'response': [],
        'expert_actions': []
    }
    
    for _, row in logs_df.iterrows():
        structured_data['inquiry_id'].append(row['id'])
        structured_data['content'].append(row['inquiry_text'])
        structured_data['response'].append(row['response_text'])
        structured_data['expert_actions'].append(row['actions_taken'])
    
    return pd.DataFrame(structured_data)

判断プロセス抽出

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

def extract_decision_process(structured_data):
    # LLMを用いて判断プロセスを抽出
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
    
    decision_processes = []
    
    for _, row in structured_data.iterrows():
        # コンテキストの作成
        context = f"""
        問い合わせ: {row['content']}
        対応内容: {row['response']}
        実施アクション: {row['expert_actions']}
        """
        
        # LLMによる分析
        inputs = tokenizer(context, return_tensors="pt", truncation=True)
        outputs = model(**inputs)
        
        # 判断プロセスの構造化
        process = {
            'trigger_points': extract_triggers(outputs),
            'decision_factors': extract_factors(outputs),
            'action_sequence': extract_actions(outputs)
        }
        
        decision_processes.append(process)
    
    return decision_processes

注意点とベストプラクティス

  1. データの品質管理

    • 問い合わせログの正確性を確保
    • ノイズデータの除去
    • 個人情報の適切な匿名化

  2. LLMの選択と調整

    • タスクに適したモデルの選択
    • ファインチューニングの実施
    • 推論速度とコストの最適化

  3. 評価指標の設定

def evaluate_extraction_quality(extracted_processes, ground_truth):
    metrics = {
        'accuracy': [],
        'completeness': [],
        'consistency': []
    }
    
    # 評価ロジックの実装
    # ...
    
    return metrics

まとめ

LLMを活用した熟練者の判断プロセス抽出は、以下のポイントに注意して実装することで高い効果を得られます：

  • 適切なデータの前処理と構造化
  • タスクに最適なLLMの選択と調整
  • 継続的な評価と改善

この技術を活用することで、組織の知識移転を効率化し、新人の早期戦力化を実現できます���

参考資料:

  • NTTプレスリリース
  • Transformersドキュメント
  • LLM実装ベストプラクティスガイド

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