2026年10月2日 13:01
ServiceNow、AutoSynthDataを開発
AutoSynthData: Generating Training Data for Enterprise Agents
3行まとめ
- •ServiceNow、エージェント用学習データ生成
- •モデルの失敗から大量の新規タスクを作成
- •生成データはサンプル単位で検証・修復
詳細
背景
企業向けエージェントは、利用するシステムや社内ルール、データの状態に合わせて動作する必要がある。広い能力を持つモデルでも、特定の環境ではワークフローの処理が苦手だったり、ツールの組み合わせを誤用したり、制約を守れなかったりする。企業が改善したいのは、まさにこうした個別環境での弱点である。
内容
ServiceNow CoreAIは、モデルの弱点を学習データに変えるAutoSynthDataを開発した。個々の失敗から得られる情報は限られるため、同じ能力を異なる状況で試す大量の新規タスクを生成する。生成するタスクには、環境内で実際に完了できること、現実の依頼に近いこと、エージェントの成否を信頼できる方法で確認できることが求められる。
検証と評価
記事は、ターゲットを定めて生成し、Multiplyで拡張する手順を紹介している。データの品質を保つため、サンプル単位の検証と修復、バッチ単位のレビューを行う仕組みも説明している。あわせて、EnterpriseOps Gymでの実験やITSM領域での結果も取り上げている。
なぜ重要か
企業環境ごとのエージェントの弱点を学習データに変える手法で、独自システム向けにモデルを改善する方法を示している。
元記事を読む — Hugging Face Blog