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# Automation Discovery

# Automation Discovery {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Xanadu
* 
* 更新日 2024年08月08日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：5分

ServiceNow® オートメーションディスカバリー は、ワークフローの自動化機会を特定するのに役立ちます。Discovery レポートを使用して、仮想エージェント (VA)、エージェントアシスト などの自動化ソリューションを実装または改善します。

## 使用方法の概要 {#automation-discovery__section_rzh_jnf_x4b}

Automation Discovery はレコードを分析して、自動化の機会を特定するのに役立ちます。

アプリを使用すると、構築済みの分類に対して指定されたレコードのデータセットを分析する検出レポートを実行できます。このモデルは、レコードから 180 を超える自動化の機会を特定します。機会は、システムがユーザーのクエリに自動的に応答できるインテントと考えてください。

レポートは、自動化の予測される機会別にレコードをグループ化します。未分類のレコードの場合、レポートはレコードを関連するクラスターにグループ化します。

仮想エージェント などのアプリケーションの場合、オートメーションディスカバリー は、回避と迅速なインシデント解決につながる自動化機会の実装に役立ちます。

## インストール {#automation-discovery__section_ifs_tfs_2pb}

オートメーションディスカバリー は ServiceNow Store から利用できます。詳細については、「[オートメーションディスカバリーのインストール](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/XmxLOiNmW48sVvfVsDYSGA "admin ロールを持っている場合は、 オートメーションディスカバリー アプリケーション (sn_auto_discovery) をインストールできます。このアプリケーションは、関連する ServiceNow Store プラグインをインストールします (まだインストールされていない場合)。")」を参照してください。

## 言語サポート {#automation-discovery__section_mc4_wfw_fpb}

オートメーションディスカバリーは、 ITSM 分類を使用して作成されたレポートについて、英語、スペイン語、フランス語、ドイツ語、および日本語のインスタンスをサポートしています。

Predictive AIOps 分類を使用して作成されたレポートは、英語のみをサポートします。これは、モデルのトレーニングデータが英語のログメッセージで構成されているためです。

## Discovery レポート {#automation-discovery__section_m4r_mfl_x4b}

\[Automation Discovery レポート\] ページに、作成したレポートが一覧表示されます。レポートごとに、次の情報が表示されます。{#automation-discovery__table_uxc_jll_x4b__entry__2}

| 列 | 説明 |
|-|-|
| 名前 | 作成時にレポートに付けられた名前。 |
| データソース | 分析されたレコードのソース。 |
| モデル | レポートを実行するための分類。 |
| 自動化機会 | レコードと一致するさまざまな構築済みインテントの数。 |
| 未分類 | 構築済みのトピックと一致しない発言を含むクラスター化されたグループの数。 |
| 合計レコード | レポートで分析されたレコードの数。 |
| 実行日 | 最新の実行日時。 |
| 周期 | レポートを実行する回数。 |
| ステータス | レポートのステータス。 |
[ ]

{#automation-discovery__table_uxc_jll_x4b}

新しいレポートを作成するには、「[オートメーションディスカバリーレポートの作成](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/pu96ppze7o3Ak4Nwhdduyw "オートメーションディスカバリーレポートを作成して、自動化機会のレコードを分析します。")」を参照してください。

結果を表示するには、レポートの名前を選択します。

## レポートのブレークダウン {#automation-discovery__section_dkm_cql_x4b}

成功したレポートごとに、レポートページに自動化機会に関する情報が表示されます。

レポートは、一致するレコードを機会別にグループ化します。この例では、オートメーションディスカバリー が分析した数千件のインシデントから 125 件の自動化機会を見つけました。インシデントが同じインテントに一致するため、複数のレコードが同じ機会にグループ化されます。

回避は、自動化によってすぐに解決できた可能性のあるインシデントを参照します。オートメーションディスカバリー は、自動化機会に一致するすべてのレコードを合計して、\[可能な回避\] 数を取得します。一部の機会には、\[仮想エージェント準備完了\] としてマークされた、一致する構築済みの VA トピックがあります。

MTTR または平均解決時間は、インシデントの解決にかかる平均時間を参照します。このレポートは、一致するレコードの数に MTTR を掛けて、上位 10 件の機会の \[推定削減時間\] を取得します。

\[自動化機会\] タブには、データに一致する自動化機会が一覧表示されます。各行のリストアイコンを選択すると、その機会のレコードに関する詳細情報が表示されます。

\[ 未分類 \] タブには、事前構築されたインテントと一致しないレコードのクラスターが表示されます。レポートは、類似性に基づいて未分類のレコードをクラスターにグループ化しようとします。各行のリストアイコンをクリックすると、そのクラスター内のレコードに関する詳細情報が表示されます。

## トピックの推奨事項 への機会の追加 {#automation-discovery__section_hpt_3rt_x4b}

仮想エージェント トピックの推奨事項 は 仮想エージェント の自動化の改善に役立ちます。オートメーションディスカバリー レポートから トピックの推奨事項 に自動化機会を追加できます。

\[実行できるアクション\] カードには、レポートの自動化機会で実行できる内容が表示されます。VA 対応の機会の場合は、\[Open Topic Recommendations (トピックの推奨事項を開く)\] を選択して機会をトピックの推奨事項に追加します。

トピックの推奨事項 では、自然言語理解 (NLU) (NLU) モデルと仮想エージェントにトピックを追加できます。モデルに機会を追加すると、\[実行されたアクション\] に対応するインテントまたはモデルが表示されます。

詳細については、「 [仮想エージェントの使用:トピックの推奨事項](https://www.servicenow.com/docs/access?context=va-topic-recommendations&version=xanadu&pubname=xanadu-conversational-interfaces&ft:locale=en-US) と [NLU models](https://www.servicenow.com/docs/access?context=nlu-models&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。

VA の準備ができていない機会のカスタムトピックを作成することもできます。カスタムトピックの作成の詳細については、ServiceNow 開発者サイトの「[Creating Virtual Agent Topics (仮想エージェントトピックの作成)](https://developer.servicenow.com/dev.do#!/learn/learning-plans/quebec/servicenow_application_developer/app_store_learnv2_virtualagent_quebec_creating_topics)」を参照してください。

## 共有とフラグ付け {#automation-discovery__section_uny_f3m_2qb}

検出レポートをチームの他のメンバーと共有できます。レポートページで、\[レポートの共有\] をクリックしてレポート共有ポップアップを開きます。  
提供されたリンクを使用するか、メールでレポートを送信することで、レポートを共有できます。  
注:  
オートメーションディスカバリー レポートを表示するには、nlu_admin または nlu_user ロールが必要です。

強調表示する特定の自動化機会にフラグを設定することもできます。機会にフラグを設定するには、フラグアイコンをクリックします。レポートを共有するときにフラグ付きアイテムを含めるには、\[フラグ付きアイテムを含める\] チェックボックスをオンにします。

## プロパティ {#automation-discovery__section_gcn_xyl_x4b}

Automation Discovery の \[プロパティ\] ページでは、Discovery レポートの設定を制御できます。

レコードの最小数と最大数を設定すると、分析するデータの量を制御できます。クラスタリングがレポートで機能するように、一意の一致しないレコードの数を設定することもできます。

クラスタリングを実行する前にデータのサンプリングをアクティブ化すると、レポートの生成を高速化できます。ただし、レポートは少量の一致しないレコードをクラスター化します。
**関連情報**   

* [仮想エージェント](https://www.servicenow.com/docs/access?context=virtual-agent-landing-page&version=xanadu&pubname=xanadu-conversational-interfaces&ft:locale=en-US)