---
sourceDocument: Yokohama 従業員サービス管理 (ESM)
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/ja-JP/yokohama/employee-service-management

 Release :

    - yokohama

ft:locale :

    - ja-JP

ft:publication_title :

    - Yokohama 従業員サービス管理 (ESM)

ft:clusterId :

    - emplsm

bundleId :

    - emplsm

workflow :

    - Employee


---

# HR ケース解決までの推定時間

# HR ケース解決までの推定時間 {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
* 
* 更新日 2025年01月30日
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 所要時間：3分

過去の類似のクローズ済みケースを分析して可視化と透明性を向上させることで、ケース解決までの推定時間 (ETTR) を決定します。

機械学習は、簡単な説明、カテゴリ、優先度、アサイン先グループ 、 などのケース属性に基づいて、ケース解決までの推定時間 (ETTR) を予測します。ETTR の機械学習の回帰ソリューション定義を設定する方法の詳細については、「[HR PIWB テンプレート：解決までの推定時間の推奨](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/K23sfeg3cqBw1K3e~TKWVg "履歴データを使用してソリューションをトレーニングし、履歴データに基づいて数値出力を予測します。HR ケース解決までの推定時間を予測するようにソリューション定義を構成します。")」を参照してください。

予測するために、既存の ETTR ソリューション定義を使用することも、フィールド、フィルター、トレーニング頻度などのデフォルト設定の一部を変更することもできます。  
過去の類似のクローズ済みケースの解決時間を分析することで、ETTR 機能は次のメリットをもたらします。

* 従業員に対してより高い透明性を実現し、ケースの解決時間の予想を設定します。
* エージェントが作業を優先順位付けし、パフォーマンスを測定できるようになります。
* マネージャーが SLA 管理に関するインサイトとケース解決までの推定時間を把握するのに役立つデータを提供します。
{#train-model-ettr__ul_hjv_z5k_hpb}

## HR ケースの ETTR {#train-model-ettr__section_sm5_l14_jnb}

\[人事ケースの推定解決時間 (Estimated HR Case Resolution Time)\] (ml_sn_sn_hr_core_global_hr_case_resolution_time) の設定と予測モデルのトレーニングでは、\[人事ケースの解決時間\] オプションを確認できます。次で、\[解決までの推定時間\] 値を参照してください。

* 従業員ポータルビューと Now Mobile ビュー
* エージェントワークスペース
* ケースのリストを含むプラットフォームビュー
* アドミンのケース構成ビュー

{#train-model-ettr__ul_rxs_22x_3pb}詳細については、「[ETTR 予測の表示](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/1lNrx9Agfcal25FOwN6s1Q "ケースの全ジャーニーにおける ETTR ビューの例を表示します。これは、履歴データに基づいて推定解決時間を示します。")」を参照してください。

## ETTR 予測モデル {#train-model-ettr__section_tm5_l14_jnb}

\[人事ケースの推定解決時間 (Estimated HR Case Resolution Time)\] (ml_sn_sn_hr_core_global_hr_case_resolution_time) が設定され、次の条件をすべて満たす場合は、予測モデルが自動トレーニングされます。

* ヒューマンリソース (HR) スコープ対象のアプリ：Core (com.sn_hr_core) プラグインがインストールされている。
* コンテキスト検索の予測インテリジェンプラグイン (com.snc.contextual_search_ml) がインストールされている。
* glide.platform_ml.auto_training.enabled システムプロパティが \[true\] に設定されている。

{#train-model-ettr__ul_um5_l14_jnb}  
ビジネスルールとシステムのプロパティ  
次のシステムのプロパティとビジネスルールを検証します。

* 要件ごとに ETTR 値を表示するには、次のシステムのプロパティと対応する値を使用または設定します。
  * ml_sn_sn_hr_core.COE_ETTR_display_agent
  * ml_sn_sn_hr_core.COE_ETTR_display_employee
  * ml_sn_sn_hr_core.estimated_resolution_time_confidence_level
  {#train-model-ettr__ul_ypd_2gz_1qb}
* ビジネスニーズごとに \[推定解決時間の予測 (Predict Estimated Resolution Time)\] ビジネスルールを使用または設定します。
{#train-model-ettr__ul_xct_hhb_bqb}

## ETTR モデル {#train-model-ettr__section_szk_ndg_ypb}

ETTR などの回帰ソリューションを使用すると、ポイント推定と予測間隔を予測できます。この機能は、過去に類似の問題を解決するために要した時間に基づいて、ケース解決までの推定時間をエージェント、従業員、サービスオーナーに通知します。

* 実際の解決時間：特定のケースの実際の解決時間を保存します。このフィールドには、ケースのオープンからクローズまでの解決時間が保存されます。  
  注:  
  アップグレード時に、この \[実際の解決時間を設定 (Populate Actual Resolution Time)\] スケジュールジョブを 1 回実行して、既存の HR ケースの実際の解決時間を入力します。今後のすべてのケースでは、ビジネスルール \[実際の解決時間を設定 (Populate Actual Resolution Time)\] によって解決時間が自動的に生成されます。
* 最大 ETTR：ケース完了までの推定最長解決時間 (日数) を示します。推定は、類似の HR ケースの解決に要した時間に基づいています。
* 最小 ETTR：ケース完了までの推定最短解決時間 (日数) を示します。推定は、類似の HR ケースの解決に要した時間に基づいています。
* ETTR (日単位)：ケース完了までのポイント推定解決時間 (日数) を保存します。
{#train-model-ettr__ul_ls5_m2g_ypb}
**関連概念**   

* [ETTR 予測の表示](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/1lNrx9Agfcal25FOwN6s1Q "ケースの全ジャーニーにおける ETTR ビューの例を表示します。これは、履歴データに基づいて推定解決時間を示します。")