> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.nexthink.com/platform/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.nexthink.com/platform/ja/getting-started/unlocking-ai-powered-dex-with-nexthink.md). # Nexthinkを使ったAI対応DEXのロック解除 Nexthink Infinityは、ITチームがより迅速に動き、より賢くトラブルシューティングし、組織内のデジタルエクスペリエンスを向上させるための、AI駆動の機能を増やしています。 このページでは、手作業を減らし、調査を効率化し、応答時間を短縮するためのNexthink AIの全機能をご覧いただけます。
Nexthink InfinityのAI駆動型機能一覧 Nexthink Infinity のさまざまなモジュールや製品にわたるすべての AI 搭載機能の便利な一覧を、本ページで詳しく紹介します。 * 検索とワークスペース * アラート影響分析 * Experience Centralの従業員の洞察 * ネットワークビューでの洞察 * VDI Experience セッションビューにおけるインサイト * デバイスビューのインサイト * AIツールにおけるAIアプリケーションの採用に関するインサイト * 従業員エクスペリエンスを向上させるためのAIツールにおける推奨アクションとユースケース * ワークフロー機能ジェネレーター * ガイドレコーダーを使用したAdoptでのAIコンテンツ生成 * AdoptにおけるAI駆動のローカリゼーション * AdoptでAIによって生成された提案 * Spark
AI機能のためのNexthinkの信頼性とセキュリティ Nexthink のすべての AI 機能は、地域ごとの AWS 環境内で Nexthink によって完全に開発・運用・ホスティングされています。 * **いかなるデータも** サードパーティの AI プロバイダーと共有されません。 * すべての**AI生成コンテンツは、UI内の✦スパークルアイコンで識別可能です。** Nexthinkは、ドキュメントされたAIモデルカードを通じて透明性を提供することで、モデルの監視と改善を継続的に行っています。 プラットフォームでAIがどのように使用されているか、設定された安全策を見るには、[NexthinkグローバルAIハブ](https://docs.nexthink.com/legal/global-ai-hub) を訪問してください。
このプラットフォーム全体で利用可能なこれらのAI機能を素早く開始するには、単に **ワークスペース** にあなたの代理でタスクを調査または解決するよう依頼してください。 *** ### 検索とワークスペース Nexthink Assist AI によって強化された検索とワークスペースを使用すると、IT インフラストラクチャに関するインサイトを取得し、コンテキスト検索を実行し、自然言語インタラクションによってタスクを迅速化できます。 Assist AI モデルは Nexthink の AWS 環境内で運用されています。 詳細については、[検索とワークスペース](/platform/ja/user-guide/search-and-workspace.md) ドキュメントを参照してください。
*** ### アラート影響分析 アラートがトリガーされると、Nexthink は AI を活用した影響分析を自動的に提供します: * 影響を受けたデバイス、ユーザー、またはシステムの数。 * 生産性、運用、サービスへの潜在的な影響に基づく問題の重大度。 メトリクスを手動で関連付ける代わりに、AI が生成する **アラート影響分析** を使用して優先順位を決め、即時対応し、アラートをより効果的にエスカレーションできます。 最も重要なことに集中しましょう。 詳細については、[アラート概要](/platform/ja/user-guide/alerts-and-diagnostics/responding-to-alerts/alerts-overview.md#alertsoverview-alertanalysis) ドキュメントを参照してください。 *** ### Experience Central の従業員インサイト Experience Central には、AI が生成する従業員インサイトのセクションが含まれています。 これらのインサイトは、キャンペーン回答および観察された行動に基づくフィードバック傾向を要約し、推奨アクションを提示します。 **従業員インサイト** を使用すると、適切な不満点を特定し、ユーザーのニーズに対応し、すべてのコメントを手動で分析することなく満足度を向上できます。 詳細については、[従業員のインサイトダッシュボードの使用](/platform/ja/user-guide/digital-experience/using-employee-insights-dashboard.md) ドキュメントを参照してください。
*** ### ネットワークビューにおけるインサイト ネットワークビューを表示すると、AI が生成するツールチップが、接続失敗、遅延ルート、影響度の高いバイナリに関するコンテキストを提供します。 生のメトリクスを読んだりイベントログを照会する代わりに、ノードにカーソルを合わせて **インサイト** ツールチップを開き、複雑なノード関係を解釈し問題の優先順位を決定します。 詳細については、[Network view](/platform/ja/user-guide/network-view.md#networkview-hoveringoveranodeorline) ドキュメントを参照してください。
*** ### VDI Experience セッションビューにおけるインサイト VDI Experience セッションビュー内では、Nexthink が特定の VDI セッションにおける遅延スパイク、ログインの遅さ、アプリケーション応答性の問題などの異常を強調表示します。 これらの **インサイト** により、ユーザーセッション内で問題パターンを直接特定し、VDI の問題を迅速に診断できます。 リモートワークや仮想デスクトップのパフォーマンスに関する不満に自信を持って対応できます。 詳細については、[セッションビューの利用](/platform/ja/user-guide/vdi-experience/using-session-view.md#insights) ドキュメントを参照してください。
*** ### デバイスビューにおけるインサイト デバイスビューでは、AI が生成するバイナリ記述により、従業員デバイス上で実行されている各プロセスの目的を直接理解できます。 これらの **インサイト** により、そのプロセスが予期されるものか潜在的に問題のあるものかを判断するためのバイナリコンテキストが提供され、パフォーマンスやセキュリティ調査における対応時間が改善されます。 詳細については、[タイムライン](/platform/ja/user-guide/device-view/timeline.md#table-tablespecificfields) ドキュメントを参照してください。
*** ### AI アプリケーション採用に関する AI Tools のインサイト AI Tools は、2 種類のダッシュボードを通じて AI が生成するインサイトを提供します: * [AI Tools Overview ダッシュボード](/platform/ja/user-guide/ai-tools/working-with-ai-tools/monitoring-ai-adoption.md#analyzing-global-ai-adoption-from-the-overview-dashboard) を使用すると、ChatGPT や Copilot などの AI アプリケーションの企業全体での採用状況を追跡できます。 * [ツール固有のダッシュボード](/platform/ja/user-guide/ai-tools/working-with-ai-tools/monitoring-ai-adoption.md#examining-the-adoption-of-a-particular-ai-tool-from-a-tool-specific-dashboard) では、特定の AI アプリケーションに対するチーム横断的な利用傾向と使用状況が明らかになります。 こうした AI 活用の **インサイト** を使用すると、どのチームが AI ツールを採用しているか、その使用頻度、期待に沿ったエンゲージメントが得られているかを容易に特定でき、非アクティブまたは離脱したユーザー、利用時間も可視化されます。 実際の行動データに基づいて、AI 活用促進の取り組みをターゲット化したり、コミュニケーションキャンペーンを展開したりできます。
*** ### AI ツールにおける推奨アクションとユースケース — 従業員 Experience の向上に向けて AI によって強化された Nexthink は、AI ツールに関連するキャンペーン回答を自動で分析し、実行可能な推奨事項とユースケースを生成します。 AI Tools ダッシュボードから利用できるこれらの提案は、実際のユーザー課題に対応することで従業員 Experience の向上に役立ちます。 右側のパネルには、各推奨事項に対して AI が生成した追加のインサイトが表示されます。 詳細については、[AI 導入のモニタリング](/platform/ja/user-guide/ai-tools/working-with-ai-tools/monitoring-ai-adoption.md#campaigns-for-monitoring-perception) のドキュメントを参照してください。
*** ### Workflow Function Generator Workflow Function Generator を使用すると、自然言語で要求内容を入力するだけで、複雑なデータの自動化ロジックを構築できます。 Nexthink は AI を使用して、入力/出力マッピングと説明を含む本番環境対応・準拠済みの JavaScript にあなたの記述を変換します。 このツールは、非開発者にとって自動化作成を容易にし、技術ユーザーの開発を加速します。 詳細については、[機能シンクレット](/platform/ja/user-guide/workflows/creating-workflows/configuring-thinklets/function-thinklet.md#generating-javascript-with-ai-for-function-thinklets) のドキュメントを参照してください。 *** ### Guide Recorder を使用した Adopt での AI コンテンツ生成 Nexthink Extension を使用して Adopt Editor からガイド用コンテンツを作成する際、アプリ内操作の一連の動作を記録し、ウォークスルーガイドのステップを自動生成・提案できます。これらのステップは、Nexthink 内で承認、編集、保存できます。 Adopt Guide Recorder を使用してガイドコンテンツと提案を生成することで、次のことが可能になります。 * アプリ内ガイドをステップごとに作成・展開するための時間と労力を最小限に抑えます。 * ガイドオーバーレイの要素セレクターに関連する技術的課題を解消します。 最終的に、AI コンテンツ生成により Adopt ガイドの展開とスケーラビリティが向上します。 詳細については、[ウォークスルーガイドの録画](/platform/ja/user-guide/adopt/guide-content-development-from-in-app-adopt-editor/developing-walkthrough-guides/recording-walkthrough-guides.md) のドキュメントを参照してください。
*** ### Adopt における AI 活用ローカリゼーション Nexthink Adopt でコンテンツを作成する際、組み込みの AI 翻訳を使用してガイドを複数言語へローカライズできます。 システムはガイドコンテンツの書式や構造を保持しつつ翻訳を行い、グローバルなユーザーに一貫した Experience を提供します。 AI Localization により、外部翻訳ツールが不要となり、調整にかかる遅延が最小化されます。 詳細については、[ガイドを作成する](/platform/ja/user-guide/adopt/guide-creation-and-management-from-nexthink-applications/creating-guides.md#creating-automatic-translations-with-ai) のドキュメントを参照してください。
### Adopt における AI 生成の提案 Nexthink Extension を使用して Adopt Editor でウォークスルータイプのガイドを作成する際、組み込み AI が記録されたステップを分析し、同一の UI コンポーネントに属するアクションを識別します。 システムは複数のステップが 1 つの意味のある操作を表している場合、それらを統合する方法を提案し、ウォークスルーの意図と正確性を保ちます。 AI の提案により、不要なガイドの複雑さが削減され、手動での整理を必要とせずに明確性が向上します。 詳細については、[ウォークスルーガイドの開発](/platform/ja/user-guide/adopt/guide-content-development-from-in-app-adopt-editor/developing-walkthrough-guides.md#using-ai-generated-suggestions-to-streamline-walkthroughs) のドキュメントを参照してください。 *** ### Spark 従業員がサポートされているコミュニケーションチャネルを通じて IT の問題を報告すると、Nexthink Spark は AI を使用してリクエストを解釈し、リアルタイムの DEX テレメトリを分析し、信頼できるナレッジソースを参照し、適用可能な場合には IT 承認済みの修復を実行します。 Spark は従業員が問題をより迅速に解決できるよう支援し、サービスデスクの負荷を軽減し、すべての会話に対する推論と監査証跡を保持します。 詳細については、[Spark](/platform/ja/user-guide/spark.md) のドキュメントを参照してください。
--- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/getting-started/unlocking-ai-powered-dex-with-nexthink.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.