ML アクションでワークフロースタジオの予測インテリジェンスを使用する
ワークフロースタジオ で予測インテリジェンスアクションを使用して、モデル予測を組み込んだフローを作成します。
始める前に
- インスタンスで 予測インテリジェンス (com.glide.platform_ml) および 予測インテリジェンス for ワークフロースタジオ (com.snc.ml_flowdesigner) プラグインがアクティブ化されていることを確認します。
- 既存のトレーニング済み 予測インテリジェンス ソリューションを作成または使用します。
- 必要なロール:ml_admin または admin、および flow_designer または delegated_developer。
このタスクについて
ワークフロースタジオ を使用すると、複雑なプロセスを自動化できます。最初に特定するのは、自動化するプロセスです。このシナリオ例では、インシデントレコードへのカテゴリのアサインを自動化しています。フローを完了すると、インスタンスで作成された次のインシデントレコードで、[ 簡単な説明] フィールドに入力されたテキストに基づいて、レコードの [カテゴリ] フィールドが更新されます。
この手順例では、ワークフロースタジオアクションでml_incident_categorizationソリューションを実装するフローを作成します。このソリューションを見つけるには、次の画像に示すように、ML ソリューション [ml_solution] テーブルで検索します。使用するソリューションがトレーニングされ、その [アクティブ ] の値が true に設定されていることを確認します。
ワークフロースタジオ でのフローデザイナーの使用方法の詳細については、「Exploring flows」を参照してください。予測インテリジェンス for ワークフロースタジオに含まれるアクションの詳細については、「Machine Learning solutions for Flow Designer」の「スポークアクション」の表を参照してください。
手順
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選択 .
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[Build flow] を選択します。
[フロー] 画面が表示され、フローに割り当てた インシデント名にカテゴリを自動アサイン することが表示されます。[ はじめに ] 画面が表示されたら、[ ツアーをスキップ] を選択します。
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[フロー] 画面の [トリガー] セクションで、次のフィールドを設定してフローのトリガーを作成します。
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トリガを選択する: 「レコード」を選択し、「レコード」で使用可能なオプションのリストから 「作成済み」を選択します。
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テーブル: インシデント [incident] を選択します。
注:[トリガー] フィールドと [テーブル] フィールドの両方を構成すると、レコードデータピルが画面の [データ] セクションに表示されるため、フローで使用できます。
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トリガを選択する: 「レコード」を選択し、「レコード」で使用可能なオプションのリストから 「作成済み」を選択します。
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画面の [アクション] セクションで、次のフィールドを設定して分類予測アクションを作成します。
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[アクション ] タブ:選択 .
情報アイコン (
) を選択すると、分類予測の説明が表示されます。 -
入力レコード:[ トリガー→インシデントレコード ] データピルを [入力レコード] フィールドにドラッグアンドドロップします。
[アクション]、[ソリューション名]、[上位 N 件]、および [入力レコード] の値は、カテゴリ予測のベースとなります。注:このレコードにドロップするデータピルもレコードである必要があります。たとえば、テーブルピルや日付/時刻ピルを [入力レコード] フィールドにドロップしないでください。
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[Done (完了)] を選択します。
結果:フローで分類予測アクションが完了し、そのデータピルが画面の [データ] セクションに表示されます。
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[アクション ] タブ:選択 .
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画面の [アクション] セクションで、次の手順を使用して、インシデントの予測結果のアクションとフローロジックを作成します。
注:ループを使用してすべての予測結果を反復処理できますが、このドキュメントに示されているシナリオでは比較的少数のアクションが使用されます。より詳細なフロー構成については、 フローデザイナーを参照してください。
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アイテムのリスト内の各アイテムについて:[予測結果] データピルを [アイテム] フィールドにドラッグアンドドロップします。
注:
回帰予測アクションのアイテムのリストにアクセスするために、For Each Item in フローロジックは必要ありません。
(回帰フレームワークは オーストラリア リリースで廃止されています。既存の回帰ソリューションを引き続き使用できますが、新しい回帰ソリューションを作成することはできません)。
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アイテムのリスト内の各アイテムについて:[予測結果] データピルを [アイテム] フィールドにドラッグアンドドロップします。
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画面の [アクション] セクションで、 .
PI 信頼性チェックは、フロー内の値を比較するために使用できるツールです。このユースケースでは、予測結果の値を比較します。チェックの出力は True または False のいずれかです。
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[Done (完了)] を選択します。
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選択 フローに条件を追加します。
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次のフィールドを設定して、条件フローロジックの最初の部分を定義します。
- 条件:実行内容を定義する条件の名前を入力します。この例のシナリオでは、「 50 より大きい信頼性」と入力します。
- 条件 1:[ 予測の信頼性 ] データピルをフィールドにドラッグアンドドロップします。[ 次の値に等しい] を選択し、 値「True」を入力します。このステップにより、条件フローロジックの最初の部分 (先行) が完了します。
- [Done (完了)] を選択します。
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選択 条件の 2 番目の部分 (結論) として作業メモを追加します。
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次のフィールドを設定して、条件フローロジックの 2 番目で最後の部分を定義します。
- 処置:上記のステップ 14 の結果として、[ 作業メモを追加 ] がこのフィールドに自動的に表示されます。
- タスク [task]: インシデントレコード データピルをフィールドにドラッグアンドドロップします。
- 作業メモ: predicted_value データピルをフィールドにドラッグアンドドロップします。このステップにより、条件フローロジックの結論が完了します。
- [Done (完了)] を選択します。
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[Update Record (レコードを更新)] を選択します。
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インシデントレコードを更新するには、次のフィールドを設定します。
- アクション:上記のステップ 16 の結果として、[ レコードを更新] がこのフィールドに自動的に表示されます。
- レコード: インシデントレコード データピルをこのフィールドにドラッグアンドドロップします。
- テーブル: インシデント [incident] を選択します。
- フィールド: [カテゴリ] を選択します。次に、 predicted_value データピルをこのフィールドの [カテゴリ ] 値の横にドラッグアンドドロップします。
- [Done (完了)] を選択します。
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[有効化] を選択します。
結果
- 「インシデントへのカテゴリの自動アサイン」フローがアクティブ化され、完了します。
- また、 ワークフロースタジオ ホーム画面の [フロー] 列にも公開済みとして表示されます。
- 「インシデントへのカテゴリの自動アサイン」フローがアクティブ化され、完了します。
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[ 新規 ] を選択して、インシデントテーブルにテストインシデントレコードを作成します。
この例のシナリオでは、レコードINC0010011を作成します。
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[送信] を選択します。
結果
インシデントレコードが更新され、そのカテゴリ値が [問い合わせ/ヘルプ] から [メール] に変更されたことが示されます。 -