スパークの始め方
Nexthink Sparkは、すべての従業員のための個人ITエージェントであり、ライブDEXテレメトリーを使用して問題を自律的に診断および修正し、チケットを削減します。
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の権限を付与する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。
通信チャンネルを設定した後、Nexthink から直接提供される Spark のバージョン固有のアプリケーションパッケージ（.zip）をインストールしてください。
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じて Nexthink Teams アプリをデプロイしたことがない場合は、Spark Teams アプリケーションを直接 Teams クライアントにアップロードすることができます。
権限を付与
Spark を設定および監視するには、必要な権限を含むようにロールを更新します。
関連するロールに対し、エージェント会話 NQL テーブルの可視性を 可視 に設定してください。
関連するロールに Spark 権限 を有効にします。
利用可能な権限、ドメインオプションの表示、データモデルの可視性、データプライバシーの粒度設定に関する詳しい情報については次を参照してください:
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。
現在、Microsoft Teamsが唯一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。
従業員は、現在MS Teamsでのみ利用可能な設定済みの通信チャネルを通じてリクエストを送信します。
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。
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はどの言語に対応していますか？
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。
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