類似性ソリューション

類似性ソリューションでは、機械学習 (ML) を使用して、解決済みのアラートレコードのテキストをオープンアラートレコードと比較し、その解決方法を再利用できるようになります。

類似性ソリューションのトレーニング

類似性ソリューションをトレーニングするには、解決済みアラートの [簡単な説明]、[説明]、[ソース]、[タイプ]、[リソース]、[メトリクス名] の各フィールドのテキストと比較するために機械学習 (ML) で使用できるワードを収集してコレクションにまとめ、コレクション内のワードがオープンアラート内のワードと一致するかどうかを確認します。オープンアラートに類似の解決済みアラートは、オープンアラートの解決方法を示す例となります。

ソリューションをトレーニングするには、フィルターで少なくとも 1 つのレコードを返す必要があります。フィルターでレコードが返されない場合は、フィルターを更新します。

注:

ソリューションのトレーニング用の推奨レコード数は、30,000 ～ 300,000 レコードです。300,000 件以上のレコードを送信する場合は、ソリューションをトレーニングするために最新の 300,000 件のレコードが使用されます。データベースからの真正なレコードのみを使用します。

• トレーニングするレコードが古すぎないことや、ビジネスニーズに関連していることを確認します。コレクション内のワードを最新の状態に保ちます。
• ハードコードされた日付をフィルターとして使用しないでください。こうしたフィルターは、毎回再トレーニングする前に手動で更新しない限り、ソリューションの再トレーニング時に更新されないためです。代わりに、過去 3 か月間、過去 6 か月間、過去 12 か月間などの相対日付フィルターを使用してください。
• 許容可能な類似性ソリューションが提供されるまで、必要に応じてトレーニングを実行します。このようにすることで、ソリューション定義を確認および更新する余裕が生まれます。

ソリューションに含めるフィールド

システムでのソリューションの類似レコードの識別に役立つワードやフレーズが含まれている可能性が高いレコードフィールド。

選択する類似のフィールドは、選択した入力フィールドのサブセットである必要があります。たとえば、ステータスが「オープン」になっているインシデントレコードのフィールドを選択した場合は、類似のフィールドとして [クローズメモ] を選択しないでください。オープンレコードには [クローズメモ] フィールドが含まれていないため、このテキストを類似と見なすことはできません。

類似のフィールドは、ユーザーがレコードを作成するときに利用可能です。

類似スコアについて

類似スコアは、2 つのアラートレコード間の類似性の度合を示す 0 ～ 100 の尺度です。指定したしきい値より類似スコアが高いアラートレコードが、ソリューションによって返されます。

[トレーニング進捗状況を表示する] 機能を使用して類似の例とそのスコアを確認し、ソリューションのしきい値を増減するかどうかを判断します。[類似スコアのしきい値] フィールドのしきい値を変更できます。

ソリューショントレーニングの進捗状況の表示

トレーニング時間は、トレーニングセット内のレコードおよびクラスの数に応じて異なります。使用するレコードやクラスが多いほど、トレーニングにかかる時間が長くなります。たとえば、100,000 レコードと数百クラスを含むデータセットの場合は、完了するまでに約 5 時間かかります。

[ソリューション] ページで [トレーニング進捗状況を表示する] を選択すると、ML ソリューションでは、トレーニングソリューションの進捗状況を表示するために、次のアクティビティが自動的に実行されます。詳細については、「ソリューショントレーニングの進捗状況の表示」を参照してください。

表 : 1. ソリューショントレーニングアクティビティ

アクティビティ	説明
トレーニング用のファイルを取得する。	システムはトレーニング レコードをダウンロードし、最寄りのトレーニングサービスに送信します。
データを準備する。	システムは、トレーニング セットから重複したレコードを削除します。
ソリューションをトレーニングする。	トレーニング サービスはソリューションをトレーニングします。
トレーニング済みのソリューションをアップロードする。	トレーニングサービスは、ソリューションを添付ファイルとしてアップロードします。