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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)
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    - 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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# 機械学習モデルのセットアップと動作

# 機械学習モデルのセットアップと動作 {#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：3分

カスタマーサービスケースのフィールド値と感情を予測するためのモデルをセットアップします。

## モデルのトレーニング {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_gfc_lbn_g5b}

機械学習モデルのトレーニングでは、モデルが過去のデータのパターンを学習して新しいデータを予測します。モデルはパターンを学習できるように大量のデータを使用してトレーニングされます。大きなデータセットを使用することで学習したパターンの統計的な重要性が高まります。

## フィールド予測モデルのセットアップ {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_esq_2dn_g5b}

ml_admin ロールを持つユーザーは、[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。")から機械学習モデルを作成してトレーニングし、フィールド値を予測できます。  
フィールド予測モデルを開始点として使用して、モデルの学習の基になるトレーニングデータセットを選択できます。モデルは、次のテーブルのデータを使用してトレーニングできます。

* メール \[sys_email\] テーブル
* ケース \[sn_customerservice_case\] テーブル
* ケーステーブルを拡張するテーブル
* インタラクション \[interactions\] テーブル
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_ppc_swm_zyb}モデルは、メールまたはケースの添付ファイルのデータを使用してトレーニングすることもできます。  
次に、そのデータからの 2 つのタイプのフィールド間のパターンを学習するようにモデルに指示します。

* \[出力フィールド\] は、モデルで予測するフィールドです。たとえば、ケースの \[カテゴリ\] フィールドと \[優先度\] フィールドです。
* \[入力フィールド\] は、モデルが予測の基礎として使用するフィールドです。たとえば、メールの件名と本文のテキストです。
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_ent_3m3_d5b}

推奨入力フィールドを使用することもできますし、推奨入力フィールドを変更して独自の設定を追加することもできます。  
添付ファイルのテキストを使用するようにモデルが設定されている場合、ケースやインタラクションの作成時にシステムは次のステップを実行します。

* システムは、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持つレコードの添付ファイルをチェックします。サポートされていないファイル拡張子を持つ添付ファイルは無視されます。
* サポートされている形式の添付ファイルがレコードにある場合、システムはテキストを解析し、入力フィールドのテキストとともにカテゴリ設定モデルへの入力としてそれを送信します。
* レコードに添付ファイルがないかサポートされている形式の添付ファイルがない場合、システムは入力フィールドのテキストをカテゴリ設定モデルに送信します。
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_y24_2hl_d5b}

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は、sn_csm_ml_task.categorization.allowed_content_types システムプロパティに保存されます。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#case-categorization-components__section_bqd_lqt_xrb)」を参照してください。

## 複数の言語のサポート {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_jrk_533_h5b}

モデルが添付ファイルを含むように構成されている場合、カテゴリ設定は添付ファイルを含む複数の言語をサポートします。カテゴリ設定モデルは、予測された言語を返し、それを予測結果 \[ml_predictor_results\] テーブルの \[検出言語\] フィールドに格納します。

## ケースの感情モデルのセットアップ {#csm-task-intel-model-setup-behavior__section_vpq_2dn_g5b}

ケースの感情モデルは、コミュニケーションパターンを学習するための大きなデータセットを使用して事前にトレーニングされています。このデータは、顧客のメール、ケースの説明、およびコメントから取得され、エージェントと顧客の間の一般的なコミュニケーションを反映しています。

* メール：モデルでは、ケースの作成時に、最初のメールの件名と本文のテキストを使用して感情を予測します。後続のメールの本文のテキストが予測を更新するために使用されます。
* ケース：モデルは、ケースの作成時に、ケースの簡単な説明と説明のテキストを使用して感情を予測します。ケースに追加されたコメントが予測を更新するために使用されます。
{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_tbz_kt3_d5b}  
ケースの感情モデルはケースタイプをサポートしています。感情モデルをセットアップするときに、感情分析を実行するテーブルを選択します。次を選択できます。

* ケーステーブル
* ケーステーブルを拡張するテーブル

{#csm-task-intel-model-setup-behavior__ul_iws_qzg_c5b}  
注:  
感情分析機能は、ケーステーブルからの 1 つのレベルのカスタム拡張をサポートしています。