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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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# 類似性ソリューション予測のテスト

# 類似性ソリューション予測のテスト {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 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

機械学習 (ML) ソリューションがトレーニングされたら、予測インテリジェンス API を呼び出してソリューション予測を行うことができます。この手順例では、REST API エクスプローラーアプリケーションを使用して、解決済みインシデントの推奨事項の類似ソリューション予測をテストします。

## 始める前に

予測をテストする前に ML ソリューションをトレーニングします。

必要なロール：web_service_admin、rest_api_explorer、または admin または ml_admin

## このタスクについて

この手順では、インスタンスで実行できる内容を説明するためにサンプルデータを使用しており、実際にインスタンスに存在するデータやレコードを表していない場合があります。

このシナリオは、以前に作成してトレーニングした仮想的な ML ソリューションの類似性ソリューション予測を示しています。REST API エクスプローラーを使用して、分類ソリューション予測をテストすることもできます。

## 手順

1. 移動先 すべて予測インテリジェンス類似性ソリューション定義.
2. 予測をテストする ML ソリューション定義を見つけて、その \[名前\] 値をクリップボードまたはメモ帳ファイルにコピーします。  
   この場合、次の例に示すように、ML ソリューション定義「推奨される解決済みインシデント」レコードの \[名前\] フィールド値を使用します。  
3. REST API エクスプローラーによる 予測インテリジェンス API への呼び出しで使用する ML ソリューション定義レコードで使用される \[入力フィールド\] 値をコピーします。  
   この場合、\[簡単な説明\] フィールドタイプを使用します。これは、このフィールドを使用して類似レコードを学習、ペアリング、および推奨するように予測モデルがトレーニングされているためです。  
4. インスタンスの表示に使用しているブラウザータブを右クリックして、\[複製\] を選択します。
5. 複製ブラウザータブで、 System Web ServicesRESTREST API エクスプローラー.
6. \[探索\]をクリックします。
7. これらの選択フィールドを次のように設定します。

   | フィールド | 値 |
   | 名前空間 | now (デフォルトのまま) |
   | API 名 | 予測インテリジェンス |
   | API バージョン | 最新 (デフォルトのまま) |
   |-|-|

   {#test-similarity-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   予測インテリジェンス フォームが表示されます。このフォームを使用して 予測インテリジェンス API へのコール要求を準備します。
8. solution-name の \[値\] フィールドに、「<kbd class="ph userinput">ml_x_snc_global_recommended_resolved_incidents</kbd>」と入力します。  
   注:  
   これは、この手順のステップ 2 で取得した \[名前\] の値です。
9. \[クエリパラメーターを追加\] をクリックします。
10. \[クエリパラメーター\] セクションで、テストしているソリューションのいずれかの入力フィールドの値を入力します。
    1. 最初のフィールドに「<kbd class="ph userinput">short_description</kbd>」を貼り付けます。  
       注:  
       これは、この手順のステップ 2 で取得した入力フィールドの値です。
       \[説明\] や \[解決メモ\] などの他のフィールドタイプを使用して、ソリューションの予測をテストできます。
    2. 2 番目のフィールドには、インシデントレコードで見つかる可能性のあるテキストを入力します。  
       たとえば、「<kbd class="ph userinput">検出エラー</kbd>」と入力します。
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_t2r_rfl_4gb}
11. \[+\] ボタンをクリックして、クエリする結果の数を定義する 2 つ目のクエリ条件を作成します。
    1. 最初のフィールドに「<kbd class="ph userinput">top_n</kbd>」と入力します。
    2. 2 番目のフィールドに「<kbd class="ph userinput">3</kbd>」と入力します。

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_w2c_2hl_4gb}  
    これらの条件は、最も類似した上位 3 つのインシデントレコードを取得するようにクエリを設定します。
12. \[送信\] をクリックします。  
    REST API エクスプローラーは要求を 予測インテリジェンス API に送信します。
13. \[応答本文\] セクションで、下の画像に示すように、API 呼び出しから返された 3 つの結果値をコピーします。  
14. 元のブラウザタブで、 サービスデスクインシデント.
15. 下の画像に示すように、3 つの REST API 結果のフィルター条件をインシデントテーブルリストビューに設定します。
    1. 以下の \[アクティブ\] および \[Sys ID\] 条件を \[インシデント\] リストビューのフィルターアイコンに追加します。
    2. 作成した \[Sys ID\] 条件の \[値を入力\] フィールドに 3 つの REST API の結果を貼り付けます。
    3. \[実行\] をクリックします。

    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_scg_jgr_4gb}  
16. 以下の画像に従って、返されたインシデントのリストを REST API エクスプローラーの予測出力の入力と比較します。
    1. インシデント番号をクリックして、インシデントレコードを開きます。  
    2. 下の画像に従って、インシデントレコードの \[解決メモ\] テキストを確認します。  
    {#test-similarity-solution-prediction__substeps_qkw_wql_4gb}
**関連情報**   

* [Predictive Intelligence API](https://www.servicenow.com/docs/access?context=agent-intelligence-api&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
* [MLPredictor - グローバル](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_MLPredictorAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)