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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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# モデルをテストおよび公開

# モデルをテストおよび公開 {#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。

## 使用方法の概要 {#testing-your-model__section_wxp_kz2_xrb}

仮想エージェントまたはAI 検索モデルをデフォルトのテストセットに対してテストし、モデルがどのように応答するかを確認します。テスト結果は、モデルの改善に使用できる情報を提供します。  
注:  
モデルをテストするには、 ServiceNow® Store の NLU ワークベンチ - 拡張機能型アプリケーションで利用可能なマルチモデルバッチテスト機能が必要です。詳細については、「[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。")」を参照してください。

モデルをテストするには、 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、モデルの名前を選択します。\[Test and publish your model (モデルのテストと公開)\] カードで、\[View phase (フェーズを表示)\] を選択します。

## 概要 {#testing-your-model__section_b2f_lf2_dwb}

\[モデルのテストと公開\] フェーズは、デフォルトで \[概要\] ページで開きます。\[ Run new test (新しいテストを実行 )\] と \[Publish model (モデルを公開)\] のボタンがここにあります。

概要 は、テスト結果を要約した棒グラフを使用して、以前のテスト実行に関する情報を提供します。

以前にテスト実行がある場合は、\[ テスト実行日 \] リストから選択して表示できます。

テスト結果テーブルにドリルダウンするには、 \[ 詳細な結果 \] タブを選択します。各テスト発言は、その予測とともに \[詳細な結果\] に一覧表示されます。

## テスト結果の理解 {#testing-your-model__section_y4w_kqy_dwb}

テスト結果は、モデルがテストセット内の発話にどのように応答したかを示します。

棒グラフには、正解、複数の中で正解、欠落、不正解の予測パーセンテージが表示されます。{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb__entry__2}

| パーセンテージ | Description (説明) |
|-|-|
| 正解 | モデルがインテントを正しく予測した発話の割合。 モデルが、 <kbd class="ph userinput">関連性がない</kbd>とマークされた発話のインテントを予測しない場合、その結果は「正しい」としてカウントされます。 |
| 複数の中で正しい | 複数のインテントが予測された発言の場合。 モデルがインテントを正しく予測したが、発話に属さないインテントも予測した発話の割合。 |
| 欠落 | 予期されたインテントが存在していても、モデルがインテントを予測しなかった発話の割合。 |
| 不正解 | 正しくないインテントをモデルが予測した発話の割合。 |
[ ]

{#testing-your-model__table_cyz_yt3_3qb}

テストは、モデルの信頼度しきい値に影響を与える可能性があります。信頼度しきい値は、発話のインテントを予測するためにモデルが必要とする信頼性を決定します。信頼度しきい値の詳細については、「 [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。

インテントを予測する必要がない発話の詳細については、「 [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。")」を参照してください。

## モデルを公開 {#testing-your-model__section_arr_pn2_dwb}

\[Publish model (モデルを公開)\] ボタンをクリックすると、モデルの現在のバージョンを 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なります。  
注:  
モデルがトレーニングされていない場合、\[ モデルを公開 \] ボタンは使用できません。公開する前に、「 モデルの構築とトレーニング」 フェーズに戻り、モデルをトレーニングします。

モデルの公開の詳細については、「 [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。

## マルチモデルバッチテスト {#testing-your-model__section_qh3_lpr_prb}

\[Test and publish your model (モデルのテストと公開)\] フェーズでは、デフォルトのテストセットに対してモデルをテストします。マルチモデルバッチテストを使用すると、他のテストセットに対してテストしたり、複数のモデルを一度にテストしたり、テスト結果を確認したりできます。マルチモデルバッチテストを使用するには、 NLU ワークベンチNLU の高度な機能マルチモデルバッチテスト.

詳細については、「[マルチモデルバッチテスト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/VVwm_k27w1tEVCA6T1mkqQ "大規模な発話セットに対して複数 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをテストして、モデルのパフォーマンスを評価します。テストセットを追加し、複数のモデルをテストして、テスト結果を確認します。")」を参照してください。  
テストセットの詳細については、以下を参照してください。

* [テストセットの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/kevxjJ6HBOZBlQoFbny_jQ "NLUテストセットを作成または追加するには、正しいインテントに一致したテスト発言のファイルをアップロードします。テストセットを使用して、モデルのパフォーマンスを評価します。")
* [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。")

テストのプロセスの詳細については、「 [モデルをテスト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/f8NXncX12kY75bV3BR_HkA "デフォルトのテストセットに対して 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをテストします。テストは、現在のコンテンツでモデルのパフォーマンスを判断するのに役立ちます。")」を参照してください。
* **[モデルをテスト](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/f8NXncX12kY75bV3BR_HkA)**   
  デフォルトのテストセットに対して 自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルをテストします。テストは、現在のコンテンツでモデルのパフォーマンスを判断するのに役立ちます。
* **[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。
* **[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](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/N~FVs3Jx~n7HfkVLc4pskA)**   
  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。