「AI に質問」機能を使えば、バックログ、機能、顧客フィードバックに関する質問を、自然言語で入力できます。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」はバックログのデータを基に動作するため、最適なインサイトを得るには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「AI に質問」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 が生成した応答と関連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：
- 結果内の会社名と機能名はリンクになっており、クリックすると詳細が表示されます。
- 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に表示され、接続済みシステムの元のレコードを開けます。
- 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。
フォローアップの質問
特定のトピックをさらに深掘りするには、フォローアップの質問を続けられます。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：「最もリクエストの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」ではなく、「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。分析結果をチームで共有し、議論するのに便利です。
結果を共有するには：
- 共有を画面の右上で選択します。
✏️ リンクを共有するためには、受信者が同じ Miro Insights の組織にアクセスできる必要があります。
キャンバスからのアクセス
「AI に質問」は、Miro のボードにある Miro Insights のサイドパネルから直接利用できます。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。