仮想エージェント での Natural Language Understanding (NLU) トピックの検出

自動会話でユーザーステートメントを処理できるようにする 仮想エージェント Natural Language Understanding (NLU) モデルを適用します。NLU モデルは、仮想エージェントが、ユーザーの望んでいる操作を判断し、ユーザーの入力から関連する値を抽出するために使用する情報を提供します。NLU を使用すると、 仮想エージェント より自然で魅力的な会話体験を提供できます。

NLU コンポーネント

ServiceNow NLU は、ServiceNow インスタンスのデータを使用して、会社の構文、セマンティクス、および語彙を学習できます。NLU ワークベンチ、NLU モデルビルダー、および NLU 推定サービスを使用して、システムがユーザーの意図 (インテント) を学習して対応できるようにします。

次の要素が連携して、ユーザーが実行したいことを特定し、解決策を見つけられるようにします。

モデルグループ

モデルグループは、特定のアプリケーション、ユーザーロール、および言語をサポートします。たとえば、検索機能をサポートするモデルと、仮想エージェントをサポートする別のモデルがあるとします。通常、モデルグループには複数のインテントが含まれます。

詳細については、「モデル管理」を参照してください。

インテント

インテントはアクションを表します。ユーザーが何をしたいのか、またはアプリケーションで何を処理できるのかを言い表します。インテントは、次のいずれかに関連する場合があります。

• パスワードのリセットやアイテムの注文などの機能。
• 医療、財務、政府などのドメイン。
• 米軍、ウェルズファーゴ、ボーイングなどの顧客。

仮想エージェントでは、単一のインテントが 1 つの会話トピックにマップされます。

詳細については、「NLU インテント」を参照してください。

発言

キーワードの代わりに、発言と呼ばれる自然言語の例を入力します。発言は、NLU がユーザーまたはシステムのアクションを推測できるように、単語の意味とコンテキストを評価するのに役立ちます。発言の例には、次のようなものがあります。

• パスワードをリセットします。
• パスワードを変更します。
• パスワードを覚えていません。
• パスワードを忘れました。
• パスワードをリセットする必要があります。

エンティティ

エンティティは、アクションのオブジェクト (またはコンテキスト) を表します。個々のインテントに対してそれらを定義できます。NLU は、定義されたエンティティをユーザー入力と照合して、値をスロットに入力できます。スロットに入力することで、トピックフロー内でいくつか質問する必要がなくなります。定義できるエンティティには、次の 3 つの基本タイプがあります。

• 日付、時刻、通貨、場所、数量、人、組織などの共通エンティティまたはシステムエンティティ。
• ケース番号などの ServiceNow レコードに基づくエンティティ。
• 会議室、会社のポリシーなど、会社またはドメイン固有のエンティティ。

詳細については、「NLU エンティティ」を参照してください。

図 : 1. NLU モデルグループでのインテント定義の例

仮想エージェントでの NLU モデルの仕組み

仮想エージェントデザイナーでトピックを作成または更新するときには、仮想エージェントがインテントの実行に適した会話トピックを見つけるために使用する NLU モデルおよびインテントを指定します。

仮想エージェントは、さまざまなサービスからのモデルをサポートしています。次のプロバイダーを使用できます。

• NLU ワークベンチ を使用して作成した ServiceNow NLU モデル。

  ServiceNow は、カスタマーサービス管理 (CSM)、HR サービスデリバリ (HRSD)、ITSM などのさまざまな ServiceNow ビジネスアプリケーション向けに、構築済みの (読み取り専用) NLU モデルとトピックを提供します。これらの構築済みモデルで定義されたインテントを使用することができ、独自のモデルを作成するときに再利用できます。

• NLU サービスプロバイダーとして IBM Watson Assistant を使用している場合、NLU インテントおよびエンティティは IBM Watson Assistant で作成されます。
• Microsoft LUIS を NLU サービスプロバイダーとして使用している場合、NLU インテントおよびエンティティは Microsoft Language Understanding インテリジェントサービス (LUIS) で定義されます。
• NLU サービスプロバイダーとして Google Dialogflow ES を使用している場合、NLU インテントおよびエンティティは Google Cloud プラットフォームで定義されます。

注:

仮想エージェントでサポートする NLU サービスプロバイダーは、インスタンスごとに 1 つだけです。

NLU モデルを使用すると、仮想エージェントは次の操作を行えます。

• トピック検出を実行する。
• インテントが一致しない場合のバックアップキーワードを指定する。
• エンティティ値を抽出する。
• 会話セッションで会話の切り替えを操作する。

これらの機能については、次のセクションで説明します。

トピック検出

ユーザーが発言 (特定のインテントに関連付けられたステートメント) すると、仮想エージェントは、適切な会話トピックを開始するために、これらの発言を処理します。各トピックには、仮想エージェントデザイナーで指定する 1 つのインテントがあります。

トピック検出プロセス中に、インテントがトピックと照合されます。仮想エージェントはユーザーの要求に対して最も関連するトピックを返します。トピック検出プロセスは、以下の結果をユーザーに返します。

• 単一一致：ユーザーの発言とインテント (トピック) が直接一致した場合、そのトピックが自動的に実行されます。

  図 : 2. ユーザー要求がインテントの発言と一致する場合

  

• 複数一致：ユーザーの発言と複数のインテントが一致した場合、仮想エージェントは、ユーザーが適切なトピックを選択できるように、該当する一致インテントの選択リストを返します。

  図 : 3. ユーザー要求が複数のインテントの発言と一致する場合

  

  注:

  複数の一致がある場合、仮想エージェントはデフォルトで 3 つのインテントを返します。返されるトピックの数は、com.glide.cs.max_number_display_topics システムプロパティを使用して変更できます。
• 一致がない場合：仮想エージェントが一致するインテントを見つけることができない場合、AI 検索 を使用して、Q&A ナレッジ記事、サービスカタログアイテム、または個人 (ユーザー) レコードへの関連リンクを表示する検索結果を生成します。

  この機能は、AI 検索 代替セットアップトピックと 仮想エージェント 検索構成によって制御されます。これらは、チャットエクスペリエンスでデフォルトで有効になっています。生成された AI 検索 結果の詳細については、「AI Search との仮想エージェント Integrations」を参照してください。

  AI 検索 代替セットアップトピックを無効にすると、仮想エージェントには、ユーザーがトピックを選択したり、別の要求を入力したりできるようにする代替エラーメッセージが自動的に表示されます。

  図 : 4. 代替メッセージの例

  

  AI 検索 の代替セットアップトピックおよび代替応答 (代替セットアップトピック) の機能の詳細については、「ユーザーのチャットエクスペリエンス 仮想エージェント の設定」を参照してください。

NLU トピック検出の詳細については、「自然言語理解 (NLU) のトピック検出ロジック 仮想エージェント」を参照してください。

バックアップキーワードを使用したトピック検出

トピックを作成または更新するときに、NLU が一致するインテントとトピックを返さない場合に仮想エージェントがトピックを決定するために使用するキーワードをオプションで指定することもできます。仮想エージェントは、次の状況でキーワードを使用します。

• トピック (インテント) が検出されません。
• 検出されたトピック (インテント) が多すぎるため、適切なトピック (インテント) を特定できません。
• トピックとインテントの言語は、現在 NLU でサポートされていません。

注:

仮想エージェントが NLU またはキーワードに基づいてトピックを特定できない場合は、 AI 検索 機能に切り替えて関連する結果を提供します。AI 検索 機能を有効にする必要があります。

エンティティ抽出

NLU モデルを使用すると、仮想エージェントは、タスクまたは目標を履行するための重要な情報が、会話におけるユーザーステートメントにいつ含まれるかを判断できます。エンティティは、オブジェクトや人の名前など、仮想エージェントが会話から抽出できる情報を識別します。適切な値を抽出するために、仮想エージェントは NLU モデルで定義されたインテントに関連付けられたエンティティ情報を使用します。

トピックを設計するときは、次のようにエンティティを使用できます。

• [フロー] タブで、エンティティをユーザー入力ノードに関連付けます 。仮想エージェントがユーザーにスロット入力エンティティ値を確認するよう求めるか、ノードをスキップするよう求めるかを指定できます。
• ノードレス NLU エンティティを入力変数としてトピックに追加します。これらの変数は、NLU サービスプロバイダー予測からスロット入力するか、トピックのスコープ外で指定できます。

会話の切り替え

仮想エージェントの会話に関わっているユーザーは、会話中にいつでもトピックを切り替えることができます。たとえば、ユーザーが、ユーザーの従業員プロファイルのアイテムを更新しているとします。ただし、更新を完了する前に、そのユーザーが代わりにアイテムの注文を要求する場合があります。仮想エージェントは、ユーザーの要求に基づいて適切なトピックを検索して実行できます。トピックを切り替えたユーザーが、元の会話を再開できるようにすることが可能です。

もう 1 つの例として、ユーザーが気軽な質問をしたり、雑談をしたりする場合があります。質問は元の要求とは無関係である可能性があります。NLU モデルで定義されたインテントを確認することにより、仮想エージェントは、切り替えられたトピックに対して適切な会話を照合して開始できます。

ServiceNow NLU の多言語サポートおよび仮想エージェントデザイナーとの統合

ServiceNow NLU を使用している場合、NLU モデルグループおよび関連するインテントをトピックにマップできます。仮想エージェントデザイナー内から関連する NLU モデルを更新、トレーニング、およびテストすることもできます。トピックで作業するときに、インターフェイスを離れることなく、インテントの発言と関連エンティティを改善または変更することもできます。

ServiceNow NLU モデルグループには、プライマリ言語とセカンダリ言語が含まれています。プライマリ言語を使用してトピックを作成し、グループ内のセカンダリ言語に翻訳できます。詳細については、「Multilingual model management (多言語モデルの管理)」を参照してください。

トピックの作業中に、仮想エージェントデザイナーは、トピックをプレビューし、関連する言語固有モデルでテストするための言語マッピングビューを提供します。詳細については、「仮想エージェントの会話のローカライズ」を参照してください。