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sourceDocument: オーストラリアのカスタマーサービス管理 (CSM)
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/customer-service-management

 Release :

    - australia

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    - ja-JP

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    - オーストラリアのカスタマーサービス管理 (CSM)

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    - csm

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    - csm

workflow :

    - Customer and Industry


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# インストールされるコンポーネント

# カスタマーサービスのタスクインテリジェンスとともにインストールされるコンポーネント {#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：18分

テーブル、ロール、プロパティ、フロー、スケジュール済みジョブなど、さまざまなタイプのコンポーネントがカスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションとともにインストールされます。

## テーブル {#case-categorization-components__section_tw3_krt_xrb}

カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションは、次のテーブルを使用します。  
{#case-categorization-components__table_ykp_1d5_xrb__entry__2}

| テーブル | 説明 |
|-|-|
| ML ソリューション \[ml_solution\] | ML ソリューションテーブルには、トレーニング済み機械学習ソリューションが格納されます。 カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーション (com.snc.csm_ml_task) を有効にすると、事前トレーニング済みの感情分析機械学習ソリューションのレコード (ml_x_snc_global_global_sentiment) がこのテーブルに作成されます。 |
| ML 感情 \[ml_sentiment\] | このテーブルには、機械学習の感情情報が格納され、次のフィールドが含まれています。 * 元の感情：ケースが作成されたときに予測される感情。 * 現在の感情：ケースが更新されたときに予測される感情。 * 経時的な感情：エージェントがケースの解決に取り組んでいるときの感情の傾向予測を表示します。このフィールドの値を計算するには、少なくとも 2 つの感情予測が必要です。 感情の傾向の判断には、次の計算式が使用されます。 (currentSentiment - originalSentiment) \> 0 ?'improving' :'declining'; {#case-categorization-components__ul_jmv_qbg_c5b} |
| 予測結果 \[ml_predictor_results\] | このテーブルには、レコードカテゴリ設定、感情分析、および言語検出のための予測結果とフィードバックが保存されます。予測要求の結果としてスキップされた予測と失敗した予測が含まれます。 ケースカテゴリ設定： * \[デフォルトの信頼度\] フィールドおよび \[予測の信頼性\] フィールドには、カテゴリ設定機械学習モデルによって返された信頼性の値が格納されます。 * メールから作成されたケースの場合、\[ソース ID\] フィールドには sys_email レコードへの参照が含まれ、\[推定テーブル\] フィールドには sys_email テーブルへの参照が含まれます。 {#case-categorization-components__ul_ihf_24p_f5b} 感情分析： * 各感情予測の \[正しく予測済み\] フィールドのデフォルト値は \[true\] に設定されています。 * 感情分析予測はエージェントからフィードバックを収集しないため、\[最後の入力値\] および \[最終出力値\] フィールドは空のままです。 {#case-categorization-components__ul_ulw_dcg_c5b} 言語検出： * \[予測結果\] テーブルには、言語検出サービススポークからの予測結果が保存されます。 * \[検出言語\] フィールドには言語検出サービススポークによって返された言語が保存されます。 {#case-categorization-components__ul_dx4_25l_d1c} \[予測結果\] テーブルには、true\|false フィールドである \[スキップ済み (Skipped)\] フィールドが含まれています。 * \[True\]：予測はスキップされました。 * \[False\]：予測はスキップされませんでした。 {#case-categorization-components__ul_rzk_h5l_d1c}スキップされた予測の詳細については、以下の「[Logic for Skipped field values (スキップされたフィールド値のロジック)](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/w1S8bPlJnvOktmt9g6a7dA#case-categorization-components__table_njw_ztt_d1c)」を参照してください。 注: \[予想結果\] リストには、機能が \[分類\] の結果を表示する \[機能\] フィールドのフィルターが含まれています。すべての予測結果を表示するには、このフィルターを削除します。 |
| ケース \[sn_customerservice_case\] | ケーステーブルにはカスタマーサービスケースレコードが保存されます。このテーブルは、ケースの分類予測の受信者です。 \[言語\] フィールドがケーステーブルに追加されました。このフィールドは、言語 \[sys_language\] テーブルへの参照です。このフィールドには、言語検出スポークによって作成された予測が入力され、メールまたはケースの作成に使用された言語が格納されます。 ケーステーブルは、カスタマーサービス (com.sn_customerservice) プラグインとともに追加されます。 |
| タスク \[task\] | タスクテーブルは、ServiceNow ベースシステムで提供されるコアテーブルの 1 つです。 感情分析機能は、\[感情\] 列をタスクテーブルに追加します。この列は、タスク ML 感情 \[task_ml_sentiment\] テーブルへの参照です。 |
| タスク ML 感情 \[task_ml_sentiment\] | このテーブルには感情予測が格納されます。予測レコードへの参照は、タスクテーブルの \[感情\] フィールドに格納されます。このテーブルは、ML 感情 \[ml_sentiment\] テーブルの拡張です。 タスク感情テーブルの \[タスク\] 列はタスク \[task\] テーブルへの参照であり、ドメインセパレーションに使用されます。 |
| タスクスキル \[task_m2m_skill\] | タスクスキルテーブルには、カスタマーサービス管理 (CSM) アプリケーションのスキルが格納されます。 言語検出機能は、検出された言語をタスクスキルテーブルに保存することで、言語スキルを新しいカスタマーサービスケースにリンクさせます。 タスクスキルテーブルには、カスタマーサービスケースと、検出されて各ケースに割り当てられた言語スキルが一覧表示されます。 |
[表 : 1. カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションとともにインストールされるテーブル]

{#case-categorization-components__table_ykp_1d5_xrb}  
{#case-categorization-components__table_njw_ztt_d1c__entry__4}

| 予測設定 | 上位 1 件の予測 | 上位 3 件 (少なくとも 1 件の予測) | スキップ |
|-|-|-|-|
| オートフィル | はい | はい | False |
|   | 空 | はい | True |
| 推奨事項 | はい | はい | False |
|   | 空 | はい | False |
|   | 空 | 空 | True |
| 監視のみ (Monitor only) | はい | はい | False |
|   | 空 | はい | False |
|   | 空 | 空 | True |
| 予測失敗 | NA | NA | True |
| 予測エラー | NA | NA | True |
[表 : 2. スキップされたフィールド値のロジック]

{#case-categorization-components__table_njw_ztt_d1c}

## カスタマーサービス向けドキュメントインテリジェンス (DocIntel) とともにインストールされるテーブル {#case-categorization-components__section_al4_qft_gwb}

カスタマーサービス管理アプリケーション向けドキュメントインテリジェンス (DocIntel) は、次のテーブルを使用します。{#case-categorization-components__table_w3z_tft_gwb__entry__2}

| テーブル | 説明 |
|-|-|
| DocIntel ユースケース \[di_task_definition\] | ケーステーブル (sn_customerservice_case) またはケーステーブルを拡張するケースタイプテーブルのドキュメントインテリジェンス (DocIntel) ユースケースを保存します。 |
| DocIntel タスク \[di_task\] | ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) タスクを保存します。 \[is_stp\] フィールドは、直接処理を制御します。このフィールドが \[true\] に設定されている場合、タスクの直接処理が有効になります。 エージェントが \[ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)\] タブで予測値を変更した場合、\[agent_input\] フィールドは \[true\] に設定されます。 注: ML ソリューションテーブル (ml_solution.list) からタスクを追跡できます。 |
| 統合セットアップ \[di_integration_setup\] | ケースに適用されるユースケースフィルターを保存します。 \[ターゲットテーブル\] フィールドには、ケーステーブル (sn_customerservice_case) またはケースタイプテーブルのいずれかの予測フィールドのターゲットが格納されます。 |
| フィールド \[di_key\] | ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) によって抽出されるキーを保存します。 |
| フィールド値 \[di_extracted_value\] | ユースケースタスクのキーの抽出された値を保存します。 |
[表 : 3. カスタマーサービス管理向けドキュメントインテリジェンス (DocIntel) アプリケーションとともにインストールされるテーブル]

{#case-categorization-components__table_w3z_tft_gwb}

## ロール {#case-categorization-components__section_qfl_m1g_c5b}

カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションには、次のロールが含まれています。{#case-categorization-components__table_dny_pcd_ztb__entry__3}

| ロール | 説明 | ロールを含む |
|-|-|-|
| タスクインテリジェンスアドミン \[sn_csm_ml_task.ti_admin\] | 機械学習モデルを作成、トレーニング、および再トレーニングできます。このロールは、モデルを展開および削除することもできます。 | * sn_docintel.admin * sn_ti_admin.tia_admin * sn_customerservice.case_viewer {#case-categorization-components__ul_lzg_2vr_f5b} |
| タスクインテリジェンスアナリスト \[sn_csm_ml_task.ti_analyst\] | 機械学習モデルを作成、トレーニング、および再トレーニングできます。 | * sn_customerservice.case_viewer * sn_ti_admin.tia_analyst * sn_docintel.manager {#case-categorization-components__ul_inz_hvr_f5b} |
| \[sn_ti_admin.tia_admin\] |   | * ml_admin * platform_ml_read {#case-categorization-components__ul_y1q_4vr_f5b} |
| \[sn_ti_admin.tia_analyst\] |   | ml_admin |
| \[sn_ti_admin.tia_user\] |   | ml_report_user |
| タスク感情ビューアー \[task_ml_sentiment_viewer\] | ユーザーが関連するタスクレコードへの読み取りアクセス権を持っている場合、タスク感情 \[task_ml_sentiment\] テーブル内のレコードへの読み取りアクセス権を付与します。 このロールは次のロールに追加されます。 * sn_customerservice_agent * sn_customerservice.consumer_agent {#case-categorization-components__ul_kbb_nq2_g5b} |   |
[表 : 4. カスタマーサービスのタスクインテリジェンスとともにインストールされるロール]

{#case-categorization-components__table_dny_pcd_ztb}  
注:  
sn_docintel.extraction_agent ロールが、カスタマーサービスエージェントロール (sn_customerservice_agent) およびコンシューマーサービスエージェントロール (sn_customerservice_consumer_agent) に追加されます。

## プロパティ {#case-categorization-components__section_bqd_lqt_xrb}

カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションには、次のプロパティが含まれています。  
{#case-categorization-components__table_sdr_1r3_yrb__entry__2}

| プロパティ | 説明 |
|-|-|
| sn_csm_ml_task.logging.verbosity | カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションのログの詳細。このプロパティには次の値を設定します。 * エラー：検索の完了を妨げる可能性がある重大なエラーのみを表示します。 * 警告：検索中の予期しない動作変更の可能性を示す警告を表示します。エラーも表示されます。 * 情報：コード検索アプリケーションが結果を検索するときに進捗状況メッセージを表示します。エラーと警告も表示されます。 * デバッグ：アプリケーションのデバッグ中に役に立つ可能性がある情報を表示します。エラー、警告、および情報メッセージも表示されます。 * オフ：ログを生成しません。 {#case-categorization-components__ul_j1m_x2r_b5b} デフォルトの設定は \[情報\] です。 |
| カテゴリ設定プロパティ ||
| sn_csm_ml_case.case.categorization.mlpredictor.enabled | カスタマーサービスケースの分類予測を有効にします。デフォルト設定では false になっています。 |
| sn_csm_ml_task.categorization.attachment.max_size | カテゴリ設定機械学習モデルによって解析できる添付ファイルの最大サイズを決定します。サポートされている最大サイズは 500kb です。デフォルトの設定は 450kb です。 |
| sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types | 添付ファイルを使用したカテゴリ設定で ML 予測によってサポートされているコンテンツタイプとファイル拡張子を制御します。 デフォルトでは、添付ファイルベースのケースの分類予測で pdf、xls、xlsx、docx、および csv の添付ファイルタイプを使用できます。 コンテンツタイプを構成するには： * サポートされているすべてのファイル拡張子を許可するには、このプロパティを空白のままにします。これは、デフォルトの設定です。 * デフォルト値のサブセットを作成するには、コンテンツタイプとファイル拡張子のカンマ区切りリストを入力します。例：`application/pdf,text/csv`。 {#case-categorization-components__ul_snn_qjw_ytb} |
| sn_csm_ml_task.categorization.flow_start_time.threshold | 添付ファイルを含む分類予測の最大待機しきい値を設定します。デフォルト値は 10 分です。 最大待機しきい値に達する前に API の呼び出しが予測を返さない場合は、添付ファイルのテキストなしで予測が行われます。これらの予測は、メールの件名と本文のテキスト、またはケースの簡単な説明と説明に基づいています。 |
| sn_csm_ml_task.categorization.case.delay_attachment_fetch | ケースがメールから作成された場合、タスクインテリジェンスの有効な添付ファイルをフェッチする前に 1 秒の待機時間を追加します。 |
| sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter | 予測から非アクティブなフィールドの選択肢を削除するには、このプロパティを有効にします。デフォルト設定では false になっています。 |
| 感情分析プロパティ ||
| sn_csm_ml_task.case.sentiment.mlpredictor_enabled | カスタマーサービスケースの感情予測を有効にします。デフォルト設定では false になっています。感情予測を有効にするには、このプロパティを \[true\] に設定します。 注: 感情モデルが[タスクインテリジェンスアドミンコンソール](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_lN9AD33Qv1zssU~AJcArw "タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用して、ケースレコードおよびインタラクションレコードのさまざまなタイプの情報を予測する機械学習モデルを作成、トレーニング、および展開します。")からトレーニングおよび展開された場合、このプロパティは自動的に \[true\] に設定されます。 |
| 言語検出プロパティ ||
| sn_csm_ml_task.case.language.mlpredictor.enabled | カスタマーサービスケースの言語検出を有効にします。デフォルト設定では false になっています。言語検出を有効にするには、このプロパティを true に設定します。 注: 言語検出モデルが[タスクインテリジェンスアドミンコンソール](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_lN9AD33Qv1zssU~AJcArw "タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用して、ケースレコードおよびインタラクションレコードのさまざまなタイプの情報を予測する機械学習モデルを作成、トレーニング、および展開します。")からテストおよび展開された場合、このプロパティは自動的に \[true\] に設定されます。 |
| sn_csm_customerservice.case.ml.language.detection.threshold | 言語予測のしきい値を制御します。このプロパティのデフォルト値は 0.70 です。 信頼性レベルがしきい値を超える予測は、\[予測結果 (ml_predictor_results_task)\] テーブルと \[タスクスキル (task_m2m_skill)\] テーブルに保存されます。信頼性レベルがしきい値より小さい予測は、\[予測結果 (ml_predictor_results_task)\] テーブルのみに保存されます。 |
| sn_csm_ml_task.case.languagedetection.default_confidence | 言語検出機能の信頼性レベルしきい値を保存します。デフォルト値は 0.7 です。 |
| ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) プロパティ ||
| sn_csm_ml_task.case.docintel.mlpredictor.enabled | カスタマーサービス管理向けドキュメントインテリジェンス (DocIntel) を有効にします。 注: このプロパティは、ユーザーがユースケースを作成すると自動的に有効になります。 |
| sn_csm_ml_task.case.docintel.parsing_supported_types | サポートされている添付ファイルタイプのリストが含まれています。 image/png,image/jpeg,application/pdf |
| sn_csm_ml_task.straight_through_processing_max_waiting_threshold | 直接処理タスクが終了するまでの最大待機時間を定義します。デフォルト値は 5 分です。 ユースケースがストレートスルー処理予測モードを使用するように設定されている場合、エージェントはケースの到着から 5 分以内に自動的に入力される \[ケース\] フォームの関連フィールドを確認できます。 このしきい値を超えた場合、値はスキップされます。ただし、エージェントは引き続き \[ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)\] タブでタスクを表示し、値を手動で抽出できます。 |
| sn_csm_ml_task.case.delay_attachment_fetch | ケースがメールから作成された場合、カスタマーサービスのタスクインテリジェンスの有効な添付ファイルをフェッチする前に数ミリ秒待機します。 注: このプロパティは、デフォルトでは無効になっています。メールから作成されたケースの添付ファイルが見つからない場合は、このプロパティを有効にします。​ |
[表 : 5. カスタマーサービスのタスクインテリジェンスとともにインストールされるプロパティ]

{#case-categorization-components__table_sdr_1r3_yrb}

## フロー {#case-categorization-components__section_mt1_njl_d5b}

カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションには、次のフローが含まれています。{#case-categorization-components__table_e4p_rjl_d5b__entry__2}

| フロー | 説明 |
|-|-|
| タスクインテリジェンス感情 \[new_task_intelligence\] | このフローは初期設定では無効であり、タスクインテリジェンスアドミンコンソールでモデルを設定した後に有効になります。 |
| タスクインテリジェンス感情ケースの更新 \[task_intelligence_case_update_flow\] | このフローは初期設定では無効であり、タスクインテリジェンスアドミンコンソールでモデルを設定した後に有効になります。 |
| タスクインテリジェンス受信メールの返信 \[task_intelligence_inbound_email_reply\] | このフローは初期設定では無効であり、タスクインテリジェンスアドミンコンソールでモデルを設定した後に有効になります。 |
| タスクインテリジェンスケース言語検出 \[task_intelligence_case_language_detection\] | 言語検出は、ケースの作成に使用する言語を決定します。 設定に応じて、システムによりこの値をケースフォームの \[言語\] フィールドに追加できます。このフィールドは、言語 \[sys_language\] テーブルへの参照です。また、ケースフォームの \[タスクスキル\] 関連リストに言語をスキルとして追加することもできます。 言語検出モデルが[タスクインテリジェンスアドミンコンソール](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/_lN9AD33Qv1zssU~AJcArw "タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用して、ケースレコードおよびインタラクションレコードのさまざまなタイプの情報を予測する機械学習モデルを作成、トレーニング、および展開します。")からトレーニングおよび展開された場合、このフローは自動的に有効になります。 |
| タスクインテリジェンス：ケース作成時の ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) | このフローは初期設定では無効です。 |
| タスクインテリジェンス：ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) プロセスで抽出された値 | このフローは初期設定では無効です。 |
[表 : 6. カスタマーサービスのタスクインテリジェンスとともにインストールされるフロー]

{#case-categorization-components__table_e4p_rjl_d5b}

## 機械学習モデル {#case-categorization-components__section_r2d_x13_yrb}

感情分析機能では、ml_x_snc_global_global_sentiment 機械学習モデルを使用します。このモデルは、カスタマーサービスのタスクインテリジェンスアプリケーションとともに提供されます。

## 分類ソリューショントレーニングのスケジュール済みジョブ {#case-categorization-components__section_ujx_ssp_fsb}

システムアドミニストレーターは、Categorization solution training スケジュール済みジョブをオンデマンドで実行できます。  
注:  
カテゴリ設定機械学習の初期トレーニングをサポートするために、トレーニングデータセットをケーステーブル \[sn_customerservice_case\] にインポートすることをお勧めします。トレーニングデータセットは、予測する \[ケース\] フィールドに合わせて調整する必要があり、また予測される特定のフィールドの正しいラベル (予想されるフィールド値など) を持つ追加のケースレコードを含んでいる必要があります。このデータセットを作成することで、独自のデータを活用して、選択したフィールドを予測するアルゴリズムをトレーニングします。  
システムアドミニストレーターは、スケジュール済みジョブを実行する前に次のパラメーターを設定できます。 {#case-categorization-components__table_pl2_q2p_trb__entry__2}

| パラメーター | 説明 |
|-|-|
| trainNewSolution | 新しいソリューションをトレーニングするには、\[true\] に設定します。ソリューションを再トレーニングするには \[false\] に設定し、existingSolutionName パラメーターにソリューションの名前を追加します。 |
| inputFields | モデルのトレーニングに使用されるフィールド。例： `["short_description","description"];` |
| outputFields | 予測するフィールド。例： `["priority","category"];` |
| encodedQuery | トレーニングに使用されるデータに適用されるクエリ。 |
| existingSolutionName | 既存のソリューションの名前。ソリューションを再トレーニングする場合は、このパラメーターに名前を追加します。 |
[表 : 7. スケジュール済みジョブのパラメーター]

{#case-categorization-components__table_pl2_q2p_trb}

ソリューションを分類予測に使用する準備ができているかどうかを判断するために、システムアドミニストレーターはスケジュール済みジョブのステータスを確認できます。ステータスが \[ソリューションを完了しました\] になったら、そのソリューションを予測に使用できます。

## 以前に展開されたモデルを公開するためのスケジュール済みジョブ {#case-categorization-components__section_x2z_ljg_b1c}

システムアドミニストレーターは、カスタマーサービスのタスクインテリジェンスプラグインをアップグレードした後に、Deploying Task Intelligence for Customer Service Management を実行できます。

このスケジュール済みジョブは、レコードカテゴリ設定、感情分析、言語検出、およびドキュメントインテリジェンス (DocIntel) 用に以前に展開されたモデルがあるかどうかを検証し、これらのモデルを公開します。