予測インテリジェンス の使用
ソリューションをトレーニングして使用する予測インテリジェンスことで、さまざまなタスクを実行し、 や タスクインテリジェンスなどの他のServiceNow製品ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)と統合します。
概要
予測インテリジェンス は、AI Platform でモデルをトレーニングするためのインターフェースです ServiceNow 。これらのモデルを使用すると、作業のルーティング、フォームフィールドへの入力、待機時間の推定などに使用できるパターンを予測、推定、および識別できます。
- 関連する記事の提案を表示します。
- タスクをアサイン、分類、および優先順位付けします。
- 重大なインシデントを検出します。
- ケースの解決策を推奨します。
- 記事とアイデアの重複を防止する。
- フィッシングの試みを検出します。
利用可能なさまざまなタイプのソリューションの詳細については、次を参照してください Predictive Intelligence の詳細。
ML ソリューションのトレーニング
予測インテリジェンス では、インスタンスのデータを使用して適用できる予測モデルと機械学習ソリューションをトレーニングできます。作成するソリューションでは、フレームワークを使用してデータを予測、推奨、整理します。開始するには、「ソリューションの作成とトレーニング」を参照してください。
- インシデント分類 (Incident categorization)：簡単な説明に基づいてインシデントカテゴリを予測します。Predictive Intelligence for Incident Management を参照してください。
- CSM ケースアサイン (CSM case assignment)：簡単な説明に基づいてケースレコードのアサイン先グループを予測します。「 ケースマネジメントの Predictive Intelligence」を参照してください。
詳細については、「ServiceNow を使用するアプリと機能 予測インテリジェンス」を参照してください。
予測のテストと監視
リューションの作成およびトレーニング後、Predictive Intelligence API を呼び出してソリューション予測を行います。結果を使用してソリューションのパフォーマンスを評価し、必要に応じて変更を加えます。
| レポート | 説明 |
|---|---|
| 平均予測補償 (過去 30 日) | 試行された予測の合計数から結果を算出した予測の割合。範囲スコアをクリックすると、クラス別のブレークダウンが表示されます。 |
| 日次予測負担 | ソリューションが結果を予測できた特定の日に作成されたレコードの割合。 |
| 平均予測精度 (過去 30 日間) | レコードがクローズされたときに予測値がフィールドの最終値と同じであった予測の割合。精度スコアをクリックすると、クラス別のブレークダウンが表示されます。 |
| 日次予測精度 | 予測フィールド値が最終値と同じであった特定の日にクローズされたレコードの割合。 |
詳細については、「予測のテストと監視」を参照してください。
インスタンスを準備しています
あなたが最大限に活用 予測インテリジェンスするために、あなたは準備したいと思うでしょう。コードを記述したり計算したりする必要はありませんが、ソリューション定義で何を行うかを決めると、実装が容易になります。
- で 予測インテリジェンス解決する問題を特定します。
- 30,000 から 300,000 の高品質なレコードがあり、そこから 予測インテリジェンス 学ぶことができます。
- 期待値を設定します。
実装プロセス
予測インテリジェンス 本番インスタンスでの実装には約 14 日かかります。
- 1 日目:本番インスタンスを非本番インスタンスにクローンします。
- 2 〜 10 日目:ソリューション定義を作成し、履歴レコードでトレーニングして、ソリューションが非本番インスタンスで目的どおりに機能することを検証します。
- 11 〜 13 日目:ソリューションを本番環境に移行し、新しいインスタンスでトレーニングと検証を行い、再トレーニングの頻度を設定するためのインポートセットと更新セットを作成します。
- 14日目以降:ソリューションを監視します。
一般に、非本番環境では、ワークフローをテストしてフォーマットしてから本番インスタンスに移動し、さらにモデルをトレーニングして予測をテストできます。
の使用 予測インテリジェンスを開始する方法の詳細については、次を参照してください。 の始め方に関するガイド 予測インテリジェンス.