分析概念

データ収集

分析データはCognigy.AIのバーチャルエージェントとのトークから作成され、5つのコレクションから利用可能です：

Inputs(入力）
Chat History(チャット履歴)
Steps(ステップ)
Executed Steps(実行済みステップ)
Sessions(セッション)

OData Analytics Endpointに接続することで、このデータにアクセスできます。

Inputs（入力）

このコレクションは、ユーザー入力ごとに1つのエントリで構成されます。NLUの結果（インテントとスロット）、達成されたゴールなど、入力メッセージに関する詳細なデータが含まれます。inputsコレクションは他の4つのコレクションとは異なり、Overwrite AnalyticsまたはCode Nodeを使用してフローロジックで調整できます。このプロセスを以下で説明します。

Chat History（チャット履歴）

このコレクションには、ユーザ入力ごとに1レコード、バーチャルエージェント出力ごとに1レコード、ヒューマンエージェント入力ごとに1レコードが含まれます。Chat History レコードは、それぞれのソースからのメッセージが受信されると直ちに書き込まれます。このレコードは、トークのトランスクリプトを生成するために一般的に使用されます。

Steps（ステップ）

このコレクションには、フローに存在する分析ステップごとに1レコードが含まれます。ステップは、フローノードまたはインテントのいずれかになります。Question NodeとIntentsは、どちらも付随する分析ステップとともに自動的に作成されますが、その他のフローノードもステップとして作成できます。このレコードの主な機能は、Cognigy.AIから分析ステップのラベルをいつでも更新できるため、データレコードの下位互換性のために各分析ステップの現在のラベルを取得するためのエンティティIDの参照リストとして機能することです。

Executed Steps（実行済みステップ）

このコレクションには、レコードに存在するすべてのセッションから、実行されたステップごとに1つのレコードが含まれます。このコレクションには、前のステップの参照IDも含まれているため、現在のステップの前に発生したステップを識別するために使用できます。

Sessions（セッション）

このコレクションには、セッションごとに1つのレコードが含まれます。このレコードの主な目的は、各セッションが行った順序付けられたステップのリストを提供することです。

分析データFlow

分析データは、Cognigy.AIによって処理される入力メッセージのライフサイクル全体を通じて生成されます。以下の図は、各タイプのデータが生成され、それぞれのコレクションに書き込まれるタイミングを示しています。

1. 入力が到着すると（ただしNLUの後）、分析レコードは以下のデータで初期化されます：

{
    projectId,
    projectName,
    contactId,
    sessionId,
    inputId,
    state,
    mode,
    organisation,
    userType,
    channel,
    flowReferenceId,
    flowName,
    entrypoint,
    localeReferenceId,
    flowLanguage,
    inputText,
    inputData,
    intent,
    intentScore,
    intentFlow,
    slots,
    understood,
    timestamp
}

2. Flowが入力を処理している間、Flowは初期化されたデータを上書きできる。これは、Overwrite Analytics NodeまたはCode Nodeを使用して実行できます。

3. Flowの実行が終了すると、Cognigy.AIは最終的な分析情報（実行時間など）を分析レコードに追加してからデータベースに保存します。