--- sourceDocument: オーストラリア API リファレンス sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/api-reference Release : - australia ft:locale : - ja-JP ft:publication_title : - オーストラリア API リファレンス ft:clusterId : - crapiref bundleId : - crapiref workflow : - Creator --- # SimilaritySolution - グローバル # SimilaritySolution - グローバル {#ariaid-title1} * リリースバージョン: Australia * * 更新日 2026年03月12日 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：20分 SimilaritySolution API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。 この API には 予測インテリジェンス プラグイン (com.glide.platform_ml) が必要で、 `sn_ml` 名前空間内で提供されます。 ソリューションのセットアップからトレーニングまでのフローは次のとおりです。 1. [コンストラクター](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。")を使用して、類似性ソリューションオブジェクトを作成します。 2. [SimilaritySolutionStore - add()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ByXaTP0NXoSjurAS_q~xiw#SimilarityStore-add_O "新しいソリューション オブジェクトをストアに追加し、一意の名前を返します。") メソッドを使用して、ソリューションオブジェクトを類似性ソリューションストアに追加します。 3. [submitTrainingJob()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-submitTrainingJob "トレーニングジョブを送信します。") メソッドを使用してソリューションをトレーニングします。これにより、 [SimilaritySolutionVersion](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。") API を使用して管理できるオブジェクトのバージョンが作成されます。 4. [SimilaritySolutionVersion -- predict()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilarityVersion-predict_O_O "予測の入力データを取得します。") メソッドを使用して予測を取得します。 {#SimilaritySolutionAPI__ol_mmm_n1c_dmb} 注: この API は、Vancouver パッチ 7 ホットフィックス 2b および Washington DC パッチ 7 リリースより前の完全な権限で実行されます。それ以降のリリースでは、ACL を使用してアクセス権を付与します。詳細については、「 [Query ACLs](https://www.servicenow.com/docs/access?context=query-acl-rule&version=australia&pubname=australia-platform-security&ft:locale=en-US)」を参照してください。 使用上のガイドラインについては、「 [ML API の使用](https://www.servicenow.com/docs/access?context=using-ml-apis&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。 ## SimilaritySolution:SimilaritySolution (オブジェクト構成) {#ariaid-title2} 類似性ソリューションを作成します。 {#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__table_gm2_yt5_flb__entry__3}{#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__solution-obj-domainN-default}{#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__solution-obj-lang-desc}{#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__solution-obj-stop-desc} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | 構成 | オブジェクト | の構成プロパティを含む JavaScript オブジェクト ソリューション。 { "domainName": "String", "label": "String", "lookupDataset": {Object}, "minRowCount": "String", "processingLanguage": "String", "stopwords": [Array], "testDataset": {Object}, "trainingFrequency": "String", "updateFrequency": "String" } | | config.domainName | 文字列 | オプション。このデータセットに関連付けられたドメイン名。「 [ドメインセパレーション」および 予測インテリジェンス](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)を参照してください。 デフォルト:現在のドメイン ( `「global」`など)。 | | config.label | 文字列 | 予測タスクを識別します。 | | config.lookupDataset | オブジェクト | ルックアップセットとして使用する [DatasetDefinition](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_Y4D37G2Ep8vLiDiwFGIhA#DatasetDefinitionAPI "DatasetDefinition API は、識別するメソッドを提供しますML トレーニングアルゴリズムの入力として使用する、テーブル名、列、行選択基準を含む一連のレコード。データセットには実際のデータは含まれていません。") の名前。 | | config.minRowCount | 文字列 | オプション。トレーニングのためにデータセットに必要なレコードの最小数。 デフォルト：10000 | | config.processingLanguage | 文字列 | オプション。2 文字の ISO 639-1 言語コード形式の処理言語。 デフォルト:「en」 | | config.stopwords | アレイ | オプション。languageプロパティ設定に基づいてシステムが自動的に生成する文字列のプリセットリスト。詳細については、「 [カスタムストップワードリストの作成](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-custom-stopwords-list&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。 デフォルト:英語のストップワード | | config.testDataset | オブジェクト | lookupDataset結果との類似性をスキャンする [DatasetDefinition](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_Y4D37G2Ep8vLiDiwFGIhA#DatasetDefinitionAPI "DatasetDefinition API は、識別するメソッドを提供しますML トレーニングアルゴリズムの入力として使用する、テーブル名、列、行選択基準を含む一連のレコード。データセットには実際のデータは含まれていません。") の名前。 | | config.trainingFrequency | 文字列 | オプション。 モデルを再トレーニングする頻度。 可能な値： * every_30_days * every_60_days * every_90_days * every_120_days * every_180_days * run_once {#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__ul_pmw_523_plb}デフォルト:run_once | | config.updateFrequency | | ソリューション定義のモデルを再ビルドする必要がある頻度。 可能な値： * do_not_update * every_1_day * every_1_hour * every_6_hours * every_12_hours * every_1_minute * every_15_minutes * every_30_minutes {#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__ul_kjm_2jh_3mb}デフォルト値:do_not_update | [表 : 1. パラメーター] {#SimilaritySol-SimilaritySolution_O__table_gm2_yt5_flb} 次の例は、オブジェクトを作成して SimilaritySolution ストア。 var incidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({ 'tableName' : 'incident', 'fieldNames' : ['category', 'short_description'] }); var kbData = new sn_ml.DatasetDefinition({ 'tableName' : 'kb_knowledge', 'fieldNames' : ['short_description'], 'encodedQuery' : 'active=true' }); var mySolution = new sn_ml.SimilaritySolution({ 'label': "similarity solution", 'lookupDataset' : kbData, 'testDataset' : incidentData, }); // add solution var solutionName = sn_ml.SimilaritySolutionStore.add(mySolution); ## SimilaritySolution:cancelTrainingJob() {#ariaid-title3} のジョブをキャンセル ソリューションオブジェクト トレーニングのために送信された {#SimilaritySol-cancelTrainingJob__table_bpb_k3z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 2. パラメーター] {#SimilaritySol-cancelTrainingJob__table_bpb_k3z_llb} {#SimilaritySol-cancelTrainingJob__table_cpb_k3z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | なし | | [表 : 3. 返される内容] {#SimilaritySol-cancelTrainingJob__table_cpb_k3z_llb} 次の例は、既存のトレーニングジョブをキャンセルする方法を示しています。 var mySolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_sn_global_global_similarity'); mySolution.cancelTrainingJob(); ## SimilaritySolution:getActiveVersion() {#ariaid-title4} アクティブを取得します SimilaritySolutionVersion オブジェクト。 {#SimilaritySol-getActiveVersion__table_tvl_m3z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 4. パラメーター] {#SimilaritySol-getActiveVersion__table_tvl_m3z_llb} {#SimilaritySol-getActiveVersion__table_uvl_m3z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | オブジェクト | アクティブな [SimilaritySolutionVersion](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。") オブジェクト。 | [表 : 5. 返される内容] {#SimilaritySol-getActiveVersion__table_uvl_m3z_llb} 次の例は 類似性ソリューション ストアからアクティブなバージョンを取得し、そのトレーニングステータスを返す var mlSolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_similarity'); gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus()), null, 2)); 出力： { "state": "solution_complete", "percentComplete": "100", "hasJobEnded": "true" } ## SimilaritySolution:getAllVersions() {#ariaid-title5} のすべてのバージョンを取得しますSimilaritySolution オブジェクト。 {#SimilaritySol-getAllVersions__table_tvl_m3z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 6. パラメーター] {#SimilaritySol-getAllVersions__table_tvl_m3z_llb} {#SimilaritySol-getAllVersions__table_uvl_m3z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | アレイ | 類似ソリューションオブジェクトの既存のバージョン。関連項目 [ソリューションバージョン](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。")API。 | [表 : 7. 返される内容] {#SimilaritySol-getAllVersions__table_uvl_m3z_llb} 次の例は、すべての SimilaritySolution バージョンオブジェクトを取得し、それらで getVersionNumber() および getStatus() ソリューションバージョンメソッドを呼び出す方法を示しています。 var mlSolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_Similarity'); var mlSolutionVersions = mlSolution.getAllVersions(); for (i = 0; i < mlSolutionVersions.length; i++) { gs.print("Version " + mlSolutionVersions[i].getVersionNumber() + " Status: " + mlSolutionVersions[i].getStatus() +"\n"); 出力： Version 3 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"} Version 2 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"} Version 1 Status: {"state":"solution_cancelled","percentComplete":"0","hasJobEnded":"true"} ## SimilaritySolution:getLatestVersion() {#ariaid-title6} の最新バージョンを取得します 解決策。 {#SimilaritySol-getLatestVersion__table_tvl_m3z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 8. パラメーター] {#SimilaritySol-getLatestVersion__table_tvl_m3z_llb} {#SimilaritySol-getLatestVersion__table_uvl_m3z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | オブジェクト | [SimilaritySolutionVersion](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。") の最新バージョンに対応するオブジェクト : [SimilaritySolution](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。")。 | [表 : 9. 返される内容] {#SimilaritySol-getLatestVersion__table_uvl_m3z_llb} 次の例は、ソリューションの最新バージョンを取得し 、そのトレーニングステータスを返す方法を示しています。{#SimilaritySol-getLatestVersion__mlsol-getLatestVersion-example} var mlSolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_Similarity'); gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getLatestVersion().getStatus()), null, 2)); 出力： { "state": "solution_complete", "percentComplete": "100", "hasJobEnded": "true" } ## SimilaritySolution:getName() {#ariaid-title7} ストアとのインタラクションに使用するオブジェクトの名前を取得します。 {#SimilaritySol-getName__table_pps_43z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 10. パラメーター] {#SimilaritySol-getName__table_pps_43z_llb} {#SimilaritySol-getName__table_qps_43z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | 文字列 | ソリューションオブジェクトの名前。 | [表 : 11. 返される内容] {#SimilaritySol-getName__table_qps_43z_llb} 次の例は、 類似性ソリューション データセット情報を更新し、オブジェクトの名前を出力 // Update solution var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({ 'tableName' : 'incident', 'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority'], 'encodedQuery' : 'activeANYTHING' }); var eligibleFields = JSON.parse(myIncidentData.getEligibleFields('Similarity')); var mySimilarity = new sn_ml.SimilaritySolution({ 'label': "my Similarity solution", 'dataset' : myIncidentData, 'inputFieldNames': eligibleFields['eligibleInputFieldNames'], 'predictedFieldName': 'category' }); // update solution sn_ml.SimilaritySolutionStore.update('ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_4', mySimilarity); // print solution name gs.print('Solution Name: '+mySimilarity.getName()); 出力： Solution Name: ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_4 ## SimilaritySolution:getProperties() {#ariaid-title8} ソリューションオブジェクトプロパティを取得します。 {#SimilaritySol-getProperties__table_pps_43z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 12. パラメーター] {#SimilaritySol-getProperties__table_pps_43z_llb} {#SimilaritySol-getProperties__table_qps_43z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | オブジェクト | [SimilaritySolutionStore](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ByXaTP0NXoSjurAS_q~xiw#SimilaritySolutionStoreAPI "ソリューション の保存と取得を可能にします 。") 内の [Dataset と SimilaritySolution()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。") オブジェクトの詳細の内容。 { "domainName": "String", "label": "String", "lookupDatasetProperties": {Object}, "name": "String", "processingLanguage": "String", "scope": "String", "stopwords": [Array], "testDatasetProperties": {Object}, "trainingFrequency": "String", "updateFrequency": "String" } | | \.domainName | このデータセットに関連付けられたドメイン名。「 [ドメインセパレーション」および 予測インテリジェンス](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)を参照してください。 データタイプ:文字列。 | | \.label | 予測タスクを識別します。 { "label": "my first prediction" } データタイプ:文字列。 | | \.lookupDatasetProperties | [DatasetDefinition()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_Y4D37G2Ep8vLiDiwFGIhA#DDef-DatasetDefinition_O "DatasetDefinition クラスのインスタンスを作成し、テーブル名、フィールド、およびクエリでデータセットを定義できるようにします。") ルックアップセットとして使用されるオブジェクト。 の詳細 { "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" } データタイプ:オブジェクト。 | | \.lookupDatasetProperties.tableName | データセットのテーブルの名前。たとえば、「 `tableName」:「インシデント」`です。 データタイプ:文字列。 | | \.lookupDatasetProperties.fieldNames | 指定されたテーブルのフィールド名を文字列としてリストします。例:"`fieldNames" : ["short_description", "priority"]。` データタイプ:アレイ。 | | \.lookupDatasetProperties.fieldNames.fieldDetails | フィールドのプロパティを指定する JavaScript オブジェクトのリスト。 [ { "name": "String", "type": "String" } ] データタイプ:アレイ。 | | \.lookupDatasetProperties.fieldNames.fieldDetails.\.名前 | このデータセットを制限する情報のタイプを定義するフィールドの名前。 データタイプ:文字列。 | | \.lookupDatasetProperties.fieldDetails.\.タイプ | 機械学習フィールドタイプ。 データタイプ:文字列。 | | \.lookupDatasetProperties.fieldDetails.encodedQuery | 標準の Glide 形式でエンコードされたクエリ文字列。「 [エンコードされたクエリ文字列」](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_EncodedQueryStrings&version=australia&pubname=australia-platform-user-interface&ft:locale=en-US)を参照してください。 データタイプ:文字列。 | | \.name | システムによって割り当てられた名前。 データタイプ:文字列。 | | \.processingLanguage | 2 文字の ISO 639-1 言語コード形式の処理言語。 データタイプ:文字列。 | | \.scope | オブジェクトスコープ。現時点で有効な値は `グローバル`値のみです。 データタイプ：文字列 | | \.stopwords | オプション。languageプロパティ設定に基づいてシステムが自動的に生成する文字列のプリセットリスト。詳細については、「 [カスタムストップワードリストの作成](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-custom-stopwords-list&version=australia&pubname=australia-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。 データタイプ:アレイ。 | | \.testDatasetProperties | [DatasetDefinition()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_Y4D37G2Ep8vLiDiwFGIhA#DDef-DatasetDefinition_O "DatasetDefinition クラスのインスタンスを作成し、テーブル名、フィールド、およびクエリでデータセットを定義できるようにします。") このモデルで検索された結果と lookupDatasetで見つかった結果の類似性を取得するために使用されるオブジェクト。 の詳細 { "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" } データタイプ:オブジェクト。 | | \.testDatasetProperties.tableName | データセットのテーブルの名前。たとえば、「 `tableName」:「インシデント」`です。 データタイプ:文字列。 | | \.testDatasetProperties.fieldNames | 指定されたテーブルのフィールド名を文字列としてリストします。例:"`fieldNames" : ["short_description", "priority"]。` データタイプ:アレイ。 | | \.testDatasetProperties.fieldNames.fieldDetails | フィールドのプロパティを指定する JavaScript オブジェクトのリスト。 [ { "name": "String", "type": "String" } ] データタイプ:アレイ。 | | \.testDatasetProperties.fieldNames.fieldDetails.\.名前 | このデータセットを制限する情報のタイプを定義するフィールドの名前。 データタイプ:文字列。 | | \.testDatasetProperties.fieldDetails.\.タイプ | 機械学習フィールドタイプ。 データタイプ:文字列。 | | \.testDatasetProperties.fieldDetails.encodedQuery | 標準の Glide 形式でエンコードされたクエリ文字列。「 [エンコードされたクエリ文字列」](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_EncodedQueryStrings&version=australia&pubname=australia-platform-user-interface&ft:locale=en-US)を参照してください。 データタイプ:文字列。 | | \.trainingFrequency | モデルを再トレーニングする頻度。 可能な値： * every_30_days * every_60_days * every_90_days * every_120_days * every_180_days * run_once {#SimilaritySol-getProperties__ul_pmw_523_plb}デフォルト:run_once データタイプ:文字列。 | | \.updateFrequency | ソリューション定義のモデルを再ビルドする必要がある頻度。 可能な値： * do_not_update * every_1_day * every_1_hour * every_6_hours * every_12_hours * every_1_minute * every_15_minutes * every_30_minutes {#SimilaritySol-getProperties__ul_kjm_2jh_3mb}デフォルト値:do_not_update データタイプ:文字列 | [表 : 13. 返される内容] {#SimilaritySol-getProperties__table_qps_43z_llb} 次の例では、 ストア内のソリューションオブジェクトのプロパティを取得し ます。{#SimilaritySol-getProperties__mlsol-getProps-example-other2} var mySolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_sn_global_global_similarity_solution'); gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mySolution.getProperties()), null, 2)); 出力： *** Script: { "domainName": "global", "label": "similarity", "lookupDatasetProperties": { "tableName": "incident", "fieldNames": [ "short_description" ] }, "name": "ml_x_snc_global_global_similarity", "processingLanguage": "en", "scope": "global", "stopwords": [ "Default English Stopwords" ], "testDatasetProperties": { "tableName": "incident", "fieldNames": [ "short_description" ] }, "trainingFrequency": "every_30_days", "updateFrequency": "do_not_update" } ## SimilaritySolution:getVersion(文字列バージョン) {#ariaid-title9} ソリューションを取得します 指定されたバージョン番号で。 {#SimilaritySol-getVersion_S__table_pps_43z_llb__entry__3}{#SimilaritySol-getVersion_S__mlsol-gerversion-returns-other} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | version | 文字列 | ソリューションの既存のバージョン番号。 | [表 : 14. パラメーター] {#SimilaritySol-getVersion_S__table_pps_43z_llb} {#SimilaritySol-getVersion_S__table_qps_43z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | オブジェクト | [SimilaritySolutionVersion](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。") API メソッドを呼び出すことができる [SimilaritySolution()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。") オブジェクトの指定されたバージョン。 | [表 : 15. 返される内容] {#SimilaritySol-getVersion_S__table_qps_43z_llb} 次の例は、バージョン番号でソリューションのトレーニングステータスを取得する方法を示しています 。{#SimilaritySol-getVersion_S__mlsol-gerversion-example-other} var mlSolution = sn_ml.SimilaritySolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_similarity'); gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getVersion('1').getStatus()), null, 2)); 出力： { "state": "solution_complete", "percentComplete": "100", "hasJobEnded": "true" } ## SimilaritySolution:setActiveVersion(文字列 version) {#ariaid-title10} ストア内の指定されたバージョンのソリューションをアクティブ化します。 {#SimilaritySol-setActiveVersion_S__table_pps_43z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | version | 文字列 | アクティブ化する [SimilaritySolution()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。") オブジェクトバージョンの名前。 このバージョンをアクティブ化すると、他のバージョンはすべて非アクティブ化されます。 | [表 : 16. パラメーター] {#SimilaritySol-setActiveVersion_S__table_pps_43z_llb} {#SimilaritySol-setActiveVersion_S__table_qps_43z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | なし | | [表 : 17. 返される内容] {#SimilaritySol-setActiveVersion_S__table_qps_43z_llb} 次の例は、ストアでソリューションバージョンをアクティブ化する方法を示しています。{#SimilaritySol-setActiveVersion_S__mlsol-setActive-example1} sn_ml.SimilaritySolution.setActiveVersion("ml_x_snc_global_similarity_solution"); ## SimilaritySolution - submitTrainingJob() {#ariaid-title11} トレーニングジョブを送信します。 注: このメソッドを実行する前に、 [まず SimilaritySolutionStore - add()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ByXaTP0NXoSjurAS_q~xiw#SimilarityStore-add_O "新しいソリューション オブジェクトをストアに追加し、一意の名前を返します。") メソッドを使用してソリューションをストアに追加する必要があります。 {#SimilaritySol-submitTrainingJob__table_xmd_33z_llb__entry__3} | 名前 | タイプ | 説明 | |-|-|-| | なし | | | [表 : 18. パラメーター] {#SimilaritySol-submitTrainingJob__table_xmd_33z_llb} {#SimilaritySol-submitTrainingJob__table_ymd_33z_llb__entry__2} | タイプ | 説明 | |-|-| | オブジェクト | 類似[性ソリューションバージョン](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/CJe69yVMyLnEWS9BfH0mjA#SimilaritySolutionVersionAPI "SimilaritySolutionVersion API は、予測インテリジェンスストアで使用されるスクリプト可能なオブジェクトです。") に対応するオブジェクト [類似性ソリューション](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/SByiMqFOsibdVzpG_zwp8g#SimilaritySol-SimilaritySolution_O "類似性ソリューションを作成します。") トレーニング対象 | [表 : 19. 返される内容] {#SimilaritySol-submitTrainingJob__table_ymd_33z_llb} // Create a dataset var incidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({ 'tableName' : 'incident', 'fieldNames' : ['category', 'short_description'] }); var kbData = new sn_ml.DatasetDefinition({ 'tableName' : 'kb_knowledge', 'fieldNames' : ['short_description'], 'encodedQuery' : 'active=true' }); // Create a solution var mySolution = new sn_ml.SimilaritySolution({ 'label': "similarity solution", 'lookupDataset' : kbData, 'testDataset' : incidentData }); // Add solution var solutionName = sn_ml.SimilaritySolutionStore.add(mySolution); // Train the solution - this is a long running job var mySimilarityVersion = mySolution.submitTrainingJob();