> 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/user-guide/administration/ai-resources/managing-knowledge-sources.md). # ナレッジ管理 Nexthink Spark と Workspace が組織の内部ナレッジベース（KB）に基づいた応答を生成できるように、ナレッジソースを設定します。 KB 記事を CSV ファイルとしてインポートするか、ライブ外部システムに接続し、各ソースを一元的に分類および管理します。 {% hint style="info" %} ナレッジソースの設定は **Spark** と **Workspace** の間で共有されます。そのため、設定されたナレッジベースソースは両方で使用できます。 * Spark でのナレッジソースの使用方法については、[Broken mention](broken://pages/svQaQzmJnKZbxGyfJ8pZ)を参照してください。 * Workspace がナレッジソースを使用する方法については、[Using Workspace](https://docs.nexthink.com/platform/ja/user-guide/search-and-workspace/using-workspace#troubleshooting-it-incidents)を参照してください。 {% endhint %} ## ナレッジ管理へのアクセス ナビゲーションパネルで **管理 > ナレッジ管理** を選択します。
*** ## Nexthink をナレッジソースに接続する Nexthink をナレッジソースに接続するには、次のいずれかの方法を使用します： * CSV ファイルから **ナレッジソースをインポート** します。 * **新しいコネクター** を使用して、ライブ外部システムに接続します。 詳細については、このページに記載されている手順を参照してください。 ### ライブ外部ナレッジソースへの接続 **ナレッジ管理**ページの右上から、**新しいコネクタ**を使用して ServiceNow などのライブ外部システムに接続し、CSV ファイルを手動でインポートする代わりに活用します。 また、**新しいコネクター** ボタンのアクションメニューから、次の設定に直接アクセスできます： * ServiceNow **リクエストカタログ** コネクターの設定。 コネクターの設定については、[ServiceNow Request Catalog コネクター](/platform/ja/configuring_nexthink/bringing-data-into-your-nexthink-instance/integrating-nexthink-with-third-party-tools/inbound-connectors/connector-for-servicenow-request-catalog.md)を参照してください。 * ServiceNow **ナレッジベース** コネクターの設定。 コネクターの設定については、[ServiceNow Knowledge Base コネクター](/platform/ja/configuring_nexthink/bringing-data-into-your-nexthink-instance/integrating-nexthink-with-third-party-tools/inbound-connectors/connector-for-servicenow-knowledge-base.md)を参照してください。 {% hint style="info" %} Nexthink 自体の問題をトラブルシューティングする際、システムは Nexthink ナレッジベースを自動的に参照します。このソースの設定は不要です。 {% endhint %}
### CSV ファイルからナレッジソースをインポートする インポートされた各 CSV ファイルは独立したナレッジソースとして扱われ、個別に処理されます。 複数のナレッジソースを併存させることができます。 以下の手順では ServiceNow を例として使用していますが、概念的には他の ITSM プラットフォームでも同様のプロセスとなります。 {% stepper %} {% step %} #### **ITSM からエクスポートするデータを特定する** 1. ITSM でナレッジベース記事のリストを開きます。 この場合は ServiceNow です。 2. これらのフィルターを適用して、ナレッジベース記事を選択します。 * **公開済み**の記事のみ。 * サービスデスクのユーザーが利用できる記事。 * 同じ記事の翻訳版を除外します。 * インポートしたいすべての記事を含めてください。 {% hint style="warning" %} Workspace と Spark は、ITSM の権限にかかわらず、アップロードされたすべての記事にインデックスを作成します。 {% endhint %} {% endstep %} {% step %} #### **ITSM からデータをエクスポートする** 標準の CSV エクスポートを実行して、ITSM（この場合は ServiceNow）からデータをエクスポートします： 1. ナレッジベースの記事一覧に移動します。 2. 目的のフィルターを設定するには、**Apply filter** をクリックします。 3. **歯車アイコン > リストをパーソナライズ** をクリックします。 4. 次の列を、下表に記載されている大小文字を区別した列名をそのまま使用して、CSV に含めてください。 5. 任意の列ヘッダーのアクションメニューをクリックし、**Export > CSV** を選択してファイルをダウンロードします。 {% hint style="warning" %} ファイルが UTF‑8 でエンコードされていることを確認してください。 ServiceNow インスタンスがデフォルトで UTF-8 エクスポートを実行するように構成されていない場合は、後でファイルを UTF-8 に変換してください。 {% endhint %}
列名説明
numberナレッジベース記事の識別子。
例: KB0012345
short_descriptionナレッジベース記事のタイトル。
例: ネットワークの問題をトラブルシュートする方法
kb_knowledge_base記事が属するナレッジベースの名前
例: IT Knowledge

kb_category

(任意)

ナレッジベース記事のカテゴリ。
例: Network

sys_updated_on

(任意)

最終更新日。
例: 11-06-2025
テキスト記事コンテンツ。サポートされている形式のいずれか（プレーンテキスト、Markdown、またはHTML）で提供します。
例:test kb
{% endstep %} {% step %} #### CSV ファイルを Nexthink にアップロードする Nexthink の **ナレッジ管理** ページの右上隅から、**ナレッジソースをインポート** します。
ソース URL を入力する 記事識別子のプレースホルダーを含む、ナレッジシステム内の個々のナレッジ記事にリンクする完全なパラメーター付き URL を指定します。 ルートのみのホスト名はサポートされていません: `https://example.company.com/path/to/item/{number}` URL の例： * ServiceNow：`https://.service-now.com/sp?id=kb_article&sysparm_article={number}` * BMC Helix: `https://.onbmc.com/portal/kb/article/{number}` * JSM: `https://.atlassian.net/servicedesk/customer/kb/view/{number}`
CSV ファイルをアップロードする CSV ファイルをアップロード領域にドラッグ＆ドロップするか、**ファイルを選択** して参照します。ファイルあたり最大 100 MB です。 ファイル内の各行は、1 件のナレッジ記事を表します。
CSV ファイルを選択すると、ダイアログにファイル名とサイズが表示され、**対象グループ**を定義できます。 * **テクニカルサポート**：IT の問題を診断し、解決する責任を持つユーザー。 * **従業員**：日常業務のために IT サービスを利用するエンドユーザー。 インポート中にエラーが発生すると、ダイアログに警告メッセージが表示されます。 ファイルを確認して、インポートを再試行してください。 {% hint style="success" %} インポートが成功すると、システムはファイルを検証し、確認インジケーターを表示します。 {% endhint %}
ファイルの処理は非同期で行われ、大規模なナレッジベースの場合は最大15分かかることがあります。
{% hint style="warning" %} 手動アップロードは増分ではありません。 新しい CSV ファイルを Nexthink にアップロードすると、新しい内容が以前の内容に置き換わります。 {% endhint %} {% endstep %} {% endstepper %} #### 手動でインポートしたナレッジソースを更新する システムがナレッジソースファイルの新しいバージョンを処理している間も、Nexthink Spark と Workspace で常にナレッジベースを利用できるようにするため、Nexthink では次の順序を推奨しています： 1. 更新されたナレッジソースファイルをアップロードし、既存のファイルはシステム内に残しておきます。 2. 新しいナレッジソースファイルの処理が完了したら、古いファイルを削除します。 {% hint style="info" %} ナレッジベース記事の選択を改善するために、Nexthink は次のベストプラクティスを推奨します： * 記事を常に最新の状態に保つ。 * 最適な結果を得るために、HTML の書式設定を使用してください。 * 記事本文に主要な情報を含めてください。 {% endhint %} *** ## ナレッジソースの管理 **ナレッジ管理** ページには、インポートまたは接続されたすべてのナレッジソースが一覧表示されます。 表の各行には、次の情報が表示されます： * **名前:** CSV ファイル名またはコネクター名。 * **起点:** ソースが追加された方法。 インポートされたソースと接続されたソースは、いずれも **カスタム** として表示されます。 * **対象グループ:** ナレッジソースの想定読者。 AI エージェントは検索およびランキングの際にこの属性を使用して、コンテキストに基づき最も関連性の高いコンテンツを表面化します。 * **従業員**: Spark または Workspace が従業員に提示できる、エンドユーザー向けのナレッジ。 * **テクニカルサポート**: Spark または Workspace がトラブルシューティングに使用する、IT またはサポート担当者向けのナレッジ。 * **タイプ:** ソースの追加方法に応じて、**コネクター** または **ファイル**。 * **サイズ**: CSV 内の記事数。 システムは次のステータスも表示できます。 * **失敗**: ファイルに構文エラーが含まれているなど、処理できない場合。 この場合、エラーメッセージにカーソルを合わせると、詳細と修正案が表示されます。 * **処理中**: ファイルに多数の記事が含まれている場合、システムが処理するのに時間がかかることがあります。 * **最終更新:** ソースが最後にインポートまたは同期された日時。記事が最新かどうかを判断するのに役立ちます。
表でナレッジソースにカーソルを合わせると、行の右側にアクションメニューが表示されます。 ナレッジソースのタイプに応じて、次の操作を実行できます： * **編集:** 既存のナレッジソースの設定を更新します。 * **エクスポート**：最後に正常にインポートされた内容に対応する元のCSVファイルをダウンロードします。 各ナレッジソース CSV ファイルは個別にのみエクスポートできます。 * **Delete**：以前にアップロードしたCSVと、そのナレッジソースに関連付けられているすべてのナレッジ記事を完全に削除します。
--- # 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/user-guide/administration/ai-resources/managing-knowledge-sources.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.