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sourceDocument: Yokohama IT Operations Management
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 Release :

    - yokohama

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    - ja-JP

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    - Yokohama IT Operations Management

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workflow :

    - Technology


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# 学習したパターンレポート

# 学習したパターンレポート {#ariaid-title1}

* リリースバージョン: Yokohama
* 
* 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

学習したパターンレポートは、アラートアグリゲーションの効率を評価したり、繰り返し発生するアラートパターンを特定したりするのに役立ちます。プロアクティブな問題解決が可能になり、頻繁に発生するアラートに関するインサイトが提供されるため、システム全体のパフォーマンスが向上します。

## レポートのナビゲーションとソート {#c_SALearnedPattersReport__section_hnz_jbv_mdc}

学習したパターンレポートにアクセスするには、 イベント管理レポート学習したパターン.

ソートオプション：パターンスコア、頻度、およびサイズでパターンをソートして、最初に対処するアラートに優先順位を付けることができます。

## レポートのメトリクスとデータ {#c_SALearnedPattersReport__section_vkn_gbv_mdc}

このレポートには、学習したパターンに関連付けられた次のような主要なメトリクスが表示されます。

* 頻度：パターン識別子属性 (CI/MetricName) の発生回数です。
* パターン識別子属性：アラートのグループ化で関連するパターン属性を組み合わせて学習したパターンを作成する方法を表します。パターンは複数のアラートにまたがって繰り返し発生することがあり、多くの場合、同じ根本的な問題を示します。
* 表示形式：メトリクスは、学習したパターン別に編成されたテーブル形式で表示されます。
{#c_SALearnedPattersReport__ul_ebh_hbv_mdc}  
このレポートでは、次のことができます。

* 頻度の高いアラートに焦点を当てる：頻度の高いアラートにリソースを割り当てて、多数のアラートの解決を迅速化します。
* 低頻度の大きなパターンをターゲットにする：頻度が低くて大きな学習したパターンにリソースを割り当てて、ターゲットを絞った分析を可能にします。
{#c_SALearnedPattersReport__ul_zxr_rbv_mdc}

## パターングループの詳細と識別子属性 {#c_SALearnedPattersReport__section_hgf_jcv_mdc}

* パターングループを展開すると、パターンに関連付けられているすべての識別子属性の詳細が表示されます。
* 各パターン内のエントリを構成アイテムと機能識別子でソートします。
{#c_SALearnedPattersReport__ul_r4b_z2v_mdc}  
{#c_SALearnedPattersReport__table_mzp_gbf_gv__entry__2}

| 列 | 説明 |
|-|-|
| 構成アイテム (CI) | 結合されたパターン識別子属性に関連付けられた CI。 |
| 機能識別子 | 結合されたパターン識別子属性に使用される機能識別子。 |
| 頻度 | 結合されたパターン識別子属性がデータセット内に発生する回数。 |
| サイズ | 統合されたパターン識別子属性 (構成アイテムや機能識別子など) が学習したパターン内で発生する回数。 |
| スコア | 学習したパターンの頻度とサイズを組み合わせて計算されたスコア。このスコアの計算式は、`スコア = 頻度 × (サイズ + 1)` です。 このスコアは、繰り返しとサイズに基づいてパターンに優先順位を付けるのに役立つため、優先度の高いパターンに集中しやすくなります。 |
| CI リンク | \[構成アイテム\] 列にリンクを設定して、CI 情報の詳細を表示します。 |
[ ]

{#c_SALearnedPattersReport__table_mzp_gbf_gv}