拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、現場の若手から「イシュー（issue）に質問が混ざって処理が遅い」と聞きまして、実務的にどう対処すべきか悩んでおります。これって簡単に自動で分けられるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。要点を先に言うと、ログやエラーメッセージといったノイズを除去してから、自然言語処理と機械学習で“質問（問い合わせ）かどうか”を分類するアプローチです。一緒にステップを追って説明できますよ。
なるほど。ただ現場では「ログやスタックトレース」って何が困るのかよく分かっていない人も多くて、それをいきなり自動で消すのはリスクがあるように思えます。現場の反発が怖いのですが。
素晴らしい懸念です。まずは「可視化と同意」から始めれば大丈夫ですよ。手順は三つです：一つ、どのパターンをノイズとして扱うか現場と合意する。二つ、その除去をオフラインで検証する。三つ、運用では人の確認を挟む段階的導入にする。これなら反発は小さくできますよ。
導入コストの点も気になります。外注でやるべきか、内製でやるべきか、あるいは安いツールで済ませるべきか。投資対効果の観点でアドバイスいただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つで整理できます。第一は効果測定が容易な小さなPoC（概念実証）から始めること、第二は既存のラベル付けを活用して学習データを作ること、第三は運用コストを下げるために人による最終確認を残すことです。これで投資を絞れますよ。
その「既存のラベル」ですが、うちのプロジェクトでバラバラに付けられているラベルをそのまま使えるんでしょうか。ラベルの品質に差がある場合の対処はどうするべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文でもラベルのばらつきを前提にしており、使用頻度の高いラベルのみを学習データに採用するという実務的な工夫をしています。具体的には使用回数が一定以上のラベルを選別して、安定した教師データを作るのです。これでノイズを減らせますよ。
これって要するに、「多すぎるラベルは無視して、よく使われるラベルだけで学習させる」ということですか。それで現場の手間は確実に減りますか。
その通りですよ。まとめると、ノイズ除去→代表的ラベルの選別→分類モデルという順で進めれば、手間は確実に減ります。論文の実験では約81%の精度で「質問」を自動判定できたと報告されており、初期段階としては十分な改善効果が見込めますよ。
なるほど。最後に現場説明用に一言でまとめたいのですが、社内説明ではどう言えば分かりやすいでしょうか。あと、導入で最初に気をつける点は何でしょう。
素晴らしい着眼点ですね！現場向けには「まずはサンプルで質問だけを自動で拾って、管理者が最終確認する仕組みを試す」と説明すれば伝わります。導入で気をつける点は、ラベルの定義をチームで揃えることと、ログ等の除去ルールを共通化することです。一緒に準備すれば必ずうまくいきますよ。
分かりました。では、まずは代表的なラベルだけで学習させるパイロットをやって、運用に入れる前は人が確認するプロセスを残す。これで社内説明をしてみます。ありがとうございました。
