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

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    - Xanadu で AI を有効にする

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    - platai

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    - platai

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    - Platform


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# モデルの作成

# モデルの作成 {#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：1分

モデルの作成は、インスタンスで 自然言語理解 (NLU) (NLU) を活用するための最初のステップです。NLU ワークベンチ内の仮想エージェントとAI 検索のモデルを作成します。  
ServiceNowアプリケーション仮想エージェントまたはAI 検索で使用するNLUモデルを作成します。  
注:  
問題の自動解決、構成用の構築済みモデルが提供されています。

モデルの作成を開始するには、新しいモデルに必要なアプリケーションスコープにスコープを設定します。次に、 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。作成するモデルに適したタブを選択します。

## 新しいモデルの作成 {#creating-models__section_crx_jhy_prb}

\[ 新しいモデルを作成 \] ボタンを選択すると、モーダルが開き、モデル作成オプションが表示されます。まず、アイコンの 1 つを選択します。

* [構築済みモデルを使用して NLU モデルを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5yqDk1lSzX2XMvK8S~ogSA "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。"):構築済みモデルとそのコンテンツを新しいモデルの開始点としてコピーします。
* [CSV ファイルから NLU モデルを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/obYqoE5dsU~v3gg2JSZdMQ "発話とそのインテントを含む CSV または XLSX (Excel ワークブック) ファイルをアップロードして、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成します。この方法を使用すると、データまたはエクスポートされた他のモデルからモデルをすばやく作成できます。"):インテントと対応する発言のリストを含む CSV ファイルをアップロードします。
* [NLUモデルをゼロから作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UOdfUYPGXN4MJpQ_tXosGA "自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを最初から作成します。モデルのコンテンツを完全に制御するには、空のモデルから開始します。"):モデルをゼロから構築し、インテントと発話を随時追加します。
{#creating-models__ul_vjk_mhy_prb}

作成後、モデルにコンテンツを追加します。追加するインテント、発言、エンティティ、語彙は、自然言語を解釈するモデルの能力を向上させるのに役立ちます。「[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。

## 複製、エクスポート、更新 {#creating-models__section_wfr_mhy_prb}

モデルを作成した後、そのモデルを他のモデルやインスタンスで使用するオプションがあります。NLU ワークベンチを使用すると、モデルで次のアクションを実行できます。

* [NLU モデルの複製](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UdpwhAofkL_TQocBrfKRng "既存の 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを複製して新しいモデルを作成します。モデルを複製すると、既定のテスト セットを含む元のモデルの設定と内容がコピーされます。"):モデルをコピーして、同じ内容のモデルを作成します。
* [NLU モデルのエクスポート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/U28ZN8LpFjHYFzJ4nJu5ig "自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをエクスポートして、インテントと発話の CSV ファイルを作成します。その後、CSV ファイルを使用して編集、共有、インポートできます。"):関連する発言とインテントを含む CSV ファイルとしてモデルをエクスポートします。モデルを共有するか、モデルを使用してモデルを作成します。
* [更新セットへの NLU モデルの追加](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/aazCIrh1exlxvTCmFBtEWw "更新セットを使用して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをあるインスタンスから別のインスタンスに移動します。更新セットには、モデルがターゲットインスタンスで機能するために必要なすべてのレコードが含まれています。"):モデルとそのアーティファクトを更新セットに追加して、インスタンス間でモデルを転送します。
{#creating-models__ul_r25_fjm_qrb}
* **[NLUモデルをゼロから作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UOdfUYPGXN4MJpQ_tXosGA)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを最初から作成します。モデルのコンテンツを完全に制御するには、空のモデルから開始します。
* **[CSV ファイルから NLU モデルを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/obYqoE5dsU~v3gg2JSZdMQ)**   
  発話とそのインテントを含む CSV または XLSX (Excel ワークブック) ファイルをアップロードして、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成します。この方法を使用すると、データまたはエクスポートされた他のモデルからモデルをすばやく作成できます。
* **[構築済みモデルを使用して NLU モデルを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5yqDk1lSzX2XMvK8S~ogSA)**   
  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。
* **[NLU モデルの複製](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UdpwhAofkL_TQocBrfKRng)**   
  既存の 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを複製して新しいモデルを作成します。モデルを複製すると、既定のテスト セットを含む元のモデルの設定と内容がコピーされます。
* **[NLU モデルのエクスポート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/U28ZN8LpFjHYFzJ4nJu5ig)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをエクスポートして、インテントと発話の CSV ファイルを作成します。その後、CSV ファイルを使用して編集、共有、インポートできます。
* **[更新セットへの NLU モデルの追加](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/aazCIrh1exlxvTCmFBtEWw)**   
  更新セットを使用して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをあるインスタンスから別のインスタンスに移動します。更新セットには、モデルがターゲットインスタンスで機能するために必要なすべてのレコードが含まれています。
* **[NLU モデルの削除](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/UZwk448O2WIPtUubjkRUcA)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを完全に削除します。