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Backlog x AI

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20200529 JBUG大阪 LT資料

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Backlog x AI

  1. 1. Backlog × AI
  2. 2. 自己紹介 普段はWindows向け業務アプリケーションの開発 最近kintone案件が少し出てきた 趣味でGAS(GoogleAppsScript)を使ったbotの開発 などを少々 Backlogはまだ数プロジェクトで利用初めたばかり の初心者 中西 敬宏
  3. 3. BacklogとAIを組み合わせてみたきっかけ 2019年12月にJBUG静岡#0が浜松で開催されると聞く Backlog使い始めたばかりだったので皆さんどんな使い方してるのか気 になって参加することに
  4. 4. JBUG静岡#0への参加申請 ところが・・一般参加枠がもう埋まってる! LT枠しか空いてない・・ 参加したいけどLTで話せるほど使ってないしなぁ・・ APIを使って何か作ってみよう・・ とりあえずLT枠で参加申請だけして発表内容は後で考えることに・・
  5. 5. 最初に作ってみたもの お問い合わせフォームで登録されたら自動的にBacklogの課題として登録する仕組み ・バグ ・要望 ・その他 種別として 設定しておく Google フォーム Backlog
  6. 6. 何か物足りない・・
  7. 7. 他のAPIと組み合わせてみよう LTだし実用性は置いておいてインパクトのあるもの・・ 流行りだしAIかな・・ GoogleやMicrosoftのAzureでBacklogと組み合わせられそうなAPIを探し始める そこで見つけたのが Google Cloud Natural Language API
  8. 8. Google Cloud Natural Language API できる事は 感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文分析 今回はこの中から感情分析を利用。 (documents.analyzeSentiment を利用) 文章を渡すと感情を分析して -1.0 ~ 1.0 のスコア(Score)とその感情の大きさ(Magnitude)を返してくれるAPI -1 1 Score Magnitude (感情の大きさ) ←ネガティブ ポジティブ→ 0 とても 怒っている 感謝 している Google Cloud Natural Language API (感情分析) 文章 Score Magnitude
  9. 9. 作ったサンプル Score 優先度 Score >= 0.4 低 -0.4 < Score < 0.4 中 Score <= -0.4 高 Google フォーム Backlog Google Cloud Natural Language API ・Scoreの値はコントロールできない ・優先度を決める範囲は自由に設定可能
  10. 10. https://bit.ly/0529demo Demo
  11. 11. お手軽なAI 誰にでもすぐに使えるAIとしてあるのが学習済モデル Natural Language API 感情分析 エンティティ分析 エンティティ感情分析 コンテンツ分類 構文分析 Vision API 画像を渡すと何が写っているか返してくれる
  12. 12. AIの種類 Googleの例(実際にはもっと複雑です) Natural Language API AutoML Natural Language エンティティ分析 ○ カスタム エンティティ分析 ○ 感情分析 ○ カスタム感情分析 ○ 学習 不可能(学習済) 可能 簡単、お手軽
  13. 13. 料金について 今回使ったGoogle Cloud Natural Language APIの場合
  14. 14. 他にもBacklogで使えそうなAI(1) 担当者を自動割り振り 問い合わせフォームを例に、入力された文章を解析してキーワード抽出やカテゴリ分析。 抽出したキーワードやカテゴリを元に担当者を自動割り振りする部分は独自実装。 Google Cloud Natural Language API キーワードキーワードキーワード 担当者割振 ロジック
  15. 15. 他にもBacklogで使えそうなAI(2) 自動翻訳 Natural Language API に入力された文書がどの言語か判定する機能がある。 例えば複数言語の参加者でBacklogを利用している場合に自動翻訳機能を付けれるかも? 課題を登録した時とコメントが追加された時に自動翻訳コメントを追加 ထုတ်ကုန်အက ကြောင််း AAA ကက ်းဇ်းပပြုပပ်းတံဆိပ်သကကေတကို XXX မှ YYY ကပပြောင််းပါ 商品AAAについて ラベルの表記をXXXからYYYに変更してください ထုတ်ကုန် BBB လိုပါသလြော်း? 商品BBBも同様に必要でしょうか? ミャン マー語 に翻訳 文章 言語判定 日本語 に翻訳 そのまま コメント追加 日本語 ミャンマー語 その他
  16. 16. まとめ AIの専門家がいなくても学習済みモデルを使えばそれなりの機能を作る事ができる。 ただし判定はブラックボックスなので判定結果をそのまま使うしかない。 100点は無理かもだけど95点くらいの結果なら妥協して業務で使えるかも? 学習可能なAIを使えば判定結果をチューニング可能。 文章なり画像を見て分類するという作業は今後多くがAIに置き換わっていくかもしれない。 BacklogにもAIを組み合わせてさらなる業務の効率化を図る余地がありそう。
  17. 17. ご清聴ありがとうございました

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