ServiceNowがAIと機械学習をどのように活用しているかについての完全ガイド

ServiceNowは、大企業がIT、人事、顧客サービスの業務が混乱に陥るのを防ぐために利用するような、巨大なエンタープライズ向けプラットフォームとして定評があります。そのため、当然ながら、プラットフォームをさらにスマートにするために人工知能（AI）と機械学習（ML）に多額の投資を行ってきました。

しかし、それを毎日使っている人々にとって、実際にはどのように見えるのでしょうか？ServiceNowは、実際に役立つ形でAIと機械学習をどのように活用しているのでしょうか？

このガイドでは、マーケティング用語を排し、ServiceNowの中核となるAIエンジンに焦点を当て、それらが実世界でどのように使用されているかを見ていき、セットアップから価格の衝撃まで、実際に始めるために本当に必要なことについてお話しします。また、プラットフォームの限界についても触れ、数年にわたるコンサルタント主導の頭痛の種を求めていない場合に、よりアジャイルなAIソリューションがなぜ理にかなっているのかを探ります。

ServiceNowとは？

ServiceNowは、その核心において、ビジネスプロセスを管理・自動化するためのクラウドプラットフォームです。ITサービスマネジメント（ITSM）から始まりましたが、現在では人事からセキュリティまであらゆるものを扱えるように成長しました。その主な目的は、企業に部門間のワークフローを連携させ、厄介な組織内のサイロを最終的に打破するための単一システムを提供することです。

これほど大規模なプラットフォームに期待されるように、ServiceNowは以前からAIと機械学習を製品に組み込んできました。その目標は、単純な自動化を超え、チームがより多くのことを成し遂げるのを助けるインテリジェントな機能を追加することです。

ServiceNowの中核となるAIエンジン

専門用語を抜きにして見ると、ServiceNowのAIは主に2つのエンジンによって動いています。一つは旧来の機械学習基盤であるPredictive Intelligence、もう一つは新しい生成AIツールであるNow Assistです。この2つが連携して、プラットフォーム上で見られる「スマートな」機能のほとんどを実行しています。

Predictive Intelligence：機械学習の基盤

Predictive Intelligenceは、ServiceNowの古典的な機械学習ツールセットです。これは、バックグラウンドで静かに動作し、過去のデータを分析してパターンを見つけ、予測を行い、定型的な意思決定を処理する働き者だと考えてください。派手さはありませんが、ServiceNowの自動化の基盤となっています。

主に以下のことを行います：

• 分類： 新しいチケットやリクエストのテキストを読み取り、それが何についてのものかを判断します。例えば、メールを見て、人が最初に確認することなく「ハードウェアの問題」や「ソフトウェアのリクエスト」としてタグ付けできます。

• ルーティング： チケットを分類した後、Predictive Intelligenceはそれを適切なチームやエージェントに自動的に送信します。これにより、多くのサービスデスクを悩ませる手作業の仕分けを減らすのに役立ちます。

• 推奨： システムは、類似の過去のインシデントや役立つナレッジベースの記事を提案することでエージェントをサポートし、問題解決を迅速化します。

限界点の指摘： これらはすべて素晴らしいことのように聞こえますが、適切に機能させるには巨大なプロジェクトになる可能性があります。Predictive Intelligenceが学習するには、クリーンで整理された大量の過去データが必要です。もしあなたのデータが散らかっているなら（そして、そうでない組織があるでしょうか？）、予測は全く当てにならなくなります。これらのモデルを設定し、微調整するには、データサイエンティストや高価なコンサルタントを雇うことが多く、迅速に動く必要があるチームにとっては、簡単なプラグアンドプレイツールとは程遠いものです。

Now Assist：生成AIレイヤー

Now Assistは、生成AIブームに対するServiceNowの答えです。これは、テキスト生成や要約といった機能をエージェントのワークフローに直接もたらすコパイロットです。

主な機能のいくつかは以下の通りです：

• ケースの要約： 長く複雑なチケットの履歴をスキャンし、簡単な要約を生成することで、エージェントが数秒で要点を把握できるようにします。

• テキストからコードへ： コードスニペットを生成することで、開発者がプラットフォーム上で開発するのを支援し、カスタムアプリの開発を加速させます。

• ナレッジの作成： 問題が解決した後、Now Assistは修正内容に基づいて新しいナレッジベースの記事の作成を支援し、次の人のために解決策を文書化しやすくします。

限界点の指摘： ここで「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」問題に直面します。Now Assistは非常に賢いですが、その知識は主にServiceNow内部にあるデータに限定されます。ほとんどの企業の知識は、一つの整理された箱の中にあるわけではありません。GoogleドキュメントやConfluence、Slack、その他多くの場所に散らばっています。ServiceNowのAIはそれらの情報を一切見ることができないため、不完全な回答や、あまり役に立たない一般的なアドバイスを提供することがよくあります。

eesel AIのような代替手段は、まさにこの問題を解決するために作られています。ヘルプデスク、社内Wiki、チャットツール、ドキュメントに接続し、AIのための単一の知識源を作り出します。これにより、情報がどこに保存されていても、チームの完全で最新の情報に基づいた回答を常に提供できます。

eesel AIが様々なナレッジソースに接続し、ServiceNowの閉鎖的なアプローチとは異なり、包括的な回答を提供する方法を示すインフォグラフィック。:

ServiceNowにおけるAIの実用的なユースケース

では、これらのエンジンはサポートチームの日々の業務に実際にどのように現れるのでしょうか？ServiceNowは、業務を効率化するためにいくつかの主要分野にAIを適用しています。

インシデント管理の自動化

これはおそらく最も一般的なユースケースです。ITチケットが届くと、AIが介入して分類、優先順位付け、およびルーティングを行います。誰かからの「VPNが機能しない」というメールは、即座に優先度の高いネットワーク問題として識別され、人間が目を通す前に適切なチームに送られます。また、システムは類似のレポートをクラスター化することで大きな問題を特定し、手動で行うよりもはるかに迅速にIT部門に広範囲の障害を警告することができます。

限界点の指摘： これを実現する自動化ルールは、驚くほど柔軟性に欠けることがあります。独自のワークフローがある場合や、特定の顧客に対して例外を設ける必要がある場合、自動化のカスタマイズには通常、開発者が必要です。これにより、作業が遅くなり、サポートマネージャーがプロセスを迅速に調整・改善することが難しくなります。

これは、eesel AIのようなツールで得られる柔軟性とは全く異なる世界です。シンプルなダッシュボードから、AIがどのチケットを処理すべきかを正確に決定したり、カスタムのエスカレーションパスを作成したり、Shopifyで注文詳細を検索するなどのアクションを設定したりすることが、一切コードを書くことなく可能です。

ユーザーが柔軟なノーコードの自動化ルールやカスタムのエスカレーションパスを作成できるeesel AIダッシュボードのスクリーンショット。:

仮想エージェントによるユーザーエクスペリエンスの向上

ServiceNowのVirtual Agentは、パスワードのリセット、注文状況の確認、簡単な人事関連の質問など、一般的なリクエストに対応するために設計されたAIチャットボットです。自然言語理解（NLU）を使用して、ユーザーが何を求めているのかを理解し、自動応答を提供しようとします。

限界点の指摘： これらのチャットボットの構築とトレーニングは、しばしば遅くて骨の折れるプロセスです。それらは、ServiceNowの閉鎖的な環境内で手動で与えられた知識と同じくらいしか賢くなりません。このため、異なる情報源からの情報を必要とする複雑な質問にはほとんど役に立ちません。答えがServiceNowのナレッジ記事になければ、ボットはおそらく諦めてチケットを人間に引き継ぐでしょう。

異なるアプローチが大きな違いを生むことがあります。eesel AIは、初日からチームの全チケット履歴でトレーニングできます。文脈、トーン、解決策を自動的に学習するため、数ヶ月にわたる手動設定なしで、ほぼ即座に役立つ正確な回答を提供できます。

AI分析によるレポート作成の改善

ServiceNowは機械学習を利用してパフォーマンスデータを分析し、有用な洞察を見つけ出します。繰り返し発生する問題を特定し、潜在的なサービスの問題を予測し、改善すべき領域を指摘することができます。これにより、マネージャーは一日中レポートとにらめっこすることなく、データに基づいた意思決定を行うことができます。

しかし、これもまた、プラットフォーム内のデータの質にどれだけ依存するかによります。以下に、ServiceNowのAIが約束することと現実との比較を簡単にまとめます。

機能	ServiceNowの目標	一般的な限界
自動ルーティング	より迅速な解決、手作業の削減。	柔軟性に欠けるルール、カスタマイズが面倒。
仮想エージェント	24時間365日のサポート、よくある質問の削減。	設定に時間がかかり、知識が一つの場所に閉じ込められる。
予測分析	プロアクティブな問題解決。	大量のクリーンなデータと、それを理解する専門家が必要。

スタートガイド：セットアップ、統合、価格設定

ここからが本番です。AI機能は印象的に聞こえるかもしれませんが、ServiceNowでそれらを実際に導入する現実は、多くのチームにとって大きな障害となり得ます。

導入プロセス

ServiceNowでAIを稼働させるのは、めったに簡単なことではありません。プロセスは通常、ユースケースの選定、長年のデータの収集とクリーンアップ、モデルのトレーニング、そして全てを慎重にテストすることを含みます。

多くの場合、これにはServiceNowのプロフェッショナルサービスや認定コンサルタントを導入する必要があります。これにより、プロジェクトに多大な時間、複雑さ、費用が加わり、本来は迅速な成功となるべきものが、6ヶ月（あるいはそれ以上）の試練に変わってしまいます。

eesel AIのような現代的なAIプラットフォームは、正反対になるように設計されています：完全にセルフサービスです。ZendeskやJira Service Managementのようなヘルプデスクを接続し、自社のデータでAIをトレーニングし、過去の何千ものチケットをどのように処理したかをわずか数分で確認できます。顧客と話す前に、そのパフォーマンスを正確に知ることができます。

eesel AIの迅速でセルフサービスな導入プロセスを示すワークフロー図。:

価格とパッケージ

ServiceNowのAI製品の価格をオンラインで見つけるのは至難の業です。彼らはそれを公開しておらず、見積もりを得るためだけに長いセールスサイクルに引き込まれます。

彼らのAI機能は通常、既存のITSM ProやEnterpriseプランへの高価なアドオンとして販売されます。この透明性の欠如は、予算を立てることをほぼ不可能にします。まだ十分に試す機会もなかったツールのために、複数年の契約に縛られることになるかもしれません。

ServiceNow製品	主な機能	価格モデル
Predictive Intelligence	分類とルーティングのためのML	アドオン；営業に問い合わせ
Now Assist for ITSM	要約とメモのための生成AI	アドオン；営業に問い合わせ
Virtual Agent	AI搭載チャットボット	アドオン；営業に問い合わせ
Task Intelligence	ドキュメント理解	アドオン；営業に問い合わせ

この不透明なモデルは、eesel AIのような製品の率直な価格設定とはかけ離れています。使用量に基づく明確な月額プラン、成果を上げると不利になるような解決ごとの料金はなく、いつでもキャンセルできる自由があり、常に支払っているものを把握できます。

eesel AIの価格ページで、明確で透明性のある、使用量ベースのプランを示しているスクリーンショット。:

結論：ServiceNow AIはあなたに適しているか？

すでにServiceNowエコシステムに全面的にコミットしており、長期的な導入のための予算がある巨大企業にとって、AIスイートは堅実な選択肢となり得ます。その主な利点は、プラットフォームの他の部分との緊密な統合です。

しかし、ほとんどのチームにとって、デメリットはあまりにも大きすぎます。高額なコスト、分かりにくい価格設定、大規模な導入作業、そしてプラットフォーム外のすべての知識を無視する「壁に囲まれた庭（ウォールドガーデン）」は、多くの組織にとって導入の障害となります。

もしあなたのチームが、アジャイルで手頃な価格で、すでに使用しているツールと簡単に設定できるAIソリューションを必要としているなら、より現代的なプラットフォームの方がはるかに適しています。

そこで登場するのがeesel AIです。毎日使っているヘルプデスクやナレッジソースに直接接続し、数分で稼働させ、何を自動化するかを完全にコントロールできます。来年ではなく、今すぐ結果を求めるチームのために作られています。現代的なAIプラットフォームがあなたのサポートに何をもたらすか見てみませんか？無料トライアルを開始するか、デモを予約して詳細をご覧ください。