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sourceDocument: Xanadu IT Operations Management
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 Release :

    - xanadu

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    - Xanadu IT Operations Management

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    - itom

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    - itom

workflow :

    - Technology


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# 類似性ソリューション

# 類似性ソリューション {#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

類似性ソリューションでは、機械学習 (ML) を使用して、解決済みのアラートレコードのテキストをオープンアラートレコードと比較し、その解決方法を再利用できるようになります。

## 類似性ソリューションのトレーニング {#word-collection-similarity-solution__section_pcm_pt4_qhb}

類似性ソリューションをトレーニングするには、解決済みアラートの \[簡単な説明\]、\[説明\]、\[ソース\]、\[タイプ\]、\[リソース\]、\[メトリクス名\] の各フィールドのテキストと比較するために機械学習 (ML) で使用できるワードを収集してコレクションにまとめ、コレクション内のワードがオープンアラート内のワードと一致するかどうかを確認します。オープンアラートに類似の解決済みアラートは、オープンアラートの解決方法を示す例となります。  
ソリューションをトレーニングするには、フィルターで少なくとも 1 つのレコードを返す必要があります。フィルターでレコードが返されない場合は、フィルターを更新します。  
注:  
ソリューションのトレーニング用の推奨レコード数は、30,000 ～ 300,000 レコードです。300,000 件以上のレコードを送信する場合は、ソリューションをトレーニングするために最新の 300,000 件のレコードが使用されます。データベースからの真正なレコードのみを使用します。  
* トレーニングするレコードが古すぎないことや、ビジネスニーズに関連していることを確認します。コレクション内のワードを最新の状態に保ちます。
* ハードコードされた日付をフィルターとして使用しないでください。こうしたフィルターは、毎回再トレーニングする前に手動で更新しない限り、ソリューションの再トレーニング時に更新されないためです。代わりに、過去 3 か月間、過去 6 か月間、過去 12 か月間などの相対日付フィルターを使用してください。
* 許容可能な類似性ソリューションが提供されるまで、必要に応じてトレーニングを実行します。このようにすることで、ソリューション定義を確認および更新する余裕が生まれます。
{#word-collection-similarity-solution__ul_wnv_wzl_shb}

## ソリューションに含めるフィールド {#word-collection-similarity-solution__section_j1n_d54_qhb}

システムでのソリューションの類似レコードの識別に役立つワードやフレーズが含まれている可能性が高いレコードフィールド。

選択する類似のフィールドは、選択した入力フィールドのサブセットである必要があります。たとえば、ステータスが「オープン」になっているインシデントレコードのフィールドを選択した場合は、類似のフィールドとして \[クローズメモ\] を選択しないでください。オープンレコードには \[クローズメモ\] フィールドが含まれていないため、このテキストを類似と見なすことはできません。

類似のフィールドは、ユーザーがレコードを作成するときに利用可能です。

## 類似スコアについて {#word-collection-similarity-solution__section_s2n_vfp_qhb}

類似スコアは、2 つのアラートレコード間の類似性の度合を示す 0 ～ 100 の尺度です。指定したしきい値より類似スコアが高いアラートレコードが、ソリューションによって返されます。

\[トレーニング進捗状況を表示する\] 機能を使用して類似の例とそのスコアを確認し、ソリューションのしきい値を増減するかどうかを判断します。\[類似スコアのしきい値\] フィールドのしきい値を変更できます。

## ソリューショントレーニングの進捗状況の表示 {#word-collection-similarity-solution__section_ohz_yl5_qhb}

トレーニング時間は、トレーニングセット内のレコードおよびクラスの数に応じて異なります。使用するレコードやクラスが多いほど、トレーニングにかかる時間が長くなります。たとえば、100,000 レコードと数百クラスを含むデータセットの場合は、完了するまでに約 5 時間かかります。
\[ソリューション\] ページで \[トレーニング進捗状況を表示する\] を選択すると、ML ソリューションでは、トレーニングソリューションの進捗状況を表示するために、次のアクティビティが自動的に実行されます。詳細については、「[ソリューショントレーニングの進捗状況の表示](https://www.servicenow.com/docs/access?context=view-training-progress&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。  
{#word-collection-similarity-solution__table_jgn_fy2_nhb__entry__2}

| アクティビティ | 説明 |
|-|-|
| トレーニング用のファイルを取得する。 | システムはトレーニング レコードをダウンロードし、最寄りのトレーニングサービスに送信します。 |
| データを準備する。 | システムは、トレーニング セットから重複したレコードを削除します。 |
| ソリューションをトレーニングする。 | トレーニング サービスはソリューションをトレーニングします。 |
| トレーニング済みのソリューションをアップロードする。 | トレーニングサービスは、ソリューションを添付ファイルとしてアップロードします。 |
[表 : 1. ソリューショントレーニングアクティビティ]

{#word-collection-similarity-solution__table_jgn_fy2_nhb}