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sourceDocument: Yokohama 対話型インターフェース
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- Yokohama 対話型インターフェース
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# キーワードと比較した自然言語モデルの利点
# キーワードと比較した自然言語モデルの利点 {#ariaid-title1}
* リリースバージョン: Yokohama
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* 更新日 2025年01月30日
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*  所要時間：1分
自然言語モデルは、コンテキストと会社のデータに基づいて仮想エージェントが人間の言語を処理するのに役立ちます。自然言語モデルにより、ユーザーが必要とするものを、対応するトピックとより正確に一致させることができます。仮想エージェントは大規模言語モデル (LLM) および自然言語理解 (NLU) (NLU) をサポートしています。
## 言語は難しい {#advantages-nlu__section_rsh_p25_2rb}
キーワードの一致には制限があります。たとえば「apple」は、一切れの果物を指す場合も、電子機器の場合もあります。コンテキストが重要であり、意図するところも重要です。自然言語モデルは、次の問題に対処するように設計されています。
* 同じことを説明する方法は複数あります。例：Office パスワードリセット、または Office のパスワードをリセット
* 表現はあいまいな場合があります。例：移行後に欠落しているサーバーレポートメール。欠落しているのはサーバーとメールのどちらですか？
* コンテキスト情報は必須です。例：ステージングで London インスタンスをアクティブ化する
* 言葉は時間の経過とともに新しい意味を獲得する可能性があります。たとえば、セル (cell) は、生物学に関連する場合も、携帯電話に関連する場合もあります。
* スラング、頭字語、および業界の慣用句は、解釈が難しい場合があります。例：開発インスタンスで SSO を設定する
* エラーメッセージは理解しにくいことがよくあります。
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仮想エージェントでは、2 とおりの自然言語トピックディスカバリーが可能です。インスタンスでは両方を使用できますが、チャットでは一度に 1 つのみ使用できます。
[仮想エージェントの LLM トピックディスカバリー](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/5~3OlIec6OG3qXAeXfW3hA "大規模言語モデル (LLM) を使用すると、仮想エージェントはわかりやすい言葉でユーザーステートメントを処理できるようになります。LLM を使用する会話は、自然言語理解 (NLU) (NLU) を使用する会話よりも優れており、セットアップも簡単です。")
: LLM を使用すると、複雑なモデルやインテントやエンティティをビルドしなくても、トピックを検出したり生成 AI 機能にアクセスしたりできます。
[仮想エージェントでの自然言語理解 (NLU) トピックディスカバリー](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/9Z1y~NOkMaVMxuiguzrXCA "仮想エージェントが自動会話でユーザーステートメントを処理できるようにする自然言語理解 (NLU) モデルを適用します。NLU モデルは、仮想エージェントが、ユーザーの望んでいる操作を判断し、ユーザーの入力から関連する値を抽出するために使用する情報を提供します。NLU を使用すると、仮想エージェントはより自然で魅力的な会話体験を提供できます。")
: ServiceNow の NLU またはサポートされているプロバイダーを使用して、トピックを検出します。