ITSM自動化におけるAIの実践ガイド

正直なところ、ITチームは手一杯です。より迅速な問題解決、より複雑な事象への対応、そしてどうにかして全員の生産性を維持するというプレッシャーが常にのしかかっています。これらすべてを、予算が厳しくなり、単に人員を増やすという選択肢が現実的でなくなる中でこなさなければなりません。これは厳しい状況であり、深刻な燃え尽き症候群につながっています。

AIは、サービス管理をよりスマートで効率的にすると約束する特効薬としてよく話題に上ります。しかし、ほとんどの人にとって、「AIプロジェクト」という考えは大きな頭痛の種のように聞こえます。既存のITサービスマネジメント（ITSM）ツールを捨て去り、大規模で高価な全面改修を始める必要がある、というのが一般的な思い込みです。

しかし、それほど複雑である必要はありません。このガイドでは、ITSM自動化におけるAIとは何かを解説し、従来のプラットフォームに潜む不満点を指摘し、はるかにシンプルで現代的な実現方法を順を追って説明します。

ITSM自動化におけるAIとは？

専門用語はさておき、ITSM自動化におけるAIとは、要するに人工知能を使ってITサービスの管理と提供をよりスムーズに進めることです。反復的で予測可能な作業はソフトウェアに任せ、チームが人間の頭脳を必要とする問題に集中できるようにすることが目的です。

これを実現するいくつかの主要技術があります：

• 機械学習（ML）： 基本的にAIが過去の作業から学習する方法です。何千もの過去のサポートチケットを分析してパターンを見つけ、次に何が起こるかを予測し、誰も手動でルールを作成することなく新しいリクエストを分類します。

• 自然言語処理（NLP）： AIが人々が実際に話す言葉を理解できるようにする技術です。従業員が「VPNの調子がまた悪い」と書いたとき、NLPはAIが人間と同じようにその意味を理解するのを助けます。

• 生成AI： これは創造的な部分です。長くて煩雑なチケットのスレッドをいくつかの明確な箇条書きにまとめたり、問題が解決した後に新しいナレッジベースの記事の下書きを作成したりするなど、その場で新しいテキストを生成できます。

ここでのポイントは、ITサポートを厳格なルールに基づく単なる事後対応から、文脈を理解するよりインテリジェントなものへと移行させることです。チームを日々の雑務から解放し、本当に違いを生み出す仕事ができるようにすることが重要です。

ITSM自動化におけるAIの主なユースケース

AIは単一の機能ではありません。生活を楽にするためにサービスデスク全体に適用できる便利な機能の集合体です。ここでは、その最も一般的な活用方法をいくつか紹介します。

インテリジェントなインシデント管理

おそらくここで最も大きな影響をすぐに感じることになるでしょう。エージェントが散らかった受信トレイを掘り下げる代わりに、AIが介入して最初に物事を整理してくれます。

• チケットのトリアージとルーティング： AIは新しいチケットを即座に読み取り、内容、緊急度を判断し、適切な担当者やチームに送信します。手動での分類や遅延はもうありません。これだけで応答時間を大幅に短縮できます。

• 重大インシデントの検出： 大きな問題が発生した場合、一秒一秒が重要です。AIは、複数の類似したインシデントが同時に発生し始めたことに気づくことができます。もし十数人が突然重要なアプリにアクセスできなくなった場合、AIはそれを潜在的な重大インシデントとしてフラグを立て、事態が深刻化する前に適切な担当者の注意を引くことができます。

サービスリクエストの自動処理

サービスデスクの一日の大部分は、同じような一般的なリクエストの繰り返しに費やされます。AI搭載の仮想エージェントは、人間が介入することなく24時間365日のヘルプを提供し、これらのリクエストを処理できます。

パスワードのリセット、ソフトウェアへのアクセスリクエスト、新しいキーボードの入手方法に関する質問などを考えてみてください。AIエージェントはこれらの問題に即座に対応し、従業員に手順を案内してチケットをクローズできます。人々は問題をすぐに解決でき、チームはより興味深い仕事に時間を割くことができます。

プロアクティブな問題管理

毎週同じ問題に対処するのは疲れるものです。AIは繰り返し発生する問題に先手を打つのに役立ちます。過去のインシデントデータをすべて分析することで、厄介な繰り返し発生する問題を見つけ出し、その根本原因を突き止める手助けをします。

例えば、特定のプリンターモデルが毎月多数のサポートチケットの原因となっていることを見つけるかもしれません。その情報をもとに根本原因を調査し、恒久的な解決策を見つけることで、将来発生するであろう同種のチケットを未然に防ぐことができます。

よりスマートなナレッジ管理

強固なナレッジベースは優れたサポートの鍵ですが、それを最新の状態に保つのは絶え間ない雑務です。AIは実質的にナレッジマネージャーの役割を果たすことができます。

既存の記事では解決できなかったチケットを分析し、ドキュメントのギャップを見つけ出します。人々が質問しているのに、答えがないのはどのような内容でしょうか？さらに良いことに、正常に解決されたチケットに基づいて新しい記事を自動的に下書きすることもできます。ある人の問題の解決策が、他の全員のための自己解決リソースとなり、コンテンツを常に関連性が高く、本当に役立つものに保ちます。

レガシープラットフォームに潜む課題

ServiceNow、Freshworks、Jira Service Managementのような大規模なオールインワンプラットフォームには強力なツールがありますが、そのAI機能を有効にすると、多くの隠れた厄介事が伴うことがよくあります。チームは簡単なアップグレードだと思って飛びつきますが、結局は予想以上に複雑で高価なプロジェクトに行き詰まってしまいます。

長く高価な実装サイクル

単に「AIのスイッチを入れる」だけでは済むことは滅多にありません。これらのプラットフォームでAIをうまく機能させるには、通常、数か月にわたるカスタム設定、高価なプロフェッショナルサービス、そして多くの開発者の時間が必要です。価格ページでは簡単な機能に見えても、すぐに本格的なプロジェクトになり、実際の利益が遅れ、チームが拘束されることになります。

「リプレース（総入れ替え）」のジレンマ

レガシープラットフォームの大きな落とし穴の一つは、彼らのシステムにすべてを移行させようとすることです。最高のAI機能を利用するためには、ヘルプデスクとサービス業務全体を彼らのプラットフォームに移行する必要がある場合がよくあります。この「リプレース」アプローチは、チームが慣れ親しんだツールやプロセスを捨てなければならないことを意味し、多くの混乱、再トレーニング、そして痛みを伴う生産性の低下を引き起こします。

柔軟性に欠ける自動化と「ブラックボックス」AI

これらのシステムは「ブラックボックス」のように感じられ、何を自動化するか、どのように自動化するかについて、ほとんど発言権がありません。AIがなぜそのような決定を下すのかを理解するのは難しい場合があります。そして、その個性、口調、または特定の機能について微調整したいと思っても、本格的なコーディングを伴う開発なしでは、しばしばどうすることもできません。これにより、小さく始めて自信を持って自動化を拡大していくことが難しくなります。

不透明で予測不可能な価格モデル

これらのプラットフォームでAIの費用がいくらかかるかを把握しようとすることは、本当に頭の痛い問題です。価格はしばしば紛らわしい階層に隠されていたり、別のアドオンとして販売されていたり、AIが解決したチケット数に基づいていたります。最後のものは特に厄介で、AIがうまく機能すればするほど請求額が大きくなります。これにより、予算編成がほぼ不可能になり、成功したことに対してペナルティを科されることになります。

より良いアプローチ：アジャイルなAIで成功する

大規模な全面改修を伴わない、より現代的な方法があります。コアシステムを置き換える代わりに、既に使用しているツールと連携する柔軟なAIレイヤーを追加することができます。ここでeesel AIのようなソリューションが登場し、エンタープライズレベルの面倒な手間なしに強力な自動化を提供します。

数か月ではなく数分で稼働開始

最高のツールとは、今日から使い始められるものです。長い営業電話や必須のデモのことは忘れてください。eesel AIのようなセルフサービスプラットフォームを使えば、Zendesk、Freshdesk、Jira Service Managementなど、既存のヘルプデスクをワンクリックで接続できます。営業担当者と一度も話すことなく、数分で稼働を開始できます。

既存のすべてのソースからナレッジを統合

優れたAIは、一般的なデータベースではなく、あなたの会社のナレッジでトレーニングされます。eesel AIは、チームのナレッジが既に存在する場所に直接接続します。公開ヘルプセンター、ConfluenceやGoogle Docsの社内Wiki、そして最も重要な過去のサポートチケットから学習できます。これにより、最初から会社の口調、一般的な問題、そして過去にうまくいった解決策を理解するのに役立ちます。

強力なシミュレーションで自信を持ってテスト

新しいAIを導入するのは少し怖いと感じるかもしれません。それが本当に期待通りに機能するか、どうやって確認すればよいのでしょうか？答えはシミュレーションです。eesel AIでは、安全なテスト環境で、何千もの実際の過去のチケットに対してAIエージェントを実行できます。それがどのように返信したかを正確に確認し、解決率を正確に予測し、従業員と話す前にその動作を微調整することができます。このリスクフリーのアプローチにより、自信を持って本番稼働に移行できます。

完全なコントロールを維持

常にコントロールを握っているのはあなたであるべきです。eesel AIのシンプルなワークフローエンジンを使えば、AIがどのチケットを処理するかを正確に決定できます。簡単で大量の案件から始めて、それ以外はすべてエスカレーションさせることができます。慣れてきたら、その範囲を広げることができます。また、シンプルなプロンプトエディタを使って、その個性や口調を定義し、カスタムアクションを作成して、単に質問に答えるだけでなく、注文情報を調べたり、特定のチームのためにチケットにタグを付けたりといったこともできるようにします。

価格の比較：透明性 vs. 複雑性

コストは秘密であるべきではありません。AIツールの価格設定方法は、予算と投資収益率に大きな影響を与える可能性があります。古い方法と、より現代的で透明性のあるアプローチを比較してみましょう。

従来モデル：複雑で見積もりベース

ServiceNow、Jira、Freshworksなどのプラットフォームでは、AI機能は最も高価なエンタープライズプランにバンドルされているか、別のアドオンとして販売されていることがよくあります。複数の営業電話を経てカスタム見積もりを取得しない限り、価格について明確な回答を得ることはほとんどありません。この透明性の欠如は、予算編成を非常に困難にし、後で予期せぬコストにつながることがよくあります。

現代モデル：予測可能で透明

eesel AIでは、表示されているものがすべてです。価格はシンプルで、解決したチケット数ではなく、必要なキャパシティに基づいています。予測可能な定額料金を支払うため、より多くの作業を自動化して成功しても、より大きな請求書でペナルティを科されることはありません。このモデルには、AIエージェント、Copilot、トリアージなど、必要なものがすべて含まれており、隠れた料金はありません。

プラン	月額料金（月払い）	AIインタラクション数/月	主な機能
チーム	$299	最大1,000件	ドキュメントでのトレーニング、Slack連携、ヘルプデスク向けCopilot
ビジネス	$799	最大3,000件	過去のチケットでのトレーニング、MS Teams、AIアクション、シミュレーション
カスタム	営業担当者にお問い合わせください	無制限	高度なセキュリティ、カスタム連携、マルチエージェント設定

ITSM自動化におけるAIの未来はアジャイルで統合されたもの

ITSM自動化におけるAIは、もはや「あれば便利」なものではなく、時代の流れに乗り遅れたくないITチームにとっては必須のものになりつつあります。しかし、遅く、リスクが高く、高価な従来の方法は、あまりにも多くのチームの足かせとなっています。

アジャイルで統合されたアプローチは、すべてを変えます。既に持っているツールの上にスマートな自動化のレイヤーを追加することで、小さく始め、試行錯誤し、準備ができたときにスケールアップすることができます。チームが慣れ親しんだワークフローを維持しながら、多くの新しい効率性を解放することができます。

エンタープライズレベルの価格と複雑さなしに、エンタープライズレベルの自動化を実現し、チームの作業負荷と従業員の幸福度に真の変化を見ることができます。

あなたのサービスデスクにITSM自動化AIを導入する準備はできましたか？

大規模な導入プロジェクトを待つ必要はありません。eesel AIを使えば、既存のナレッジから学習するスマートで役立つAIエージェントを数分で立ち上げることができます。

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