---
sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/xanadu/intelligent-experiences

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Xanadu で AI を有効にする

ft:clusterId :

    - platai

bundleId :

    - platai

workflow :

    - Platform


---

# NLU モデルのドラフトバージョンと公開バージョンの比較

# NLU モデルのドラフトバージョンと公開バージョンの比較 {#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：2分

ドラフトのトレーニング済み 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを、最新の公開バージョンと比較します。変更をテストおよびレビューして、ドラフトモデルのパフォーマンスが向上することを確認します。

## 始める前に

* NLU ワークベンチ プラグイン、NLU ワークベンチ - Core プラグイン、NLU ワークベンチ - 拡張機能型プラグイン、および予測インテリジェンスプラグインがインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
* 必要なロール:nlu_editor、nlu_admin、または admin。エディターをモデルに割り当てる必要があります。
{#compare-draftmodel-to-last-published-version__ul_pt1_2y1_wjb}

## このタスクについて

このシナリオ例では、予測信頼スコアを向上させることを目標に、NLU ワークベンチで公開されたNLUモデルを繰り返しトレーニングして試しています。  
NLUモデルに対して発話を試す場合:

* モデルがトレーニング済みで公開されていない場合、\[モデルのテスト\] パネルにはトレーニング済みモデルの結果のみが表示されます。
* モデルがトレーニングされて公開されている場合、\[モデルのテスト\] パネルには公開されたモデルの結果のみが表示されます。
* 公開されたモデルに変更を加えてトレーニングした場合、\[モデルのテスト\] パネルには、比較のためにトレーニング済みモデルの結果と公開されたモデルの結果の両方が表示されます。
{#compare-draftmodel-to-last-published-version__ul_ebg_ndg_hkb}

この手順例では、ビルド済みの読み取り専用 HR モデルからモデルのクローンを作成しました。モデルのクローンを作成して、構築済みモデルの既存のインテントを活用しながら、独自のビジネス固有バージョンを作成しました。

## 手順

1. 移動先 すべてNLU ワークベンチモデル.  
   デフォルトでは、\[ 仮想エージェント \] タブが開きます。
2. モデルのアプリケーションに対応するタブを選択し、公開したモデルの名前を選択します。
3. モデルの概要ページで、 \[ Build and train your model (モデルの構築とトレーニング )\] カードを見つけて、その \[View phase (表示フェーズ)\] をクリックします。
4. インテント、発言、エンティティ、または語彙を変更します。  
   このシナリオ例では、 #UpdateEmail インテントにさらにいくつかのトレーニング発言を追加します。
5. 変更したモデルをトレーニングして試し、その予測スコアを公開されたバージョンのスコアと比較して確認できるようにします。
   1. \[ モデルのトレーニング\] タブで、\[ トレーニング \] ボタンをクリックします。
   2. トレーニングが終了すると、「 モデルが正常にトレーニングされました」と表示されます。
   3. \[ モデルを試す \] タブで、「 <kbd class="ph userinput">間違ったメールアドレス</kbd>」という発話を入力します。
   4. \[移動 (Go)\] をクリックします。

   {#compare-draftmodel-to-last-published-version__substeps_rzc_p3g_hkb}  
   パネルには、公開されたモデルとトレーニング済みモデルの両方の予測結果が表示されます。変更前後の 2 つのバージョンのモデルの結果を比較します。この例では、信頼スコアがわずかに増加しています。モデルのコンテンツを大幅に変更することで、信頼スコアやインテント予測も変化する可能性があります。  

## 次のタスク

テストパネルの情報を使用して、行った変更によってモデルのパフォーマンスが向上するかどうかを確認します。変更に満足したら、公開する前にモデルをテストします。次に、モデルを公開して、現在公開されているバージョンを置き換えます。

