IT支援型チケッティングシステム

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IT支援型チケッティングシステム

IT支援型チケッティングシステム

本リポジトリは、過去のチケット割り当てデータを活用し、機械学習と自然言語処理（NLP）を用いてサポートチケットの自動割り当てを実現するプロトタイプです。Pythonで実装されており、チケットの説明文を入力することで、最適な担当者やチームを提案。大規模組織での手動割り当ての非効率さやミスを減らし、サポート業務の効率化を図ります。

https://github.com/keusuanl-sec/IT-Supported-Ticketing-System

概要

IT支援型チケッティングシステムは、組織内で発生するサポートチケットの割り当て作業を自動化し、効率化するための機械学習ベースのプロトタイプです。従来の手動割り当ては負担が大きく、ミスや遅延の原因となっていました。本システムは、過去のチケット割り当て履歴を学習データとして活用し、チケットの説明文から最適な担当者を機械的に提案します。Python言語を用い、NLP技術によりチケット内容の意味解析を行うことで、実用的な割り当て支援を目指しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 13
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 13
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 機械学習モデルを用いてチケットの説明文から適切な担当者を自動推定
  • 過去のチケット割り当てデータを学習に活用し、実務に即した割り当てを実現
  • Pythonによるシンプルな実装でプロトタイプとしての動作確認が可能
  • 自然言語処理技術でチケット記述の意味解析を行い、割り当て精度向上を図る

技術的なポイント

本プロジェクトは、ITサポート分野におけるチケット割り当て作業の自動化を目的としており、特に機械学習と自然言語処理（NLP）を組み合わせた点が特徴です。従来のサポートチケット管理では、担当者の割り当ては主に管理者の経験やルールに依存し、割り当てミスや遅延が発生しやすい課題がありました。

本システムは、過去のチケットデータ（チケットの説明や担当者情報）を教師データとして機械学習モデルをトレーニングします。具体的には、チケット説明文をテキストデータとして処理し、NLP技術でテキストの特徴抽出を行います。例えば、形態素解析やTF-IDF、ワードエンベディングなどの手法でテキストの意味的特徴を数値化し、機械学習アルゴリズムに入力します。これにより、単なるキーワードマッチではなく、チケット内容の文脈や意味を考慮した割り当て推定が可能となっています。

モデルの学習にはPythonの機械学習ライブラリが用いられており、実装はシンプルかつ拡張しやすい構成です。トレーニング済みモデルを用い、入力されたチケット説明を元に最も適した担当者を確率的に推定し、提案します。これにより、大量のチケットが発生する大規模組織においても割り当て工数を削減し、対応速度と的確さを向上させる効果が期待できます。

また、本プロトタイプはあくまでベースとなる実装であり、実運用に向けてはデータの拡充やモデルの精度向上、UI/UXの改善、リアルタイム処理対応などの課題が残されています。しかし、機械学習を活用してITサポート業務の効率化を図る方向性を示す貴重な試みとして評価できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: Git管理対象外ファイルの指定
  • LICENSE: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト概要や使用方法の説明
  • app: アプリケーション本体のディレクトリ
  • automatedticketingsystem.py: メインの機械学習モデル実装ファイル
  • requirements.txt: 依存ライブラリ一覧
  • dataset.csv: 学習データ（過去チケットデータ）
  • utils.py: 補助的な処理をまとめたユーティリティモジュール

まとめ

機械学習とNLPを用いたサポートチケット自動割り当ての実用的プロトタイプ。

リポジトリ情報：