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sourceDocument: Yokohama 対話型インターフェース
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    - yokohama

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    - Yokohama 対話型インターフェース

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    - convint

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    - Platform


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# モデルの変更

# モデルの変更 {#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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* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：2分

仮想エージェント モデルをテストして変更し、ユーザーのインテントをより正確に予測できるようにします。

## 始める前に

必要なロール：Chat Analytics Admin

## このタスクについて

ITSM、HRSD、CSM などの多くの ServiceNow 製品には、仮想エージェント (VA) トピックの NLU モデルが含まれています。NLU プラグインには、すべての製品に共通のエンティティが含まれています。これらのモデルは変更できます。VA 会話に使用されるモデルをトレーニングおよびテストする方法については、「[Natural Language Understanding](https://www.servicenow.com/docs/access?context=nlu-landing&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」を参照してください。

## 手順

1. 移動先 すべて対話型インターフェースアナリティクス をクリックし、\[ NLU 予測 \] タブを選択します。
2. \[さらに表示\] を選択します。  
   \[モデル\] ページが開き、セットアップのインテントを予測するモデルが表示されます。

3. **オプション:** セットアップで希望するインテントと発言がモデルに含まれていない場合は、\[モデルを作成\] を選択し、「[NLU モデルを作成する](https://www.servicenow.com/docs/access?context=create-nlu-modelx&version=yokohama&pubname=yokohama-intelligent-experiences&ft:locale=en-US)」の手順に従います。
4. モデルをクリックすると、モデルが予測するインテントが表示されます。  
5. **オプション:** インテントをクリックすると、それに関連付けられた発言が表示されます。  
6. **オプション:** 新しいインテントを作成してモデルに追加するには次を行います。
   1. \[新しいインテント\] を選択します。  
      \[ 新しいインテントを作成 \] ダイアログボックスが開きます。
   2. \[インテント名 (Intent Name)\] に新しいインテントの名前を入力し、\[説明\] フィールドにその 説明を入力して、\[保存\] を選択します。  
      新しいインテントのページが開きます。

   3. 新しいインテントの発言を入力し、\[追加\] を選択します。  
      この手順を複数回繰り返し、複数の発言を追加できます。
   {#modify-model-pae__substeps_km2_jtk_g4b}
7. **オプション:** 1 つ以上のインテントをインポートするには、\[インテントをインポート\] を選択します。  
   \[ インテントをインポート\] ダイアログボックスが開き、インポートできるインテントが表示されます。
   1. インポートするインテントを見つけるには、検索用語を入力するか、矢印をクリックしてフォルダー内のインテントを表示し、1 つ以上のチェックボックスをオンにします。
   2. \[インポート\] を選択します。
   {#modify-model-pae__ol_nsr_cpd_kyb}
8. **オプション:** インテントを追加またはインポートした場合：
   1. \[トレーニング (Train)\] を選択し、モデルにインテントを追加します。
   2. \[トレーニング (Train)\] を選択し、モデルをトレーニングします。  
      成功すると、上部のバナーに「モデルは正常にトレーニングされました」と表示されます。
   {#modify-model-pae__substeps_cbp_cwk_g4b}
9. すべての発言をテストするには、\[テスト\] を選択し、ユーザーがチャットに入力する可能性のある文章を入力して、NLU が文章のインテントを理解しているかどうかを確認します。  
10. モデルがインテントを予測できない場合は、手順 6 で説明されているように、モデルにインテントを追加するか、インテントに発言を追加します。