ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ の実装
機械学習を使用してビジネスプロセスを最適化します。既存のアプリケーションワークフローを拡張するために、ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ ユースケースモデルをトレーニングして実装できます。
ユースケーステンプレートを探索
piwb_admin または piwb_manager ロールを持つユーザーは、事前構築済みユースケーステンプレートを探索して予測機械学習モデルを作成できます。機械学習モデルを作成するには、まず事前構築済みユースケーステンプレートを選択します。一部の事前構築済みテンプレートはガイド付きです。これらには、[Guided Setup] フラグが表示されます。これらのテンプレートには、実装を容易にするための包括的なセットアッププロセスが含まれています。ガイドなしのテンプレートには、[クラシックセットアップ] フラグが表示されます。
利用可能な事前トレーニング済みモデルを含むテンプレートでは、データに基づく事前生成済みモデルによりセットアッププロセスを高速化します。テンプレートで [事前トレーニング済み] が示されている場合は、ユースケースセットアップの評価フェーズに直接進めることを意味しています。事前トレーニング済みモデルが受け入れ可能である場合は、ビジネスプロセスに直接統合できます。それ以外の場合は、このモデルを調整するか別のモデルを作成できます。後でユースケースの名前と説明を変更できます。事前トレーニング済みモデルは、正しく予測済みなインシデントの予測割合を表示します。
利用可能な事前トレーニング済みモデルが含まれるテンプレートでは、正しく予測されたインシデントの推定割合も表示されます。事前トレーニング済みモデルが受け入れ可能である場合は、ビジネスプロセスに直接統合できます。それ以外の場合は、このモデルを調整するか別のモデルを作成できます。後でユースケースの名前と説明を変更できます。事前トレーニング済みモデルは、正しく予測済みなインシデントの予測割合を表示します。
ガイドなしの [クラシックセットアップ] テンプレートには、関連する 予測インテリジェンスワークベンチ 製品ドキュメントへのリンク、または [開始] ボタン付きの ServiceNow プラットフォーム 予測インテリジェンス アプリケーションへのリンクが記載されています。
ユースケース作成フェーズ
- モデルの作成とトレーニング：一意のデータに基づいてトレーニングするモデルを作成するためのパラメーターを定義します。一般的に、このフェーズでは複数のモデルを作成します。使用する範囲と精度の適切な組み合わせを定義し、モデルを調整して改良します。
- モデルをテスト: 予測結果をモデルから取得して、ビジネスプロセスと統合するのに最適なモデルを決定します。モデルが正しい結果を返すかどうかを確認するには、単一またはバッチテストプロセスを使用できます。
- 最適なモデルを統合 (Integrate the best model): 最適なモデルをビジネスプロセスに展開します。どのモデルが最適で正しい結果を返すかを判断したら、本番環境に統合します。 注:トレーニング済みユースケースデータ連携の実装に関する詳細については、「予測インテリジェンスワークベンチ の統合とカスタマイズ」を参照してください。