タスクインテリジェンスアドミンコンソール

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：2分

    • タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用して、ケースレコードおよびインタラクションレコードのさまざまなタイプの情報を予測する機械学習モデルを作成、トレーニング、および展開します。

    予測メトリクス、機械学習モデルの詳細リスト、モデルテンプレート、および関連アプリケーションへのアクセス権を表示するタスクインテリジェンスアドミンコンソール

    管理コンソールから、予測モデルの設定、エージェントのエクスペリエンスのプレビュー、モデルがアクティブな場合の表示、モデルのパフォーマンスの追跡を行うことができます。

    管理コンソールには、わずかなステップで機械学習モデルを作成して実装するために使用できるツールが用意されています。各モデルは 6 ステップのプロセスに従います。
    表 : 1. 機械学習モデルを作成および実装するステップ
    1. 開始点として使用するモデルを選択します。 モデルに実行させる内容に基づいてモデルを選択します。例を次に示します。
    • フィールド予測モデルを使用して、ケースとインタラクションの分類に使用できるフィールド値を予測します。
    • ケースの感情モデルを使用して、ケースの作成からケースの解決までの任意の時点での感情を予測します。
    2. モデルの目的を定義します。 予測を行うタイミングと予測する内容をモデルに指示します。たとえば、新しいケースが作成されたときにカテゴリと優先度を予測します。
    3. モデルのトレーニングに使用するデータを選択します。 データ内のパターンを学習できるように、ケースの簡単な説明や説明のテキストなどの、選択したデータを使用してモデルをトレーニングします。次に、モデルをテストしてどの程度効果的に機能するかを確認します。
    4. モデルの結果を評価します。 テスト結果を表示して、モデルのパフォーマンスを確認します。これらの結果は、展開後のモデルのパフォーマンスを示します。
    5. 予測結果の設定を選択します。 予測をレコードフィールドに直接追加するか、予測を推奨事項として表示するか、予測をバックグラウンドで監視します。
    6. モデルを展開します。 選択内容を確認し、モデルの使用を開始します。
    タスクインテリジェンスアドミンコンソールを使用して、関連するアプリケーションにアクセスすることもできます。コンソールの使用の詳細については、以下のトピックを参照してください。