顧客フィードバック分類：テーマは1つ、優先度は別、感情分析だけでは足りない理由

決めるのは2つの問いであり、1つの点数ではありません。第一に、このコメントは主に何についてか。第二に、製品担当はどれだけ早く読むべきか。感情分析は別の問いです。肯定、中立、否定。極性だけ保存すると、週次のテーマ報告が消えます。サポートの振り分けも別の問いです。どのライブキューが返信するか。否定的でも機能要望であり得ますし、肯定的でも壊れたエクスポートの説明であり得ます。コメントごとにチケットを切ると、称賛でキューが埋まります。ダッシュボードに極性が要るなら sentiment-analysis-api。誰かが返信する必要があるなら support-triage または zendesk-ai-ticket-classification。安全のための非表示、BAN、エスカレーションなら content-moderation。このページが担うのはオフラインのコーパスです。NPSの自由回答、アプリ内フィードバック、公開レビュー、製品チームが固定テーマ一覧へ振り分けるアンケート自由記述です。

自由記述の回答は1つずつ分類します。アンケートに自由記述が3つあるなら3行にし、テーマが混ざらないようにします。JSONのstateには回答者自身の文と、すでに信頼している少数のフィールドを入れます。チャネル（nps、アプリ内、レビュー）、数値スコアがあればそれ、プラン、ロケール、フォームが尋ねた製品領域です。「その他ご意見：」のようなフォーム側の定型文は除きます。行がメール由来なら、先に引用返信と署名を削ります。それは email-classification の作業です。残ったコメントをそれから分類します。スクリーンショット、音声、ファイルは貼り付けないでください。このAPIが受けるのはテキストかJSONだけです。画像を文章で説明しても、ピクセルを見せたことにはなりません。リクエストが自社システムを出る前に、氏名、メール、アカウントIDを匿名化します。シリアライズしたstateは最大8,000文字、質問を含む検証済みリクエスト全体も8,000文字以内です。criteriaの分を残してください。回答者自身の文まで切り詰めます。別のモデルが先に要約したなら、その行に記録します。分類しているのは原文ではなくなるためです。リクエストデータは上流の提供元へ送られます。privacy-and-history を参照してください。

多くのチームは、すでに信頼している言い回し用に薄い規則層を残し、残りをモデルに任せます。下表は契約と失敗の仕方の比較であり、ベンチマークではありません。3つのどれも、自社コメントのラベル付きサンプルの代わりにはなりません。

Playground には Feedback intelligence（ユーザーフィードバック洞察）という例があります。レポートのエクスポートが遅くなったコメントを、テーマ（性能、使いやすさ、機能、請求）と、低から非常に高いまでのフォロー用 Score に分けます。下のリクエストはそのコメントを残し、mixed テーマを明示的に足します。短い文や複数の話題が、製品領域へ押し込まれないようにするためです。質問 id は英字で始まり、その後は小文字、数字、アンダースコアのみ、最大40文字です。instructions は8〜600文字。各 criterion は2〜350文字。Choice はテーマ2〜12個。Score は順序付きレベル2〜10個で、ルーブリックの順に並べます。ここでは低から非常に高いまでです。Choice の答えには choice、テーマごとの確率、その分布の confidence 要約があります。confidence は測定された正解率ではありません。Score の答えには score があり、レベルの間に落ちることがあります。その数字は確率ではありません。副作用の前に両方を読んでください。テーマはロードマップ変更の許可ではありません。ログインしてメールを確認し、Console の API keys で鍵を作り、サーバー側で JEVMODEL_API_KEY として保存します。下の呼び出しは実際のリクエストで、枠やトークンを消費し得ます。確認済みの無料アカウントは、Playground、Batch の各行、この API で、UTC日あたり成功 5 回を共有します。サイト全体の容量にも制限があります。固定モデルは OpenRouter 経由の typesafe/jev-1.13 です。冪等キーはありません。応答が失われたら、再試行の前に履歴を確認します。

curl --fail-with-body https://jevmodel.app/api/v1/systemone \
  -H "Authorization: Bearer $JEVMODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"state":{"channel":"nps","score":3,"comment":"After the latest update, exporting a report takes two minutes instead of ten seconds. We export every morning."},"questions":{"theme":{"type":"choice","instructions":"Classify the main theme of this customer feedback.","criteria":{"performance":"Performance or speed regression.","usability":"Confusing interaction.","feature":"Feature request.","billing":"Billing issue.","mixed":"Several themes, or not enough text to choose."}},"urgency":{"type":"score","instructions":"Rate product-team follow-up priority for this feedback.","criteria":["Low: optional improvement","Medium: limited friction","High: recurring workflow degraded","Very high: core workflow blocked for many users"]}}}'

3つの帯は、普遍的なしきい値ではなく、自社で取り置いたコメントで決めてください。高帯：テーマと優先度をウェアハウスの行に書きます。この操作は取り消せます。中帯、mixed ラベル、または確率が近い2テーマ：上位2テーマを添えてレビュー担当に見せ、報告に必要なら2つ目のテーマを手で足してもらいます。低帯：行は未ラベルのままにします。ラベルだけで公開ロードマップの項目を作らないでください。どの Score で人を呼ぶかは、ラベル付きサンプルで校正します。score はルーブリックの読みであり、正解確率ではありません。criteria を改名したとき、または上流モデルの挙動が変わったときに、帯を見直します。積み残しは Console の Batch です。CSV、TXT、JSONL を最大 2 MB、1,000 行まで取り込み、固定の質問セットを適用し、行ごとの答えを書き出します。答えとラベルの結合はサイトの外で行います。Batch は正解率を計算せず、非同期の一括ジョブ端点でもありません。1行は通常の実行1回のままです。しきい値は confidence-and-abstention、ホールドアウトの分け方は evaluation を参照してください。1件のコメントが同時に複数テーマを持つ必要があるなら、その契約は multi-label-text-classification であり、Choice を広げることではありません。

入力が製品の自由記述で、出力がテーマ1つと優先度なら、このページに留まります。グラフに肯定・中立・否定だけが要るなら sentiment-analysis-api。返信が必要なライブチケットなら support-triage。生の入力がまだメールスレッドなら email-classification。動作が安全上の措置なら content-moderation。報告が主要テーマだけでなく当てはまるテーマをすべて残す必要があるなら multi-label-text-classification。Decision Flow はテーマの問いのあとに次の問いを繋げますが、Flow の実行は有料プランのみです。サブスクリプションまたはトークンパックを購入してください。Flow は毎日の無料実行を使いません。JevModel はあなたのコメントで分類器を学習せず、画像や添付を受け付けず、オープンソースではなく、重みのダウンロードもありません。