Predictive Intelligence の詳細

ServiceNow® 予測インテリジェンス は、アプリケーション全体のServiceNow®機能を強化して作業エクスペリエンスを向上させる人工知能のレイヤーを提供するプラットフォーム機能です。

注:

予測インテリジェンス はオンプレミスの顧客も利用できます。この製品をオンプレミスで展開することに関心がある場合は、アカウントマネージャーにお問い合わせください。オンプレミスのインストールと構成の手順については、Now Support のセルフホスト型ナレッジベースで、 セルフホスト型のお客様向けの機械学習エンジンのインストールと構成の完全な手順 [KB0782052] を参照してください。

概要

予測インテリジェンス は、人工知能と機械学習を使用して作業エクスペリエンスを向上させるための強力なツールセットです。プラットフォームでモデルを作成してトレーニングし、他の ServiceNow 製品やアプリケーションと統合できます。

以下では、その背後にある 予測インテリジェンス 基本的な概念と、利用可能なさまざまなフレームワークを紹介します。

既存のモデルの使用方法の詳細については、次を参照してください 予測インテリジェンス の使用。

用語

人工知能

達成するために人間のインテリジェンスレベルが必要な作業を実行するために設計されたシステム。

機械学習

より多くの経験を積むことで、モデルが時間の経過とともに改善する機能。

モデル

入出力データに基づいて予測と決定を行うアルゴリズム、数学、統計学の集合。

トレーニング

将来の予測に影響を与える、モデルの基になるデータの追加または変更。

教師ありトレーニング

入力出力ペアを提供して、モデルが 2 つをつなぐルールを生成できるようにします。

教師なしトレーニング

モデルがデータセット内の構造を識別できるように生データを提供する。

トレーニング頻度

既存のモデルと新しいトレーニングデータを組み合わせるためにモデルが再トレーニングされる頻度。

ワードコーパス

モデルがテキストの類似性を探すために使用できる語彙。

予測モデルのコンポーネント

予測モデルにはこれらのコンポーネントが含まれており、その一部はユーザーが提供する必要があります。

ソリューション定義

作成および設定して、予測モデルをトレーニングするために次の値を指定するデータレコード

• モデルのトレーニングに使用されるレコード。たとえば、過去 6 か月以内に解決またはクローズされたインシデントのみをトレーニングします。
• モデルが予測を行うために使用する入力フィールド。たとえば、インシデントの簡単な説明を使用して予測を行います。
• モデルが予測する値の出力フィールド。たとえば、簡単な説明に基づいてインシデントカテゴリを設定します。
• モデルを再トレーニングする頻度。たとえば、30 日ごとにモデルを再トレーニングします。

ソリューション

ソリューションは、ServiceNow データセンターでトレーニングしたソリューション定義の結果です。予測インテリジェンス は、ソリューションを使用して 1 つ以上の入力フィールド値が指定されたターゲットフィールド値を予測します。すべてのソリューションでこれらの値を指定します。

• ソリューション「精度」は、正しい予測の合計パーセンテージです。たとえば、精度が 50 の場合、100 件の予測のうち半分が正しい値であることを意味します。
• ソリューション「範囲」は、予測を受け取るレコードの合計パーセンテージです。たとえば、範囲が 50 の場合、対象となるすべてのレコードの半分が実際に予測を受け取ることを意味します。
• ソリューション「クラス」はモデルが予測を行うことができる出力フィールド値です。各クラスは、選択可能な精度、範囲、および分布測定基準のリストを含む出力フィールド値です。たとえば、インシデント分類ソリューションには、ソフトウェア、照会、データベースなどのカテゴリごとにクラスがあります。
• クラス「分布」は、この特定の出力フィールド値を持つテーブル全体のレコードの割合です。たとえば、照会クラスの分布が 50 の場合、インシデントの半分が照会カテゴリであることを意味します。

Predictive Intelligence フレームワーク

予測インテリジェンス では、このリリースで Washington DC 3 つのフレームワークが提供されています。各フレームワークには、データの結果を予測、推奨、および整理するようにシステムをトレーニングするさまざまなソリューションタイプがあります。トレーニングされたソリューションは、API を使用して任意のアプリケーションから呼び出し、予測を行うことができます。詳細については、「」を参照してください 予測インテリジェンス フレームワーク。