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!

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!