JunshuO
ServiceNow Employee
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12 分前
チケットの量は増えているが、人員は増えず、担当者は手薄になっているという話は誰もが聞いたことがあるでしょう。では、大量のカスタムコードを書かずに ServiceNow 内で実際に何ができるのでしょうか？
Sujatha がこのセッションで詳しく説明したのは、まさにこの 推奨アクション です。これは、コンテキストに応じた推奨事項をService Operations Workspaceのエージェントに直接配信する、標準提供のフレームワークです。
推奨アクションとは何ですか？
推奨アクションは、構成可能なワークスペースでレコードを操作するユーザーに対し、結果に基づく推奨事項を表示する再利用可能なフレームワークです。
主に2つの種類があります。
- ガイダンスベースの推奨事項 — 例えば、KB記事の提案、解決手順、意思決定ツリーなどがレコード上に直接表示されるものを指します。
- フィールドレベルの推奨事項 — アサイン先グループ、構成アイテム、サービスなどのフィールドに対して予測的な提案を行い、担当者がチケットをより迅速に分類し、ルーティングできるように支援します。
構築方法：コンテキスト、ルール、およびリソースジェネレーター
このアーキテクチャには、次の3つのコアコンポーネントがあります。
- コンテキスト ：推奨事項が＊どこに＊表示され（例：インシデントテーブル）、＊誰が＊それを見るのかを定義します。
- ルール ：推奨事項が＊いつ＊トリガーされるかを決定する条件です。各コンテキストには複数のルールを含めることができます。
- リソースジェネレーター ：類似性モデルを介した類似のKB記事の取得、スクリプトの実行、または分類技術の利用など、実際にデータをフェッチするエンジンです。
各リソースジェネレーターには、クエリするテーブル、照合するフィールド、およびフィルター条件（公開されたKB記事のみを取得するなど）を指定する 定義 があります。また、基盤となるMLモデルを最新の状態に保つ トレーニング頻度 も設定されており、セットアップ中に「今すぐ実行」をクリックしてオンデマンドでトレーニングすることも可能です。
これが重要な理由
これは単に数回のクリックを節約するだけではありません。チケットの量が急増し、問題にもっと多くの人を投入することができない場合、推奨アクションは既存のチームの生産性を大幅に向上させます。インテリジェントなガイダンスベースの推奨事項とフィールドレベルの推奨事項の組み合わせにより、解決時間の短縮、誤ルーティングされるチケットの削減、および新しいチームメンバーの立ち上げ時間の短縮が実現します。
これは、適切なライセンスを持っている場合、すでにインスタンスに存在している機能の1つであり、検討する価値は十分にあります。
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