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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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    - Platform


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# NLU インテント

# NLU インテント {#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：4分

インテントは、システムアクションをユーザー入力と照合することで、モデルの応答を促進します。適切な意図を持つモデルは、 仮想エージェント と検索がユーザーに正確に応答するのに役立ちます。

インテントは、自然言語の理解を促進するコアであると考えてください。インテントは、モデルがユーザーからの発話をシステムが実行できるアクションに変換するのに役立ちます。インテントは、発話、エンティティ、語彙が連携してモデルをサポートする場合に最高のパフォーマンスを発揮します。語彙と現実的な発話の例を使用すると、インテントを予測する際にシステムの精度を高めることができます。

自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを作成するときは、ユーザー入力をシステムアクションと照合するインテントを追加します。モデルのインテントが多いほど、ユーザーからの発話を受け取ったときに実行できるアクションが多くなります。モデルインテントは、ハードウェアサービス要求の作成からグループへのユーザーの追加まで、さまざまなアクションを実行できます。

モデルのインテントにアクセスするには、モデルの概要ページに移動します。\[モデルの構築とトレーニング\] フェーズで、 \[フェーズの表示\] を選択します。\[ Intents (インテント )\] タブはデフォルトで表示されます。

モデルには最大 750 個のインテントを含めることができます。ただし、300 を超えるインテントまたは 4,500 を超える発話を含むモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。  
注:  
インテントを作成するときは、相互に影響し合う場合があることに注意してください。たとえば、1 つまたは 2 つの発話で機能するインテントを作成してテストします。ただし、より大きなインテント環境でテストすると、動作が異なる場合があります。このようなイベントの可能性を減らすには、適切なテストを開始する前に、モデルに少なくとも 5 つのインテントを作成することをお勧めします。

モデルへのコンテンツの追加を開始するには、「 [NLU インテントを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ObGdiD_QtbSt7auTUI9WPg "自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントを作成します。インテントは、モデルがユーザー入力を受け取ったときに実行するシステムアクションをモデルに提供します。")」を参照してください。

\[有効\] 列には、インテントが予測でアクティブかどうかが表示されます。NLU アドミンは、個々のインテントを非アクティブ化しても、モデル内に保持できます。

ただし、インテントが公開された仮想エージェントトピックにマップされている場合は、次のようになります。  
* インテントを非アクティブ化することはできません。
* インテントを削除することはできません。

{#intents__ul_uhb_ksm_lwb} インテントの \[有効 \] ステータスを変更した後、モデルを再トレーニングします。

## 発言 {#intents__section_m3m_1rt_lrb}

インテントには、モデルがユーザーから受け取る可能性のある入力の例であるトレーニング発言が含まれています。モデル内の各インテントには、独自の発話があります。トレーニングされると、モデルはユーザーからの類似の発言を認識し、一致するインテントで応答するように学習します。

インテントを選択して、インテントの詳細ページにアクセスします。\[ Utterances (発話 )\] タブには、現在インテントにあるすべての発話が一覧表示されます。

発言を追加した後、右側の列のアイコンを使用して発言を編集、コピー、移動、または削除できます。複数の発言を移動または削除するには、まず左側のボックスを選択し、\[ 選択した行でアクションを実行 \] ボタンを使用します。  
発話をインテントに追加する際に考慮すべき点がいくつかあります。

* モデルには少なくとも 1 つのインテントが必要であり、各インテントには最低 5 つの発話が必要です。
* インテントのトレーニングを開始するには、少なくとも 5 つの発話が必要です。
* システムは現在、最大 25 語または 200 文字の発話をサポートしています。その制限を超える発話は、インテント予測を返せません。
* システムは現在、1 つのモデルで最大 20,000 の発話をサポートしています。
* 4,500 を超える発話を含むモデルは、トレーニング、テスト、公開に時間がかかります。
{#intents__ul_msv_gyh_mqb}

モデルに発言を追加するときに、組織またはドメインに関連する単語またはフレーズの語彙を提供します。語彙は、ユーザーが使用する可能性が高い単語やフレーズの意図を予測するのに役立ちます。語彙ソースを呼び出す発言を追加するときに、@ 記号を使用できます。詳細なコンテキストと例については、「 [NLU 語彙](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wsf2WKy0xD1gGTINDOaFig "NLU語彙アイテムを使用して、ユーザーが要求を表現するさまざまな方法をシステムが認識できるようにします。語彙ソースを使用すると、会議室の名前やカタログアイテムなど、テーブルまたはリスト内のオブジェクトをシステムが認識できるようになります。")」を参照してください。

## 関連エンティティ {#intents__section_ypd_3wg_mrb}

モデルは、エンティティを使用して、ユーザー入力を予測するときに追加のコンテキストと意味を提供します。インテントのトレーニング発言にエンティティを追加して、意図したアクションを実行するための詳細情報をシステムに提供します。

詳細については、「[NLU エンティティ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/f3Z9VgOvghS3nBN0VUxKHw "エンティティは、ユーザー入力を受け取るときにモデルに追加のコンテキストを提供します。発話とインテントにエンティティを追加して、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルの予測を改善します。")」を参照してください。

## インテントの問題 {#intents__section_s2h_jwg_mrb}

大規模なモデルをビルドすると、インテントが重複したり、競合したり、十分なトレーニング発言が含まれなかったりする可能性が高くなります。たとえば、あるインテントの発話例が、別のインテントの例と同じになる場合があります。インテントが競合すると、モデルがユーザー入力を受け取ったときにどのインテントを予測するかを知ることができない可能性があります。

モデルに問題または競合がある場合、\[ インテント \] ページには、影響を受けるインテントの数を示すカードが表示されます。

カードを選択すると、その問題に関するインテントのフィルター済みリストが表示されます。問題を解決すると、インテントが要件を満たし、意図したとおりに機能するようになります。

詳細については、「[インテントの問題を解決する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/38XQcM8hUPcgJ~O6sgtkUA "問題カードを使用して、競合があるインテント、レビューが必要なインテント、またはさらに発話が必要なインテントを特定します。インテントの問題を解決すると、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントが正しく機能します。")」を参照してください。
* **[NLU インテントを作成する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ObGdiD_QtbSt7auTUI9WPg)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントを作成します。インテントは、モデルがユーザー入力を受け取ったときに実行するシステムアクションをモデルに提供します。
* **[構築済み NLU モデルからのインテントの再利用](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/f1VmlENRXvQk_Gop5Ank9A)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) インテントをビルド済みNLUモデルから他のモデルにインポートして再利用します。インテントを再利用すると、モデルをビルドする時間を節約できます。
* **[NLUインテントのインポート](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/juaF9wXB7pLqzTc3yCj1vQ)**   
  自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントを作成するときに、同じアプリケーションスコープ内の他のモデルからインテントをインポートして再利用することもできます。インテントを再利用すると、新しいモデルをビルドする際の時間を節約できます。
* **[インテントの問題を解決する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/38XQcM8hUPcgJ~O6sgtkUA)**   
  問題カードを使用して、競合があるインテント、レビューが必要なインテント、またはさらに発話が必要なインテントを特定します。インテントの問題を解決すると、 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルのインテントが正しく機能します。