フロー生成の詳細
生成 AI で複数ステップのフローとサブフローを作成します。サポートされているフロートリガーとアクション入力に対して適切なデータピル値を生成します。
アクティベーション
スキルフロー生成は、 クリエーター向け Now Assist (sn_now_creator) アプリケーションとともにインストールされます。ServiceNow Store の Web サイトからこのアプリケーションをインストールできます。
メリット
- ワークフロースタジオ のフローの説明から複数ステップのフローまたはサブフローをビルドします。サポートされているトリガーとアクションは、適切なデータピル値で構成されています。
- フロー内の各アイテムの生成に使用されるテキストの指示を参照してください。
- 標準のフロー設計パターンを使用します。
サポートされている LLM
すべての Now Assist スキルと AI エージェントの AI モデルプロバイダーとして、Now LLM サービス、Now LLM 長期安定モデル (LTS)、Azure OpenAI、 Google Gemini、または Anthropic Claude on AWS を使用できます。での構成コントロールの使用 AI コントロールタワー 利用可能なオプションを定義するには、次でスキルレベルの設定を行います Now Assist アドミン 慰める. 詳細については、「Large language models on the ServiceNow AI Platform®」を参照してください。
サポート対象のユーザーインターフェイス
ワークフロースタジオのユーザーインターフェイスからフロー生成スキルにアクセスします。
サポートされているトリガータイプ
- スケジュールされたトリガー
- レコードトリガー
- 作成済み
- 作成済みまたは更新済み
- 更新済み
- サービスレベルアグリーメントトリガー
- 受信メールトリガー
- サービスカタログトリガー
使用された指示を注釈で表示する
Xanadu のパッチ 1 リリース以降、フロー生成スキルでは、フローに追加された各アイテムの下にフロー注釈が表示されます。フロー注釈には、フロー生成スキルがアイテムを生成するために使用したテキスト指示が含まれます。フロー注釈を使用して、より適切なテキスト指示を作成でき、また指示を特定のアクション、フローロジック、サブフローにどのようにマッピングするかについてフィードバックを得ることもできます。
この例は、フロー生成スキルが特定のテキストの指示をフローアイテムにどのようにマッピングしたかを示しています。
| 指示 | 生成されたフローアイテム |
|---|---|
| 毎日深夜に実行する | 日次トリガー |
| 昨日新しく作成されたすべての問題レコードを検索する | 「複数レコードのルックアップ」アクション |
| それらを反復する | For Each フローロジック |
| アサインされていない場合 | If フローロジック |
| 更新して問題をレベル 1 トリアージグループにアサインする | 「レコードの更新」アクション |
| ステータスを「トリアージ済み (triaged)」に移行し、 | 「レコードの更新」アクション |
| グループに通知を送信する | [通知を送信] アクション |
サポートされているアイテムのデータピル構成
Xanadu のパッチ 3 リリース以降、フロー生成スキルは、サポートされているトリガー、アクション、およびフローロジックに対して適切なデータピル値を生成します。フロー生成スキルは、データピル値を生成時に、フロープレビューをデータピル値で更新します。フロープレビューの生成中、生成されたデータピル値を含む各アイテムの横にチェックマークアイコンが表示されます。フローコンポーネントの名前とフロー注釈 (元のテキストの指示を含む) の間に、生成されたデータピル値が表示されます。フロープレビューでは、データピル値の生成を待機しているアイテムの横に、アニメーション化された作業中アイコンが表示されます。フロープレビューがデータピル値を生成している間、フロープレビューの生成を停止するオプションが表示されます。フロープレビューの生成を停止した場合は、フローを手動で保存して編集するか、指示を編集して別のフロープレビューを生成する必要があります。
- 1. 完了アイコン
- データピル値を生成したフローコンポーネントのカードに緑色のチェックマークアイコンが表示されます。これらのステータスアイコンは、フロープレビューの生成中にのみ表示されます。
- 2. 生成されたデータピル値
- フローコンポーネント名と、フローコンポーネントの生成に使用されるテキストの指示の間に、データピル値のプレビューが表示されます。長いデータピル値のプレビューが表示されます。フローコンポーネントを選択すると、プロパティペインに完全なデータピル構成を表示できます。
- 3. 作業中アイコン
- データピル値を生成している現在のカードに、アニメーション化された作業中アイコンが表示されます。データピル値をまだ生成していないフローコンポーネントには、静的な作業中アイコンが表示されます。これらのステータスアイコンは、フロープレビューの生成中にのみ表示されます。
- 4. 生成の停止 (Stop generating) ボタン
- データピル値の生成中、[生成の停止 (Stop generating)] ボタンが表示されます。フローの生成を停止して、フローを手動で保存して編集するか、フロープレビューの生成に使用する Now Assist 指示を更新することができます。
フローデータの説明
フローの各コンポーネントが使用するデータの自然言語記述を表示します。構成の詳細を開かなくても、データフロートリガー、アクション、およびフローロジックブロックが何を使用するかを把握できます。 可能な場合は、フローコンポーネントのタイトルに、データの取得元のテーブルに関する情報が表示されます。それ以外の場合、フローコンポーネントには、使用するように構成されたデータピルが表示されます。
テーブル名参照のハッシュタグサポート
Xanadu パッチ 3 リリース以降では、ハッシュタグ文字を入力してからテーブルラベルまたはテーブル名のいずれかを入力することで、Now Assist の指示の特定のテーブルを参照できます。入力中、オートコンプリートにより入力内容と一致するテーブルが表示されます。フロー生成でトリガーまたはレコードベースのアクションの正しいテーブルが選択されるようにするには、ハッシュタグ参照を指示に追加します。ハッシュタグ参照は、同一または類似のラベルを持つテーブル (ユーザー [sys_user] テーブルとユーザー [imp_user] テーブルなど) を LLM で区別する場合に特に役立ちます。
- 1. ハッシュタグテキスト
- ハッシュタグは、テーブルラベルまたはテーブル名への参照として認識されます。「Strategic Priority」などのテーブルラベルや sn_gf_strategy などのテーブル名を入力できます。
- 2. テーブル名のオートコンプリート提案
- ハッシュタグテキストに一致するテーブル名の提案が表示されます。オートコンプリート提案を選択すると、その特定のテーブルのデータを Now Assist の指示で使用できます。
- 3. テーブルへのハッシュタグリンク
- 選択したテーブルへの下線付きリンクテキストが表示されます。
Retrieval Augmented Generation (RAG) のサポート
フロー生成では、Retrieval Augmented Generation (RAG) を使用して、インスタンスで利用できる一般的な最近公開されたアクションとサブフローの名前を含めます。ワークフロースタジオ は、一般的な最近公開されたアクションとサブフローのリストを 1 時間ごとに更新し、フロー生成に利用できるようにします。フロー生成の指示で、公開されたアクションとサブフローを名前でリストできます。
プロンプトの例
フローとサブフローの作成に使用できる例を次に示します。
- フロープロンプト例 1：スケジュールされたトリガー
- このプロンプトを使用して、スケジュールされたトリガーでフローを作成できます。
毎日深夜に実行するフローを作成し、過去 1 日に新しく作成されたすべての問題レコードを検索します。それらに対して反復します。それらがアサインされていない場合は、それを更新して、問題をレベル 1 トリアージグループにアサインし、ステータスを [トリアージ済み] に移行して、グループに通知を送信します。
- フロープロンプト例 2：サービスレベルアグリーメント (SLA) タスクトリガー
- このプロンプトを使用して、サービスレベルアグリーメント (SLA) タスクトリガーでフローを作成できます。
SLA トリガーを使用してフローを作成します。SLA の 50% が完了するのを待機してから通知を送信します。次に、SLA の 75% が完了するのを待機してから別の通知を送信します。SLA が 100% 完了したら、if ステートメントを実行して、SLA の不履行がなかったか、完了したかを判断します。
- フロープロンプト例 3：レコードトリガー
- このプロンプトを使用して、レコードトリガーでフローを作成できます。
モデルが未承認のデモである場合、変更要求が作成または更新されるたびに、次の操作を並行して実行します。最初に、変更承認ポリシーを適用します。承認が認められたかまたはスキップされた場合は、変更要求レコードを承認済みとして更新します。そうでない場合は、変更要求レコードを却下済みとして更新されます。モデルをもう一度評価します。却下された場合は、メールを送信します。2 番目に、active が false になるまで待機し、変更要求の承認を無視して、変更モデルを評価します。
- サブフロープロンプト例 4：レコード入力
- このプロンプトを使用して、レコード入力でフローを作成できます。
問題入力の名前をログに記録するサブフローを作成し、最終更新担当者がアサイン先と同じかどうかを確認します。サブフロー出力から結果を出力します。
- サブフロープロンプト例 5：承認入力
- このプロンプトを使用して、承認のためのサブフローを作成できます。
指定されたジョブ構成 sys id と作業負荷ジェネレーターパラメーターを使用してフローランチャージョブを作成するためのサブフローを作成します。ジョブ sys id が空でない場合は、それをジョブ実行 id サブフロー出力としてアサインします。続いて、作成されたジョブ sys id のフローランチャーを開始し、サブフロー出力をアサインします。
- サブフロープロンプト例 6：カタログタスク
- このプロンプトを使用して、カタログタスクを作成するサブフローを作成できます。
ラップトップがアサインされているすべてのユーザーに対して、オペレーティングシステムをすぐに更新する必要があることを示すメールを送信し、それを実行するための手順を含む SMS を送信するサブフローを作成します。
次の例では、ハッシュタグを使用して特定のテーブルを参照しています。
- フロー例 7：戦略的優先事項 [sn_gf_strategy] とゴール [sn_gf_goal]
- 新しい #Strategic Priority の作成時に、タイプが主要イニシアチブで、開始日が終了日より前の場合は、戦略的優先事項レコードの下に #Goal があるかどうかを確認します。ゴールが存在しない場合は、オーナーにメールを送信します。
- 例 8：転送注文 [alm_transfer_order]
- #Transfer Order が出荷準備のステージに更新されたら、[倉庫 (stockroom)] フィールドに値があることを確認します。フィールドが空でない場合は、新しい転送注文ラインを作成し、それをトリガーする転送注文レコードにリンクします。
- 例 9：アセスメントメトリクスタイプ [asmt_metric_type]
- 毎日午後 7 時に、ライブフィードである新しい #Assessment Metrics Type レコードがあるかどうかを確認します。それぞれについて、ページネーション設定がカテゴリの場合は、査定人ロールをアセスメントマネージャーユーザーに追加します。
- 例 10：テストスイート [sys_atf_test_suite] と テスト [sys_atf_test]
- 新しい #Test Suite レコードが作成または更新されたら、その中に子 #Test レコードがあるかどうかを確認します。何もない場合は、[アクティブ] フィールドを「false」に設定します。
プレースホルダーステップ
一般的なガイドライン
- 常に最初にトリガーを説明する
- 最初にフロートリガーとそのデータ条件について説明します。トリガーの後に、アクションとフローロジックをフローに含める順序と同じ順序で記述します。
- スペルミスをしないようにする
- アクション、フローロジック、またはテーブルの名前のスペルを間違えないようにします。テーブル名を間違えないように、ハッシュタグの使用を検討してください。
- 要求は正確かつ詳細に記述してください
- 要求が正確でわかりやすいことを確認してください。フロートリガー、レコードデータ、アクション、およびフローロジックをできるだけ詳しく説明してください。画像を添付する場合は、プロセスの鮮明で高品質の画像を添付してください。
- 要求は簡潔かつ直接的に伝えてください
- まず、フローを生成するかサブフローを生成するかを指定します。たとえば、「Create a flow that」というフレーズを使用してフローを生成します。フローの各ステップを順番に説明します。
- アクション、フローロジック、テーブルを名前で参照する
- 指示の一部としてアクション、フローロジック、テーブル名を使用します。指示が実際の名前に近ければ近いほど、LLM はそれらを認識しやすくなります。たとえば、「for each」または「do the following in parallel」というテキストを使用して、それらの特定のフローロジックオプションを参照します。テーブル名には、ハッシュタグの使用を検討してください。
- 生成されたフローアウトラインを確認し、値を入力する
- 生成されたフローアウトライン内の各アクション、フローロジック、サブフローを確認します。生成された入力値を確認して、関連するデータ参照が含まれていることを確認します。
- ハッシュタグを使用して特定のテーブルのデータを参照する
- ハッシュタグを使用して、特定のテーブル名を選択します。ハッシュタグは、同一または類似の表示名を持つテーブル (ユーザー [sys_user] テーブルとユーザー [imp_user] テーブルなど) を区別する場合に特に役立ちます。
- 数字を使用して「次を並列で操作 (do the following in parallel)」フローロジックの分岐を区別する
- 数字を各並列分岐に追加します。たとえば、指示を「When a P1 incident is created, do the following in parallel: 1. Log its short description and 2. Look up the user assigned to it and send an email」とすれば、2 つの分岐があることが明確になります。
- 引用符を使用して正確な値を設定する
- LLM が操作名とデータ値を区別しやすくするために、正確なデータ値を引用符で囲みます。たとえば、指示を「Log the value, 'incident reopened'」とすれば、「incident reopened」というテキストがデータ値であることが明確になります。
AI の制限事項
このアプリケーションは、データ内のパターンに基づいて予測を生成する急速に進化している研究分野である人工知能 (AI) と機械学習を使用しています。その結果、このアプリケーションは必ずしも正確、完全、または適切な情報を生成するとは限りません。さらに、このアプリケーションがユースケースに合わせて完全にトレーニングまたはテストされているという保証はありません。これらの問題を軽減するために、自身のユースケースに適した精度、損害、適切性についてこのアプリケーションの使用をテストおよび評価し、出力に対する人間による監視を採用し、意思決定の目的のために AI で生成された出力のみに依存しないようにすることは、ユーザーの責任です。これは、医療、ファイナンス、法務、雇用、セキュリティ、インフラストラクチャなど、結果が影響を与える分野にこのアプリケーションを展開することを選択した場合に特に重要です。お客様は、「ServiceNow AI Acceptable Use Policy」に従うことに同意していただきます。その利用規定は、ServiceNow によって更新される場合があります