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# Spark データ入力の管理

Spark が応答を生成する際に、組織固有のデータ入力を取り込むように構成します。 これにより、内部プロセスやナレッジに沿った応答が提供されるようになります。 その結果、Spark は自動解決率を高め、エスカレーションや手戻りを減らし、解決時間を短縮します。

これは、以下のデータ入力によって実現されます。

* ナレッジベース記事
* サービスリクエストカタログ
* 過去のチケット解決データ

## ナレッジベース記事

ナレッジベース記事は、企業ポリシーや推奨プラクティスに沿ったガイダンスを Spark が提供できるよう支援します。 これには、従業員向けと IT サポート関連のナレッジの両方が含まれます。 Spark は、意図された対象者によって記事を分類し、検索や解決の際にコンテンツをどのように使用するかを判断できます。

CSV ファイルを使用して、ITSM から複数のナレッジベースをインポートします。 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-knowledge-sources.md](https://github.com/nexthink/documentation.online-product-documentation/blob/develop/ja_docs/user-guide/spark/setting-up-and-managing-spark/managing-knowledge-sources.md "mention")ドキュメンテーションを参照してください。

## サービスリクエストカタログ

サービスリクエストカタログにアクセスすると、Spark は従業員が自分のリクエストに適したサービスリクエストおよび提出プロセスに案内できるようになります。

ServiceNow のリクエストカタログコネクタを構成して、ServiceNow のカタログ構造、フォーム、およびリクエストメタデータを取り込みます。これにより、Spark はサービスリクエストを特定して推奨し、関連するガイドラインを提供できるようになります。

詳細については、[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) ドキュメントを参照してください。

## 過去のチケット解決データ

過去のチケット解決データにより、Spark は過去の解決内容から継続的に学習できます。 これにより Spark は、以前に適用された解決策や専門知識を活用して、複雑なシナリオで従業員を支援できるようになります。

Spark は、サポートエージェントが過去に解決したインシデントの解決ノートを利用して、改善策を推奨できます。 この機能により、時間の経過とともに手動での介入やエスカレーションを削減できます。

構成手順については、[ServiceNow Incidents コネクタ](/platform/ja/configuring_nexthink/bringing-data-into-your-nexthink-instance/integrating-nexthink-with-third-party-tools/inbound-connectors/connector-for-servicenow-incidents.md) ドキュメントを参照してください。


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# Agent Instructions
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