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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12128v3
• Date: Mon, 25 Nov 2024 10:14:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:12.287430
• 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,AIを利用した対話型ビジネス分析を用いて,エンドユーザが従来のセルフサービス分析を効果的に利用できない技術的能力ギャップに対処する手法について検討する。 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、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study examines conversational business analytics, an approach that utilizes AI to address the technical competency gaps that hinder end users from effectively using traditional self-service analytics. By facilitating natural language interactions, conversational business analytics aims to empower 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. Developing theoretical models grounded in expected utility theory, this study identifies the conditions under which conversational business analytics, through partial or full support, can outperform delegation to human experts. The results indicate that partial support, focusing solely on information generation by AI, is viable when the accuracy of AI-generated SQL queries leads to a profit that surpasses the performance of a human expert. 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 independent of the technical competency of end users.
• 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活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。 本研究は,有望なユーティリティ理論に基づく理論的モデルを構築し,部分的あるいは完全支援による対話型ビジネス分析が人的専門家への委譲よりも優れている条件を明らかにする。 その結果、AIによる情報生成のみに焦点をあてた部分的サポートは、AI生成SQLクエリの精度が人間専門家のパフォーマンスを上回る利益をもたらす場合に実現可能であることが示唆された。 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的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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