ASP.NET Core + React + Python + NetworkX による実験的アプローチ
はじめに
Slackの課題と本プロジェクトの背景
Slackは多くの企業で標準的なコミュニケーションツールとして使われていますが、運用していく中で以下のような課題に直面しました。
認識した主な課題
- 情報の断片化: 複数チャンネルに分散したメッセージの分類・管理が困難
- 長文投稿の問題: タイトルがないため、スクロールしながらスレッド一覧から内容を把握するのが難しい
- データロックイン: 将来的にSlackサービスを解約した場合、重要なコミュニケーション記録や添付ファイルなどが失われるリスク
- コミュニケーション状況: 組織内のコミュニケーション状況やボトルネックが見えない
PoC（概念実証）としての取り組み
これらの課題を解決する可能性を検証するため、PoC（Proof of Concept）として実験的なシステムを開発しました。本記事では、その技術的なアプローチと実装の詳細を共有します。
本プロジェクトの位置づけ:
- ✅ 技術検証フェーズ（MVP段階: Minimum Viable Product）
- ✅ 実際に動作する最小限の機能を実装
- ⚠️ プロダクション環境での運用は未実施
- ⚠️ 一部機能は設計のみで実装未完了
開発方法:
- 企画・設計: 筆者
- コード実装: Claude Sonnet 4.5 Agent を使用して開発
- ASP.NET Core、Python FastAPI、ネットワーク分析、AI統合など、すべてのコードはAI支援により実装
サンプルデータによるネットワーク分析の検証
テスト用Slackからメッセージやユーザーリストなど、Slack APIが提供するデータの連携には成功しましたが、ネットワーク分析には実データが必要なため、実際の組織コミュニケーションを模したサンプルデータを生成しました。
サンプルデータ構成:
- ユーザー: 40名の架空社員（田中、佐藤、鈴木...）
- ワークスペース: 1つの仮想企業「DEKIKAN社」
- チャンネル: 4種類（人事、プロジェクト、開発チーム、事業企画）
-
メッセージ: 約1200件のリアルな会話データ
- スレッド返信: 300件以上
- ユーザーメンション: 400件以上
- ブロードキャストメンション（@channel/@here）: 約40件
このサンプルデータを使用することで、ネットワーク分析アルゴリズムの動作確認、グラフ可視化のテスト、中心性指標の計算検証などを実施しました。
本記事で扱う内容
- システムアーキテクチャ: ASP.NET Core、React、Python FastAPI、NetworkX を組み合わせたマイクロサービス構成
- Slackデータ同期: Slack APIを活用したバッチ同期の実装（実装済み）
- AI分析機能: Amazon Bedrockを用いた自動タイトル生成（実装済み、動作確認済み）
- ネットワーク分析: メッセージの関連性とユーザー間の相互作用を可視化（実装済み）
- 開発環境: Docker Composeによるローカル開発環境の構築
技術スタック
バックエンド
ASP.NET Core 8.0 (C#)
- 役割: メインAPIサーバー、Slackデータ取得、データ集計、AIとの連動
-
ライブラリ:
- Entity Framework Core 8 + Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql
- Hangfire (バックグラウンドジョブ)
- Serilog (構造化ログ)
- SlackNet (Slack SDK)
Python FastAPI
- 役割: ネットワーク分析
-
ライブラリ:
- NetworkX: グラフ理論ベースのネットワーク分析
- SQLAlchemy: データベースORM
- Pydantic: データバリデーション
フロントエンド
- React 18.3 + TypeScript 5
- Vite 5: 高速ビルドツール
- UI: Material-UI (MUI) v5
-
状態管理:
- TanStack Query v5 (サーバー状態)
- Zustand v4 (クライアント状態)
- 可視化: Plotly.js (react-plotly.js)
- ルーティング: React Router v6
データベース・インフラ
ローカル開発環境:
- MySQL 8.0: メインDB + リードレプリカ + ログDB の3構成
- Redis 7: キャッシュレイヤー
- Docker Compose: ローカル開発環境のオーケストレーション
AWS AI連携:
- Amazon Bedrock: AI タイトル生成 (Claude 3 Haiku) - ap-northeast-1 (東京)
1. システムアーキテクチャ全体像
1.1 実際のPoC実装アーキテクチャ（ローカル開発環境）
現在稼働中の構成 (Docker Compose):
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend (実装済み - ローカル実行) │
│ React 18 + TypeScript │
│ localhost:3000 │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────┘
│ REST API (予定)
│
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│ C# Backend (実装済み - ローカル実行) │
│ ASP.NET Core 8.0 │
│ localhost:5000 │
│ ・認証/権限管理 │
│ ・Slack同期 (Batch実装済み) │
│ ・CRUD操作 │
│ ・Hangfire (Background Jobs) │
│ ・Amazon Bedrock連携 (ap-northeast-1) │
└─────────────┬───────────────────────────────────────────┘
│
│ DB接続
│
┌─────────────▼───────────────────────────────────────────┐
│ Docker Compose 環境 │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MySQL Containers (Port Mapping) │ │
│ │ ・mysql-main → localhost:3306 │ │
│ │ - メインDB (Read/Write) │ │
│ │ - データベース: cocone_board_dev │ │
│ │ - レプリケーションマスター │ │
│ │ │ │
│ │ ・mysql-replica → localhost:3308 │ │
│ │ - リードレプリカ (Read Only) │ │
│ │ - 分析クエリ専用 │ │
│ │ │ │
│ │ ・mysql-log → localhost:3307 │ │
│ │ - ログDB (独立) │ │
│ │ - Admin_Action_Logs等 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Redis Cache │ │
│ │ ・redis → localhost:6379 │ │
│ │ - セッション管理 │ │
│ │ - 分散キャッシュ │ │
│ └────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Python FastAPI (実装済み・使用中) │ │
│ │ ・Port 8000 │ │
│ │ - NetworkX ネットワーク分析 │ │
│ │ - PageRank / 中心性指標計算 │ │
│ │ - エッジ事前計算 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
External Services:
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Amazon Bedrock (ap-northeast-1) │
│ ・Claude 3 Haiku │
│ ・AIタイトル生成 │
│ ・感情分析 │
└──────────────────────────────────────────┘
┌──────────────────────────────────────────┐
│ Slack API │
│ ・Web API (conversations.history) │
│ ・バッチ同期 (実装済み) │
│ ・Webhook (準備済み、未接続) │
└──────────────────────────────────────────┘
実際の稼働状況:
- ✅ MySQL 3台: Main DB (3306) + Replica (3308) + Log DB (3307)
- ✅ Redis: キャッシュレイヤー (6379)
- ✅ C# Backend: ASP.NET Core (ローカル実行)
- ✅ Python Backend: FastAPI + NetworkX (Port 8000)
- ✅ Amazon Bedrock: Claude 3 Haiku (ap-northeast-1経由)
1.2 アーキテクチャの特徴（PoC版）
マイクロサービス分離
- C# バックエンド: ビジネスロジック、認証、データ管理、Slack同期
-
Python バックエンド: 計算集約的なネットワーク分析専用
- NetworkXを用いたグラフ理論計算
- PageRank、中心性指標の算出
- エッジ事前計算による高速化
データベース分離戦略
- Main DB: トランザクションデータ(書き込み)
- Read Replica: Python専用読み取りレプリカ(分析クエリ用)
- Log DB: 監視ログ専用(100シャードテーブル構成)
2. Slackとのデータ同期戦略
Slackからデータを取得し、リアルタイムに同期するための戦略を解説します。
2.1 Slack APIの種類と用途
2.1.1 Web API (REST API)
主な用途: 初期データ取得、定期同期
| API | 用途 | レート制限 |
|---|---|---|
conversations.list |
チャンネル一覧取得 | Tier 2: 20/分 |
conversations.history |
メッセージ履歴取得 | Tier 3: 50+/分 |
conversations.replies |
スレッド返信取得 | Tier 3: 50+/分 |
users.list |
ユーザー一覧取得 | Tier 2: 20/分 |
conversations.members |
チャンネルメンバー取得 | Tier 4: 100+/分 |
実装例 (C#):
// AI生成コード (Claude Sonnet 4.5)
public async Task<List<Message>> SyncChannelMessagesAsync(
string slackChannelId,
long channelId,
DateTime? since = null)
{
var messages = new List<Message>();
string cursor = null;
do
{
var request = new ConversationHistoryRequest
{
Channel = slackChannelId,
Limit = 200,
Cursor = cursor,
Oldest = since?.ToUnixTimeSeconds().ToString()
};
var response = await _slackClient.Conversations
.HistoryAsync(request);
foreach (var slackMessage in response.Messages)
{
// キーワードフィルタリング
if (!ShouldIncludeMessage(
slackMessage.Text,
channel.IncludeKeywords,
channel.ExcludeKeywords))
{
continue;
}
var message = new Message
{
ChannelId = channelId,
SlackMessageId = slackMessage.Ts,
Text = slackMessage.Text,
SlackUserId = slackMessage.User,
PostedAt = DateTimeOffset
.FromUnixTimeSeconds(
long.Parse(slackMessage.Ts.Split('.')[0]))
.UtcDateTime,
QueueForTitleGeneration = true // AI処理キュー
};
messages.Add(message);
}
cursor = response.ResponseMetadata?.NextCursor;
} while (!string.IsNullOrEmpty(cursor));
return messages;
}
2.1.2 キーワードフィルタリング
チャンネルごとに Include/Exclude キーワードを設定し、メッセージのフィルタリング機能を提供します。
設定例:
{
"channelId": 123,
"includeKeywords": "デプロイ,リリース,緊急",
"excludeKeywords": "テスト,ローカル"
}
- "デプロイ完了しました" → ✅ 保存
- "ローカルテスト中" → ❌ 除外
- "デプロイ前にローカルテスト" → ❌ 除外(Exclude優先)
3. AI機能: Amazon Bedrockによる本文分析
3.1 分析概要
Amazon Bedrock の Claude 3 Haiku を使用しています。
3.1.1 技術仕様
-
モデル:
anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 -
リージョン:
ap-northeast-1(東京) - 処理方式: Hangfireバックグラウンドジョブ (設定可能な間隔)
- バッチサイズ: 20メッセージ/回
- 認証: AWS IAM認証情報
3.1.2 個人情報マスキング
Amazon Bedrockを利用する際のセキュリティ対策
Amazon Bedrockにメッセージを送信する前に、個人情報を自動的にマスキングしています。これは外部AIサービスに機密情報を送らないための重要なセキュリティ対策です。
マスキング対象の情報:
-
メールアドレス:
[EMAIL]に置換 -
電話番号:
[PHONE]に置換 - URL: 完全削除（ノイズ除去も兼ねる）
-
IPアドレス:
[IP]に置換 -
クレジットカード番号:
[CARD]に置換（予定） -
個人番号:
[ID_NUMBER]に置換（予定）
実装のポイント:
- Amazon Bedrock APIに送信する直前にマスキング処理を実行
- 正規表現パターンマッチングで自動検出
- マスキングされたテキストをAI分析に使用
- 元のメッセージは変更せず、データベースには原文を保存
効果:
- 個人情報漏洩リスクの軽減
- GDPR/個人情報保護法への対応
- 外部AIサービス利用時の安全性確保
3.1.3 AIプロンプト設計
実際のプロンプト構造（ソースコードより抽出）:
// AI生成コード (Claude Sonnet 4.5)
private string BuildTitlePrompt(string messageText, bool isThreadReply)
{
var sanitizedText = SanitizeMessage(messageText);
// トップレベルメッセージの場合: タイトル生成 + 分析
return $@"Analyze the following Slack message and return a JSON response.
CRITICAL: The title MUST be in the SAME LANGUAGE as the message text below.
- If the message is in Japanese (日本語), the title MUST be in Japanese
- If the message is in English, the title MUST be in English
- If the message is in Korean (한국어), the title MUST be in Korean
TITLE REQUIREMENTS:
- Maximum 15 words (or 30 characters for Japanese/Korean)
- Include specific person/team/organization names when mentioned
- Include specific actions or events
- Include dates, numbers, or amounts when present
- Focus on the main topic, ignore metadata or search terms
Note: Some sensitive information may be masked as [EMAIL], [PHONE], [AMOUNT], [URL], [IP], [CARD], [ID_NUMBER].
Return JSON with these fields:
1. title: A concise, specific title in the SAME LANGUAGE as the message
2. title_confidence: 1-10 (1=very uncertain, 10=very confident in title accuracy)
3. sentiment: ""positive"", ""negative"", or ""neutral""
4. sentiment_score: 1-10 (1=very negative, 10=very positive)
5. emotion: ""joy"", ""sadness"", ""anger"", ""anxiety"", ""excitement"", or ""neutral""
6. intent: Classify the intent (""question"", ""answer"", ""request"", ""proposal"", ""decision"", ""notification"", etc.)
7. topics: Array of relevant topics (e.g., [""work"", ""technical"", ""project_management""])
8. urgency: ""high"", ""medium"", or ""low""
9. communication_quality: Object with:
- clarity: ""clear"", ""vague"", or ""ambiguous""
- clarity_score: 1-10
- politeness: ""polite"", ""neutral"", or ""rude""
- politeness_score: 1-10
- constructiveness: ""constructive"", ""critical"", or ""neutral""
- constructiveness_score: 1-10
- completeness: ""complete"", ""incomplete""
- completeness_score: 1-10
- follow_up_needed: true or false
10. requires_slack_response: ""yes"", ""no"", or ""maybe""
11. response_channel: ""slack"", ""email"", ""document"", ""external_system"", or ""none""
12. response_reason: Brief explanation of why Slack response is/isn't needed
13. keyword: ONE single-word keyword that best represents this message (in the SAME LANGUAGE)
Return ONLY valid JSON, no markdown or explanation.
Message:
{sanitizedText}";
}
3.1.4 実際の分析結果サンプル
元のSlackメッセージ（ID: 1）:
@yamada
山田さん、E2Eテストの実装をお願いできますでしょうか。
Cypressを使って、ユーザーの主要な操作フローをカバーするテストを書きたいと思っています。
商品の検索から購入完了までの一連の流れと、
会員登録からログインまでの流れを優先的にテストしたいです。
テストデータの準備も必要なので、その手順も含めてドキュメント化してください。
今回の対応により、システム全体の品質向上にもつながると期待しております。
よろしくお願いいたします。
Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku) による分析結果:
タイトル、感情、キーワード、応答必要性などを分析します。
| 項目 | 結果 | スコア/詳細 |
|---|---|---|
| タイトル | 山田さんにE2Eテストの実装をお願いする | - |
| タイトル信頼度 | 9/10 | 高い信頼度 |
| 投稿日時 | 2025-11-11 07:04:17 | - |
| 気分 (Sentiment) | positive（ポジティブ） | スコア: 8/10 |
| 感情 (Emotion) | excitement（期待感） | - |
| 目的 (Intent) | request（依頼） | - |
| トピック (Topics) | work, technical | 業務、技術関連 |
| 緊急度 (Urgency) | medium（中） | - |
| キーワード | E2Eテスト | 1単語抽出 |
| Slack応答必要性 | yes | 明確に応答が期待される |
| 応答チャンネル | slack | Slackでの返信が適切 |
3.1.5 「応答必要性」を活用した応答率分析
応答率はコミュニケーション分析において重要な指標であり、Slack本文の文脈から応答が必要かどうかを判断することが重要なポイントです。Amazon BedrockのAI分析で得られるrequires_slack_responseフィールドを活用して、真の応答率を計算します。単純な「返信数 ÷ メッセージ数」ではなく、「応答が期待されるメッセージに対する実際の応答率」を測定できます。
なお、応答が早いからといって効率的な組織とは言い切れませんが、応答が遅い場合は効率が悪いと判断できます。
応答率の計算時の注意点:
- お知らせや通知メッセージは計算に含めない
- 名前にメンションが使われていても、応答不要なメッセージへの返信は分子に含めない
3.2 活用の例：統合メトリクス
コミュニケーション効率スコアの計算式:
効率スコア = (応答率 × 30%) + (平均応答時間スコア × 20%) +
(Sentiment Score × 25%) + (Clarity Score × 25%)
各指標の重み付けの理由:
- 応答率 (30%): コミュニケーションの活発度を示す最重要指標
- 応答時間 (20%): 迅速な対応はチームの生産性に直結
- Sentiment (25%): ポジティブなコミュニケーションはチームの士気に影響
- Clarity (25%): 明確なメッセージは誤解を減らし効率を向上
スコアの解釈の例:
- 90-100: 非常に効率的 (Very Efficient)
- 70-89: 効率的 (Efficient)
- 50-69: 普通 (Average)
- 30-49: 改善が必要 (Needs Improvement)
- 0-29: 深刻な問題あり (Critical Issues)
ダッシュボード表示例:
| チャンネル | 応答率 | 応答時間 | 感情 | 明瞭性 | 総合スコア | グレード |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #engineering | 78.5% | 2.3h | 7.8/10 | 8.5/10 | 85.2 | A |
| #sales | 65.2% | 5.1h | 6.2/10 | 7.0/10 | 68.4 | B |
| #support | 92.1% | 1.2h | 6.8/10 | 8.0/10 | 88.7 | A |
改善提案の自動生成:
- 応答率が低い場合: "メンションされたメッセージへの返信を心がけましょう"
- 応答時間が長い場合: "緊急度の高いメッセージには24時間以内の返信を目指しましょう"
- Sentimentが低い場合: "ポジティブなフィードバックを増やしてチームの士気を高めましょう"
- Clarityが低い場合: "具体的な情報（日時、担当者、期限）を含めて明確に伝えましょう"
4. ネットワーク分析による組織コミュニケーション可視化
4.1 ネットワーク分析の目的
Slackのメッセージデータから以下を分析します。
基本的な相互作用分析
- ユーザー間の相互作用パターン: 誰が誰とコミュニケーションしているか
- エッジの重み付け: 返信(reply)、メンション(mention)、ブロードキャスト(broadcast)の3種類
- 時系列分析: 7日、30日、90日間のコミュニケーショントレンド
中心性指標による組織構造の可視化
- PageRank: 影響力のあるユーザーを特定
- Betweenness Centrality: 情報の橋渡しをするキーパーソンを検出
- Degree Centrality: コミュニケーション量が多いユーザー
- Closeness Centrality: 情報伝達の速さ
コミュニケーションの課題検出
- 孤立したユーザー（情報から疎外されている）
- ボトルネック（特定ユーザーに負荷が集中）
- チーム間の連携不足
4.2 エッジ（相互作用）の生成と重み付け
エッジとは: ユーザーAからユーザーBへの相互作用（メンション、返信、@channel）
4.2.1 エッジタイプの定義
| Edge Type | 説明 | 重み (Weight) | 例 |
|---|---|---|---|
| reply | スレッド返信 | 1.0 | メッセージAに対してメッセージBが返信 |
| mention | @ユーザー名 | 1.0 | @yamada こんにちは → 山田さんへのエッジ |
| broadcast | @channel | 0.1 | @channel 全員への通知 → 各メンバーに0.1 |
重み付けの理由:
- reply, mention: 1対1のコミュニケーションなので重み1.0
- broadcast: 40人に@channelした場合、全員に1.0の重みを与えると影響力が過大評価される。実質的な個別メンションは少ないため、0.1に設定。
4.2.2 エッジ生成のサンプル
具体例:
メッセージ1 (ID: 1):
投稿者: 田中 (UserID: 1)
内容: "@U09SMPL019 山田さん、E2Eテストの実装をお願いできますでしょうか"
→ エッジ生成: 田中 → 山田 (mention, weight=1.0)
メッセージ2 (ID: 2):
投稿者: 山田 (UserID: 2)
スレッド返信: メッセージ1への返信
内容: "承知しました。今週中に対応します。"
→ エッジ生成: 山田 → 田中 (reply, weight=1.0)
メッセージ3 (ID: 3):
投稿者: 田中 (UserID: 1)
スレッド返信: メッセージ1への返信
内容: "ありがとうございます！"
→ エッジ生成: 田中 → 山田 (reply, weight=1.0)
メッセージ4 (ID: 15):
投稿者: 佐藤 (UserID: 3)
内容: "@channel 本日17時からリリース作業を行います"
チャンネルメンバー: 40名
→ エッジ生成: 佐藤 → 各メンバー (broadcast, weight=0.1 × 39人)
メッセージ5 (ID: 20):
投稿者: 田中 (UserID: 1)
内容: "@U09SMPL019 山田さん、テスト完了しました"
→ エッジ生成: 田中 → 山田 (mention, weight=1.0)
結果:
| EdgeType | EdgeCount | TotalWeight | AvgWeight | MaxWeight |
|---|---|---|---|---|
| reply | 145 | 180.0 | 1.24 | 8.0 |
| mention | 98 | 120.5 | 1.23 | 6.0 |
| broadcast | 1,200 | 120.0 | 0.1 | 0.1 |
解釈:
- reply: 145ペアで合計180.0の重み → 平均1.24回/ペアの返信
- mention: 98ペアで120.5の重み → 平均1.23回/ペアのメンション
- broadcast: 1,200ペア（40人×30回）で120.0の重み → 個別メンション4人分相当
このように重み付けすることで、実質的なコミュニケーションの強度を正確に測定できます。
4.3 コミュニケーションの可視化とネットワークグラフの例
4.3.1 ケーススタディ: サンプル会社
分析対象:
- 総メッセージ数: 1,194件 (30日間)
- アクティブユーザー: 43名
- ネットワーク密度: 0.39
- 効率スコア: 67.2点 / 100.0点
- 感情スコア: + 0.79 / 1
4.3.2 ネットワークグラフ
NetworkXで生成されたグラフデータから、ユーザー間の相互作用を可視化します。
グラフの特徴:
- ノードサイズ: PageRankの値に比例（影響力が大きいユーザーほど大きく表示）
- ノードの色: コミュニティ（サブグループ）ごとに自動色分け
- エッジの太さ: 相互作用の重み（回数）に比例
- レイアウト: Spring Layoutで自然な配置
コミュニティ検出機能（✅ 実装済み）:
ワークスペースレベルのネットワーク分析では、Louvain法を使用してコミュニティ（サブグループ）を自動検出します。
コミュニティの色分け:
- 🔴 コミュニティ1（赤）: エンジニアチーム
- 🔵 コミュニティ2（ティール）: デザインチーム
- 🟢 コミュニティ3（ライトグリーン）: セールスチーム
グラフから読み取れる情報:
- 情報ハブとなるキーパーソン（大きなノード）
- チーム間の連携状況（コミュニティのクラスター形成）
- 孤立したユーザー（周辺のノード）
- コミュニケーションの活発度（エッジの密度）
- 橋渡しユーザー: 複数のコミュニティをつなぐキーパーソン
4.3.3 ダッシュボードの例
重要コミュニケーション指標
トピック、意図、感情、キーワード
社員の感情を可視化
応答率を可視化
技術スタック:
- React 18.3 + TypeScript 5
- Material-UI (MUI) v5: UIコンポーネント
- Plotly.js: ネットワークグラフとチャート可視化
- TanStack Query v5: サーバー状態管理
- React Router v6: ページルーティング
5. まとめと今後の展望
5.1 PoCで検証できたこと ✅
- マイクロサービス構成の実現性: C# + Python の組み合わせで役割分担が可能
- AIによる分析: Amazon Bedrock (Claude 3 Haiku) の実運用で本文からタイトルや感情まで分析が可能
- ネットワーク分析の有効性: NetworkXによるコミュニケーションパターン可視化
- サンプルデータ生成: 1200件の架空メッセージで動作検証
5.2 技術的な学び
Python + NetworkX の強み
- 学術的に検証されたアルゴリズム: PageRank, Betweenness等
- 柔軟なグラフ操作: 複雑なネットワーク分析が簡単
- 高速な数値計算: NumPy, SciPyとの連携
5.3 今後の改善点
5.3.1 ネットワーク分析の専門知識
- 理論的な知識: 専門的な知識が求められる
- AIが提案した指標の意味と内容の適切性を判断できる知識が必要
5.3.2 より有益な分析の実現
- メッセージの記述方法の理解: 各組織におけるメッセージの記述方法は一種の文化であり、数値で定量化することが難しい。そのため、より高い精度を実現するには、AIに学習させる必要がある
- 各数値のチューニング: 組織ごとにコミュニケーションパターンが異なるため、正確な数値を一律に設定することは困難
- 意味のある可視化: 単なるグラフの表示では意味がないため、組織の働き方改善に役立つ意味のあるグラフをモニタリングする必要がある
5.4 参考資料
技術ドキュメント:
本記事では、PoC（概念実証）段階のSlack組織コミュニケーション分析システムについて解説しました。
検証できた重要なポイント:
- マイクロサービス構成（C# + Python）の実現可能性
- NetworkXによるネットワーク分析の有効性
- サンプルデータによる機能検証の重要性
今後の課題:
- 実際のSlack Workspaceとの連携テスト
- Amazon Bedrockを使ったAI機能の動作確認
- プロダクション環境へのデプロイ経験
PoCとして技術的な実現可能性は確認できましたが、実際のプロダクション運用にはまだ多くの課題が残っています。本記事が同様のシステムを検討されている方の参考になれば幸いです。