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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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# レコードのカテゴリ設定

# レコードのカテゴリ設定 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Australia
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* 更新日 2026年03月12日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：5分

カスタマーサービスのタスクインテリジェンスに含まれるレコードのカテゴリ設定機能は、機械学習モデルを使用してテキストを評価し、フィールド値を予測して、ケースレコードおよびインタラクションレコードのフィールドに自動的に入力します。
レコードのカテゴリ設定は多言語に対応しており、メールやレコードのテキスト評価に加えて、添付ファイルのスキャンもできます。この機能を使用して、メール、Web、チャットなど、複数チャネルからのケース、ケースタイプ、およびインタラクションを分類します。

分類の結果を使用して、レコードを適切なサービスデスクに自動的にルーティングできるため、複数のメール受信ボックスや RPA ボットが不要になります。自動ルーティングにより、従業員は時間ができるので、他のタスクにも取り組めるようになります。  
図 : 1. 予測フィールド値と推奨フィールド値を含むケースフォーム

## 予測フィールド値 {#case-categorization-overview__section_d11_5fb_4yb}

ケースレコードとインタラクションレコードでは、予測値を含むフィールドは AI アイコンとラベル (![生成 AI のスパークルアイコンとラベル]()) で識別されます。これらのフィールドには、予測値に関する追加コンテキストを記載したメッセージを表示する情報アイコンも含まれています。  
注:  
CSM 構成可能ワークスペースでは、AI アイコンはレコードのライフサイクル全体にわたって保持されます。コア UI では、エージェントがフィールド値を変更すると AI アイコンが削除されます。

CSM 構成可能ワークスペース および コア UI では、予測値を含むレコードのフィールドは、Predicted または \[推奨\] メッセージで識別されます。

## 推奨フィールド値 {#case-categorization-overview__section_f1s_ngb_4yb}

AI によって予測されるフィールドには、推奨値が含まれます。エージェントが予測フィールドを選択すると、リストの一番上に上位 3 つの推奨事項が含まれ、その後に他のすべての値が続くドロップダウンリストが表示されます。この機能は、次のタイプのフィールドで使用できます。

* 選択リスト
* 単一のルックアップ
* 複数のルックアップ
* 単一および複数のテキストフィールド
{#case-categorization-overview__ul_brl_zgb_4yb}

上位 3 つの推奨事項が利用できない場合は、ドロップダウンリストの \[上位の推奨事項\] セクションに、予測が利用できないというメッセージが表示されます。その他の値はこのメッセージの後に続きます。  
エージェントは、ドロップダウンリストから、上位 3 つの推奨値のいずれかまたは他の値のいずれかの値を選択できます。エージェントは、フィールドに入力し、ドロップダウンリストで結果をフィルタリングすることもできますが、常に表示される上位 3 つの推奨事項は除きます。  
注:  
上位 3 つの推奨事項は、選択したフィールド値に関係なく、ケースのライフサイクルを通じてドロップダウンリストに表示されたままになります。

## 予測からの非アクティブなフィールド値のフィルタリング {#case-categorization-overview__section_ipc_mkt_d1c}

sn_csm_ml_task.case.categorization.enable_inactive_filter を有効にして、予測から非アクティブなフィールド値を削除します。このプロパティのデフォルト設定は false です。

## AI 予測バナー {#case-categorization-overview__section_yfx_lsb_4yb}

ケースレコードに分類予測が含まれている場合、レコードの上部にバナーが表示されます。バナーは、カテゴリ設定モデルにオートフィル予測を含むフィールドが少なくとも 1 つある場合に表示されます。バナーは、ケーステーブルのレコードとケーステーブルの拡張に表示されます。  
注:  
バナーは CSM 構成可能ワークスペース と コア UI に表示されます。  
分類モデルにオートフィル予測のあるフィールドが少なくとも 1 つある場合、または抽出されたフィールドの 1 つがエージェントによってレビューされていない場合、バナーが表示されます。バナーは、ケーステーブルのレコードに表示されます。  
注:  
エージェントが予測値を変更すると、バナーは削除されます。すべての予測フィールドが推奨される場合、バナーは表示されません。

バナーは、sn_csm_ml_task.ui.banner.enabled システムプロパティによって有効または無効にできます。

## 予測フィードバック {#case-categorization-overview__section_lvk_gdc_yyb}

システムは予測結果 \[ml_predictor_results\] テーブルに予測結果のフィードバックを保存します。ml_admin ロールでは、このテーブルにアクセスして結果を表示できます。

* オートフィル：予測値と最終値が同じ場合、値は正しく予測された (true に設定された) と見なされます。
* 推奨：予測値のいずれかが最終値と一致する場合、値は正しく予測されたと見なされます。
{#case-categorization-overview__ul_py2_h2c_yyb}

\[予測結果\] テーブルには、スキップされた予測および失敗した予測に関する情報も保存されます。このテーブルの詳細については、「[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 (Components installed with Task Intelligence for Customer Service)](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/w1S8bPlJnvOktmt9g6a7dA "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。")」を参照してください。

## 多言語レコードのカテゴリ設定 {#case-categorization-overview__section_xvp_gn4_f5b}

次の言語を理解する機械学習モデルを使用して、さまざまな言語で作成されたメールとレコードのテキストを評価し、ケース、ケースタイプ、インタラクションのフィールドを予測して自動的に入力します。

* 英語
* フランス語
* ドイツ語
* スペイン語
{#case-categorization-overview__ul_qsz_v2b_h5b}  
多言語レコードのカテゴリ設定では、複数の言語を理解するようにトレーニングされた 1 つの機械学習モデルを使用します。このモデルは次のことを実行できます。

* メールとレコードのテキストを理解する。
* テキストを評価し、フィールド値を予測する。
* ケース、ケースタイプ、およびインタラクションのフィールドに予測値を追加する。
{#case-categorization-overview__ul_p1w_yz3_d5b}  
多言語レコードのカテゴリ設定では、次の追加言語をオンデマンドでサポートできます。

* アラビア語
* 中国語 (PRC)
* 中国語 (台湾)
* オランダ語
* イタリア語
* 日本語
* 韓国語
* ポーランド語
* ポルトガル語
* ロシア語
* タイ語
* トルコ語

{#case-categorization-overview__ul_ccw_rmh_f5b}  
注:  
これらの追加言語でメールまたはケースを評価する必要がある場合は、製品チームにサポートを依頼してください。

## 添付ファイルベースのレコードのカテゴリ設定 {#case-categorization-overview__section_pry_kn4_f5b}

添付ファイルには、サポートデスクがレコードを自動的に分類してルーティングするのに役立つ重要なシグナルを含めることができます。添付ファイルの情報を利用するために、機械学習モデルを使用してメールとレコードのテキストと添付ファイルを解析し、テキストに含まれるシグナルに基づいて、ケース、ケースタイプ、インタラクションのフィールドに自動的に入力することができます。  
このモデルは、以下に基づいてケースに関する情報を予測できます。

* 顧客のメールの件名と本文のテキスト。
* ケースまたはインタラクションの簡単な説明と説明のテキスト。
* メールとレコードの添付ファイルのテキスト。

{#case-categorization-overview__ul_uwd_vf3_f5b}  
注:  
このモデルは、さまざまなフィールドを使用して予測するように構成できます。

添付ファイルベースのカテゴリ設定では、このすべての情報を使用してフィールド値を予測します。その結果、これらの値に基づいてレコードを適切なサービスデスクに自動的にルーティングできます。
**関連概念**   

* [レコードのカテゴリ設定の構成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/zqbui2aI8ZBba9hmoIN0RQ "必要なプラグインをアクティブ化し、トレーニングデータをインポートし、ケースレコードとインタラクションレコードのフィールド値を予測するモデルを作成してトレーニングします。")
* [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。")
* [レコードフィールドを予測するためのモデルの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/hi4y0T93F2MW9HnW1Z_Jtw "ケースレコードとインタラクションレコードのフィールドを予測するモデルを作成してトレーニングします。")