Classic Document Intelligence の廃止と Now Assist in Document Intelligence（NADI）への移行計画手順Summary<!-- /*NS Branding Styles*/ --> .ns-kb-css-body-editor-container { p { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } span { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } h2 { font-size: 24pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h3 { font-size: 18pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h4 { font-size: 14pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } a { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--link-primary, #00718F); } a:hover { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #024F69); } a:target { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #032D42); } a:visited { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #00718f); } ul { font-size: 12pt; font-family: Lato; } li { font-size: 12pt; font-family: Lato; } img { display: ; max-width: ; width: ; height: ; } } 製品のお知らせ ドキュメントインテリジェンス (DocIntel) は Now Assist へ移行します。 Document Intelligence（Classic）から Now Assist in Document Intelligence（NADI）への移行を計画してください。 対象者 お客様および ServiceNow 管理者 適用先 Zurich リリース以降 製品 Document Intelligence および Now Assist in Document Intelligence アクションが必要 はい。NADI で新しいユースケースをセットアップしてください。 概要 従来の機械学習ベースの Document Intelligence は廃止され、Document Intelligence の GenAI ベースの進化版である Now Assist in Document Intelligence（NADI）へ置き換えられました。NADI は、モデル学習を必要とせず、GenAI およびサードパーティのフロンティアモデルを通じて、文書抽出、処理、およびマルチモーダル機能を完全にサポートします。詳細については Now Assist in Document Intelligence を参照してください。 要点: 既存の Classic ユースケースを自動的に移行することはできません。NADI で再構築する必要がありますが、その過程でゼロショット抽出、Q&A、および要約機能を利用できるようになります。 なぜNADIなのか、そしてなぜ今なのか Document Intelligence（Classic）は、光学文字認識（OCR）と従来型機械学習を基盤として構築されていました。これは既知の構造化フォームに対しては良好に機能しますが、新しい文書レイアウトごとに新たなラベル、新たなトレーニング、およびモデル調整の繰り返しが必要でした。 Now Assist in Document Intelligence は異なるアプローチを採用しています。大規模言語モデル（LLM）を使用して文書をゼロショットで読み取り、ユーザーが自然言語で記述したキー情報抽出の説明に基づいて動作します。維持するテンプレートはなく、収集するアノテーションも不要であり、同じ構成でフィールド抽出に加えて質問応答や要約も実行できます。 NADI への移行により保守負荷が軽減され、Classic Document Intelligence では確実に処理できなかった文書タイプにも対応できるようになります。 この 2 つの比較 項目 Document Intelligence（Classic） Now Assist in Document Intelligence（NADI） テクノロジー OCR + 従来型機械学習 LLM によるゼロショット抽出 セットアップ工数 トレーニングデータにラベル付けを行い、その後モデルを反復的に改善 トレーニング不要、テンプレート不要。抽出したい主要情報を説明するだけ 機能 抽出のみ 主要情報抽出、質問応答、および要約 ドキュメント適合性 構造化フォームと半構造化フォーム 構造化、半構造化、および非構造化文書 継続的なメンテナンス 文書変更に応じた継続的なモデル再学習 動作が変化した場合に説明を調整 必要なプラットフォーム構成 OCR エンジンおよびモデル学習パイプライン LLM プロバイダーを構成した Generative AI Controller お客様にとっての変更点 アノテーションおよびトレーニングサイクルは不要になります。サンプル文書へラベル付けし、モデルの収束を待つ必要はありません。タスク定義は引き続き存在しますが、その背後にあるキー情報はカスタム学習済みモデルを必要としません。キー説明は最も重要な設定項目になります。LLM はそれらを利用して適切なデータを探すため、説明の明確さと具体性が精度に直接影響します。NADI を利用するには、Generative AI Controller がインストールされ、LLM プロバイダーが構成されている必要があります。 変わらない点 コアテーブルは変更されません。sys_di_task_definition、sys_di_task、sys_di_key、sys_di_key_group、および sys_di_extracted_value は引き続き存在します。Workspace の操作体験は類似しています。レビュアーは引き続き抽出済み文書を開き、必要に応じて値を修正します。周辺テーブルおよびワークフローとの統合パターンは本質的には変わりません。 既存のユースケースを移行できますか? 簡単な回答: いいえ、自動ではできません。 Classic と NADI は多くの同じテーブルを共有していますが、NADI はキー説明を利用して LLM をガイドします。一方、Classic はラベル付けされたトレーニングデータから学習しており、そのような説明は必要としていませんでした。そのため、そのメタデータは Classic のキーには存在しません。 各ユースケースを NADI で再構築する必要があります。ただし利点として、構築作業は大幅に高速になります。ラベル付けもトレーニング実行も不要であり、同じユースケースで抽出に加えて質問応答や要約もサポートできます。 NADI で作成した新しいユースケースは、現在の他の構成と同様に Update Set を使用してインスタンス間で取得および昇格できます。 推奨される次のステップ 現在利用中の Document Intelligence（Classic）ユースケースと、それぞれが処理する文書タイプを棚卸しします。Generative AI Controller が対象インスタンスにインストールおよび構成されており、Now Assist Admin コンソールを使用して承認済みの LLM プロバイダーへ接続されていることを確認します。Now Assist in Document Intelligence を有効化し、まず 1 件のユースケースをパイロットとしてエンドツーエンドで再構築します。抽出品質が要件を満たすまでキー説明を改善し、その後残りのユースケースへ展開します。ビジネス関係者とともに切り替え計画を策定します。移行期間中も Classic は引き続き実行されるため、強制的な切り替え日はありません。 移行計画について支援が必要な場合は、担当の ServiceNow 担当者へお問い合わせください。 Related Links<!-- /*NS Branding Styles*/ --> .ns-kb-css-body-editor-container { p { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } span { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, #000000); } h2 { font-size: 24pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h3 { font-size: 18pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } h4 { font-size: 14pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--text-primary, black); } a { font-size: 12pt; font-family: Lato; color: var(--now-color--link-primary, #00718F); } a:hover { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #024F69); } a:target { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #032D42); } a:visited { font-size: 12pt; color: var(--now-color--link-primary, #00718f); } ul { font-size: 12pt; font-family: Lato; } li { font-size: 12pt; font-family: Lato; } img { display: ; max-width: ; width: ; height: ; } } • Classic Document Intelligence product documentation (deprecated) • Now Assist in Document Intelligence - Setup and configuration guide • Generative AI Controller / Manage Model Providers (Required prerequisite for NADI)