検索クエリから調査範囲にデータ項目を追加した後、AI 分析の準備をする前に、データの操作を開始し、項目を検証できます。 調査スコープには、分析および確認する検索結果のすべてのデータ 項目が含まれています。 このデータは、AI の準備と、organizationのアナリストによるさらにレビューに使用できるようになりました。
調査スコープにアクセスする
調査スコープにアクセスするには、特定の調査内の任意のページの上部にあるナビゲーション オプションから [ 分析 ] を選択します。 調査スコープには、スコープ付きアイテムのダッシュボードが含まれており、アイテムレビューに役立つフィルターツールとビューアー ツールが含まれています。
調査スコープ ダッシュボード
調査スコープ ダッシュボードには、調査のすべてのスコープ付きデータ 項目が一覧表示されます。 このダッシュボードを使用すると、個々のデータ項目に関する詳細を確認したり、各項目に関する情報を表示したりできます。
調査スコープ ダッシュボードには、次の情報とコントロールが含まれています。
- 件名/タイトル: データ項目の件名またはタイトル。
- 除外: データ項目の除外状態。 値は [はい] または [空白] です。
- ベクター化: データ項目のベクター化状態。 値は [はい] または [空白] です。
- 日付: データ項目が最後に変更された日付と時刻。
調査スコープ ダッシュボードに表示される列をカスタマイズするには、[ 列のカスタマイズ ] を選択して、表示する列を選択するか、リスト内の列をドラッグ アンド ドロップして並べ替えます。
データ項目の一覧と列情報をダウンロードするには、[ リストのダウンロード ] を選択して、この情報を含む .csv ファイルを作成します。
データ項目のグループ化
調査で大量のデータ項目の一覧を表示する場合は、調査範囲を家族や会話、関連項目別にグループ化すると役立ちます。 [ グループ化] を選択して、この条件でデータ項目をグループ化します。
データ項目を確認する
個々のデータ項目に関する詳細情報を表示するには、調査スコープ ダッシュボードで項目を選択するか 、フィルターを 使用して特定の属性に基づいて項目を絞り込みます。
アイテムをフィルター処理する
フィルターは、調査のスコープに追加したデータ 項目に基づいて自動的に作成されます。 一般的なフィルター オプションには、 Author、 File クラス、 場所名、 ネイティブ ファイル拡張子、 送信者などの属性が含まれます。
フィルター領域を展開し、1 つ以上のフィルターを選択して、調査範囲ダッシュボード ビューに含まれるデータ項目を絞り込みます。 各フィルター属性には、属性に一致するデータ項目の合計数が一覧表示されます。
たとえば、メールとメールの添付ファイルのみを表示するには、[ファイル クラス] フィルターを展開し、[Email] フィルターと [添付ファイル] フィルターを選択します。 表示されるデータ項目は、選択した属性によって自動的にフィルター処理されます。
アイテムの詳細を表示する
データ項目を選択すると、その項目に関する詳細情報が表示されます。 調査範囲ビューアーを使用して、選択した項目のソース、プレーン テキスト、メタデータ、監査の詳細を調べます。
項目アクション
データ項目ごとに、AI 分析用の項目を除外するか、軽減計画に項目を追加するかを選択できます。 これらのオプションのコマンド バーで [ アクション] を選択します。 システムによって生成されたメールや会議出席依頼など、調査のために冗長な項目を確認して除外します。 調査の冗長データを減らすと、データ準備時間が短縮され、AI 分析情報の全体的な品質が向上します。
調査スコープ内のすべてのデータ 項目は、明示的に除外しない限り、AI 分析用に準備されます。 AI 分析のためにデータ項目を処理する場合は、後で除外されたデータ項目の状態を変更できます。
AI 分析用にデータを準備する
調査スコープ内のデータ 項目をフィルター処理して確認したら、AI 分析のために項目を準備する準備が整います。 AI 分析用にデータ項目を準備すると、調査スコープ内の除外としてマークされていないすべての項目が自動的にベクター化 されます。 このプロセスを使用すると、これらの項目で AI ベースの分類と調査ツールを使用できます。 AI 用のデータの準備では、最新の Azure OpenAI 埋め込みモデルを利用して、AI の結果のコストとパフォーマンスを向上させることができます。
AI 分析のためにデータを準備する場合、調査スコープに含まれる大量のデータであっても、多くのコンピューティング ユニットは必要ありません。 次の表は、さまざまなサイズのデータ セットに必要なコンピューティング ユニットの見積もりを示しています。
| 準備されたデータのサイズ | 使用される推定コンピューティング ユニット |
|---|---|
| 100 MB | 0.1 |
| 1 GB | 0.3 |
| 10 GB | 3.0 |
この表から、調査スコープに含まれる大幅に異なるサイズのデータ セットに必要なのは、1 つのコンピューティング ユニットの約 10 分の 1 です。 通常、大規模なデータ セットをベクター化する場合、プロビジョニングされたコンピューティング ユニットの数は多く必要ありません。
[ データの準備] を選択して、AI 分析用のデータ項目の処理を開始します。 データを準備すると、システムは分析のために、すべてのベクトル化されていない項目を準備します。 システムは、以前にベクター化された項目を再ベクトル化しません。 システムは、テキストを含まない項目をベクター化しません。 以下に例を挙げます。
- 予定表の通知
- 画像のみを含むメール
- イメージ ファイル (.jpeg、.png、.gif など)
- 会議の招待
調査範囲ダッシュボードの上部にあるデータ項目のベクター化処理の状態を確認できます。 スコープ付き日付の量によっては、ベクター化が完了するまでに時間がかかる場合があります。
次の手順
AI の準備とベクター化が完了したら、調査範囲のデータに対して AI 分析ツール を確認して使用する準備が整います。