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sourceDocument: Yokohama ビルドのワークフロー
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/yokohama/build-workflows

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    - yokohama

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    - Yokohama ビルドのワークフロー

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    - Creator


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# フローデザイナーの機械学習ソリューション

# フローデザイナーの機械学習ソリューション {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
* 
* 更新日 2026年01月20日
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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：3分

フローデザイナー (com.snc.ml_flowdesigner) の 予測インテリジェンス を使用すると、機械学習ソリューションをインスタンスに展開できます。このスポークは、 予測インテリジェンス モデル予測をフローに組み込むためのアクションを提供します。

## 予測インテリジェンスのアクティブ化 {#predictive-intelligence-spoke__section_tcw_w1v_r4b}

このスポークには 予測インテリジェンス (com.glide.platform_ml) が必要です。詳細については、「[Install Predictive Intelligence](https://www.servicenow.com/docs/access?context=install-predictive-intelligence&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。

## 主な機能 {#predictive-intelligence-spoke__section_vcw_w1v_r4b}

フローデザイナーの予測インテリジェン スには、インスタンスで機械学習ソリューションを作成するために使用できる 3 つのフレームワークが用意されています。各フレームワークは、データの結果を予測、推奨、および整理するためにシステムをトレーニングする、異なるソリューションタイプを提供します。

* 分類フレームワーク
* 類似性フレームワーク
* クラスタリングフレームワーク
{#predictive-intelligence-spoke__ul_wcw_w1v_r4b}

## スポークの要件 {#predictive-intelligence-spoke__section_xcw_w1v_r4b}

* ソリューションをトレーニングする sharedservice.worker ユーザー。
* 事前トレーニング済みの 予測インテリジェンス ソリューション。
{#predictive-intelligence-spoke__ul_ycw_w1v_r4b}

## スポークの依存関係 {#predictive-intelligence-spoke__section_zcw_w1v_r4b}

アプリのインストールで問題が発生した場合は、次の依存プラグインがインストールされていることを確認してください。

* 予測インテリジェンス (com.glide.platform_ml) プラグイン
* 予測インテリジェンスレポート生成 (com.glide.platform_ml_pa) プラグイン
{#predictive-intelligence-spoke__ul_adw_w1v_r4b}  
注:  
一部のプラグインはライセンス可能な機能であり、スポーク実装の外部で使用する場合は適切なライセンスが必要です。

## スポークのアクション {#predictive-intelligence-spoke__section_fdw_w1v_r4b}

フローデザイナー (com.snc.ml_flowdesigner) の予測インテリジェンスは、スクリプトを記述または管理することなく、既存のモデルを使用して予測を行うアクションを提供します。使用可能なアクションは次のとおりです。  
{#predictive-intelligence-spoke__table_gdw_w1v_r4b__entry__2}

| アクション | 説明 |
|-|-|
| 分類バッチ予測 | 複数の入力レコードを使用して、アクティブな分類ソリューション定義から予測値を取得します。 |
| 分類予測 | 単一の入力レコードを使用して、アクティブな分類ソリューション定義から予測値を取得します。 |
| PI 信頼性チェック | 予測インテリジェンスの出力値 (数値) をユーザーが指定した数値と比較します。例：予測の信頼性の値を指定した値と比較します。 |
| 回帰バッチ予測 | 複数の入力レコードを使用して、アクティブな回帰ソリューション定義から予測値を取得します。 注: 回帰フレームワークは、 Yokohama リリースで廃止されました。既存の回帰ソリューションを引き続き使用できますが、新しい回帰ソリューションを作成することはできません。 |
| 回帰予測 | 単一の入力レコードを使用して、アクティブな回帰ソリューション定義から予測値を取得します。 注: 回帰フレームワークは、 Yokohama リリースで廃止されました。既存の回帰ソリューションを引き続き使用できますが、新しい回帰ソリューションを作成することはできません。 |
| 類似性予測 | 類似性ソリューション定義でユーザーが指定したテーブルに存在する類似レコードを取得します。 |
[ ]

{#predictive-intelligence-spoke__table_gdw_w1v_r4b}

## スポークユーザーロール {#predictive-intelligence-spoke__section_kdw_w1v_r4b}

フローデザイナーの予測インテリジェンス には、データへのアクセスを制御する次のユーザーロールが用意されています。{#predictive-intelligence-spoke__table_ldw_w1v_r4b__entry__2}

| ユーザーロール | 説明 |
|-|-|
| ml_admin | すべての 予測インテリジェンス 機能へのアクセスを許可します。 |
[ ]

{#predictive-intelligence-spoke__table_ldw_w1v_r4b}
**関連情報**   

* [ML アクションによりフローデザイナーで予測インテリジェンスを使用する](https://www.servicenow.com/docs/access?context=use-predictive-intelligence-flow-designer-ml-actions&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)