ＭＬの話の筋(スレッド)の追跡 (Thread Tracking System ?)

fml8 チュートリアル (バージョン 7.99.1-20180910)
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# Chapter 24. ＭＬの話の筋(スレッド)の追跡 (Thread Tracking System ?)

fml8 の問題意識は 「ＭＬを走らせたら、スレッドのまとめくらい宜しくやって欲しい」 ということです。 あえていえば、インチキ knowledge database のようなものです。

つまり楽ができるかわりにインチキです :-) が、大真面目に knowledge データベースだ、チケットシステムだ！ とかいうと何億のシステム提案の世界らしいので、 そんなのは欲しくありません(個人で使いたくないし、使えるわけない)。

商業ベースないしは運用ベースで考えるなら、 より現実的な方法は、このぱちもん:) thread tracking system でノウハウをつみ、 自分の組織に求められている用件は何か？を見究めることです。 この第一段階があって、はじめて適正な knowledge base や ticket system を 構築/購入することができるに違いありません。 もちろん、こんなもんで十分有用という場合もありえます:D

Problem Report System のまとめ については付録を参照して下さい。

# ＭＬの状態遷移

趣味の話をしあうＭＬは別として、 多くの場合『ＭＬにメールを投げる』とは 「こういう問題を解決したい」 とか 「こういう問題があるけど解決法が分からないから知りたい」 ということであって、その意味で problem report といえます。 そして、それに対してフォローアップがなされ、 解決策が示されたり、未解決のまま放置されたりすることになります。

これをモデル化すると、

    open    メールが投稿された時
    対応中  誰か返事をしたら、対応中
    closed  この問題について解決されたと判断された時

    メールの投稿  →   open
                        ↓
    フォローアップ→  対応中
                        ↓
    終りと判断        closed

「おわり」の判断は、それなりに自動化できますが、 ある程度は人間がしないと無理でしょう。 おそらく判断役のモデレータなりを任命する必要があります。

この点が最もつらい [1] ところです。 誰か(人間)が判断する必要があるわけですし、 その人は対象のＭＬでの会話の内容について、 ある程度は理解をしている必要もあります。

日本語のあ・うんの呼吸で話が終ったと認定できればよいのですが それほど簡単ではありません。 もっとも適当なキーワード「終了とかクローズします」 などを基準にして判断することはできなくはないでしょう。 これは将来の TODO です。

終了の「明示的な」オペレーションは WWW かメールで行なうことを想定しています。 つまりブラウザの上で操作するか、 メールの subject や本文に終了を意味するキーワードを送り込むことで行ないます。

### Notes

[1] | どうしてもこれは必要で、結局いつものように『最後は人』です。 つまり運用に携わる人間が一番大事だということです。 これは普遍的な命題です。

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