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sourceDocument: Xanadu API リファレンス
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

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    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Xanadu API リファレンス

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    - crapiref

bundleId :

    - crapiref

workflow :

    - Creator


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# MLSolutionUtil - グローバル

# MLSolutionUtil - グローバル {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月01日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：3分

MLSolutionUtil スクリプトインクルードは、予測インテリジェンス予測を取得するためのメソッドを提供します。

このスクリプトインクルードには 予測インテリジェンス プラグイン (com.glide.platform_ml) が必要であり、 `sn_ml` 名前空間内で提供されます。

詳細については、「 [ML API の使用](https://www.servicenow.com/docs/access?context=using-ml-apis&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。
**関連概念**   

* [MLSolution](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wnYZwKaT1DTdD~D90DI9BA#MLSolutionAPI "MLSolution API は、予測インテリジェンス予測を処理し、すべての機能 (類似性、分類、クラスタリング) のソリューション オブジェクトを取得するためのメソッドを提供します。")
* [MLSolutionFactory](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cIPr9KPGjna7r1FYFgYKUA#MLSolutionFactoryAPI "MLSolutionFactory API は、MLSolution スクリプト可能オブジェクトを取得するためのファクトリークラスです。")

## MLSolutionUtil - MLSolutionUtil() {#ariaid-title2}

新しい MLSolutionUtil オブジェクトをインスタンス化します。
{#MLSU-MLSolutionUtil__table_btj_twt_rhb__entry__3}

| 名前 | タイプ | 説明 |
|-|-|-|
| なし |   |   |
[表 : 1. パラメーター]

{#MLSU-MLSolutionUtil__table_btj_twt_rhb}  


    var mlSolutionUtil = new MLSolutionUtil();

## MLSolutionUtil - getPredictions(オブジェクト input、アレイ solutionNames、オブジェクト options) {#ariaid-title3}

1 つまたは複数の指定されたソリューションの予測を取得します。
{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_hqw_pbm_yfb__entry__3}

| 名前 | タイプ | 説明 |
|-|-|-|
| 入力 | オブジェクト | GlideRecord または、キーと値のペアである JSON オブジェクトのアレイ。 |
| solutionNames | アレイ | 予測の取得元となるソリューション名のアレイ。 |
| options | オブジェクト | オプション。次のプロパティを持つ、JSON オブジェクトのキーと値のペア。 * top_n：数値。指定されている場合、指定された予測の数までの上位の結果を返します{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-topn} * apply_threshold：ブール。ソリューションのしきい値をチェックして結果セットに適用します。しきい値は、類似性のソリューションしきい値または分類のクラスレベルのしきい値です。デフォルト値は true です。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-thresh} * custom_results_filter：文字列。類似性ソリューションのみ。エンコードされたクエリを使用して結果が返される元になる許可されたセットを指定します。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-custom} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__ul_hdp_2cs_ckb} |
[表 : 2. パラメーター]

{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_hqw_pbm_yfb} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_iqw_pbm_yfb__entry__2}

| タイプ | 説明 |
|-|-|
| アレイ | ソリューション名でグループ化され、sys_id または record_number でソートされた予測結果を含む、JSON のキーと値のペア。 * predictedValue：文字列。予測結果を表す値。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsVal} * predictedSysId：文字列。予測値の sys_id。結果は、情報が予測されている任意のテーブルから取得できます。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsID} * confidence：数値。予測に関連付けられた信頼性の値。例：53.84。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsConf} * threshold：数値。予測に関連付けられた構成済みのしきい値の値。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsThrsh} * detailedResults：オブジェクト。類似性ソリューションのみ。一致するテキストインデックスに関する詳細を含む JSON のキーと値のペア。{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsDetR} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__ul_nlj_5cs_ckb} |
[表 : 3. 返される内容]

{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_iqw_pbm_yfb}  

    var solutionNames = ['soluton1', 'solution2'];

    var input = new GlideRecord("incident");
    input.get("0ef47232db801300864adfea5e961912");

    // configure optional parameters
    var options = {};
    options.top_n = 3;
    options.apply_threshold = false;

    var mlSolutionUtil = new MLSolutionUtil();
    var results = mlSolutionUtil.getPredictions(input, solutionNames, options);

    // pretty print JSON results
    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

出力：

    {
      solution1:  {
        input_gr_sys_id1: [
                    {
                        predictedValue : xxx,
                        predictedSysId : xx0,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]

                    }, 
                    {
                        predictedValue : yyy,
                        predictedSysId : xx1,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]
                    }
            ],
        input_gr_sys_id2 : [
                    {
                        predictedValue : xxx,
                        predictedSysId : xx0,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]

                    }, 
                ...
            ]
      }

      solution2:  {
          ...
    }