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# 会話のモニタリング

**すべての会話** ページでは、Spark 内で行われるすべての会話を可視化できます。 監督者、管理者、サポートチームがユーザーのやり取りを分析し、会話の結果を理解し、改善点を特定できるようにします。

このダッシュボードには、Spark 内で行われたすべての会話が表示され、結果、タイプ、トピック、その他のディメンション別に分類できます。 進行中のやり取りを監視し、完了したセッションを確認できます。

## すべての会話ページへのアクセス

Spark の概要ページにアクセスするには、メインメニューから **Spark > All conversations** に移動します。

<figure><img src="/files/7BUnwYifPayXtOIlhenA" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 会話のフィルタリング

右上隅の期間選択ツールを使用して、すべての会話の対象期間を指定します。 会話の合計数、結果、アクティブな会話を含むすべての指標には、選択した期間が反映されます。

フィルターを使用して結果を絞り込むことができます：

* **状態:** 進行中 または 完了
* **結果:** 解決、エスカレーション、放棄、非サポート
* **タイプ:** インシデント、リクエスト、質問、セキュリティ懸念、非サポート
* **トピック:** Spark が会話に割り当てたトピック。
* **理由:** Spark が会話の結果に割り当てた具体的な理由。

これらのフィルターの意味と、それぞれで選択できる値については、[Spark のモニタリング](/platform/ja/user-guide/spark/monitoring-spark.md)を参照してください。

フィルターは、ダッシュボードの指標と会話リストの両方に適用されます。

{% hint style="info" %}
完全な会話は、お使いの Nexthink インスタンスで構成されている運用[データ保持](/platform/ja/user-guide/administration/system-configuration/data-management/environment/data-management.md#operational-data-retention)設定に応じて、最大 30 日間利用できます。 要約された会話データは 13 か月間保持され、**Spark 概要** ダッシュボードおよび NQL を通じて利用できます。 これには、会話の状態、結果、タイプが含まれます。
{% endhint %}

## 会話パフォーマンスの確認

ダッシュボードの各セクションを使用して全体的な結果を評価し、最も多くの会話を生み出しているトピックやその他のディメンションを特定し、個々の会話を詳しく確認する前に傾向を把握します。

### 概要パフォーマンス

**概要パフォーマンス**セクションには、選択した期間の**会話**数と**アクティブな会話**数、および結果別の会話の割合（**解決済み**、**エスカレーション済み**、**サポート対象外**、**放棄**）が表示されます。 タイムラインチャートには、これらの結果の期間中の推移が表示されます。

特定の内訳や会話を詳しく確認する前に、このセクションを使用して Spark の全体的なパフォーマンスを評価します。

<figure><img src="/files/cTJuCYyfwuBhZcqGKduH" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 会話の内訳

**会話の分類**セレクターを使用して、さまざまなディメンションにわたる会話量と結果を分析します。 ドロップダウンから内訳を選択します。例：

* **トピック**と**トピックカテゴリ**: Spark が会話に自動的に割り当てるトピックとそのカテゴリ。
* **状態**、**結果**、**タイプ**、**理由**: 会話量と結果をより詳細に分類できる会話属性。
* **チャネル**: Microsoft Teams、Nexthink Infinity、A2A など、会話が行われたコミュニケーションチャネル。
* **操作担当者**: 従業員が Spark と直接やり取りしたか、別の担当者またはエージェントが従業員に代わって対応したかを示します。
* **国**、**地域**、**エンティティ**、**部門**などのカスタム[デバイスおよびユーザーの分類](/platform/ja/user-guide/administration/system-configuration/data-management/environment/product-configuration.md)を含む**組織**ディメンション

これらの内訳の意味と、それぞれで選択できる値については、[Spark のモニタリング](/platform/ja/user-guide/spark/monitoring-spark.md)を参照してください。

ドロップダウン内の検索ボックスを使用して、内訳ディメンションをすばやく見つけることができます。

選択した内訳について、表には値ごとに**解決済み**および**エスカレーション済み**の会話数と、会話あたりの**平均インタラクション数**が表示されます。

<figure><img src="/files/UsyJnDkAcS0dXZ3WH2pk" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 会話リストの確認

最近のすべての会話を表示し、リスト内の項目を選択して各会話の詳細にアクセスできます。

リストの上にある検索バーを使用して、従業員またはインテントのキーワードで会話をフィルタリングします。

リストは次の項目で構成されています：

* **状態**: **進行中** や **完了** など、会話の現在の進行状況を表示します。
* **結果**: **解決**, **エスカレーション**, **非サポート**, **放棄** など、会話の結果を示します。
* **インテント**: 利用可能な場合、会話に関連するユーザーの意図を表示します。
* **タイプ**: **インシデント**, **リクエスト**, **質問**, **セキュリティ懸念** など、会話の分類を示します。 IT サポートを求めない会話やテスト目的の会話は **非サポート** と分類されます。
* **最終更新**: 会話が最新に更新された日時を表示します。
* **継続時間**: 会話内の最初と最後のメッセージの差分から計算される、会話の総継続時間を表示します。
* **インタラクション**: 従業員と Spark の間でやり取りされたインタラクションの合計数を表示します。
* **従業員 UPN**: 従業員の一意識別子（User Principal Name）を表示します。
* **トピック**: 利用可能な場合は、Spark が会話に割り当てたトピックを表示します。

## 会話詳細へのアクセス

リストから会話を選択すると、メッセージ、結果、アクションを含む詳細ビューが開きます。

<figure><img src="/files/VmjAh5WpEYDBkRvn5rfp" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

この詳細な情報により、Spark が各会話をどのように処理したかを理解でき、トラブルシューティングと継続的改善の基盤を提供します。

### 会話詳細の確認

**会話リスト** から会話を選択し、詳細を確認します。

会話詳細ビューでは、次の内容を確認できます:

* 会話中に交換されたメッセージ
* 会話が時間とともにどのように進行したか

<figure><img src="/files/1lXIkmvoarMwH5CwuS0f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### AI 推論

必要に応じて、会話詳細には Spark が会話をどのように処理し、回答やアクションを実行するためにどの情報源を分析したかが含まれます。 この情報により、次のことが可能になります:

* Spark が既存のナレッジやアクションを活用して従業員の問題をどのように解決したかを理解する。
* 会話全体で実行されたステップを確認する。

AI 推論を含む会話詳細の確認は透明性を高め、Spark の会話を評価し、Spark が利用できるナレッジやアクションを改善するための措置に役立ちます。

**Reasoning** タブをクリックするとウィジェットが展開され、Spark が会話をどのように処理したかを確認できます。


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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/user-guide/spark/monitoring-spark/monitoring-conversations.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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