# 従業員 Experience を Spark で理解する

Spark は、従業員が IT サポートを必要とする際に最初の窓口となる、会話型の IT エージェントです。

あらかじめ定義されたスクリプトや静的なナレッジベースに主に依存する従来のチャットボットとは異なり、Spark はエージェント型アプローチを採用しています。 従業員のコンテキストをもとに推論し、問題の診断と解決のために IT 承認済みのアクションを実行できます。

Spark は、広範なデバイスコンテキストと Digital Employee Experience (DEX) データを活用し、より正確な分析と的確な解決を可能にします。 コンテキスト認識とアクション実行能力を組み合わせることで、Spark は問題解決を加速し、手動による IT 介入の必要性を減らします。

Spark はサポート対象の職場コミュニケーションインターフェイスを通じて利用でき、使い慣れた環境でサポートを提供します。

## Spark の仕組み

**Spark** はコミュニケーションチャネルを通じて従業員のリクエストと接続し、診断を実行して問題解決を試みます。

**Spark** のワークフローは、以下の手順で構成されています。

1. 従業員は、設定されたコミュニケーションチャネル（現在は MS Teams のみ利用可能）を通じてリクエストを送信します。
2. Spark は従業員のリクエストを自然言語で解釈します。 従業員のリクエストに応じて、Sparkは評価し、以下を収集します:
   * [インポートされた知識ベース記事](https://docs.nexthink.com/platform/ja/getting-started-with-spark.md#import-knowledge-based-article-from-servicenow)。
   * 特定のユーザーまたはデバイスの診断のための Nexthink データセットで、ユーザー自身のデータに限定されます。
     * 従業員が複数のデバイス（デスクトップ、ラップトップ、または仮想デスクトップ）を使用している場合、Spark はコンテキストに基づいて関連するデバイスを特定し、確認を求めます。 最大で直近に使用したデバイス 3 台までを一覧表示できます。
   * 診断または修復のための組み込みエージェントアクションやカスタムのリモートアクションを含む、[利用可能なアクション](#enable-spark-remediation-actions)。
3. Sparkは従業員に対して、質問への回答や問題解決のための潜在的なソリューションを共有します。 Spark は以下のように行動します:
   * セルフヘルプによるガイダンスや関連する知識ベース記事へのリンクを含む詳細情報を提供します。
   * デバイスの問題を自動的に解決するために従業員の承認を要求します。
4. 解決されなかった場合、Sparkは完全な文脈とともにサポート要求をサービスデスクにエスカレートします。\
   Sparkは次のようなケースでのみ要求をエスカレートします:
   * 関連する自動アクションとユーザーのトラブルシューティングをすべて試した後
   * 従業員からの明示的なエスカレーション要求を受けた場合
   * 従業員が持っていない管理者アクセスを必要とする問題が発生した場合
   * 技術的な制限により、Sparkが効果的なソリューションを提供できない場合

{% hint style="info" %}
Sparkは解決策を提案し、開始することがありますが、すべてのデバイス修正アクションにはユーザーの承認が必要です。
{% endhint %}

## コンテキストとデータ入力源

関連性の高い回答を提供するために、Spark は静的および動的なデータソースを組み合わせて使用します。

* **ナレッジベース記事**： [手動でインポートされた](https://github.com/nexthink/documentation.online-product-documentation/blob/develop/ja_docs/user-guide/spark/setting-up-and-managing-spark/managing-knowledge-sources.md)ナレッジベース記事。
* **Nexthinkの文脈データ**：デバイスの健康状態、診断、修復、およびNexthink Infinityからのユーザーメタデータ。

その結果、Sparkは[Sparkユーザー相互作用データをクエリするために](https://docs.nexthink.com/platform/ja/spark-nql-capabilities.md)特定のNQLデータモデルテーブルを使用します。

{% hint style="info" %}
個人データの取り扱いについては、Nexthinkのデータ処理契約（DPA）に記載されています。 Sparkの処理はユーザー固有であり、顧客の地域に限定されています。

Sparkは他の組織からのデータを提供しません。
{% endhint %}

## Spark のコミュニケーションチャネル

現在、Nexthink Spark は Microsoft Teams と連携し、IT トラブルシューティングや従業員からのリクエストに対して、安全で AI を活用した支援を提供します。

Nexthink Community にログインして、[詳細を読む](https://edocs.nexthink.com/ja/nexthink-infinity/infinity-specifications/spark-teams-app-architecture)。

## Spark アクション

Spark は、従業員の問題を診断し、解決するためのアクションを実行できます。 これらのアクションは、IT の承認後に Nexthink 管理者によって有効化されます。 修復アクションを実行する前に、Spark は従業員に確認を求めます。 組み込みの診断アクションはこの要件の対象外であり、従業員の作業を妨げることなくバックグラウンドで実行される場合があります。

詳細については、[https://github.com/nexthink/documentation.online-product-documentation/blob/develop/ja\_docs/user-guide/spark/setting-up-and-managing-spark/managing-agent-actions.md](https://github.com/nexthink/documentation.online-product-documentation/blob/develop/ja_docs/user-guide/spark/setting-up-and-managing-spark/managing-agent-actions.md "mention") を参照してください。

## 対応言語

Sparkはメッセージの内容から従業員の言語を検出し、その言語で応答を提供します。これにより、従業員は母国語でSparkとやり取りすることができます。

* 言語が検出できない、またはサポートされていない場合、Sparkはテナントの言語（現時点では英語または日本語）にフォールバックし、従業員にその旨を通知します。
* エスカレートされたチケットは、テナントの言語である英語または日本語で生成されます。 これには、簡潔な説明、実行されたアクション、および会話のトランスクリプトが含まれます。 追加フィールドには、元の従業員の言語で同じ内容が含まれる場合があります。

<details>

<summary>Spark対応言語</summary>

* 英語
* フランス語
* ドイツ語
* ハンガリー語
* 日本語
* ポーランド語
* ルーマニア語
* スペイン語

</details>