# AIによる機能リクエスト分類：架空ケースの全資料

OpenMax編集資料・076-v1版・2026年9月4日固定。以下のアカウント、イベント、チケット、メッセージ、候補ラベル、参照ラベルはすべて架空です。実顧客データ、独立した確認者の一致率、OpenMaxの実行、モデルの性能試験を示しません。16行の練習をすべて公開しており、記事の別の500行計画例に隠れたデータはありません。

## 1. 原データ：元の言語を保持する

一行は一つの出力行です。Eventは元メッセージ、Accountはアカウント、Ticketはチケットを表します。三言語版とも同じ混合言語の原文を保持しています。Statusのeligibleは採用、duplicateは残す行への対応、excludedは対象外の理由です。

| ID | Event | Account | Ticket | Language | Original text | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|
| R01 | EV01 | A1 | K01 | en | Send my export every Monday. | eligible |
| R02 | EV02 | A2 | K02 | zh-Hans | 希望每周自动发送导出文件。 | eligible |
| R03 | EV03 | A3 | K03 | ja-JP | エクスポートに含める列を選びたいです。 | eligible |
| R04 | EV04 | A4 | K04 | en | Send the export every Friday and let me choose its columns. | eligible |
| R05 | EV05 | A1 | K01 | en | Following up on my Monday export request; I still need scheduled delivery. | eligible |
| R06 | EV06 | A5 | K06 | zh-Hans | 希望导出前要求管理员批准。 | eligible |
| R07 | EV07 | A6 | K07 | ja-JP | これ以上自動化しないでください。エクスポート通知を止めたいです。 | eligible |
| R08 | EV08 | A7 | K08 | en | Show exported dates as YYYY-MM-DD instead of slash-separated dates. | eligible |
| R09 | EV09 | A8 | K09 | en | Export should be disabled for guests even when a shareable view is enabled. | eligible |
| R10 | EV10 | A9 | K10 | ja-JP | エクスポートをもっと使いやすくしてほしいです。 | eligible |
| R11 | EV11 | A2 | K11 | zh-Hans | 导出文件的日期请显示为年-月-日。 | eligible |
| R12 | EV12 | A10 | K12 | en | I only need to choose columns, not scheduled delivery. | eligible |
| R13 | EV01 | A1 | K01 | en | Send my export every Monday. | duplicate:R01 |
| R14 | EV03 | A3 | K03 | ja-JP | エクスポートに含める列を選びたいです。 | duplicate:R03 |
| R15 | EV15 | TEST | K15 | en | Test record: schedule an export. | excluded:test |
| R16 | EV16 | A11 | K16 | en | Export fails with an error today; please restore it. | excluded:active-bug |

R13はEV01の重複でR01に対応し、R14はEV03の重複でR03に対応します。R05はR01と同じチケットでも別イベントなので残します。R11はR02と同じアカウントですが別の動作を求めます。R15はテストデータです。R16は発生中の不具合なので機能練習からは除き、正しい運用対応へ回します。除外は解決を意味しません。

照合：原データ16行 = 重複出力2行 + 対象外2行 + 有効メッセージ12件。有効アカウントはA1〜A10の10件です。TESTとA11はこの集団に含めません。

## 2. 固定した辞書と未分類の理由

- T1：定期的なエクスポート配信を肯定的に求める要望。R01を含め、定期配信の明示的な拒否や通知停止は含めません。
- T2：出力する列の選択。R03が正例です。誰が出力できるかは別問題で、共有ビューへの言及だけでは列選択になりません。
- T3：出力できる人の制限・承認。R06とR09を含めます。求められる動作の識別であり、安全性の認証ではありません。
- T4：YYYY-MM-DDなど日付表現の指定。R08とR11を含め、タイムゾーン変更は推測しません。
- R07：この辞書では未分類。通知停止を新テーマ候補として残し、否定を保持します。
- R10：「使いやすく」だけでは追加確認が必要で、T1〜T4を支持しません。
- R04は二つの要望です。R12は定期配信を断っているためT2だけです。

## 3. 参照集合と、意図的に不完全な候補集合

Referenceは架空教材の編集上の答えであり、独立して裁定された実顧客の意図ではありません。Proposedは誤りを説明するための候補です。∅は空ラベル、カンマは複数ラベルを表します。

| ID | Reference | Proposed |
|---|---|---|
| R01 | T1 | T1 |
| R02 | T1 | T1 |
| R03 | T2 | T2 |
| R04 | T1,T2 | T1 |
| R05 | T1 | T1 |
| R06 | T3 | T3 |
| R07 | ∅ | T1 |
| R08 | T4 | T4 |
| R09 | T3 | T2 |
| R10 | ∅ | ∅ |
| R11 | T4 | T4 |
| R12 | T2 | T1,T2 |

R04はT2不足、R07はT1過剰、R09はT2過剰かつT3不足、R12はT1過剰です。R10の正しい空集合は完全一致ですが、正ラベルの真陽性を増やしません。

## 4. テーマの件数を照合する

各メッセージは一つのテーマ内で一回数え、アカウントもテーマ内で重複を除きます。複数テーマへの所属は認めます。Messagesはメッセージ、Shareは割合、Accountsは独立アカウントです。

| Theme | Messages / 12 | Share | Accounts / 10 | Record IDs |
|---|---:|---:|---:|---|
| T1 | 4 | 33.3% | 3 | R01,R02,R04,R05 |
| T2 | 3 | 25.0% | 3 | R03,R04,R12 |
| T3 | 2 | 16.7% | 2 | R06,R09 |
| T4 | 2 | 16.7% | 2 | R08,R11 |
| ∅ | 2 | 16.7% | 2 | R07,R10 |

分類済み10メッセージに正の参照ペアが11個あり、未分類は2件です。分類済みアカウントはA1、A2、A3、A4、A5、A7、A8、A10の8件です。テーマ別の3+3+2+2を独立した10件とは扱えません。A2とA4が重なります。未分類のA6とA9を加えた全体は10件です。

テーマ数に未分類を足すと13で、13/12は約108.3%です。丸めた行ごとの表示値を合計すると少し違う場合があります。100%にするためR04の二つ目を削らないでください。

## 5. 候補の誤りを再計算する

有効IDごとに参照と候補の共通要素をTP、候補にだけある要素をFP、参照にだけある要素をFNとします。それを記録とラベルにわたって合算します。Precisionは適合率、Recallは再現率です。

| Label | TP | FP | FN | Precision | Recall |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| T1 | 4 | 2 | 0 | 66.7% | 100% |
| T2 | 2 | 1 | 1 | 66.7% | 66.7% |
| T3 | 1 | 0 | 1 | 100% | 50% |
| T4 | 2 | 0 | 0 | 100% | 100% |
| micro | 9 | 3 | 2 | 75.0% | 81.8% |

候補の正ペアは12個、参照は11個、TP9、FP3、FN2です。マイクロ適合率=9/12=75%、再現率=9/11≈81.8%、F1=18/(18+3+2)=18/23≈78.3%。完全一致するのはR01、R02、R03、R05、R06、R08、R10、R11で、8/12≈66.7%です。空集合を五つ目の正クラスとして扱いません。

小さく、意図的に難しくした例から母集団性能は推定できません。他の資料では分母ゼロの処理を先に決めます。モデルの確信度、確認者同士の一致、生産性も、この計算からは導けません。

## 6. 結果を誇張せずに使う方法

助手には原記録と辞書を渡します。最初の練習なら期待集合を隠し、要約より先に根拠箇所を出させます。実際の出力を別に残し、ID、採用と除外、複数ラベルの境界、すべての分母を照合します。実行する場合は実システム、版、指示、出力を記録してください。本資料はその実行済み証拠ではありません。

このケースに沿う要約は「3アカウントの有効メッセージ4件が定期配信を求める」です。「全顧客が自動化を増やしたい」はR07とR12に反します。テーマの件数と優先順位は分けて判断します。

実際の500行業務では、許可された出力を固定し、そのデータの照合表を計算します。記事の500=20+10+470は計画用の式で、ここにある16行の拡張ではありません。実際のプライバシー、安全、法的影響は適格な責任者が確認します。

手法の参照先、2026年9月4日確認：[Sentence Transformersのクラスタリング](https://www.sbert.net/examples/sentence_transformer/applications/clustering/README.html)、[scikit-learnの適合率・再現率](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support.html)、[OpenMaxの製品担当者向け例](https://openmax.com/docs/use-cases/role/ai-product-manager/)。