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sourceDocument: Xanadu で AI を有効にする
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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - Platform


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# 構築済みモデルを使用して NLU モデルを作成する

# 構築済みモデルを使用して NLU モデルを作成する {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
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* 更新日 2024年08月01日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

NLU ワークベンチのビルド済み 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを使用して、新しいモデルを作成します。

## 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、および予測インテリジェンスプラグインがすべてインスタンスにインストールされ、アクティブ化されていることを確認します。
* 仮想エージェントおよびAI 検索用のNLUモデルを作成できます。
* 必要なロール:nlu_admin または admin
{#create-nlu-model-prebuilt__ul_shl_vvs_tgb}

## このタスクについて

この手順例では、VA モデルの構築済み HR NLU に基づいて NLU モデルを構築しています。構築済みモデルに基づいてモデルを作成し、ビジネス要件を満たすようにモデルコンテンツを編集または追加します。

新しいモデルには、事前構築済みモデルのインテント、エンティティ、語彙が含まれています。新しいモデルには、テスト発話を入力する準備ができている空のデフォルトのテストセットも含まれています。

## 手順

1. スコープを、新しいモデルに必要なアプリケーションスコープに設定します。
2. 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。
3. AI 検索など、作成するモデルのタイプのタブを選択します。
4. \[ 新しいモデルの作成 \] ボタンを選択します。
5. \[ モデルをどのように作成しますか? (How do you want to create your model? )\] ウィンドウで、 \[ Use prebuilt model\](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/事前構築済みモデルを使用) を選択します。
6. \[ Add some details (詳細を追加 )\] ウィンドウで、モデルの \[Name (名前 )\] と \[Short description (簡単な説明)\] を入力します。  

   このシナリオ例では、名前に「 <kbd class="ph userinput">ヒューマンリソース (HR) VA モデル</kbd> 」と入力し、\[簡単な説明\] に「 <kbd class="ph userinput">HR 要求に応答するための仮想エージェントモデル</kbd> 」と入力します。
7. ドロップダウンリストから言語と目的を選択します。  
   このシナリオ例では、 <kbd class="ph userinput">英語</kbd> と <kbd class="ph userinput">仮想エージェント</kbd>を選択します。
8. **オプション:** モデルのビジネスエリアを選択します。  
   このシナリオ例では、\[ <kbd class="ph userinput">HR]</kbd> を選択します。
9. \[次へ\] をクリックします。
10. ドロップダウンリストから構築済みモデルを選択します。  
    このシナリオ例では、 <kbd class="ph userinput">VA の [HR NLU</kbd>\] を選択します。
11. \[Next (次へ)\] をクリックします。
12. \[ インテントを選択 \] 画面で、モデルに追加する事前構築済みインテントを選択します。  
    このシナリオ例では、リストから 10 個のインテントを選択します。  
    注:  
    リストの上部にある \[Intent (インテント )\] ボックスをオンにすると、すべての構築済みインテントを選択できます。
13. \[Next (次へ)\] をクリックします。  
    モデルの構築が開始されます。完了したら、 \[ モデルの表示 \] を選択して、新しいモデルの \[モデルの詳細 \] ページを開きます。

## 次のタスク

モデルのビルドを続行するには、インテントとトレーニング発言をさらに追加します。エンティティと語彙を更新して、モデルがユーザーからの入力を理解できるようにします。詳細については、「[モデルの構築とトレーニング](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/cIDSk5nJBp~JOd9_5n6efg "モデルを作成したら、インテント、エンティティ、語彙、およびテストセットの発話を追加して、モデルのコンテンツをビルドします。NLUモデルの内容によって、モデルがユーザー入力にどのように応答するかが決まります。")」を参照してください。

テスト発言とインテントを追加して、モデルのデフォルトのテストセットをビルドします。詳細については、「[テストセットの作成と管理](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/VwmldY0hJ4X5jiKM2r8Jcg "NLUモデルのデフォルトのテストセットを使用して、モデルのパフォーマンスと精度をテストします。NLU ワークベンチ内でコンテンツをビルドまたは更新することで、テストセットを経時的に管理します。")」を参照してください。