Now Assist の準備 (翻訳)

naoto kadowaki · 日曜日

本稿はこちらの記事の翻訳です。最新の情報は元となる記事をご覧ください。
このトピックの一部は機械翻訳で処理されている場合があります。

(※Yokohama Patch 3に基づき更新)

Now Assist の実装は、組織の生産性を大幅に向上させ、ユーザーと顧客のエンゲージメントエクスペリエンスを向上させる戦略的な動きです。実装をスムーズかつ成功させるには、準備中にいくつかの準備手順を実行すると役立つ場合があります。このトピックについてお客様と何度も話し合った後、よくある質問は「それに備えるためにどのようなことができるか」です。
この質問の技術的な側面について書かれた文書や記事は数多くありますが、この記事の背後にある目的である他の考慮事項のいくつかについて語るものはそれほど多くありません。

ナレッジ管理
これは、Now Assist を成功させるのに役立つ重要な領域の 1 つです。ナレッジベースが最新であり、Now Assist が AI 検索の調整に活用できる関連記事が含まれていることを確認します。これは、正確で実用的な回答を提供するのに役立ちます。
1. リーディングプラクティス:ナレッジマネジメントに関する一般的なリーディングプラクティスはすべて、Now Assist の準備にも特に当てはまります。それには次のようなものがあります。
  1. Now Assist がこのコンテンツをユーザーに表示しないように、古いコンテンツや古いコンテンツを廃止します。
  2. ナレッジを継続的に改善するためのフィードバックメカニズムが存在することを確認します。コンテンツの改良と強化に使用できる記事に関するフィードバックを提供するようユーザーに促します。
  3. ナレッジの定期的な監査をスケジュールして、ギャップ、廃止する古い情報、および改善領域を特定します。
  4. ナレッジに固有のより包括的なヒントについては、この優れたコミュニティ投稿「Now Assist でナレッジ記事を使用するためのベストプラクティス」を参照してください。
2. コンテンツへのアクセス:Now Assist の対象者について考え、組織内のさまざまなペルソナとロールが正しく対応されていることを確認します。自分が置かれている業界と、どのタイプのユーザーがさまざまなタイプの情報を検索/消費するかを考慮してください。特に構成がない限り、Now Assist はユーザーがアクセスできるすべてのナレッジソースからの回答を表示する可能性があります。ユーザー基準を設定して使用すると、ユーザーに適用可能な領域への検索を含めるのに役立ちます。
  通常、要求者または履行者/エージェントのロールには十分に対応していますが、教育機関の教職員と学生、小売店の製造現場とマネージャーの例など、他の違いを常に考慮する必要はありません。技術的には、これらは異なるタイプの「要求者」である可能性がありますが、これらのペルソナ間で組織プロセスが異なる場合があるため、Now Assist が適切なユーザーに適切な回答を確実に提供できるようにします。
3. ナレッジ作成プロセスをレビューする:Now Assist を使用して、スキルを活用して新しいナレッジを生成できるようにする必要があるユーザーを検討します。このスキルを広く公開することで、ナレッジギャップを報告するだけでなく (またはそれに加えて) 既存のナレッジチームを増強し、バックログを減らすことができます。
4. 外部ナレッジソースを検討する:代替のナレッジ情報ソースがある場合は、外部コンテンツコネクタを介して ServiceNow ナレッジベースと並行してこれを直接活用することも適しているかどうかを検討する価値があります。これらは ServiceNow Store でも詳しく調べることができます。これにはライセンスに関する考慮事項がある場合があります。
会話型カタログのサポート
顧客が仮想エージェントと会話してカタログアイテムを要求できるようにする場合は、会話型カタログスキルでサポートされている変数を確認して理解することが重要です。サポートされている会話型カタログオプションの完全なリストについては、次のページを参照してください。https://www.servicenow.com/docs/bundle/yokohama-servicenow-platform/page/product/service-catalog-man...
インスタンスで Now Assist プラグインがアクティブ化されると、会話型カタログ概要ダッシュボードを使用して、既に会話型になっているカタログアイテムと、そうでないカタログアイテムについては、会話型にするために必要な項目の詳細な説明を確認できます。
この時点での良いアプローチは、最も一般的に要求されるカタログアイテムを確認し、ここで修復作業をターゲットにして、すぐに成果を上げることです。
Victor Chen は、このトピックに関する素晴らしい記事も書いています (こちら) に加えて、AI アカデミーのセッションもここでご覧いただけます。
インシデント/ケースのデータ品質
インシデントとケースの要約は、単語数が 50 語を超えるレコード (Washington パッチ 3+) で使用できますが、サマリーが返ってくる頃にはおそらく読めるようになるため、そのような種類のレコードでは使用する必要はあまりありません。以前の制限は最低 200 語 (要約されるレコードのすべてのフィールドで) でしたが、これはおそらく今でも良いガイドです。ここでの真の価値は、アクティビティログに複数の更新、ステータスの変更、再アサインなどがある複雑なケースにあります。
インシデント/ケースを解決する準備ができたら、解決メモ生成スキルは、何が起こったのか、どのように解決されたのかを要約するのに役立ちます。ここで、レコード (および潜在的に関連するレコード) 内の情報を使用してサマリーを作成するため、データ品質の重要性が重要になります。この情報は、将来の問題の解決に役立てるために、今後他のエージェントにも提供される予定です。また、他のプラットフォーム内 AI (タスクインテリジェンス類似性フレームワークなど) によっても明らかになり、同様の問題に取り組んでいるエージェントに提供されます。ここでのビジョンは、Now Assist が解決メモの品質を向上させ、将来の問題の解決に役立つということでもあります。
AI 検索と調整
AI 検索は Now Assist の中心であり、Now Assist がユーザーのクエリに応答するのに役立つデータポイントを収集するために使用されます。AI 検索は、ユーザーに表示される関連情報を収集し、それを Now Assist に送信して応答を生成します。 (このプロセスは、検索拡張生成と呼ばれます。)　AI 検索をまだ使用していない場合は、Now Assist を実装する前に、こちらを確認して有効にすることをお勧めします。
アクティブ化すると、組織にとって最適に機能し、適切な情報源を確実に検討するために、いくつかの調整オプションを実行できます。Now Assist によって提供される結果にプラスの影響を与えるために、AI 検索調整の原則を理解しておくと役立つ場合があります。結果改善ルールもこれから始めるのに適した場所です。
この分野に関する追加情報については、次の 3 つの記事をご覧ください。
- AI 検索を機能させる:現場からの実践的な教訓
- AI 検索の Now Assist:2024 年 11 月リリース
- AI 検索の Now Assist FAQ
セキュリティとデータ処理
ServiceNow は、Now Assist および生成 AI 機能に関連するセキュリティおよびデータ処理プロセスに関する詳細なドキュメントを維持しています。多くのお客様は、AIソリューションの導入について独自の懸念を抱いており、当然のことながら、このようなことについて疑問を抱いています。ServiceNow は、これらのトピックについて可能な限り透明性を保つことを目指しています。詳細については、以下のリンクを参照してください。
AI アドミニストレーターロール:
Now Assist 機能を管理および所有するのに、組織内で誰が適任であるかを検討します。システムアドミニストレーターがこれに適したペルソナである場合とそうでない場合があります。Now Assist 機能の多くには新しいロールも関連付けられているため、チームがこれらの新機能をサポートできるようにする方法については、ある程度の柔軟性があります。これに加えて、組織内のどのユーザー/ロールに要約やナレッジ生成などの特定のスキルの使用を許可するかを検討することもできます。スキルを有効にして構成する方法は、Now Assist アドミン設定で確認できます。
AI データスチュワードの役割と AI コントロールタワー:
このエキサイティングな新しい領域は、Yokohama リリースの一部として先日導入されました。これにより、会社の AI 導入におけるガバナンスの側面を形作るのに役立つ新しいペルソナが実現します。AI コントロールタワーは、展開された AI 資産と、変更の承認ライフサイクルを含む、展開方法に関するガバナンスポリシーの可視化を提供します。このエリアの詳細については、リンクを参照してください。
インスタンスバージョン:
最新かつ最高の Now Assist スキルをすべて利用するには、通常、インスタンスが最新リリースのいずれかである必要があります。このテクノロジーの最先端にいるということは、通常、プラットフォームの最新リリースにとどまることも意味するため、これから最大限の価値を得るには、最新リリースを使用する必要があります。幸いなことに、ServiceNow では、リリースごとにアップグレードをこれまで以上に迅速かつスムーズに行うことができます。
インスタンスのカスタマイズ:
多くの顧客はさまざまな要件を持っており、ビジネス要件に合わせてすぐに使用できる構成を微調整する必要がある場合があります。これがあなたがたどった道である場合、これが Now Assist 生成 AI 機能を採用する能力にどの程度の影響があるのか疑問に思うかもしれません。インシデントテーブルで別のフィールドを使用することにした場合、またはプロセスに別の「ステータス」を追加したとします。また、新しい Now Assist スキルの導入方法に影響を与える可能性があるため、すぐに利用可能な UI アクションや解決ワークフローに加えた変更がないか確認することもできます。これは、Now Assist機能が追加されるプラットフォーム内の各テーブルで注意すべきことです。
この一部に対応するために、特定のすぐに使用できるプロンプトのコピーを作成し、この種の変更に対応する機能をリリースしました。 (Washington DC リリースで導入されました。)　新しくコピーされたスキルを使用すると、使用される入力と、スキルを使用できるタイミングを制御するロール条件の基本的な調整が可能になり、必要に応じて入力ソース (関連テーブルまたはメール) を追加できます。
基本的な構成の微調整以外の追加機能については、独自のカスタムスキルを自由に作成したり、すぐに利用可能なスキルの一部を変更したりできる Now Assist スキルキットも用意しています。この領域はそれ自体が完全なトピックであり、この領域をさらに詳しく調べるために使用できる別の優れた記事 (Now Assist スキルキット (NASK) FAQ) があります。 Eliza Orchard も、チェックする価値のあるスキルキットの最新の機能強化に関する素晴らしい記事を書いています。
仮想エージェント向け Now Assist への移行:
Now Assist の一部として、新しいバージョンの仮想エージェントが含まれています。これは、数年前から提供されていた以前の NLU ベースバージョンの仮想エージェントに追加されたものです。これに関しては、Now Assist の準備時に考慮する必要がある考慮事項がいくつかあります。Victor Chen は、この移行を検討する理由と、2 つのテクノロジーの比較といくつかの制限について詳しく説明した素晴らしい記事「Migrating NLU Topics to LLM」を執筆しています。
1. 互換性:どの ServiceNow ポータル (つまり、古い /sp や最新の従業員センターポータル /esc) 間も 1 対 1 のマッピングがあります。これは、それぞれに対して選択できることを意味します。NLU ベースの仮想エージェントを使用しますか、それとも Now Assist を使用する新しい LLM ベースの仮想エージェントを使用しますか? 現在の NLU ベースの VA からの移行を検討している場合は、以下を検討することをお勧めします。
2. NLU トピックの移行:VA NLU 展開用に独自のトピックと会話の構築に多くの時間を費やしている場合は、通常、これらを新しい LLM フレームワークに移行する必要があります。これを支援するために利用できるトピック移行ユーティリティがあります。
3. 仮想エージェントを初めて使用しますか?:これまで仮想エージェント (NLU) をまったく展開していない場合は、白紙の状態から始めることができますが、NLU 仮想エージェントへの既存の投資がすでにある場合は、移行するかどうか、どのように、いつ移行するかを検討することをお勧めします。もちろん、エンドユーザーとエージェントのエクスペリエンスが良好であることを確認するために、いくつかのテストが必要になります。
4. 転送からの価値の追跡:価値は、新しい投資決定において重要な考慮事項であり、仮想エージェントとのインタラクションから導き出される関連価値を分析および評価できる機能が登場し始めています。ここも将来を見据えたエキサイティングな空間だと思います。
5. 1 人または多数のアシスタント? ポータルごとに保持できる仮想エージェントは 1 つだけですが、異なるポータルに関連付けることができる複数の「アシスタント」(アシスタントは、個別に構成できますが、基礎となる LLM テクノロジーは同じである仮想エージェントプロファイルと考えてください) を作成する必要がある場合があります。各アシスタントにさまざまな情報源へのアクセス権を付与するだけでなく、作成したさまざまな「トピック」に関連付けることもできます。そのため、さまざまなポータルでさまざまな対象者に展開する方法について、さまざまなトピックを柔軟に対応できます。
開発者やクリエイターはどうですか? 良いニュースは、これらの人々の生産性を高めるのに役立つさまざまな機能があるということです。最新のリリースノートで、作成者がより多くのことを成し遂げるために活用できる最新のスキルを確認してください。これらのスキルの多くはアクセラレータであり、展開前に他の領域と同じ計画や検討を必ずしも必要とは限りませんが、これらの新しいスーパーパワーが有効になったら、最初にどの領域をターゲットにするかを検討する価値は十分にあります。この分野でさらに深く掘り下げたいと思うかもしれない追加の記事もいくつか以下に示します。
1. Now Assist for Creator ウェルカムガイド
2. Now Assist for Code の使用上のヒント/ユースケース/プロンプトの例
3. コミュニティの [Now Assist for Creator Product Hub (製品ハブの Now Assist)] エリア。他にもたくさんの素晴らしいコンテンツについては、こちらをチェックしてください。
AI エージェントについて聞くことは何ですか?
はい、これはそれ自体が探求すべきトピックです。ここで説明した基本を理解したら、AI エージェントのデプロイとエージェント型ワークフローの活用について検討し始めることができます。この分野の最新情報をチェックしたい場合は、Yokohama パッチ 3 の AI エージェントの最新の機能強化に関する Victor による別の素晴らしい記事をご覧ください。
ここから始めることに興味がある場合は、組織に関連するユースケースをいくつか特定してみることをお勧めします。このジャーニーを開始するには、次のようないくつかのアプローチがあります。
1. すぐに利用可能な AI エージェントのエージェント型ワークフローを調べて、共感を呼ぶものや、必要なものに似たものがあるかどうかを確認してください。これはすぐに効果が得られるため、そのまま使用することも、すぐにクローンを作成してニーズに合わせて構成することもできます。
2. インスタンスでプロセスマイニングを使用して、プロセスが最適とは言えず、対処できる領域を特定します。@dangrady510 は、プロセスマイニング評価プロジェクトを活用して、これを行うための優れたガイドを無料で作成しています。これには、インシデント、顧客ケース、HR ケースのレコードでこれを行う方法に関する具体的なビデオが含まれています。
3. プラットフォーム内の予測インテリジェンス類似性ソリューションを使用してタスクベースのレコードに対してクラスタリングし、重点を置くことができる問題領域を明らかにする可能性のあるレコードのグループを明らかにすることを検討します。

要約すると、Now Assist ジャーニーを開始する際に考慮すべき要素は数多くあります。上記のトピックのいくつかは、その準備としてさらに深く掘り下げることを選択できます。以下は、注目している、または学習を継続することを検討するのに役立つ可能性のある追加リソースと、Impact のお客様向けの追加リソースです。お役に立てば幸いです。

その他の ServiceNow リソース:

ドキュメント:リリースノート:Yokohama でリリースされた最新の Now Assist の機能
すべて ServiceNow コミュニティ:Now Assist と生成 AI 製品エリア
ServiceNow エキスパートサービス:AI と Now Assist を
活用 ServiceNow University:Now Assist と AI エージェントの Now Learning コース
Now Create – Now Assist 実装ガイド
ServiceNow コミュニティ:AI 検索の使用を開始する
ServiceNow コミュニティ:ナレッジ管理ユーザーグループ (ビデオ付き)

Impact サービス:

ServiceNow の Impact オファリングに登録しているお客様は、さまざまなアクセラレーターを活用して、Now Assist と AI エージェントの準備を準備できます。以下が役に立つ可能性があります。
*Impact のお客様は、このカタログから利用可能なすべての Impact Accelerators を表示できます。
https://www.servicenow.com/docs/bundle/yokohama-impact/page/product/impact/concept/accelerator-catal...

免責事項

一部の日本語は、翻訳ソフトウェアを使用してお客様の便宜のために翻訳されています。正確な翻訳をご提供できるよう相当な努力を払っておりますが、いかなる自動翻訳も人間の翻訳者に代わることはなく、そのようなことは意図されておりません。翻訳は「現状のまま」提供されています。他言語への翻訳の的確性、信頼性または正確性については、明示または黙示を問わず、いかなる保証も行われません。翻訳ソフトには限界があるため、一部のコンテンツが正確に翻訳されていない場合があります。これらの資料の公用言語は英語です。翻訳の際に生じる相違または不一致は、コンプライアンスまたは履行の目的に関しては拘束力を有さず、法的効力はないものとします。