case-auto-resolve

ケースの自動解決

概要

このスキルは、既知の問題とのパターンマッチング、ナレッジベース記事の検索、過去の解決データを活用して、よくある反復的なインシデントやケースの解決を自動化します。定型的なチケットを人の介入なしに解決する、タッチレスのサービスデスクワークフローを実現します。

• 既知の解決パターンに一致するインシデントを特定します（パスワードのリセット、アクセス要求、よくあるエラーなど）
• 確度の高い解決策があるナレッジベース記事と受信チケットを照合します
• 過去の解決データを分析し、類似する過去のインシデントから自動修正を導き出します
• 適切な作業メモと顧客向け連絡を含む解決テンプレートを適用します
• 自動解決の成功率を追跡し、確度が低い場合はエスカレーションします

使用する場面： 文書化された解決策や一貫した過去の解決実績がある、反復的でよく理解されている問題について、手動でのチケット対応を減らしたい場合です。

前提条件

• ロール： itil、knowledge_manager、または incident_manager
• プラグイン： com.snc.incident（インシデント管理）、com.glide.knowledge（ナレッジ管理）
• アクセス権： incident への読み取り／書き込み、kb_knowledge、sn_agent_workspace、sys_cs_channel への読み取り
• 知識： 組織でよく発生するインシデントのカテゴリと解決パターンに関する理解
• データ： パターンマッチングに十分な過去のインシデントデータ（推奨：6 か月以上）

手順

ステップ 1：自動解決候補を特定する

自動解決可能なカテゴリに一致する新規またはオープンのインシデントを検索します。

MCP を使用（Claude Code/Desktop）：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: incident
  query: active=true^state=1^categoryINsoftware,hardware,network^short_descriptionLIKEpassword reset^ORshort_descriptionLIKEaccess request^ORshort_descriptionLIKEVPN^ORshort_descriptionLIKEprinter
  fields: sys_id,number,short_description,description,category,subcategory,priority,state,contact_type
  limit: 50

REST API を使用：

GET /api/now/table/incident?sysparm_query=active=true^state=1^categoryINsoftware,hardware,network^short_descriptionLIKEpassword reset^ORshort_descriptionLIKEaccess request^ORshort_descriptionLIKEVPN^ORshort_descriptionLIKEprinter&sysparm_fields=sys_id,number,short_description,description,category,subcategory,priority,state,contact_type&sysparm_limit=50

ステップ 2：パターンマッチングルールを作成する

よくあるインシデントの種類に対する解決パターンを定義します。

パターン ID	カテゴリ	キーワード	解決テンプレート	確度のしきい値
PWD-001	ソフトウェア	password, reset, locked, expired	パスワードリセット手順	0.90
ACC-001	ソフトウェア	access, permission, role, group	アクセス要求の処理	0.85
VPN-001	ネットワーク	VPN, connect, tunnel, remote	VPN のトラブルシューティング手順	0.85
PRN-001	ハードウェア	printer, print, queue, jam	プリンターのリセットガイド	0.80
EML-001	ソフトウェア	email, outlook, calendar, mailbox	メール設定の修正	0.85
DRV-001	ハードウェア	disk, storage, space, full	ディスクのクリーンアップ手順	0.80

MCP を使用：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: incident
  query: state=6^resolved_atONLast 90 days@javascript:gs.daysAgoStart(90)@javascript:gs.daysAgoEnd(0)^short_descriptionLIKEpassword reset
  fields: sys_id,number,short_description,close_code,close_notes,resolution_code
  limit: 20

ステップ 3：一致する記事をナレッジベースで検索する

MCP を使用：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: kb_knowledge
  query: workflow_state=published^active=true^short_descriptionLIKEpassword reset
  fields: sys_id,number,short_description,text,kb_category,rating,sys_view_count
  limit: 5

REST API を使用：

GET /api/now/table/kb_knowledge?sysparm_query=workflow_state=published^active=true^short_descriptionLIKEpassword reset&sysparm_fields=sys_id,number,short_description,text,kb_category,rating,sys_view_count&sysparm_limit=5

ステップ 4：解決の確度スコアを計算する

候補となる各インシデントについて、以下に基づいて確度スコアを算出します。

1. キーワードの一致度（0.0～0.4）：パターンのキーワードが短い説明と説明にいくつ含まれているか
2. KB 記事の関連性（0.0～0.3）：問題に直接対応する公開済み KB 記事があるか
3. 過去の成功率（0.0～0.3）：類似する過去のインシデントのうち、自動解決に成功した割合

confidence = (keyword_score * 0.4) + (kb_relevance * 0.3) + (historical_rate * 0.3)

確度がパターンルールで定義されたしきい値以上の場合にのみ、自動解決を行います。

ステップ 5：自動解決を適用する

確度のしきい値を満たすインシデントに、解決策を適用します。

MCP を使用：

Tool: SN-Update-Record
Parameters:
  table_name: incident
  sys_id: [incident_sys_id]
  data:
    state: 6
    close_code: Solved (Permanently)
    close_notes: "Auto-resolved: Password reset completed via self-service portal. KB article KB0012345 applied. Confidence score: 0.93."
    resolved_by: [auto_resolve_user_sys_id]
    resolution_code: Solved Remotely

REST API を使用：

PATCH /api/now/table/incident/{sys_id}
Content-Type: application/json

{
  "state": "6",
  "close_code": "Solved (Permanently)",
  "close_notes": "Auto-resolved: Password reset completed via self-service portal. KB article KB0012345 applied. Confidence score: 0.93.",
  "resolved_by": "[auto_resolve_user_sys_id]",
  "resolution_code": "Solved Remotely"
}

ステップ 6：詳細な作業メモを追加する

MCP を使用：

Tool: SN-Add-Work-Notes
Parameters:
  sys_id: [incident_sys_id]
  work_notes: |
    === AUTO-RESOLUTION ANALYSIS ===
    Pattern: PWD-001 (Password Reset)
    Confidence Score: 0.93 / 1.00

    Matching Factors:
    - Keywords matched: "password", "reset", "locked" (score: 0.38/0.40)
    - KB article: KB0012345 - Password Reset Procedure (score: 0.28/0.30)
    - Historical success: 94% of 127 similar incidents resolved successfully (score: 0.27/0.30)

    Resolution Applied:
    - Self-service password reset link sent to user email
    - KB article KB0012345 attached to incident
    - User notified via email with resolution steps

    Escalation: Not required (confidence above threshold 0.90)

ステップ 7：確度の低いケースに対応する

確度がしきい値を下回った場合は、関連情報を添えて人間のエージェントに割り当てます。

MCP を使用：

Tool: SN-Update-Record
Parameters:
  table_name: incident
  sys_id: [incident_sys_id]
  data:
    assignment_group: [service_desk_l2_sys_id]
    work_notes: "Auto-resolve attempted but confidence too low (0.62). Partial pattern match on VPN-001. Requires human review. KB articles KB0034567, KB0034568 may be relevant."

ステップ 8：自動解決の指標を監視する

解決済みのインシデントを検索して、成功率を追跡します。

MCP を使用：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: incident
  query: close_notesLIKEAuto-resolved^resolved_atONLast 30 days@javascript:gs.daysAgoStart(30)@javascript:gs.daysAgoEnd(0)
  fields: sys_id,number,category,close_code,state,reopened
  limit: 200

以下の KPI を追跡します。

• 自動解決率：自動解決されたインシデントの総数に対する割合
• 再オープン率：ユーザーによって再オープンされた自動解決済みインシデントの割合
• 平均確度スコア：解決時点の確度の平均値
• 時間の削減量：手動解決と比較した MTTR の平均短縮時間

ツールの使用

ツール	目的	使用するタイミング
SN-Natural-Language-Search	自然言語で候補となるインシデントを検索します	チケットの初期調査
SN-Query-Table	KB 記事と履歴を構造化クエリで検索します	パターンの照合と検証
SN-Update-Record	インシデントに解決策を適用します	自動解決またはエスカレーション
SN-Add-Work-Notes	自動解決の理由を記録します	監査証跡と透明性の確保
SN-Get-Table-Schema	テーブルで利用可能なフィールドを確認します	セットアップと構成

ベストプラクティス

1. 慎重に始める -- 最初は信頼度のしきい値を高く（0.90 以上）設定し、検証しながら下げます
2. P1/P2 は決して自動解決しない -- 優先度の高いインシデントは、必ず人間による確認が必要です
3. 再オープン率を追跡する -- 再オープン率が 5% を超えた場合は、パターンルールを厳格化するか、しきい値を上げます
4. KB 記事を最新の状態に保つ -- 古い記事は誤った自動解決につながります
5. オプトアウトを用意する -- 自動解決が役に立たなかったことをユーザーが知らせられるようにします
6. すべてを記録する -- 詳細な作業メモは、パターンの改善と監査に役立ちます
7. まずシャドーモードで実行する -- 2～4 週間、解決策を適用せずに推奨します
8. チャネルのコンテキストを尊重する -- 解決前に sys_cs_channel を確認して会話履歴を確認します

トラブルシューティング

「自動解決されたインシデントが再オープンされた」

原因： 解決策が実際の問題に対処しておらず、パターン照合が誤検出でした 解決策： キーワード照合では見落とされたニュアンスがないか、インシデントの説明を確認します。パターンルールを改善し、否定的なキーワード（例：「not」＋キーワード）を追加することを検討します。

「パターンに一致する KB 記事が見つからない」

原因： ナレッジベースにこの種のインシデントに関する情報がありません 解決策： 過去の解決データをもとに、新しい KB 記事を作成します。knowledge/article-generation スキルを使用します。

「信頼度スコアが常にしきい値を下回る」

原因： 過去のデータが不十分であるか、パターンの範囲が広すぎます 解決策： パターンのキーワードを絞り、過去データの対象期間を広げるか、品質を監視しながら一時的にしきい値を下げます。

「エージェントのワークスペースに自動解決が反映されない」

原因： sn_agent_workspace ビューに古いデータがキャッシュされている可能性があります 解決策： インシデントの状態変更が反映されたことを確認します。状態遷移を妨げる可能性がある、インシデントテーブルのビジネスルールを確認します。

例

例 1：パスワードリセットの自動解決

入力： INC0045678 - 「パスワードの有効期限が切れて、ワークステーションにログインできません」

分析：

• キーワード：「password」、「expired」、「log in」 -- PWD-001 に一致します
• KB の一致：KB0012345（パスワードリセットのセルフサービス） -- 関連度 95%
• 履歴：類似するインシデント 142 件があり、96% が同じ KB 記事で解決しています
• 信頼度：0.95

対応： パスワードリセットリンクと KB 記事への参照を添えて自動解決します。

例 2：信頼度の低い VPN の問題

入力： INC0045679 - 「ビデオ通話中、VPN が 10 分後に切断されます」

分析：

• キーワード：「VPN」、「disconnecting」 -- VPN-001 に部分一致します
• KB の一致：KB0034567（VPN のトラブルシューティング） -- 関連度 60%（ビデオ固有の問題には対応していません）
• 履歴：類似するインシデントは 12 件のみで、50% が標準的な手順で解決しています
• 信頼度：0.58

対応： コンテキストを記したメモと関連する KB 記事を添えて、ネットワーク運用チームにエスカレーションします。

例 3：プリンターの問題の自動解決

入力： INC0045680 - 「3 階のプリンターで印刷できず、ジョブがキューに残ったままです」

分析：

• キーワード：「print」、「printer」、「queue」、「stuck」 -- PRN-001 に一致します
• KB の一致：KB0056789（プリンターキューのリセット） -- 関連度 88%
• 履歴：類似するインシデント 89 件があり、91% がキューのクリア手順で解決しています
• 信頼度：0.87

対応： プリンターキューのクリア手順と再起動手順を添えて自動解決します。

関連スキル

• itsm/incident-triage - 複雑なケースの手動インシデントトリアージ
• itsm/suggested-steps - 自動解決できないインシデントの解決手順を生成
• itsm/predict-assignment - エスカレーションされたチケットの割り当てグループを予測
• knowledge/content-recommendation - 関連する KB 記事を検索
• knowledge/article-generation - 解決データから新しい KB 記事を作成