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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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# モデル管理

# モデル管理 {#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：3分

NLU ワークベンチでNLUモデルのライフサイクルを管理します。モデル管理フェーズでは、モデルの構築、テスト、公開の反復プロセスをガイドします。

NLUモデルの作成から展開に移行するには、複数のステップをフェーズに分けて行う必要があります。モデルを調整および維持する場合は、前のフェーズに戻ることができます。

モデルで使用できるフェーズは、モデルのアプリケーションによって異なります。フェーズ、ボタン、または機能は、モデルのアプリケーションに適用される場合にのみ表示されます。  
モデル管理フェーズを使用するには、必要な NLU プラグインがすべて揃っていることを確認します。詳細については、次のリソースを参照してください。

* [を有効にします。 NLU ワークベンチ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/mjka40YOsJky5b1Q2PAb~Q "NLU ワークベンチ をアクティブ化するには、次のプラグインをアクティブ化します。")
* [NLU ワークベンチのインストール:拡張機能](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/aro6IRM4h0Z4504q457OJA "admin ロールを持っている場合は、 NLU ワークベンチ:拡張機能型 アプリケーション (com.snc.nlu.workbench.advanced) をインストールできます。")
* [インテントディスカバリーのインストール](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/8Q47ge2HahbDjk1AEyOmBA "admin ロールを持っている場合は、 インテントディスカバリー アプリケーション (sn_nlu_discovery) をインストールできます。")

{#model-management-phases__ul_rlr_mxr_yqb}  
注:  
NLU ワークベンチ - 高度な機能と インテントディスカバリー は、 ServiceNow Storeから入手できます。 NLU モデルのテストとパフォーマンスの監視には、 NLU ワークベンチ - 高度な機能が必要です。

## モデルを作成 {#model-management-phases__section_ukd_2zc_dwb}

仮想エージェントまたはAI 検索用のモデルを作成するには、 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。  
モデルを作成するには、さまざまな方法を選択できます。

* 構築済みモデルを使用する: 含まれている読み取り専用モデルの 1 つをコピーし、ビジネスに固有のコンテンツを追加します。
* CSV からデータをインポート:トレーニング発言と一致したインテントを含む CSV ファイルをアップロードします。
* ゼロから開始:新しいモデルをゼロから設定するプロセスを実行します。
{#model-management-phases__ul_vrz_p3s_yqb}

開始するには、「[モデルの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/t~Y65Ci2dU3ZuGczDvV2QA "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。")」を参照してください。

## モデル管理フェーズ {#model-management-phases__section_mm2_cbd_dwb}

モデルを作成したら、その管理フェーズにアクセスするには、次の場所に移動します。 NLU ワークベンチモデル. モデルのアプリケーションのタブを選択してからモデルの名前を選択し、モデルの概要で \[モデルの詳細 \] ページを開きます。

仮想エージェントモデルの概要ページには、モデルのビルドとトレーニング、モデルのテストと公開、モデルの調整の 3 つのフェーズがあります。これらのフェーズは、モデルを構築および改善する際に役立ちます。

## モデルの構築とトレーニング {#model-management-phases__section_dqv_gry_wqb}

コンテンツを追加および管理してモデルをビルドします。

* インテント:インテントをさらに追加して、モデルが理解できるユーザー要求の範囲を広げます。
* エンティティ:モデルがユーザーの要求からコンテキストの詳細を抽出できるように、エンティティを追加します。
* 語彙: 語彙を追加して、業界用語や頭字語など、ビジネスに固有の単語やフレーズをモデルがよりよく理解できるようにします。
* テストセット:テスト発言と想定されるインテントをモデルのデフォルトのテストセットに追加します。

{#model-management-phases__ul_a2s_2wm_bwb}

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。

モデルがユーザーから遭遇する可能性がある発話を使用してモデルをトレーニングします。詳細については、「[NLU モデルをトレーニングして試す](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/FSjEr7ZB_n7DnYhIGcLRuQ "モデルを繰り返しトレーニングして試し、インテントとエンティティを検証してコンパイルし、モデルに保存します。")」を参照してください。

## モデルをテストおよび公開 {#model-management-phases__section_bqb_pzz_xqb}

モデルをテストしてパフォーマンスを評価し、改善が必要な領域を特定します。  
注:  
モデルテストには、 NLU ワークベンチ - 拡張機能ストアアプリケーションが必要です。詳細については、「[NLU Workbench - Advanced Features](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/4wnTVeQMO7kO5Xq_E5JRZA "NLU ワークベンチ - 高度な機能で NLU ワークベンチ の機能を拡張して、モデルの管理と改善ができます。")」を参照してください。

テストとしきい値の詳細については、「 [モデルをテストおよび公開](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GDnB848~IHUc5hmL5_kOuw "NLUモデルのパフォーマンスを評価して、改善が必要な領域を特定します。次に、モデルを公開して、 仮想エージェントなどの他のアプリケーションで使用できるようにします。")」を参照してください。

テストの結果に満足したら、モデルを公開して他のアプリケーションで使用できるようにします。詳細については、「[NLUモデルを公開する](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/Zxe81dqO0VYz9bWZ9ovUiQ "自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルを公開してアクティブ化し、NLUを使用する他のアプリケーションで使用できるようにします。")」を参照してください。

## モデルを調整 {#model-management-phases__section_lcf_xym_bwb}

NLU ワークベンチ - 拡張機能型機能 ( - Advanced Features) がインストールされ、モデルが仮想エージェント用に作成されている場合、モデルの調整フェーズが有効になります。このフェーズでは、 専門家フィードバックループ を使用して、実際のユーザーの発言をモデルに組み込むことができます。

詳細については、「[モデルを調整](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/YRupm48I1TIvLnQcAL2UTw "NLU ワークベンチ のモデルの概要で、[モデルの調整] フェーズを開き、専門家フィードバックループからのユーザーの発話を確認して組み込みます。")」を参照してください。

モデルが問題の自動解決用に作成されている場合は、NLU ワークベンチホームページの \[IAR\] タブでモデルの名前を選択すると、\[IAR Tuning\] に移動します。詳細については、「[NLU での問題の自動解決の調整](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/JQnca2FN_csiICMfDGMTyw "NLU ワークベンチホームページを使用して、NLU で問題の自動解決 (IAR) 調整をサポートします。")」を参照してください。

## モデル設定 {#model-management-phases__section_uhr_jwg_mrb}

モデルの概要の \[設定 \] ページを使用して、モデルの名前と説明を変更します。モデルの信頼度しきい値を変更することもできます。信頼度しきい値は、モデルがインテントを予測するために必要な信頼性を決定します。

詳細については、「[NLU モデル設定](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7OAEVC1vHsN6cR_4IR85zw "モデルの概要の [設定] ページで、NLUモデルの名前、説明、または信頼度しきい値を変更します。")」を参照してください。
* **[モデルの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/t~Y65Ci2dU3ZuGczDvV2QA)**   
  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。
* **[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。
* **[モデルをテストおよび公開](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/GDnB848~IHUc5hmL5_kOuw)**   
  NLUモデルのパフォーマンスを評価して、改善が必要な領域を特定します。次に、モデルを公開して、 仮想エージェントなどの他のアプリケーションで使用できるようにします。
* **[NLU での無関係の検出](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/MlAQkrhUrsnn56G~JB1f6Q)**   
  無関係の検出により、 仮想エージェント チャットに集中し続けます。無関係の検出機能を使用して NLU モデルをトレーニングし、関連性のない発言の予測を回避します。
* **[モデルを調整](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/YRupm48I1TIvLnQcAL2UTw)**   
  NLU ワークベンチ のモデルの概要で、\[モデルの調整\] フェーズを開き、専門家フィードバックループからのユーザーの発話を確認して組み込みます。
* **[NLU モデル設定](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/7OAEVC1vHsN6cR_4IR85zw)**   
  モデルの概要の \[設定\] ページで、NLUモデルの名前、説明、または信頼度しきい値を変更します。