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title: AI分析の精度を向上させるためのヒント
description: PROEVERのAI分析はどこまで見ている？参照データの仕様（タイトル・説明文・進捗等）と、AIの回答精度を上げるための入力のコツ、推奨の運用方法をまとめました。
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# AI分析の精度を向上させるためのヒント

#### **Q. AI分析では、チケットのどの情報を参照しているのですか？**

#### **A. チケットの「タイトル」だけでなく、「説明文（詳細）」や「期間」「進捗」など、多角的なデータを参照しています。**

PROEVERのAIは、チケットの表面的な情報だけでなく、以下のデータを総合的に分析してプロジェクトの健康状態を診断しています。

- **チケット情報:** タイトル、説明文（詳細欄の内容）、ステータス、担当者、優先度、見積・実績時間、各予定日・実績日
- **プロジェクト情報:** プロジェクト名、目標、概要、全体の期間
- **統計データ:** 全体の進捗率、完了遅延数、未着手率などの計算値

 

#### **Q. 分析の精度をより高めるためのコツはありますか？**

#### **A. 「タイトルの具体性」と「説明文の活用」、そして「最新データの維持」が鍵となります。**

AIが状況をより正確に把握できるよう、以下の3つのポイントを意識して運用いただくことを推奨します。

**1. タイトルに「動詞」と「対象」を加える**

AIはタイトルから作業の種類や緊急度を推測します。

- **不十分な例:** 「要件定義書」「不具合対応」
- **良い例:** 「要件定義書の**レビュー**」「**ログイン画面の**不具合修正」 このように「何を」「どうするのか」を明確にすることで、分析の質が向上します。

**2. チケットの説明文（詳細欄）を活用する**

チケットの詳細欄（リッチテキスト）に作業の背景や具体的な内容を記載いただくと、AIがコンテキスト（文脈）を理解し、より踏み込んだアドバイスが可能になります。

**3. 「実績日」と「進捗率」を正しく更新する**

AI分析（エグゼクティブサマリー）は、EVMやTOCといった管理手法の観点から診断を行います。

- 完了したタスクには必ず**実績終了日**を入れる
- 定期的に（例：毎週金曜日）**進捗率**を更新する

この基本動作が、AI分析の最も重要な土台となります。

 

#### **Q. チケット件数が多い場合、正しく分析されますか？**

#### **A. AIが一度に分析できる件数には「200件」の上限があります。フィルター機能を活用してください。**

対象チケットが200件を超える場合、システム側で独自の優先順位（期日が近いものや遅延しているものを優先）をつけて抽出します。 本当に分析してほしいタスクをAIに伝えるために、以下の運用をおすすめします。

- **フィルターを活用する**
  
    - 「完了済み」のチケットを除外する
    - 「課題」や「リスク」など、特定の分類に絞って実行する

これにより、AIのリソースを重要なタスクに集中させ、精度の高い分析結果を得ることができます。

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- [チュートリアル動画](https://help.proever.com/ja/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E5%8B%95%E7%94%BB#main-content)

    - [立ち上げ](https://help.proever.com/ja/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E5%8B%95%E7%94%BB#立ち上げ)
    - [計画・実行](https://help.proever.com/ja/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E5%8B%95%E7%94%BB#計画-実行)
    - [モニタリング](https://help.proever.com/ja/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%E5%8B%95%E7%94%BB#モニタリング)
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