予測インテリジェンス の使用
予測インテリジェンスソリューションをトレーニングして使用し、さまざまなタスクを実行し、ドキュメントインテリジェンス (DocIntel)やタスクインテリジェンスなどの他のServiceNow製品と統合します。
予測インテリジェンスの概要
予測インテリジェンス は、 ServiceNow AI Platform でモデルをトレーニングできるインターフェイスです。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、および特定できます。
- 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。
- ケースの解決を推奨します。
- 記事やアイデアの重複を防ぎます。
- フィッシングの試行を検出します。
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、「 予測インテリジェンスの詳細」を参照してください。
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、および整理します。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。「インシデント管理の予測インテリジェンス」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。ケース管理の予測インテリジェンスを参照してください。
詳細については、「ServiceNow 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) | 試行された予測の総数に対する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) | レコードが閉じら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 | 特定の日にクローズされたレコードのうち、予測フィールド値が最終値と同じであったレコードの割合。 |
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。
インスタンスの準備
予測インテリジェンスを最大限に活用するには、準備が必要です。コードを記述したり、計算を行っ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実行するかを決定すると、実装が容易になります。
- 予測インテリジェンスで解決したい問題を特定します。
- 30,000〜300,000の高品質のレコードを用意し、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 本番インスタンスに実装するには約 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するためのインポートセットと更新セットを作成し、新しいインスタンスでトレーニングと検証を行い、再トレーニング頻度を設定します。
- 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、予測をテストできます。
予測インテリジェンス の使用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.