Recommended Actions のリソースジェネレーター

  • リリースバージョン: Washingtondc
  • 更新日 2024年02月01日
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  • Recommended Actions リソースジェネレーターは、ガイダンスやフィールドの推奨などのアクションへの入力として使用できるリソースを提供します。

    リソースジェネレーターは、推奨事項で使用できるナレッジ記事、一連のケース、フィールド値などのリソースを提供します。エージェントは、CSM 構成可能ワークスペースなどのワークスペースの [推奨アクション] パネルでこれらの推奨事項を使用できます。

    リソースジェネレーターは、入力と出力を持つ機能として考えることもできます。たとえば、ナレッジ記事を予測するリソースジェネレーターを作成し、そのナレッジ記事をケースの推奨アクションとして使用できます。

    リソースジェネレーターをリストから選択するか、または作成できます。Recommended Actions アプリケーションに含まれているリソースジェネレーターの完全なリストについては、「Recommended Actions とともにインストールされるコンポーネント」を参照してください。

    リソースジェネレータータイプ

    Recommended Actions アプリケーションには、次の 3 つのリソースジェネレータータイプがあります。
    • 意思決定テーブル
    • フロー
    • スクリプティング
    • AI 検索
    Recommended Actions - Advanced アプリケーションは、次の追加の 4 つのリソースジェネレータータイプを提供します。
    • 分類
    • 類似性
    • 傾向との類似性
    • タスクインテリジェンス 分類

    これらの 3 つのリソースジェネレータータイプは、機械学習ソリューションの作成に使用できる 予測インテリジェンス フレームワークに基づいています。

    リソースジェネレータータイプ 定義
    意思決定テーブル 選択した意思決定テーブルの結果を返します。意思決定テーブルを使用して、複数の入力および事前定義された出力に依存している複雑な意思決定を解決できます。たとえば、意思決定テーブルには、健康保険のさまざまな側面に関する提案を提供するために、年齢、場所、既往歴などの入力が必要な場合があります。意思決定テーブルの出力であるこれらの提案を、推奨事項のアクション入力として使用できます。

    詳細については、「Decision Tables」を参照してください。

    フロー 選択したサブフローを実行することで生成された推奨事項を返します。サブフローを使用してロジックを定義し、リソースジェネレーターの出力を自動化します。たとえば、製品名、アクティベーションステータス、公開ステータスなどの入力を使用して、関連する KB 記事を検索できます。その後、これらの KB 記事を推奨アクションとして添付することを提案できます。

    詳細については、「Flow Designer」を参照してください。

    スクリプティング 選択したスクリプトインクルードを実行することで生成された推奨事項を返します。スクリプティングリソースジェネレータータイプでスクリプトインクルードを使用するには、ScriptingGeneratorFactory テンプレートの実装を作成する必要があります。

    詳細については、「Script includes」を参照してください。

    AI 検索 検索ソースに関係なく、リアルタイムのデータとインサイトに基づいて、AI Search の結果と Genius 結果を返します。これらの結果は、レコードのコンテキストに関連しています。このリソースジェネレータータイプには次の入力が必要です。
    • 検索フィールド - AI Search が実行されるフィールド。
    • 上位 N 件の結果 :AI Search から返されるレコードの数。

    たとえば、簡単な説明の関連性とコンテキストに基づいて KB 記事または類似のケースを推奨するように AI Search を設定できます。詳細については、「AI Search」を参照してください。

    分類 機械学習アルゴリズムを使用して、レコード作成時にフィールドの値を推奨します。このリソースジェネレータータイプには次の入力が必要です。
    • 分類定義:テーブルのフィールドの予測値またはレコード参照を返す 予測インテリジェンス 分類モデル。
    • 上位 N 件の結果 :分類定義によって予測された関連レコードから返される値またはレコードの数。

    たとえば、簡単な説明に基づいてカテゴリまたはアサイン先グループの値を推奨するように分類ソリューションを構成できます。詳細については、「Predictive Intelligence」を参照してください。

    類似性 コンテキストレコードと類似した値を持つ既存のレコードを識別します。機械学習システムがトレーニング済みレコードを比較するための語彙となる、ワードコーパスを作成する必要があります。このリソースジェネレータータイプには次の入力が必要です。
    • 類似性定義:コンテキストレコードに関連するレコードを返すための類似ソリューション定義。
    • 上位 N 件の結果:類似性定義によって予測された関連レコードから返されるレコードの数。

    たとえば、類似の解決済みケースを検索して、解決策を推奨アクションとして提案できます。詳細については、「Predictive Intelligence」を参照してください。

    傾向との類似性 傾向定義を使用して、類似性ソリューションによって返されたレコードの共通性を見つけます。共通条件、共通フィールド、または共通参照を使用して、および傾向に従う必要がある最小レコード数のしきい値を使用して、傾向定義を設定できます。このリソースジェネレータータイプには次の入力が必要です。
    • 類似性定義:コンテキストレコードに関連するレコードを返すための類似ソリューション定義。
    • 傾向定義 :傾向に従う関連レコードをフィルターするための傾向定義。

    たとえば、傾向と類似する重大なインシデントを検索できます。次に、現在のコンテキストレコードをこの重大なインシデントにリンクすることを提案できます。

    タスクインテリジェンス 分類 タスクインテリジェンス Admin Console で作成された機械学習モデルを使用して、フィールド値を推奨します。このモデルは、これらのフィールドの機密性に応じて、レコードフォームに値を自動的に入力したり、推奨事項を提供したりする柔軟性のあるオプションを提供します。
    注:
    TI モデルがバックグラウンドモードの場合、フィールドでフィールド値は推奨されません。

    このリソースジェネレータータイプには次の入力が必要です。

    • ソリューション:予測のための推奨入力フィールドと推奨出力フィールドの構成を含むソリューション。ソリューションには、フィールドを自動入力するか、推奨メッセージを表示するかの設定も含まれています。タスクインテリジェンス 分類モデルは、テーブルのフィールドの複数の値またはレコード参照を予測します。
    • 上位 N 件の結果 :ソリューション定義によって予測された関連レコードから返される値またはレコードの数。

    たとえば、簡単な説明に基づいてカテゴリまたはアサイン先グループの値を推奨するように タスクインテリジェンス 分類ソリューションを構成できます。詳細については、「Task Intelligence」を参照してください。

    注:
    タスクインテリジェンス 分類」リソースジェネレータータイプを選択するには、タスクインテリジェンス Admin Console (com.sn_ti_admin) プラグインをインストールする必要があります。