スパークの始め方
Nexthink Sparkは、リアルタイムコミュニケーションチャネルでレベル1のITリクエストや質問を解釈し解決するAIエージェントです。 Nexthink Sparkは現在、Microsoft Teams向けのみで提供されています。
Sparkは問題解決の迅速化をすることにより、ITサポートの負荷を軽減し、従業員の体験を向上させます。
はじめに
Nexthink Sparkをデプロイして使用する前に、以下を確認してください:
管理者権限が必要なSparkの前提条件を設定しました。 Sparkの権限の付与セクションを参照してください。
Collectorを設定して、各ユーザーのUPNをクリアテキストで収集します。 Collectorレベルの匿名化設定ドキュメントを参照してください。
Microsoftテナント用のMicrosoft Entra IDインバウンドコネクタを設定しました。
セルフサービスポータルURL。
技術プレビューへの参加後に、メールで共有されたNexthink Teamsアプリケーションパッケージバージョン1.2.0の更新版。
Nexthinkでは、ServiceNowコネクタの資格情報を設定して、Sparkから直接インシデントを作成できるようにすることを推奨します。 この統合により、Sparkが未解決の問題をフルコンテキストでエスカレートする能力が強化されます。
Nexthink Sparkの設定
Sparkとの対話のためのコミュニケーションチャネルを設定します。
MS Teamsのコミュニケーションチャネルを設定する前に、前提条件を満たしていることを確認してください。
Collectorオプションを使用して、各ユーザーのUPNをクリアテキストで集めます。 Collectorレベルの匿名化設定のドキュメントを参照してください。
Microsoftテナント用のMicrosoft Entra IDインバウンドコネクタを設定します。
NexthinkにおけるCommunication channelを設定して、MS TeamsとのSparkの対話を有効にします。
歓迎メッセージを使用して、従業員にSparkの範囲を通知し、AI生成による回答を読むときは判断力を行使するようにリマインドします。
コミュニケーションチャネルを設定した後、技術プレビューに直接提供されたSparkのバージョン専用アプリケーションパッケージ（.zip）をインストールします。
Microsoft Teamsの管理コンソールを使用して、Nexthink Teamsアプリ（元のバージョンまたは新しいSparkバージョン）を以前にデプロイした場合、Spark TeamsアプリケーションをTeamsクライアントに直接アップロードすることはできません。
Microsoft Teamsは、Teams管理コンソールで承認されていないユーザーに対して、アプリケーションの使用をブロックします。 Teams管理コンソールを通してNexthink Teamsアプリを一度もデプロイしていない場合、Teamsクライアントに直接Spark Teamsアプリケーションをアップロードすることでテストすることができます
権限を付与
Spark機能に関する権限を管理者に追加するためにロールを編集します。
データモデルの可視性:
エージェント会話では、Nexthink Query Language（NQL）を使用して、Sparkから会話情報を表示することができます。
Spark:
エージェント概況ダッシュボードの表示は、Sparkの導入および価値をモニタリングするための概況ダッシュボードの表示を可能にします。
すべてのエージェントアクションの管理は、Sparkで使用可能なエージェントアクションを管理するユーザーを可能にします。
すべてのエージェント会話の表示は、Spark会話とその詳細（会話の内容を含む）のリストを表示します。
エージェント会話のレビューは、現在使用していないSparkを改善するために使用されるSpark会話についてのフィードバックを提供することです。
エージェント知識ソースの管理は、Sparkにアクセス可能な知識ベース記事をアップロードすることを可能にします（現在は使用されていません）。
ServiceNowから知識ベース記事をインポートする
ITSMツール、ServiceNowから知識ベース記事をCSVファイルとしてNexthinkに手動でアップロードし、Spark知識ベースを供給します。
managing-knowledge-sources.md のドキュメントを参照してください。
Sparkの診断と修復アクションを有効にする
NexthinkでSparkのアクションをバリデートし、有効化します。
組み込みのエージェントアクションを有効にする
メインナビゲーションメニューから:
Spark > アクションの管理に進み、Sparkで使用するよう設計されているエージェントアクションをレビューします。
Spark利用のための望ましいエージェントアクションを有効にします。
詳細については、エージェントアクションの管理ドキュメントを参照してください。
カスタムリモートアクションの有効化
メインナビゲーションメニューから:
リモートアクション > リモートアクションの管理に進みます。
リモートアクションを作成または編集し、Sparkトリガーを有効にすることを確認します。
詳細については、Sparkアクションのドキュメントを参照してください
NexthinkはSparkに対するNexthink キャンペーンを含むリモートアクションの設定をお勧めしません。
ServiceNow統合用のコネクタ資格情報を設定
NexthinkでServiceNow 用のコネクタ資格情報を設定し、Sparkがインシデントを解決できない場合にチケットを起票することを許可します。 Nexthinkは将来リリースのための他のITSMツール統合を計画しています。
必須のパーミッション（例えば、
itilロール）が付与された資格情報をServiceNowで確認し、インシデントの読み取りと作成を行えるようにしてください。Nexthinkに資格情報設定のURL、必要なチケットフィールドのリスト、セルフサービスポータルURLを提供してください。
Nexthinkは初期設定を完了し、チケット/インシデント作成のためにSparkを有効にします—将来のリリースでは顧客向けUIを計画しています。
詳細については、コネクタ資格情報 ドキュメントを参照してください。
Sparkデプロイの通知
Sparkデプロイのための従業員グループを選択し、コミュニケーションを準備します。
MS Teams管理コンソールのコントロールを使用して、Sparkアクセスが可能な従業員を選択します。
従業員にSparkエージェントの範囲について通知し、AI生成による回答を読む際には判断力を行使するようにリマインドします。
Sparkはどのように機能しますか?
Sparkは、設定されたチャネルを介して従業員のリクエストと接続し、診断を実行し、問題解決を試みます。
（***）今後のリリースで強化学習用の会話ログが予定されており、現在は使用できません。
現在、Microsoft Teamsが唯一の利用可能なチャネルです。 サードパーティツール統合は今後のリリースが予定されています。
上図のダイアグラムは、Sparkのワークフローシーケンスを視覚的にマッピングしています。
リアルタイムで従業員が企業のチャットまたは他のサポートされたフロントエンドチャネルの統合を介して問題を報告します—現在はMS Teamsのみ利用可能です。
Sparkは自然言語を使用して従業員のリクエストを解釈し、Infinityプラットフォーム内のAWS BedrockサービスにホストされているLLMを活用します。 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:
特定のユーザー/デバイス診断のためのNexthinkデータセット—ユーザー自身のデバイスに限定されています。
診断または修正のための利用可能なアクション—組み込みのエージェントアクションとカスタムリモートアクション。
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。
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
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。
Sparkはどのデータを使用しますか？
Sparkは静的および動的なデータソースの組み合わせに依存しています：
知識ベースの記事：手動でインポートされた知識ベースの記事。
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。
将来のリリースに向けたデータの拡張計画：
会話フィードバック: Spark Cockpitで、質の高い応答を促進するために、同様の将来の相互作用のために会話フィードバックを提供します。
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特定のNQLデータモデルテーブルを使用します。
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。
Sparkの権限の付与
Permissions、View domainオプション、およびData privacyの詳細設定について説明したRolesドキュメントを参照してください。
管理者としてSparkの適切な権限を有効にするために：
メインナビゲーションパネルから管理 > 役割を選択します。
新しい役割を作成するか、既存の役割を編集します。その役割にマウスをホバーさせます。
データモデルの可視性セクションで、エージェント会話を見えるように設定してください。
Permissionsセクションで、Sparkセクションまでスクロールして、その役割に適切なパーミッションを有効にしてください。
View domainがSparkの権限に与える影響を確認
下記の表は、すべての必要な権限が有効であることを前提として、完全および限定的なView domainアクセスを持つユーザーが何を行うことができるかを示しています。
すべてのエージェントアクションの管理
エージェント会話のレビュー
エージェント概況ダッシュボードの表示
すべてのエージェント会話の閲覧
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