予測インテリジェンス の使用
予測インテリジェンスソリューションをトレーニングして使用し、さまざまなタスクを実行し、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)やタスクインテリジェンスなどの他のServiceNow製品と統合します。
予測インテリジェンスの概要
予測インテリジェンス は、 ServiceNow AI Platform でモデルをトレーニングするためのインターフェイスです。これらのモデルを使用すると、作業のルーティング、フォームフィールドの入力、待ち時間の推定などに使用できるパターンを予測、推定、および識別できます。
- 関連記事の提案を表示します。
- タスクをアサイン、分類、および優先順位付けします。
- 重大なインシデントを検出します。
- ケースの解決策を推奨します。
- 記事やアイデアの重複を防ぎます。
- フィッシングの試みを検出します。
利用可能なさまざまなタイプのソリューションの詳細については、「 予測インテリジェンスの詳細」を参照してください。
ML ソリューションのトレーニング
予測インテリジェンス を使用すると、インスタンスのデータを使用して適用できる予測モデルと機械学習ソリューションをトレーニングできます。作成するソリューションでは、フレームワークを使用してデータの予測、推奨、および整理を行います。開始するには、「ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。
- インシデントの分類:簡単な説明に基づいてインシデントカテゴリを予測します。「 インシデント管理向け予測インテリジェンス」を参照してください。
- CSM ケースアサイン:簡単な説明に基づいてケースレコードのアサイン先グループを予測します。ケース 管理の予測インテリジェンスを参照してください。
詳細については、「ServiceNow を使用するアプリと機能 予測インテリジェンス」を参照してください。
予測のテストと監視
ソリューションを作成してトレーニングした後、予測インテリジェンス API を呼び出してソリューションを予測します。その結果を使用してソリューションのパフォーマンスを評価し、必要に応じて変更を加えます。
| レポート | 説明 |
|---|---|
| 平均予測範囲 (過去 30 日間) | 試行された予測の合計数から結果を算出した予測の割合。カバレッジスコアをクリックすると、クラス別のブレークダウンが表示されます。 |
| 日次予測範囲 | ソリューションが結果を予測できた特定の日に作成されたレコードの割合。 |
| 平均予測精度 (過去 30 日間) | レコードが閉じられたときのフィールドの最終値と予測値が同じであった予測の割合。精度スコアをクリックすると、クラス別の内訳が表示されます。 |
| 日次予測精度 | 特定の日にクローズされ、予測されたフィールド値が最終値と同じであったレコードの割合。 |
詳細については、「予測のテストと監視」を参照してください。
インスタンスを準備しています
予測インテリジェンスを最大限に活用するには、準備が必要です。コードを書いたり計算したりする必要はありませんが、ソリューション定義で何をしたいかを決めることで、実装が容易になります。
- 予測インテリジェンスで解決したい問題を特定します。
- 予測インテリジェンスが学習できる高品質のレコードを 30,000 〜 300,000 件用意します。
- 期待値を設定します。
実装プロセス
予測インテリジェンス 本番インスタンスへの実装には約 14 日かかります。
- 1 日目:本番インスタンスを非本番インスタンスにクローンします。
- 2 〜 10 日目:ソリューション定義を作成し、履歴レコードでトレーニングして、ソリューションが非本番インスタンスで目的どおりに機能することを検証します。
- 11 〜 13 日目:ソリューションを本番環境に移行するためのインポートセットと更新セットを作成し、新しいインスタンスでトレーニングと検証を行い、再トレーニング頻度を設定します。
- 14 日目以降:ソリューションを監視します。
一般に、非本番環境では、ワークフローをテストしてフォーマットしてから、本番インスタンスに移動してモデルをさらにトレーニングし、予測をテストできます。
予測インテリジェンス の使用を開始する方法の詳細については、「」を参照してください。 予測インテリジェンスの開始方法に関するガイド .