ITSM のタスクインテリジェンス の監視と分析
トレーニング済みインシデント予測モデルの影響を表示できます。モデルのパフォーマンスを経時的に監視し、ビジネス価値を追跡し、エージェントが使用した予測と使用しなかった予測を表示します。
タスクインテリジェンスアナリティクスダッシュボードにアクセスするには、次に移動します: .
[モデル] ドロップダウンリストを使用してモデルを選択します。[適用] を選択して、モデルの構成を開きます。
アナリティクスダッシュボードには、次のセクションが含まれています。
- 概要を取得
- トレーニング済みモデルの動作を確認する
概要を取得
アナリティクスダッシュボードは、ビジュアルを使用してモデルのパフォーマンスの概要を表します。
- 予測の数
- 線グラフには、インシデントの分類モデルおよび類似のインシデントモデルでこれまでに予測されたフィールドの数が表示されます。モデルが学習を続けると、予測の数が増加する可能性があります。
- インシデントの平均解決時間 (MTTR)
- 線グラフは、インシデントの解決に要する平均時間を経時的に示します。モデルがより多くの予測を行うと、予測がエージェントに役立つため、MTTR は必ず短縮されます。
トレーニング済みモデルの動作を確認する
アナリティクスダッシュボードは、ビジュアルを使用して、モデルが予測を使用した方法を経時的に追跡します。
- エージェントが承認した予測数
- ウィジェットには、ケース管理中にエージェントがこれまでに使用した正しい予測数が表示されます。この数が減少傾向にある場合は、モデルの再トレーニングを検討してください。トレーニングしたモデルの編集方法の詳細については、「ITSM のタスクインテリジェンス でインシデント予測モデルを編集する」を参照してください。
- エージェントが交換した予測数
- ウィジェットには、ケース管理中にエージェントがこれまでに削除した誤った予測数が表示されます。この数が上昇傾向にある場合は、モデルの再トレーニングを検討してください。トレーニングしたモデルの編集方法の詳細については、「ITSM のタスクインテリジェンス でインシデント予測モデルを編集する」を参照してください。
- [モデルがスキップした予測 (Predictions the model skipped)]
- ウィジェットには、[モデル]、[出力フィールド]、および [日付範囲] の選択に基づいて、モデルがスキップした予測の数が表示されます。トレーニングしたモデルの編集方法の詳細については、「ITSM のタスクインテリジェンス でインシデント予測モデルを編集する」を参照してください。
- パフォーマンス概要
- [パフォーマンス概要] テーブルには、モデルと出力フィールドの組み合わせごとに、正しいデータ、正しくないデータ、スキップされたデータの平均パーセンテージ値が表示されます。
- [個々のフィールド予測の経時的な使用状況を追跡する (Track usage of individual field predictions over time)]
- 棒グラフでは、個々のフィールド予測の経時的な使用状況を追跡します。グラフの各バーには、承認した予測、置換した予測、モデルがスキップした予測の 3 つのコンポーネントが表示されます。各バーを囲む赤色のアウトラインは、各日のレコードの合計数を表します。特定のコンポーネントを比較するには、凡例に移動し、含めないコンポーネントの選択を解除すると、ユーザー設定に基づいてよりカスタマイズされ、焦点を絞った比較を行うことができます。デフォルトでは、ビューには予測の数が表示されます。ただし、[パーセンテージで表示] オプションを切り替えることで、パーセンテージ表示に切り替えることができます。パーセンテージビューでは、トレーニングデータから導出された、置換および承認されたベースラインに関する情報にアクセスすることもできます。このオプションを使用すると、ベースラインを使用したモデルのパフォーマンスに関するインサイトを得ることができます。