論文の概要: The Role of Accuracy and Validation Effectiveness in Conversational Business Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12128v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 23:58:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:35:39.040050
• Title: The Role of Accuracy and Validation Effectiveness in Conversational Business Analytics
• Title（参考訳）: 会話型ビジネス分析における精度と検証の有効性
• Authors: Adem Alparslan,
• Abstract要約: 本研究では、従来のセルフサービス分析を使用してエンドユーザを効果的に妨げている技術的ギャップにAIを用いて対処する、会話型ビジネス分析について検討する。 自然言語による対話によって、対話型ビジネス分析は、ユーザが独立してデータを検索し、洞察を生成することを可能にする。 予測ユーティリティ理論に基づくモデルを用いて、部分的または完全なサポートを通じて、会話ビジネス分析が人間の専門家への委譲よりも優れている状況を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study examines conversational business analytics, an approach that utilizes AI to address the technical competency gaps that hindered end users from effectively using traditional self-service analytics. By facilitating natural language interactions, conversational business analytics aims to enable end users to independently retrieve data and generate insights. The analysis focuses on Text-to-SQL as a representative technology for translating natural language requests into SQL statements. Using models grounded in expected utility theory, the study identifies conditions under which conversational business analytics, through partial or full support, can outperform delegation to human experts. The results indicate that partial support, which focuses solely on information generation by AI, is viable when the accuracy of AI-generated SQL queries exceeds a defined threshold. In contrast, full support includes not only information generation but also validation through explanations provided by the AI, and requires sufficiently high validation effectiveness to be reliable. However, user-based validation presents challenges, such as misjudgment and rejection of valid SQL queries, which may limit the effectiveness of conversational business analytics. These challenges underscore the need for robust validation mechanisms, including improved user support, automated processes, and methods for assessing quality independently of end users' technical competencies.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、従来のセルフサービス分析を効果的に利用することを妨げる技術的能力のギャップにAIを用いて対処する、会話型ビジネス分析について検討する。 自然言語による対話を容易にすることによって、対話型ビジネス分析は、エンドユーザが独立してデータを検索し、洞察を生成できるようにすることを目的としている。 この分析は、自然言語リクエストをSQLステートメントに変換するための代表的な技術として、Text-to-SQLに焦点を当てている。 予測ユーティリティ理論に基づくモデルを用いて、部分的または完全なサポートを通じて、会話ビジネス分析が人間の専門家への委譲よりも優れている状況を特定する。 その結果,AIによる情報生成のみに焦点を当てた部分的サポートは,AI生成SQLクエリの精度がしきい値を超えた場合に実現可能であることが示された。 対照的に、完全なサポートには情報生成だけでなく、AIが提供する説明による検証も含まれる。 しかし、ユーザベースのバリデーションでは、有効なSQLクエリの誤判断や拒否といった問題が発生し、会話によるビジネス分析の有効性が制限される可能性がある。 これらの課題は、ユーザサポートの改善、自動化プロセス、エンドユーザの技術能力とは無関係に品質を評価する方法など、堅牢な検証メカニズムの必要性を浮き彫りにしている。

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