2025年におけるAIとITILフレームワークの実践ガイド

IT業界で働く方なら、この感覚をご存知でしょう。チケットのキューは一向に減る気配がありません。同じような繰り返しのリクエストに追われ、あちこちで発生する問題の火消しに奔走するうちに、より大規模で戦略的なプロジェクトは後回しになってしまいます。まるで、なんとか追いつこうと必死にもがいているような感覚に陥ることがよくあります。

長年にわたり、情報技術インフラストラクチャライブラリ（ITIL）は、この混沌とした状況に秩序をもたらすための頼れる手引書とされてきました。これは、何千もの組織が信頼を寄せるITサービスマネジメント（ITSM）のための確固たるベストプラクティス集です。しかし、この信頼性の高いフレームワークを人工知能（AI）の力と組み合わせると、一体何が起こるのでしょうか。

答えは、よりスマートで、より速く、そしてはるかに効率的なIT運用方法の実現です。このガイドでは、AIとITILのフレームワークについて解説し、実際の現場でどのように機能するのかを示し、大規模なソフトウェアの全面的な見直しといった頭の痛い作業なしに導入を始める方法を説明します。

ITILフレームワークとは？

詳しく見ていきましょう。ITILフレームワークの核心は、ITサービスがビジネスの実際のニーズと確実に合致するようにするためのベストプラクティスの集合体です。単純なヘルプデスクのチケットから、長期的なIT戦略全体に至るまで、あらゆるものを管理するためのガイドだと考えてください。

最新バージョンであるITIL 4は、かなり大きな変化を遂げました。以前よりも厳格さが緩和され、アジャイルやDevOpsといった現代的な働き方とうまく連携できるように設計されています。単に厳格なプロセスに焦点を当てるのではなく、ビジネスにとって真の価値を創造することが主な目標となっています。ITIL 4は、いくつかの重要な考え方に基づいて構築されています。

• 4つの側面: このモデルは、サービスマネジメントをあらゆる角度から確実に検討するためのものです。具体的には、「組織と人材」「情報と技術」「パートナーとサプライヤー」「バリューストリームとプロセス」の4つです。これにより、ある部分を改善した結果、意図せず他の部分を悪化させてしまうといった事態を防ぐことができます。

• サービスバリューシステム（SVS）: これは、高レベルの運用モデルです。組織のすべての構成要素がどのように連携し、需要（例：ユーザーが新しいアプリへのアクセスを必要としている）を価値（例：必要なアクセス権を得て、仕事ができるようになる）に転換するかを示しています。

ITILは、優れたITサービスマネジメントがどうあるべきかという素晴らしい設計図を提供してくれます。しかし問題は、今日の世界でその設計図に手作業で従おうとすることは、非常に大きな挑戦であるということです。そして、まさにそこでAIが活躍するのです。

AIはどのようにAIとITILのフレームワークに命を吹き込むか

AIはITILをなくすのではなく、その運用を格段に向上させます。ITILは何をすべきか（インシデントを処理するプロセス）を教えてくれ、AIはそれをどのように実行するかについて、はるかに高速でスマートな方法を提供します。ITILの構造とAIの知性を組み合わせることで、事態は面白くなり始めます。

リアクティブからプロアクティブなサポートへ

従来、ITILに基づくITサポートはリアクティブ（事後対応型）でした。何かが壊れ、ユーザーがチケットを起票し、担当者が可能な時に対応する。常に守りの姿勢です。AIは攻めに転じる手助けをします。過去のインシデントデータや監視ツールからの情報を分析することで、AIはパターンを発見し、ユーザーに影響が及ぶ前に問題を予測できます。これはITILの「継続的改善」の考え方と完全に一致しますが、人間のチームでは到底追いつけないスピードと規模で実現されます。

定型業務の自動化

ITチームの58%が、週に5時間から20時間を単調な繰り返し作業だけに費やしていることをご存知でしたか？パスワードリセットやソフトウェアのアクセス申請、「私のチケットの状況はどうなっていますか？」という終わりのないフォローアップに、膨大な時間が浪費されています。

これこそが、AIが得意とする種類の作業です。AIはこうした一般的な一次レベルの問題を、人間を介さずに24時間365日、即座に処理できます。これにより、熟練した担当者は、本当に彼らの知恵が必要とされる、複雑で影響の大きい問題に取り組む時間を得ることができます。

よりスマートで統一されたナレッジベースの構築

ITILの導入において最も困難な部分の一つが、ナレッジマネジメントです。有用で最新のナレッジベースを構築し、維持することは骨の折れる仕事です。記事は古くなり、重要な情報は十数か所の異なる場所に散在してしまいます。

現代のAIは、このゲームを完全に変えます。ConfluenceやGoogle Docs、あるいは古いサポートチケットの奥深くに埋もれている情報など、知識が既に存在するすべての場所に接続し、即座に関連性の高い回答を引き出すことができます。eesel AIのようなプラットフォームは、さらに一歩進んでいます。解決済みのチケットを分析し、そこから自動的に新しいナレッジベース記事の下書きを作成することで、ドキュメントが常に新鮮で、実際に起きていることを反映した状態に保たれるようにします。

AIとITILのフレームワークが、ConfluenceやGoogle Docsなどのさまざまなソースからの知識を統合し、即座に回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。:

AIとITILフレームワークの実際の応用例

では、具体的に見ていきましょう。AIとITILフレームワークを組み合わせることで、日常的なIT業務の処理方法がどのように変わるかをご紹介します。

インシデント管理

• 従来の方法： 従業員がヘルプデスクに曖昧なメールを送ります。担当者はそれを読み、彼らが本当に何を求めているのかを理解しようとし、カテゴリと優先度を割り当て、適切なチームに引き継ぎます。これは時間がかかり、間違いも起こりやすいプロセスです。

• AIを活用した場合： AI搭載のチャットボットが第一線となります。ユーザーが平易な言葉で何を求めているかを理解し、簡単な問題はその場で解決します。より複雑な問題の場合は、チケットを自動的に分類し、適切な専門家へルーティングします。かつて何時間もかかっていたプロセスが、今では数秒で完了できます。

AIとITILのフレームワークが、チケット作成から解決までインシデント管理を自動化する様子を示すワークフロー図。:

問題管理

• 従来の方法： なぜ同じインシデントが繰り返し発生するのかを突き止めるには、通常、チームが何週間分ものチケットデータを手作業で掘り下げ、点と点を結びつけようと期待するしかありませんでした。これは遅く、骨が折れ、そしてしばしば不正確なプロセスです。

• AIを活用した場合： AIは数千件のインシデントを瞬時にスキャンし、人間では見逃してしまうような微妙なパターンやつながりを発見できます。関連するチケットを自動的にグループ化し、根本的な問題を指摘することで、チームが絶え間ない火消し作業から、問題の未然防止へとシフトするのを助けます。

変更実現

• 従来の方法： 新しいソフトウェアの展開やシステムアップデートのリスクを判断することは、しばしば手作業でのレビューや、最も経験豊富なチームメンバーの直感に頼っていました。これは主観的になる可能性があり、深刻な盲点を残すかもしれません。

• AIを活用した場合： AIモデルは、過去の変更データ、システムの依存関係、古いインシデントレポートを分析し、提案された変更の影響とリスクを予測できます。これにより、単なる直感ではなくデータに基づいた意思決定が可能になり、より自信を持って変更を展開できます。

ナレッジマネジメント

• 従来の方法： ナレッジマネジメントは雑務です。各分野の専門家はすでに手一杯なのに、さらに作業を中断して記事を執筆・更新するように求められます。その結果は予測可能で、知識はサイロ化し、見つけにくく、そしてたいていは時代遅れになります。

• AIを活用した場合： AIはそうしたサイロを打ち破ります。さまざまな情報源から知識を引き出し、即座に利用可能にします。SlackやMicrosoft Teamsなど、チームがすでに使用しているツール内にスマートな検索バーを設置し、ユーザーが扱いにくいポータルを検索することなく回答を提供できます。eesel AIのようなツールは、既存のWikiやドキュメントに直接接続するため、何も移動したりコピーしたりする必要はありません。さらに、チームの過去の会話から学習し、会社の独自のトーンで質問に答えることで、ナレッジマネジメントがほとんど手間のかからないものに感じられるようになります。

AIとITILフレームワークと統合されたAIチャットボットが、Slack内で直接、即座に回答を提供しているスクリーンショット。:

適切なツールの選択

AIとITILフレームワークのメリットは素晴らしいものに聞こえますが、すべては適切なツールを選ぶことにかかっています。多くのエンタープライズ向けAIソフトウェアには、プロジェクトが始まる前に頓挫しかねない隠れた問題が伴います。注意すべき点を以下に示します。

「リプレース（総入れ替え）」の罠にはまらない

多くの古いAIソリューションは、ZendeskやJira Service Managementといった既存のヘルプデスクを廃止し、すべてを自社のオールインワンプラットフォームに移行するよう要求します。これは、誰もが時間のない中で、長期間にわたる高コストで破壊的な移行プロジェクトを意味します。

代わりに、あなたがすでに愛用しているツールと連携できるプラットフォームを探しましょう。現代的なソリューションは、簡単なワンクリック統合を提供しているはずです。例えば、eesel AIは主要なヘルプデスク、チャットツール、ナレッジソースに直接接続できるため、数ヶ月ではなく数分で運用を開始できます。

この画像は、現代的なAIプラットフォームが提供するシームレスなワンクリック統合を示しており、「リプレース」の罠を回避する効果的なAIとITILフレームワークの重要な部分です。:

完全な制御と透明性を確保する

一部のAIツールは「ブラックボックス」のように感じられます。スイッチを入れるとチケットの処理を開始しますが、何を自動化するか、どのようにAIが応答するかについて、実質的な発言権がありません。これは、コンプライアンス、ブランドのトーン、そしてユーザーの信頼を得るという点で大きなリスクとなります。

AIツールは透明性を持ち、あなたが主導権を握れるものでなければなりません。強力なシミュレーションモードを備えたプラットフォームを探しましょう。例えば、eesel AIでは、何千もの自社の過去のチケットを使ってAIを安全にテストできます。実際のユーザーと対話する前に、AIがどのように機能するかを正確に確認できます。そこから、どのチケットを自動化するかについての特定のルールを設定したり、AIの個性や許可されるアクションをカスタマイズしたりすることも可能です。

AIシミュレーションモードのスクリーンショット。適切なAIとITILフレームワークツールが提供する透明性と制御性を示しています。:

予測不可能な価格モデルに注意

多くのベンダーは解決ごとの課金モデルを採用しており、AIがクローズしたチケット1件ごとに料金を請求します。これにより請求額が予測不能になり、皮肉なことに、成功してより多くの業務を自動化すればするほど、ペナルティを受けることになります。

明確で予測可能な価格設定を持つパートナーを見つけるようにしましょう。定額制のサブスクリプションモデルであれば、コストは安定し、忙しい月の後に請求書を見て неприятな驚きをすることはありません。

価格モデル	仕組み	潜在的なデメリット
解決ごとの課金（競合他社）	AIが正常にクローズしたチケットごとに料金を支払う。	コストが予測不能で、チケット量に直接比例するため、成長がペナルティとなる。
エージェントシートごとの課金（従来型）	ツールを使用する人間のエージェントごとに料金を支払う。	自動化の価値と一致せず、大規模なチームにとっては高額になる可能性がある。
定額サブスクリプション（eesel AI）	利用ティアに基づいた固定の月額または年額料金を支払う。	適切なティアを選択する必要があるが、コストは常に予測可能で透明性がある。

ITILは設計図、AIはエンジン

ITILは、優れたサービスマネジメントのための堅実で実績のある設計図を提供しますが、それを手作業で実行しようとすることは、もはや持続可能ではありません。今日のIT世界の膨大な量と複雑さには、よりスマートな働き方が求められています。

AIを導入することは、ITILの原則を捨てることを意味するわけではありません。むしろ、それらの原則に、効率的かつ大規模に、ついに応えることができるようになるということです。適切なAIツールは、ITILフレームワークのエンジンとして機能し、定型業務を自動化し、プロアクティブな洞察を提供し、従業員体験を格段に向上させることで、あなたのプロセスを強力に推進します。

そして何よりも素晴らしいのは、現代のプラットフォームがこの技術をかつてないほど利用しやすくしたことです。高コスト、長い導入期間、データサイエンティストのチームが必要といった、かつての障壁は急速に取り払われつつあります。

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eesel AIは、セルフサービス型のプラットフォームで、ヘルプデスクを接続し、自社のナレッジでAIをトレーニングし、わずか数分でその性能を確認することができます。ITILプロセスにインテリジェントな自動化を導入することがいかに簡単であるか、ご自身で確かめてみてください。

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