The Role of Accuracy and Validation Effectiveness in Conversational Business Analytics

要約

この研究では、エンドユーザーが従来のセルフサービス分析を効果的に使用することを妨げる技術的能力のギャップに対処するために AI を利用するアプローチである、会話型ビジネス分析を調査します。
会話型ビジネス分析は、自然言語による対話を促進することで、エンド ユーザーが独自にデータを取得して洞察を生成できるようにすることを目的としています。
この分析では、自然言語リクエストを SQL ステートメントに変換するための代表的なテクノロジとして Text-to-SQL に焦点を当てています。
この研究では、期待効用理論に基づいた理論モデルを開発し、部分的または完全なサポートを通じて、会話型ビジネス分析が人間の専門家への委任よりも優れたパフォーマンスを発揮できる条件を特定しています。
この結果は、AI が生成する SQL クエリの精度が人間の専門家のパフォーマンスを上回る利益につながる場合、AI による情報生成のみに焦点を当てた部分的なサポートが実行可能であることを示しています。
一方、フルサポートでは情報の生成だけでなく、AIによる説明による検証も含まれており、十分な検証効果が信頼できるものである必要があります。
ただし、ユーザーベースの検証には、誤った判断や有効な SQL クエリの拒否などの課題があり、会話型ビジネス分析の有効性が制限される可能性があります。
これらの課題は、ユーザー サポートの改善、自動プロセス、エンド ユーザーの技術的能力に関係なく品質を評価する方法など、堅牢な検証メカニズムの必要性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

This study examines conversational business analytics, an approach that utilizes AI to address the technical competency gaps that hinder end users from effectively using traditional self-service analytics. By facilitating natural language interactions, conversational business analytics aims to empower end users to independently retrieve data and generate insights. The analysis focuses on Text-to-SQL as a representative technology for translating natural language requests into SQL statements. Developing theoretical models grounded in expected utility theory, the study identifies conditions under which conversational business analytics, through partial or full support, can outperform delegation to human experts. The results indicate that partial support, focusing solely on information generation by AI, is viable when the accuracy of AI-generated SQL queries leads to a profit that surpasses the performance of a human expert. In contrast, full support includes not only information generation but also validation through explanations provided by the AI, and requires sufficiently high validation effectiveness to be reliable. However, user-based validation presents challenges, such as misjudgment and rejection of valid SQL queries, which may limit the effectiveness of conversational business analytics. These challenges underscore the need for robust validation mechanisms, including improved user support, automated processes, and methods for assessing quality independently of end users’ technical competencies.

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