インテリジェントなスキル ファインダー モデルの設定

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注意

機能の可用性情報は次のとおりです。

Dynamics 365 Contact Center - 埋め込み Dynamics 365 Contact Center - スタンドアロン Dynamics 365 Customer Service
可 可 可

機械学習ベースのスキル分類ルールセットを構成するには、スキルの予測に使用できるインテリジェントなスキル ファインダー モデルを構成します。

AI を使用して新しい作業項目に必要なスキルを判断し、Microsoft Dataverse でデータを使用する機械学習モデルを作成、テスト、トレーニングできます。 ただし、新しい組織でモデルを設定しようとしている場合、またはスキル ベース ルーティングが使用されていない場合は、必要なスキル データがない可能性があります。 このような状況では、スキル ファインダー モデルの Excel からインポート オプションを使用して、別のアプリケーションからのデータを使用できます。

インテリジェント スキル ファインダーは、カスタム AI Builder カテゴリ分類モデルに依存します。 したがって、AI Builderはインテリジェント スキル ファインダーを使用する地域で利用可能である必要があります。 詳細: AI Builder の可用性。

重要

スキル ファインダー モデルをある環境から別の環境にインポートする場合は、必ず同じタイプの環境間でインポートおよびエクスポートしてください。 テスト環境でトレーニングされたモデルは、別のテスト環境でのみ機能し、運用環境では機能しません。

前提条件

インテリジェントな スキル ファインダー モデルを使用するには、 AI Builder プレビュー モデル を有効にする必要があります。

スキル ファインダー モデルを作成

ビジネスに必要な数だけ、インテリジェントなスキル ファインダー評価モデルを作成できます。

  1. Customer Service 管理センターのサイトマップで、操作 の 分析情報 を選択します。 分析情報 ページが表示されます。

  2. インテリジェント スキル ファインダー セクションで、管理 を選択します。

  3. インテリジェント スキル ファインダー モデル ページで、新規 を選択して、新規スキル ファインダー モデル ページの 構成 タブで名前を入力します。

  4. データの基準に、次のように入力してデータセット レコードを作成します。

    • 属性 (必須): 属性と関連リストで属性を選択して、トレーニング データセットを作成します。 対応する属性値は、追加された順序で統合され、モデル トレーニング データの入力文字列をフォームするために使用されます。
    • フィルター: 任意で、フィルターを適用して、関連するレコードを条件付きで選択します。
    • 日付範囲: 値を選択して、レコードを読み込む必要がある期間を設定します。

    スキル ファインダー モデルを構成する。

  5. 保存を選択し、次にトレーニング データを読み込むを選択します。 トレーニング データ タブが表示され、データの読み込み状態が表示されます。

  6. ロードが完了したら、データを確認し、タグを変更する場合はレコードを編集します。

  7. トレーニング データ セクションで、入力データ のチェックボックスを選択してすべてのレコードを選択し、承認 を選択します。 モデルをトレーニングするには、少なくとも 50 件のレコードを承認する必要があります。

  8. モデルのトレーニング を選択し、確認ダイアログで モデルのトレーニング を再度選択します。

  9. トレーニング完了の状態が変更されたら、公開する行を選択し、モデルの公開を選択します。 スキル モデルを使用する準備ができました。

モデルをテストする

モデルをテストして、期待どおりに機能しているかどうかを判断できます。 モデルのパフォーマンスと精度を表示するには、次の手順を実行します。

  1. Power Apps で、ご利用のソリューションを含む環境を選択します。
  2. AI モデル を選択します。 作成したモデルは 自分のモデル で、自分に共有されているモデルは 自分と共有 で表示できます。 必要なモデルを選択します。
  3. クイック テスト を選択します。 モデル関連の情報を取得するには、クイック テスト ボタンの横にある縦の省略記号を選択し、詳細なメトリクスをダウンロード を選択します。 メトリック ファイルには、モデルのパフォーマンス、正確性、精度に関する情報が含まれています。 詳細については、カテゴリ分類モデルのパフォーマンスについて を参照してください
  4. テキスト に必要なテキストを入力し、テスト を選択します。 予測されたタグは、推奨されるタグと信頼度 に表示されます。
  5. モデルの実行時に、予測されたタグが組織内で利用可能なスキルと一致する場合、対応するスキルがモデルにリンクされます。

モデルを繰り返し再トレーニングする

Microsoft Dataverse で新しいデータを使用してモデルを改善するには、公開されたモデルを繰り返し再トレーニングする必要があります。 たとえば、モデルの再トレーニングは、エージェントがレコードまたは会話のスキルを更新したレコードを使用して実行できます。 エージェントが追加したスキルを含むようにモデルを再トレーニングする場合は、ロードした後にトレーニング データ レコードを確認して、必要なスキル基準を満たしていることを確認します。

エージェントがスキルを更新する方法については、スキルの管理 を参照してください。 エージェントが実行時にスキルを更新できるようにするには、エージェントがスキルを更新できるようにする を参照してください。

次のスクリーンショットに示すように、条件を定義できます。

モデルを再トレーニングするためのデータをフェッチするための条件。

Excel ファイルからトレーニング データを使用する

モデルをトレーニングするためのデータがない場合は、スキルと属性のデータを Excel ファイルに入力し、Microsoft Dataverse のインポート機能を使用してアプリケーションにアップロードできます。

Excel ファイルからのデータを使用するには、次のことを確認する必要があります。

  • アプリケーションのモデル名は、Excel ファイルのトレーニング レコード列の名前と一致する必要があります。

  • ファイルに msdyn_ocsitrainingdata.csv および msdyn_ocsitdskill.csv という名前を付けます。

  • 切り捨てを回避するために、入力データ文字列が 5000 文字以下であることを確認してください。

各ファイルのサンプルは次のとおりです。 リンクを選択してサンプル ファイルをダウンロードできます。

msdyn_ocsitrainingdata.csv

スキル ファインダー モデル トレーニング レコード名 入力データ
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msdyn_ocsitdskill.csv

トレーニング レコード 特性マッピング 特性
CCSFM01-Contoso Coffee トレーニング データ A10001 Café A-100 Café A-100
CCSFM01-Contoso Coffee トレーニング データ A10001 暖房 暖房
CCSFM01-Contoso Coffee トレーニング データ A10001 電気 電気
CCSFM01-Contoso Coffee トレーニング データ A10002 Café A-100 Café A-100
CCSFM01-Contoso Coffee トレーニング データ A10002 暖房 暖房

次の手順を実行し、モデルをトレーニングするためのデータをアップロードします。

  1. スキル ファインダー モデル ページで、モデルの名前を入力し、フォームを保存します。

  2. トレーニング データ タブを選択し、Excel をインポートを選択します。

  3. Import Tool でアップロードする .csv ファイルを選択します。

    Excel を使用したデータ ファイルのインポート。

  4. アップロード設定を確認し、ステージを通過した後に終了を選択します。 データのアップロードが始まります。 データのアップロードにかかる時間は、レコードの数によって異なります。

  5. 任意でで、更新を選択して、データ アップロードの最新状態を確認します。

  6. スキル ファインダー モデルを作成 の手順 5 - 8 を実行し、モデルを承認、トレーニング、公開します。

関連項目

スキル ベースのルーティングの概要
統合ルーティングの概要
統合ルーティングにスキルに基づくルーティングを設定する