インシデント予測モデルの設定

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：5分

    • ITSM のタスクインテリジェンス を使用してインシデント予測モデルを設定し、データでトレーニングして、予測を行います。モデルのパフォーマンス結果にアクセスし、予測と動作を設定し、モデルを展開します。

    始める前に

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    手順

    1. 次のように移動する。 All (すべて) > ITSM のタスクインテリジェンス > セットアップ をクリックして タスクインテリジェンスアドミンコンソールにアクセスします。
    2. [インシデントフィールドの選択を予測して処理時間を短縮 (Predict incident field choices to reduce handle time)] カードで、[モデルを設定] を選択します。
      Categorization_template
      このアクションでモデルが開き、導入ページが表示されます。モデルの各ページで問いかけが行われ、効果的なモデルのビルドに必要な情報を選択するのに役立てることができます。

    モデルのトレーニング

    インシデントフィールドを予測するためのデータを使用して、インシデント予測モデルをトレーニングします。

    始める前に

    タスクインテリジェンスモデルを設定することも、ITSM のタスクインテリジェンス に付属するベースシステムテンプレートを使用することもできます。新しいモデルの設定の詳細については、「インシデント予測モデルの設定」を参照してください。

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    このタスクについて

    機械学習モデルのトレーニングでは、モデルが過去のデータのパターンを学習して新しいデータを予測します。モデルは、パターンを学習できるように、大量のデータを使用してトレーニングされます。データセットが大きいと、学習されたパターンは統計的に有意になります。情報システム、ビジネスプロセス、およびサービス運用に関する質問に回答すると、システムは回答から積極的に学習します。

    [出力テーブル] や [出力フィールド] など、予測に使用するテーブルとフィールドを選択できます。また、[入力テーブル] や [入力フィールド] など、インシデント情報を予測するためにモデルで使用するテーブルとフィールドを選択することもできます。

    この情報を選択すると、トレーニング中に何を探すかがモデルに指示されます。

    注:
    推奨設定を使用することも、ニーズに合わせて設定をカスタマイズすることもできます。

    手順

    1. モデルの名前を入力します。
    2. モデルが予測に使用する出力テーブルを選択します。
    3. トレーニング用のレコードのセットを選択する [条件] を選択します。
      選択した条件によって、モデルのトレーニング方法が決まります。これらの条件は、予測を行うためにレコードが満たす必要がある要件を提供します。
    4. モデルが予測に使用する [出力テーブル] を選択します。
      条件と出力フィールドを含む出力テーブルの UI。
    5. モデルが予測に使用する必要があるトレーニングデータ内の入力テーブルを選択します。
    6. モデルが予測に使用する必要がある入力フィールドを選択します。
      入力テーブルと入力フィールドセクションの UI。
    7. 選択した条件に基づいて、トレーニングデータ内の結果のレコードの数を確認します。

      カウントされるレコードには、モデルがトレーニングに使用するフィールド、パラメーター、およびデータの数が含まれます。指定された情報と設定された条件に基づいて、数またはレコードは自動的に更新されます。効果的なトレーニングのためには、モデルに少なくとも 10,000 件のレコードが必要です。この最小数を満たしていない場合は、別の条件を選択してください。更新アイコン (最新のマトリクス更新を取得) をクリックして番号を更新することもできます。

      [生成されたレコード数を確認] セクションの UI。

    8. [トレーニングの開始] を選択します。

    タスクの結果

    大量のデータでモデルをトレーニングする場合は、トレーニングに時間がかかることがあります。トレーニングが完了したときにメールを送信するようにシステムに要求できます。

    モデルの評価

    モデルのトレーニング結果を評価し、予測されたフィールドのサンプル結果を表示します。結果を確認すると、展開後にモデルのパフォーマンスがどうなるかを確認できます。サンプル結果に基づいて、各フィールドの予測設定と動作を選択します。

    始める前に

    さまざまなデータを使用してモデルをトレーニングする必要があります。モデルのトレーニング方法の詳細については、「モデルのトレーニング」を参照してください。

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    このタスクについて

    モデルには柔軟なオプションが備わっています。インシデントフォームの各インシデントフィールドの機密性と要件に基づいて、次のアクションを実行できます。
    • インシデントフィールドに予測値を自動入力します。
    • インシデントフィールドの予測値を推奨します。
    • インシデントフィールドの予測モデルをバックグラウンドでのみ監視および実行します。
    • インシデントフィールドの予測をオフにします。

    手順

    1. [自動入力フィールドの推定数 (Estimated number of autofilled fields)] セクションで数値を確認します。
      この数値は、展開時にモデルがどのように実行されるかを予測するのに役立ちます。
    2. [サンプル結果を表示] を選択して、各予測フィールドのサンプル結果を表示します。
    3. [比較] ボタンを選択すると、選択した結果の詳細が表示されます。
    4. 各フィールドの [予測設定 (Prediction preference)] ドロップダウンリストから、次のいずれかのオプションを選択します。
      オプション説明
      オートフィル [インシデント] フォームのフィールドに最適な予測値を追加します。
      推奨事項

      フィールドの上位推奨値を表示します。エージェントは、推奨事項を受け入れるか却下するかを選択できます。ITSM の高度なリコメンドアクション を使用して推奨値の数を構成できます。詳細については、「サービスオペレーションワークスペースの ITSM の推奨アクション」を参照してください。
      予測をオフにする モデルによる予測の実行を停止します。
      監視のみ (Monitor only) インシデントフォームで予測を行わず、バックグラウンドでのみモデルを監視および実行します。
      モデルページへのアクセス
    5. [保存して続行] を選択します。

    モデルの展開

    インシデント予測モデルを展開して、インシデントフィールド情報を予測します。

    始める前に

    モデルにアクセスして、モデルの設定を行う必要があります。モデル設定の詳細については、「モデルの評価」を参照してください。

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    手順

    1. 前のページの選択内容と、モデルのトレーニング方法に関する情報を確認します。
      モデルの情報を確認するページの UI。「このモデルのトレーニングの仕組み」と「モデルの実行内容」が表示されます。
    2. [展開] を選択してモデルを展開します。

    タスクの結果

    モデルが展開されたことを確認するポップアップが表示されます。

    モデルが展開されたことを確認するポップアップ。

    次のタスク

    [推奨アクションを構成] を選択して、インシデントフィールドでインシデント予測モデルの実装を構成します。詳細については、「サービスオペレーションワークスペースの ITSM の推奨アクション」を参照してください。