GA4データを自然言語で照会する際、セマンティック解析が不正確であるという問題をどのように克服するか？

2025-08-21

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自然言語クエリの精度向上のためのソリューション

ビッグモデルとの組み合わせでMCPに意味解析の偏りがある場合、以下のような対策が考えられる：

構造化された指導のテンプレート例えば、「内部トラフィックを除き、過去7日間のデバイスタイプ別にグループ化されたアクティブユーザー数を表示する」などです。
フィールドエイリアスのマッピング例えば、'number of users'を'activeUsers'にマップしたり、'accessSource'を'sessionSource'にマップする。
段階的検証まずget_dimensionsとget_metricsでターゲット属性がサポートするフィールドのリストを確認し、これらの標準フィールドを使ってクエリ文を作成する。
エラーフォールバックメカニズム複雑なクエリが失敗した場合、複数の単純なクエリに分割することができる。例えば、最初に国の分布を取得し、次に行動データについてそれぞれの国に別々にクエリを実行する。

Claude/Cursorのようなモデルは、構文解析の精度を向上させるために3-5個の正しいクエリ例を提供することができる数ショット学習をサポートしている。