ML アクションによりフローデザイナーで予測インテリジェンスを使用する

  • リリースバージョン: Xanadu
  • 更新日 2024年08月01日
  • 所要時間：8分

    • 予測インテリジェンスアクションを使用すると、スクリプトエンコーディングの複雑さやオーバーヘッドを感じることなく、既存のモデルを使用して予測を行うことができます。

    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)、 予測インテリジェンス Reporting (com.glide.platform_ml_pa)、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 ML ソリューションを作成または使用します。
    • 必要なロール:admin または ml_admin、flow_designer または delegated_developer

    このタスクについて

    予測 ML 機能を組み込んだフローを ワークフロースタジオ で作成して、デジタルワークフローで使用する予測を行います。

    ワークフロースタジオ の 予測インテリジェンス を使用して、予測インテリジェンス分類、類似性、および回帰機能を使用できます。

    このシナリオ例では、使用可能なバッチ予測アクション ワークフロースタジオ 回帰バッチ予測と分類バッチ予測のみです。

    ワークフロースタジオ UI は、特定のデータ結果に対する複雑なエンコード処理を自動化するのに役立ちます。最初に確認する必要があるのは、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、この手順のステップ 24 に示すように、インスタンスに作成する次のインシデントレコードで、フローの [簡単な説明 ] フィールドに入力し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。

    ユースケースに基づいて、フローで必要なアクティブでトレーニング済みの分類、類似性、または回帰 ML ソリューションを使用できます。

    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 ML ソリューションを使用するワークフロースタジオフローを作成します。このシナリオ例では、次の図に示すように、ML ソリューションテーブルで検索することで、この ML ソリューションを見つけることができます。使用するソリューションがトレーニング済みであり、その [アクティブ ] 値が true に設定されていることを確認します。

    フローデザイナーフローへの入力として使用される ML ソリューションを示す画像

    作成する次のインシデントレコードで、この特定のフローがトリガーされます。

    フローデザイナーの使用方法の詳細については、次のドキュメントを参照してください。 フロー デザイナー

    手順

    1. 移動先 すべて > プロセスの自動化 > Flow Designer.
    2. クリック New (新規) > フロー.
      新しい Flow Designer フローを開始する方法を示す画像
    3. [フロープロパティ] 画面で、次のフィールドを設定します。
      1. フロー名:フローの名前を指定します。このシナリオでは、「 Auto-assign Category to Incident」と入力します。
      2. 説明:フローが提供する内容の簡単な概要説明を入力します。たとえば、次のように入力します。 インシデントが作成されると、このフローが自動的にトリガーされ、ML ソリューションを使用してインシデントの正しいカテゴリを予測します。
      3. アプリケーション:[ グローバル] を選択します。
      4. 保護: [-- なし -- ] または [読み取り専用] を選択します。このシナリオでは、[ -- なし --] を選択します。
      5. 実行ユーザー:セッションを開始するユーザーを選択します
      6. ロールを使用して実行:空白のままにします。
    4. [送信] をクリックします。
      ユーザーがフローの構成を開始できる [フロープロパティ] 画面
      [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。
    5. 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。
      1. トリガーを追加する: 「 作成済み」をクリックします。
        フローをトリガーするレコードの [作成済み] 値を選択する新しいフロー画面が表示されます
      2. 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設定すると、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、フローで使用できるようになります。
        トリガーレコードが作成され、インシデントテーブルがレコードが存在するテーブルであることを示す画像
      3. 条件:フローに条件を追加する場合は、[ フィルターの追加 ] をクリックします。
      4. オプション: [ 詳細オプション ] パネルを開いて、フローに適用できる追加の条件を表示します。パネルを閉じるには、もう一度「詳細オプション」をクリックします。
        画面の [詳細オプション] セクション
      5. [完了] をクリックします。
    6. 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。
      1. Add an Action, Flow Logic, or Sub-flow (アクション、フローロジック、またはサブフローを追加):選択 アクション > 予測インテリジェンス > 分類予測.
        フローデザイナーで予測インテリジェンスアクションを作成する方法を示す画像
        ツールヒントをクリックすると、分類予測の説明が表示されます。
      2. ソリューション名 [ML ソリューション]: [ml_incident_categorization] を選択します。
      3. トップ N: 3 を入力します。
        3 などの数値を入力すると、予測信頼スコアが最も高い上位 3 つの ML 予測が使用されます。何も入力しない場合、デフォルト値は 1 に設定されます。
      4. 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。
        トリガーレコードピルを [Input Record (入力レコード)] フィールドにドラッグアンドドロップする方法を示す画像。
        [アクション]、[ソリューション名]、[上位 N]、および [入力レコード] の値は、カテゴリ予測の基礎となります。
        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。
      5. [完了] をクリックします。
        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。
        完了した分類予測アクションを示す画像
    7. 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、このドキュメントで示すシナリオでは、比較的少数のアクションを使用します。より高度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。
      1. アイテム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。
        予測結果データピルを分類予測アクションにドラッグアンドドロップする方法を示す画像
        注:
        回帰予測アクションのアイテムリストにアクセスするために、フローロジックに For Each Item は必要ありません。
      2. [完了] をクリックします。
        結果:フローで予測結果アクションが開始され、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。
    8. 画面の [アクション] セクションで、 アクション > 予測インテリジェンス > PI 信頼性チェック.
      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、チェックからの出力は True または False のいずれかになります。
      フローで PI 信頼性チェックを使用する方法を示す画像
    9. 信頼度データピルを [予測インテリジェンスからの予測数] フィールドにドラッグアンドドロップします。
    10. [Comparison Threshold] フィールドに 50 を入力します。
      このシナリオ例では、信頼スコアが 50% を超える予測を使用するようにシステムに指示する数値 50 を入力します。
    11. [完了] をクリックします。
      この画像は、信頼度データピルを予測インテリジェンスフィールドの予測数にドラッグする方法を示しています
    12. クリック フローロジック > 変更内容 をクリックしてフローに条件を追加します。
      この画像は、PI 信頼性チェックアクションのフローロジックを呼び出す方法を示しています
    13. 次のフィールドを構成して、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。このシナリオ例では、「 信頼度が 50 より大きい」と入力します。
      • 条件 1: [Confidence To Predict (予測信頼性 )] 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。[ is] を選択し、値「 True」を入力します。このステップでは、条件フローロジックの最初の部分 (前提条件) を完了します。
      • [完了] をクリックします。
      この画像は、フローロジックを使用して条件を作成および定義する方法を示しています
    14. [ アクション] をクリックし、検索フィールドに「 作業メモ 」と入力します。選択 ITSM > 作業メモを追加 条件の 2 番目の部分 (結論) として作業メモを追加します。
      この画像は、フローで [作業メモを追加] アクションを見つける方法を示しています
    15. 次のフィールドを構成して、条件フローロジックの 2 番目と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、このフィールドに「 作業メモの追加 」が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。
      • [完了] をクリックします。
      この画像は、フローで [作業メモを追加] アクションを構成して保存する方法を示しています
    16. [ Action (アクション)] をクリックし、検索フィールドに 「update record (レコードの更新 )」と入力します。[Update Record (レコードを更新)] を選択します。
      この画像は、[レコードを更新] アクションを見つける方法を示しています
    17. 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。
      • 処置: 上記のステップ 16 の結果、このフィールドに [レコードの更新 ] が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 ] 値の隣にドラッグアンドドロップします。
      • [完了] をクリックします。
        この画像は、[レコードの更新] アクションを設定して保存する方法を示しています
    18. [保存] をクリックします。
    19. [Activate (アクティブ化)] をクリックします。
      結果
      • [Auto-assign Category to Incident (インシデントにカテゴリを自動アサイン)] フローが有効になり、完了です。
        この画像は、完了したフローの外観を示しています
      • また、 ワークフロースタジオ ホーム画面の [フロー] 列に公開済みとして表示されます。
        この画像は、完了したフローが [Flow Designer (フローデザイナー)] 画面に公開済みとして表示されることを示しています
    20. [インシデント] に移動します。
    21. [ 新規 ] をクリックして、インシデントテーブルにランダムなインシデントレコードを作成します。
      このシナリオ例では、レコードINC0010011を作成します。
      この画像は、新しいインシデントレコードを作成する方法を示しています
    22. 作成したレコードで、次の画像の [Category (カテゴリ)] 値が [Inquiry / Help (照会/ヘルプ)] に設定されていることに注意してください。
    23. [簡単な説明] フィールドに、「メールが機能していません」と入力します。
    24. [送信] をクリックします。
      この画像は、作成した新規レコードの [Number (番号)] と [Category (カテゴリ)] の値を示し、[Short Description (簡単な説明)] フィールドに「Email not working (メールが機能していません)」の値を入力するように指示しています

      結果

      インシデントレコードが更新され、[Category] の値が [Inquiry / Help ] から [Email] に変更されたことが示されます。
      • この画像は、カテゴリレコードの値が [Inquiry (照会)] から [Email (メール)] に変更されたことを示しています
      • この画像はレコードの下部を示しています。作成した作業メモには、レコードのカテゴリが問い合わせからメールに更新されたことが示されています