blog.fairuse.jp サイト解析まとめ

基本情報

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HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)109692.28

内部リンク集計

リンク総数195

外部リンク集計

リンク総数547

メタ情報

meta description平均長58
OGPありページ数18
Twitterカードありページ数0

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数195
ページあたり内部リンク平均102.61

内部リンク 深さヒストグラム

キー
037
1155
2468
31167
420

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
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キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
バカ1
Compliance0.75
ハラスメント度合0.75
そして0.657732
Level0.5
Reasons0.5
また0.328866
企業のリモートワーク環境が定着し0.25
オンライン会議は日常業務の一部となりました0.25
Guardでは全てのTeams会議の自動録音を提供しています0.25
その導入時のカスタマイズとして0.25
AIモデルを用いたハラスメント検出機能を用意しています0.25
本記事では0.25
Guardへの実装イメージを説明し0.25
文字起こし結果や音声データを送信し0.25
ハラスメント検出結果を取得0.25
ハラスメントが検出されたユーザにメッセージを送信0.25
匿名化された集計レポートを管理者に提供0.25
会議の文字起こしテキストを検出用プロンプトと合わせて入力0.25
文脈理解能力に優れるため0.25
発言意図やニュアンスまで考慮可能0.25
未知のハラスメント表現に対応しやすい0.25
検出指示のプロンプトも処理するため0.25
処理が重い0.25
AIモデル内の処理が不透明なため0.25
ハラスメント検出の閾値調整が困難0.25
ハラスメント判定対象文0.25
理由0.25
という表現は0.25
意図的でなくても不適切な言動と見なされるため0.25
中程度のハラスメントに該当し0.25
公式な注意や教育プログラムの参加が必要とされる内容です0.25
会議の文字起こしテキストをテキスト分類モデルに入力0.25
ハラスメントへの該当具合を数値で出力0.25
数値出力のための危険度を定量的に評価できる0.25
スコアの閾値を自由に調整可能で0.25
アラートやレポートが実装しやすい0.25
学習データに含まれるパターン外の発言を検出できない場合がある0.25
文脈全体を考慮するためには0.25
発言間の関係性分析を別途実装する必要がある0.25
テキスト0.25
音声信号そのものから抑揚0.25
声の強弱0.25
話速などの特徴量を数値化0.25
言葉そのものでは検出しづらい感情的なトーンや怒気を捉えられる0.25
テキスト化する際の誤認識を回避し0.25
録音段階で解析が可能0.25
音質やマイク環境に依存しやすく0.25
ノイズ処理など前処理が重要0.25
ハラスメントと抑揚を結び付ける調整が追加で必要0.25

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
BusinessのAPIを利用した各種の開発を行っていますSkype3.66775372
BusinessのAPIを利用した各種の開発を行っています興味を持たれた方は弊社HPにアクセスお願いいたします3.59129472
https興味を持たれた方は弊社HPにアクセスお願いいたします3.3337856
httpswww2.97906440
BusinessのAPIを利用した各種の開発を行っていますhttps2.72885654
Skype興味を持たれた方は弊社HPにアクセスお願いいたします2.68389354
fairusewww2.43779824
www興味を持たれた方は弊社HPにアクセスお願いいたします2.37328338
LevelReasons2.22454612
ハラスメント度合バカ2.08998922
Level理由2.07694810
AI技術を組み合わせることでGuardでは1.9966488
オンライン会議は日常業務の一部となりました企業のリモートワーク環境が定着し1.9346618
Guardでは全てのTeams会議の自動録音を提供していますその導入時のカスタマイズとして1.9346618
AIモデルを用いたハラスメント検出機能を用意していますその導入時のカスタマイズとして1.9346618
AIモデルを用いたハラスメント検出機能を用意しています本記事では1.9346618
Guardへの実装イメージを説明し文字起こし結果や音声データを送信し1.9346618
ハラスメント検出結果を取得文字起こし結果や音声データを送信し1.9346618
ハラスメントが検出されたユーザにメッセージを送信ハラスメント検出結果を取得1.9346618
ハラスメントが検出されたユーザにメッセージを送信匿名化された集計レポートを管理者に提供1.9346618
会議の文字起こしテキストを検出用プロンプトと合わせて入力匿名化された集計レポートを管理者に提供1.9346618
会議の文字起こしテキストを検出用プロンプトと合わせて入力文脈理解能力に優れるため1.9346618
文脈理解能力に優れるため発言意図やニュアンスまで考慮可能1.9346618
未知のハラスメント表現に対応しやすい発言意図やニュアンスまで考慮可能1.9346618
未知のハラスメント表現に対応しやすい検出指示のプロンプトも処理するため1.9346618
処理が重い検出指示のプロンプトも処理するため1.9346618
AIモデル内の処理が不透明なため処理が重い1.9346618
AIモデル内の処理が不透明なためハラスメント検出の閾値調整が困難1.9346618
ハラスメント判定対象文ハラスメント検出の閾値調整が困難1.9346618
という表現は意図的でなくても不適切な言動と見なされるため1.9346618
中程度のハラスメントに該当し意図的でなくても不適切な言動と見なされるため1.9346618
中程度のハラスメントに該当し公式な注意や教育プログラムの参加が必要とされる内容です1.9346618
会議の文字起こしテキストをテキスト分類モデルに入力公式な注意や教育プログラムの参加が必要とされる内容です1.9346618
ハラスメントへの該当具合を数値で出力会議の文字起こしテキストをテキスト分類モデルに入力1.9346618
ハラスメントへの該当具合を数値で出力数値出力のための危険度を定量的に評価できる1.9346618
スコアの閾値を自由に調整可能で数値出力のための危険度を定量的に評価できる1.9346618
アラートやレポートが実装しやすいスコアの閾値を自由に調整可能で1.9346618
アラートやレポートが実装しやすい学習データに含まれるパターン外の発言を検出できない場合がある1.9346618
学習データに含まれるパターン外の発言を検出できない場合がある文脈全体を考慮するためには1.9346618
文脈全体を考慮するためには発言間の関係性分析を別途実装する必要がある1.9346618
テキスト発言間の関係性分析を別途実装する必要がある1.9346618
声の強弱音声信号そのものから抑揚1.9346618
声の強弱話速などの特徴量を数値化1.9346618
言葉そのものでは検出しづらい感情的なトーンや怒気を捉えられる話速などの特徴量を数値化1.9346618
テキスト化する際の誤認識を回避し言葉そのものでは検出しづらい感情的なトーンや怒気を捉えられる1.9346618
テキスト化する際の誤認識を回避し録音段階で解析が可能1.9346618
録音段階で解析が可能音質やマイク環境に依存しやすく1.9346618
ノイズ処理など前処理が重要音質やマイク環境に依存しやすく1.9346618
ノイズ処理など前処理が重要ハラスメントと抑揚を結び付ける調整が追加で必要1.9346618
ハラスメントと抑揚を結び付ける調整が追加で必要音声ファイル1.9346618

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