CSM のタスクインテリジェンスを使用して、類似のオープンインシデントを識別する機械学習モデルを作成してトレーニングします。このモデルは、類似のオープンインシデントデータを分析して、現在のオープンインシデントで作業するときに関連するインシデントレコードを提案し、エージェントが問題をより迅速に解決できるようにします。このプラグインには、類似ケースを予測するためのすぐにトレーニングできるモデルが含まれており、特定のユースケースに合わせたカスタムモデルを作成することもできます。
始める前に
- 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がインストールされていることを確認します。
- 有意義なトレーニングのために、インスタンスに十分なオープンインシデントレコード (最低 10,000 件を推奨) が含まれていることを確認します。
- 必要なロール:ml_admin、ti_admin
手順
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移動先 .
タスクインテリジェンスアドミンコンソールが表示されます。
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類似のオープンインシデントカードで、 トレーニング準備完了を選択します。
モデルがガイド付きセットアップフローで開きます。[目的の定義] 画面が表示されます。
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目的を定義します。
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事前に入力されたモデル名を確認します。
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予測テーブルとトレーニングテーブルは、それぞれ ケース とインシデントとして事前に選択 されています。
これらの値は固定されており、編集できません。
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[保存して続行] を選択します。
[モデルをトレーニング] 画面が表示されます。
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モデルをトレーニング:
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[モデル名] フィールドと [予測テーブル] フィールドは事前に入力されており、編集することはできません。
- オプション:
条件を適用してトレーニングデータをフィルタリングします。
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[ 予測テーブル ] フィールドで、モデルが類似性を識別するために使用する必要がある [説明] や [簡単な説明] などのフィールドを選択します。
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[ トレーニングテーブル ] セクションで、モデルがオープンインシデントを比較するのに役立つ一致フィールドまたは関連フィールドを選択します。
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トレーニング用の 言語 を選択します。
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更新頻度を設定します。
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レコードの数を確認します。
必要に応じて、[ レコードをロード ] アイコンを選択して再ロードします。
- オプション:
設定されたスケジュールでモデルを再トレーニングできるようにするには、 自動再トレーニング を有効にします。
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[トレーニングの開始] を選択します。
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トレーニングが開始されたら、[ 現在の結果を表示 ] を選択してサンプル出力をプレビューします。
[評価して定義] 画面が表示されます。
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以下を評価して定義します。
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トレーニングに使用される レコードの推定数 を確認します。
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[予測設定] で、次のいずれかのオプションを選択します。
- 推奨事項:類似のオープンインシデントを推奨します (デフォルトで選択されています)。
- 監視のみ:推奨事項を表示せずにバックグラウンドでモデルを実行します。推奨事項を有効にする前に、ログに記録されたデータを分析できます。
- 予測をオフにする:このモデルのすべての予測を無効にします。
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[保存して続行] を選択します。
[モデルの展開] 画面が表示されます。
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モデルを展開します。
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セットアップとトレーニングの概要を確認し、[ 展開 ] を選択してモデルをアクティブ化します。
展開が完了すると、確認メッセージが表示されます。
結果展開されると、エージェントがケースを開いたときに、同様のオープンインシデントが [推奨アクション] タブの [推奨アクション] セクションに表示されます。これにより、関連する問題と以前のソリューションを使用してケースをより迅速に解決できます。