ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ の実装

  • リリースバージョン: Zurich
  • 更新日 2025年07月31日
  • 所要時間：3分

    • 機械学習を使用してビジネスプロセスを最適化します。既存のアプリケーションワークフローを拡張するために、ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ ユースケースモデルをトレーニングして実装できます。

    重要:

    チューリッヒ リリース以降、ITSM 予測インテリジェンスワークベンチは廃止プロセスの一環として提供終了 (EOL) になります。これは完全に廃止され、 チューリッヒ リリースから展開、拡張、またはサポートされなくなります。この機能の最新のエクスペリエンスを得るには、 ITSM のタスクインテリジェンス アプリケーション (com.snc.itsm_ml_task) プラグインをインストールする必要があります。詳細については、「」を参照してください。

    詳細については、Now Support ナレッジベース の「Deprecation Process (廃止プロセス) [KB0867184]」の記事を参照してください。

    ユースケーステンプレートを探索

    piwb_admin または piwb_manager ロールを持つユーザーは、事前ビルド済みユースケーステンプレートを探索して予測機械学習モデルを作成できます。機械学習モデルを作成するには、まず事前ビルド済みユースケーステンプレートを選択します。一部の事前ビルド済みテンプレートはガイド付きです。これらには、[ガイド付きセットアップ] フラグが表示されます。これらのテンプレートには、実装を容易にするための包括的なセットアッププロセスが含まれています。ガイドなしのテンプレートには、[クラシックセットアップ] フラグが表示されます。

    図 : 1. ITSM 予測インテリジェンスワークベンチガイド付きユースケーステンプレート
    ITSM 予測インテリジェンスワークベンチガイド付きユースケーステンプレート
    図 : 2. ITSM 予測インテリジェンスワークベンチクラシックセットアップユースケーステンプレート
    ITSM 予測インテリジェンスワークベンチクラシックセットアップユースケーステンプレート

    利用可能な事前トレーニング済みモデルを含むテンプレートでは、データに基づく事前生成済みモデルによりセットアッププロセスを高速化します。テンプレートで [事前トレーニング済み] が示されている場合は、ユースケースセットアップの評価フェーズに直接進めることを意味しています。事前トレーニング済みモデルが受け入れ可能である場合は、ビジネスプロセスに直接統合できます。それ以外の場合は、このモデルを調整するか別のモデルを作成できます。後でユースケースの名前と説明を変更できます。事前トレーニング済みモデルは、正しく予測済みなインシデントの予測割合を表示します。

    利用可能な事前トレーニング済みモデルが含まれるテンプレートでは、正しく予測されたインシデントの推定割合も表示されます。事前トレーニング済みモデルが受け入れ可能である場合は、ビジネスプロセスに直接統合できます。それ以外の場合は、このモデルを調整するか別のモデルを作成できます。後でユースケースの名前と説明を変更できます。事前トレーニング済みモデルは、正しく予測済みなインシデントの予測割合を表示します。

    図 : 3. ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ事前トレーニング済みモデルユースケースのテンプレート
    ITSM 予測インテリジェンスワークベンチ事前トレーニング済みモデルユースケースのテンプレート

    ガイドなしの [クラシックセットアップ] テンプレートには、関連する 予測インテリジェンスワークベンチ 製品ドキュメントへのリンク、または [開始] ボタン付きの ServiceNow プラットフォーム 予測インテリジェンス アプリケーションへのリンクが記載されています。

    図 : 4. ITSM 予測インテリジェンスワークベンチは、製品ドキュメントと 予測インテリジェンス製品ドキュメントにリンクしています。
    ITSM 予測インテリジェンスワークベンチは、製品ドキュメントと予測インテリジェンスワークベンチ製品ドキュメントにリンクしています。

    ユースケース作成フェーズ

    予測機械学習モデルの作成には、いくつかのフェーズが含まれます。モデルを作成してトレーニングした後、評価、調整、予測結果のテスト、ビジネスプロセスとの統合を行う必要があります。ユースケースモデル作成フェーズには、以下が含まれます。
    • モデルの作成とトレーニング：一意のデータに基づいてトレーニングするモデルを作成するためのパラメーターを定義します。一般的に、このフェーズでは複数のモデルを作成します。使用する範囲と精度の適切な組み合わせを定義し、モデルを調整して改良します。
    • モデルをテスト: 予測結果をモデルから取得して、ビジネスプロセスと統合するのに最適なモデルを決定します。モデルが正しい結果を返すかどうかを確認するには、単一またはバッチテストプロセスを使用できます。
    • 最適なモデルを統合 (Integrate the best model): 最適なモデルをビジネスプロセスに展開します。どのモデルが最適で正しい結果を返すかを判断したら、本番環境に統合します。
      注:
      トレーニング済みユースケースデータ連携の実装に関する詳細については、「予測インテリジェンスワークベンチ の統合とカスタマイズ」を参照してください。