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sourceDocument: Xanadu IT Service Management
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    - xanadu

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    - Xanadu IT Service Management

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    - itsm

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    - Technology


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# 受信インシデントのカテゴリを予測 (Predict Category for incoming incidents)

# 受信インシデントのカテゴリを予測 (Predict Category for incoming incidents) {#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：5分

このガイド付きテンプレートを使用して受信インシデントを正しいカテゴリに自動アサインし、インシデント解決時間を短縮します。

## 始める前に

必要なロール: piwb_manager または piwb_viewer

## このタスクについて

このテンプレートで、ユースケースモデルをカスタマイズして、受信インシデントのカテゴリを予測できます。ユースケーステンプレートに \[事前訓練済み\] ラベルが表示されると、いくつかの実装ステップを迂回でき、\[開始\] をクリックすれば、モデルの評価と調整に自動で移動します。それ以外の場合は、まず機械学習モデルの作成から進めます。

## 手順

1. \[すべて\]\[予測インテリジェンスワークベンチ\]\[ユースケース\]\[テンプレート\]の順に移動します。
2. \[受信インシデントのカテゴリを予測 (Predict Category for incoming incidents)\] ガイド付きテンプレートを選択します。  
3. \[ユースケース - 受信インシデントのカテゴリを予測 (Use case - Predict Category for incoming incidents)\] ポップアップフォームで、\[ユースケース名\] フィールドにユースケースの一意の名前を入力します。  
   注:  
   このユースケースには、作成した複数のモデルが含まれます。必要な場合は、テンプレートと同じ名前を使用できます。
4. 必須ではありませんが、\[簡単な説明\] フィールドにユースケースの一意な詳細を入力しておくと便利です。  
   注:  
   通常、\[簡単な説明\] は、ユースケースの目標やユースケース作成の目的に関する詳細を提供します。
5. \[モデル名\] フィールドにモデルの名前を入力します。  
   注:  
   モデルは、デフォルトのパラメーターに基づいてトレーニングされます。モデルの名前は、その目的 ( たとえば、「過去数年間のデータのモデル」) を反映している必要があります。
6. \[入力\] フィールドと \[レコード数\] フィールドで、モデルのトレーニングに役立つベースシステムパラメーターを確認します。  
   このデータを変更するには、\[詳細セットアップ\] をクリックします。  
   注:  
   \[詳細セットアップ\] をクリックすると、処理言語の変更や、モデルのトレーニングに使用するフィルターの確認と変更が可能です。フィルターをカスタマイズしてビジネスデータを適切に表示するか、\[新しい基準\] をクリックして新しい基準を追加できます。予測の生成に使用される入力フィールドを確認して変更します。\[利用可能\] と \[選択済み\] のリスト間でフィールドを移動してフィールドをカスタマイズし、ビジネスデータが適切に表示されるようにします。行った変更を保存します。
7. \[開始\] をクリックします。  
   ポップアップメッセージにより、モデルが作成され、トレーニングが進行中であることがわかります。  
   注:  
   実装を開始するには、少なくともユースケース名とモデル名を入力する必要があります。  
8. \[完了\] をクリックします。  
   \[ユースケース\] ページに、作成したユースケースの名前と説明が表示されます。このページでは、ユースケースモデルを作成して実装するために作業するすべてのガイド付き実装フェーズを確認できます。  
9. \[ユースケースセットアップ\] ページのヘッダーの下にある \[進行状況の表示\] をクリックして、現在のトレーニングプロセスを監視します。  
   注:  
   トレーニングが完了すると、ユースケースモデルのトレーニングに成功したことを示すメール通知が送信されます。ユースケースモデルの通知に関する詳細については、「[ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ オンコール通知](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ldguF8POTWPnkccLrucJiA "メール通知が、予測インテリジェンスワークベンチ とともに追加されます。")」を参照してください。
10. ユースケースセットアップページの \[トレーニング済みモデル\] でモデル名をクリックすると、トレーニング済みモデルの関連データが表示されます。  
    \[モデルの詳細\] ページが開きます。
11. \[モデルの詳細\] ページの \[再トレーニングスケジュール\] フィールドでは、必要に応じて定義を変更できます。  
    デフォルト値は \[30 日ごと\] です。1 ～ 180 日ごとに再トレーニングできます。
12. ユースケースモデルの再トレーニングスケジュールを変更した場合は、\[更新\] または \[更新して再トレーニング\] をクリックして、再トレーニングします。
13. モデルを調整するには、\[トレーニング済みモデル\] のユースケースセットアップページで、\[値を調整\] をクリックします。  
    ユースケースの調整ページが開き、次のデータとともに関連するモデル名が表示されます。 分布 (%)、 ネット自動化 、 精度 (%)、 範囲 (%)、およびコメント。ユースケースと関連モデルに使用された評価データを表示します。  
    注:  
    トレーニング済みのモデルのみ、値を調整できます。
14. \[精度 (%)\] と \[範囲 (%)\] フィールドをダブルクリックして、値を変更します。  
    使用する範囲と精度の適切な組み合わせを定義し、モデルを調整して改善します。変更は自動的に保存されます。
15. 必要であれば、セットアップページの \[モデルの作成とトレーニング\] セクションで \[別のものを作成\] をクリックし、ユースケースに関連付けられている別のモデルを作成します。  
    このプロセスを繰り返してモデルを作成し、トレーニングします。
16. ユースケースページの \[モデルをテストします\] セクションで、\[開始\] をクリックしてテストプロセスを開始します。  
    \[モデルをテストしています\] ページが開きます。  
17. \[テストするモデルを選択\] セクションで、テストするその他のユースケースモデルが利用可能かどうかを判断します。  
    利用可能な場合は、モデルを \[選択済み\] リストに移動します。
18. \[テストパラメーターを定義\] セクションで、単一のユースケースモデルをテストするかどうかを決定します。  
    テストする場合は、\[単一テスト\] テストタイプを選択します。\[単一テスト\] がデフォルトです。  
    注:  
    複数のユースケースモデルをテストする場合は、\[バッチテスト\] を選択します。
19. 表示する上位結果の数を決定します。
20. \[入力フィールド\] セクションで、ユースケースモデルのテストの簡単な説明を入力します。
21. \[テストを実行\] をクリックします。
22. \[結果を表示\] セクションで、ユースケースモデルのテスト結果データを表示します。  
23. ユースケースモデルをビジネスプロセスと統合する準備ができたら、ユースケースのセットアップページに戻り、\[モデルの統合\] セクションで \[開始\] をクリックします。  
    \[統合するモデルを選択\] ページが開きます。
24. \[モデルを選択\] ドロップダウンメニューで、統合するモデルを選択します。  
    \[統合するモデルを選択\] ページが開きます。  
    注:  
    必要に応じて、このページから再トレーニングスケジュールを変更できます。デフォルトの \[30 日\] の値を変更するには、\[再トレーニングスケジュール\] ドロップダウン選択フィールドを使用します。
25. \[統合\]をクリックします。
26. このアクションを実行するかどうかを確認するポップアップが表示されたら、もう一度 \[統合\] をクリックします。  
    ユースケースモデルがビジネスプロセスに統合されました。  
    注:  
    トレーニング済みユースケース統合の実装に関する詳細については、「[予測インテリジェンスワークベンチ の統合とカスタマイズ](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/ZVZjI_E~2rRE5GYyuDzWaw "予測インテリジェンスワークベンチ ではスクリプト化された拡張ポイントを使用して、予測のトレーニング済みユースケースモデルを統合します。")」を参照してください。
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