AI に質問機能を使えば、バックログ、機能、顧客のフィードバックに関する質問を自然言語で行うことができます。AI がデータを分析し、優先順位の設定や意思決定に役立つインサイトを提供します。
仕組み
AI に質問はバックログデータで動作するため、最良のインサイトを得るために情報を最新の状態に保ってください。AI はパターンの理解、機能の優先順位付け、データ駆動の製品決定をサポートします。
質問の仕方
- 左側のサイドバーからAsk AIセクションに移動します。
- テキストフィールドに質問を入力します。以下はその一例です：「最もリクエストの多い機能は何ですか？」
- Enterキーを押します。
- AIが生成した応答とサポートデータを確認します。
結果を理解する
AI応答を受け取ったとき：
- 会社名と機能名は、クリック可能なリンクとして詳細を表示します。
- サイドパネルのコンテキストで、アイテムの全文を表示します。
- 外部リンクはサイドパネルで、接続されたシステムの元の記録にジャンプすることができます。
- AIの提案は、インターフェイス全体でマゼンタで強調表示されています。
追加の質問
特定の分野にさらに深く掘り下げるために追加の質問を行うことができます。この会話型アプローチは、複数の視点からデータを探索するのに役立ちます。
会話の流れの例:
- 初めの質問：「最もリクエストが多い機能は何ですか？」
- フォローアップ：「これらの機能の中で、ARRに最も影響を与えるものはどれですか？」
- さらなる探索：「どの企業が最も高いARRの機能を求めていますか？」
質問の例
以下は、始めるための効果的な質問タイプです。
機能の優先順位付け
- 「最もリクエストが多い機能は何ですか？」
- 「どの機能が顧客価値が最も高いですか？」
- 「エンタープライズ顧客が求めている機能は何ですか？」
顧客インサイト
- 「フィードバックを最も提供している企業はどこですか？」
- 「[特定の機能]について顧客は何と言っていますか？」
- 「新しい機能を要望している高価値顧客はどれですか？」
市場分析
- 「最近のフィードバックにどのようなトレンドがありますか？」
- 「顧客全体に共通する問題点はありますか？」
- 「どの機能が当社の最大の契約に影響を与える可能性がありますか？」
より良い結果を得るためのヒント
- 具体的にする:「フィードバックについて教えて」と言う代わりに、「私たちのモバイルアプリに関する主な不満は何ですか？」と尋ねてみましょう。
- コンテキストを含める: 時間枠や顧客セグメント、機能エリアを関連する場合に言及しましょう。
- フォローアップを尋ねる: 前回の回答を基に、より詳細な見解を得るために質問を続けましょう。
- データの最新性を確認する: AIの推奨が最も正確であるよう、バックログが最新であることを確認しましょう。
結果を共有する
チャットリンクをコピーすることで、チームで結果を共有できます。これにより、発見の周りで簡単に共同作業や議論が可能になります。
結果を共有するには:
- 共有を画面の右上で選択します。
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キャンバスからのアクセス
Ask AI は、Miro のボードにある Insights サイドパネルから直接利用可能です。これにより、キャンバス ワークスペースを離れることなく、コラボレーション セッション中に AI によるインサイトを得ることができます。会議中のリアルタイム分析に最適で、結果を直接ボード上で議論し、記録することができます。