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Contact Center AI を使用してプロセスを自動化する: チャレンジラボ

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Contact Center AI を使用してプロセスを自動化する: チャレンジラボ

1時間 30分 クレジット: 9

GSP311

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

このチャレンジラボでは Speech Analysis Framework を構成してデプロイし、コールセンターでの通話の録音から抽出したデータの分析に BigQuery を活用できるようにします。通話の音声文字変換テキストからセンシティブ データ(名前、メールアドレス、電話番号、政府発行の個人識別番号など)を検出して秘匿化するために、Data Loss Prevention API を追加する必要があります。

このチャレンジラボでは、一連のタスクを制限時間内に完了する必要があります。各ステップの説明に沿って進める形式ではなく、提示されたシナリオとタスクに基づいてご自身で作業を完了していただきます。各タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。 チャレンジラボは GCP のコンセプトについて学習するものではなく、提示された課題に対して Google Cloud の機械学習とデータ分析のスキルを駆使してソリューションを構築する能力を評価するものです。このラボはそれらのスキルを備えた受講者を対象としています。ぜひチャレンジしてください。

テスト対象トピック

  • GCS バケットを作成する
  • Cloud 関数を作成する
  • 既存のスキーマから BigQuery データセットとテーブルを作成する
  • Pub/Sub トピックを作成する
  • Dataflow パイプラインをデプロイする
  • SQL クエリを作成する

前提条件

  • Google Cloud の AI / ML 関連 API、Source Repositories、Pub/Sub、BigQuery、Dataflow の知識があること。
  • テキスト エディタ(vimemacsnano など)を使い慣れていること。

Qwiklabs に参加してこのラボの残りの部分や他のラボを確認しましょう。

  • Google Cloud Console への一時的なアクセス権を取得します。
  • 初心者レベルから上級者レベルまで 200 を超えるラボが用意されています。
  • ご自分のペースで学習できるように詳細に分割されています。
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