ServiceNow AIエージェントの作成方法：ステップバイステップガイド

ServiceNowの生成AIへの参入は大きな注目を集めています。AIエージェントがタスクを自動化するという未来には期待が膨らみますが、正直なところ、その興奮も大量のドキュメントを目の前にすると薄れてしまいがちです。どこから手をつければいいのか分からず悩んでいるIT管理者や開発者の方も少なくないでしょう。「エージェントワークフロー」、「AIエージェント」、「ツール」といった用語の境界線は、あっという間に曖昧になってしまいます。

このガイドは、そうした混乱を解消するためにあります。AI Agent Studioを使ってServiceNow AIエージェントを作成するための明確なステップバイステップのプロセスを解説します。また、いくつかのハードルについても正直に触れ、とにかく早く稼働させたいチームのための、より直接的な代替案についてもご紹介します。

ServiceNow AIエージェントの作成に必要なもの

始める前に、必要なものがすべて揃っているか確認しましょう。AIエージェントの構築は強力な機能ですが、デフォルトで有効になっているわけではなく、いくつかの準備が必要です。

• 適切なServiceNowライセンス: Now Assistを含むサブスクリプションが必要です。これらの機能はServiceNowのプレミアムAIパッケージの一部です。

• 適切なプラグイン: インスタンスで「Now Assist AI Agents」と「AI Agent Studio」プラグインがインストールされ、有効になっていることを確認してください。

• 管理者権限: AI Agent Studioにアクセスして構築を開始するには、「sn_aia.admin」ロール（または同等の権限）が必要です。

• 明確なタスク: 最初から壮大なものを作ろうとしないでください。自動化したい、シンプルで反復的なタスクを選びましょう。新規インシデントの自動分類や、チケットのステータс更新などが最適な出発点です。

• テスト用のデータ: AIエージェントが動作するには、対象となるデータが必要です。エージェントをテストするために、インシデント、問題、ナレッジ記事などの既存のレコードがあることを確認してください。

5つのステップでServiceNow AIエージェントを作成する方法

ServiceNowでのAIエージェント作成は、ワンクリックで完了するものではありません。むしろ、専門家で構成された小さなチームを編成するようなものです。まず、全体的なプロジェクト（エージェントワークフロー）を定義し、次にそれに担当者（AIエージェント）を割り当て、最後にその担当者に適切なスキル（ツール）を与えます。

これらがどのように連携するのか、詳しく見ていきましょう。

ステップ1：構成要素を理解する

まず最初に、AI Agent Studioで扱うことになる3つの主要な要素を理解する必要があります。この階層を正しく把握することが、実際に機能する自動化を実現する鍵となります。

• エージェントワークフロー（またはユースケース）： これはプロジェクトマネージャーです。「ITインシデントの自動解決」のように、解決しようとしている大局的な問題を定義します。主要な指示を保持し、どのエージェントがその仕事に必要かを決定します。

• AIエージェント： これはあなたの専門家であり、プロジェクトの特定の部分を処理するAI搭載の「ワーカー」です。1つのワークフローに複数のエージェントを含めることができます。例えば、「調査担当」エージェントが情報を収集し、「解決担当」エージェントがアクションを実行するといった具合です。それぞれに独自の役割と指示があります。

• ツール： これらはエージェントのツールボックスにあるスキルです。ツールには、スクリプト、Flow Designerのアクション、単純なレコード更新（チケットにメモを追加するなど）、またはナレッジベースへの接続などがあります。エージェントはツールなしではほとんど何もできません。

このように考えることで、複雑なプロセスをより小さく、管理しやすい自動化されたステップに分割するのに役立ちます。

ステップ2：エージェントワークフロー（プロジェクト）を作成する

コンセプトを理解したところで、構築を始めましょう。ここでは、関連するナレッジ記事を見つけることで、新しいITインシデントをトリアージするシンプルなワークフローを設定します。

1. Now Assist > AI Agent Studioに移動します。

2. Agentic Workflowsで、Newをクリックします。

3. ワークフローに「インシデント自動トリアージ」のような分かりやすい名前を付けます。

4. Descriptionに、平易な言葉で目標を説明します。「このワークフローは、新しいインシデントを確認し、役立つナレッジ記事を見つけて、作業メモに追加します。」といった具合です。

5. そして最も重要な部分、Instructionsです。これはワークフロー全体の主要なプロンプトになります。明確かつ直接的に記述してください。

今回の例では、指示は次のようになります：

「あなたの仕事は、新しいインシデントを分析することです。まず、簡単な説明と詳細な説明を読んで問題を理解してください。次に、ツールを使ってナレッジベースから関連する記事を検索してください。最後に、見つけた最適な記事へのリンクを、サポート担当者が見られるようにインシデントの作業メモに追加してください。」

ステップ3：AIエージェント（ワーカー）を構築する

プロジェクトができたので、次は作業を行う担当者が必要です。

1. AI Agent Studioから、AI Agentsタブに移動し、Newをクリックします。

2. エージェントに「ITトリアージスペシャリスト」のような意味の通る名前を付けます。

3. AI Agent Roleフィールドで、その性格と仕事を説明します。これにより、基盤となるAIモデルにコンテキストが与えられます。例：「あなたは親切なITサービスデスクのアナリストです。主なタスクは、新しいインシデントを調査し、より迅速な解決に役立つ情報を見つけることです。」

4. ここでのInstructionsは、この特定のエージェントに対するものであり、より大きなプロジェクトの一部としてどのように仕事を行うかを指示します。

私たちのスペシャリストの場合、次のようになるでしょう：

「1. 現在のインシデントの詳細をすべて取得します。2. インシデントの説明に基づいて、検索クエリを作成します。3. 検索ツールを使用して、最適なナレッジベースの記事を1つ見つけます。4. レコード操作ツールを使用して、記事のリンクを作業メモに追加します。」

ステップ4：エージェントにツール（スキル）を装備させる

ツールを持たないエージェントは何もできません。これはしばしば最も技術的なステップであり、エージェントをServiceNowの機能に接続する場所です。

私たちの「ITトリアージスペシャリスト」には、主に2つのツールが必要です：

1. ナレッジベースを検索するためのツール。

2. インシデントレコードを更新するためのツール。

まず、検索ツールを追加しましょう：

1. エージェントの設定内で、Add Toolをクリックし、Search Retrievalを選択します。

2. 「ナレッジベースを検索」のように分かりやすい名前を付けます。

3. 説明には、エージェントに何をするものかを伝えます：「このツールを使用して、ナレッジベースの記事を検索します。」

4. ナレッジベースを指す検索ソースを選択します。

次に、更新ツールを追加しましょう：

1. 再びAdd Toolをクリックしますが、今回はRecord Operationsを選択します。

2. 「インシデントの作業メモを更新」と名付けます。

3. 説明には、「このツールを使用して、インシデントに内部コメントや作業メモを追加します。」と記述します。

4. 「インシデント [incident]」テーブルで「更新」操作を許可するようにツールを設定します。

これらの基本的なアクションでさえ、各ツールを一つずつ設定する必要があることがわかります。ユーザーの詳細を調べたり、外部システムをチェックしたりするなど、より複雑なことをしたい場合は、おそらくFlow ActionやScriptを作成する必要があります。ここが、「ローコード」という約束がすぐに開発者の仕事に変わってしまう可能性がある部分です。

ステップ5：エージェントを接続、テスト、デプロイする

さあ、すべてを接続して、うまくいくか見てみましょう。

1. 「インシデント自動トリアージ」ワークフローに戻ります。

2. Connect AI Agentsセクションで、先ほど作成した「ITトリアージスペシャリスト」エージェントを追加します。

3. Testingタブに移動します。ここで、既存のインシデント番号を入力してワークフローを実行できます。

4. テストコンソールには、エージェントの「思考プロセス」、指示をどのように理解したか、どのツールを選択したか、そして最終結果が表示されます。これを注意深く読んで、期待通りの動作をしていることを確認してください。

テストが問題なければ、ワークフローを有効化できます。これで、チケットのトリアージを支援する基本的なAIエージェントが完成です。

ネイティブビルダーの課題：もっと簡単な方法はあるか？

さて、一息つきましょう。ご覧の通り、ServiceNowで単純なAIエージェントを稼働させるだけでも、かなり多くの構成要素があります。プラットフォームのアーキテクチャに関する確かな理解、複数のレベルでの慎重なプロンプト作成、そして多くの場合、かなり技術的なツールの設定が求められます。多くのチームにとって、これは大きなハードルとなり得ます。これは、私たちが現代のAIツールに期待する「数分で稼働開始」という体験とはかけ離れています。

ワークフロー、エージェント、ツールに関する急な学習曲線に直面することになります。さらに、基本的なレコード更新以上のことをしようとすると、開発者を引き入れる必要が出てくることが多く、それがボトルネックになる可能性があります。また、ネイティブツールはServiceNow内部のデータを扱うように作られています。しかし、最良の答えが**Confluence、Google Docs、または古いSlack**のスレッドに埋もれている場合はどうでしょうか？

これらすべてを考慮すると、もっと簡単な方法があるのではないかと考えるのは当然です。

より高速な代替案：eesel AI

複雑な設定なしで、スマートで柔軟なAIを必要とするチームのために、eesel AIは異なるアプローチを提供します。単一のプラットフォーム内で複雑な自動化を構築するよう求めるのではなく、eeselはServiceNowや他のすべてのツールに直接接続するインテリジェントなレイヤーとして機能します。

eesel AIがネイティブビルダーの課題にどのように取り組むかをご紹介します：

• 数ヶ月ではなく数分で開始： eesel AIでは、ワークフローをゼロから構築する必要はありません。簡単なワンクリック連携で、ServiceNowアカウントや他のナレッジソースを接続するだけです。セットアッププロセス全体がセルフサービスで、コーヒーを一杯飲む時間で完了できます。

• すべてのナレッジを統合： AIを公式のServiceNowナレッジベースだけに限定する必要はありません。eesel AIは、過去のServiceNowチケットやマクロから即座に学習しますが、Confluence、Google Docs、Notion、**Sharepoint**といった場所にある外部のナレッジにも接続します。これにより、AIは全体像を把握でき、より正確で役立つ回答を提供できます。

• コードなしで管理を維持： AIの動作をカスタマイズするのに開発者である必要はありません。eeselのシンプルなプロンプトエディタを使えば、AIの振る舞い、ペルソナ、チケットのエスカレーション、タグの追加、注文情報の検索といった実行可能なアクションを正確に指示できます。

• リスクなしでテスト： スイッチを入れる前に、eesel AIでは過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。AIがどのように応答したか、予測される自動化率、ナレッジにギャップがある可能性のある箇所を示す明確なレポートが得られます。このリスクフリーのテストにより、自信を持って変更を展開できます。

eeselは、単なる社内ビルダープラットフォームではなく、ServiceNowを含む既存のツールにぴったりとフィットする、サポート自動化に特化したAIソリューションです。

ネイティブで構築か、スピードのために統合か？

ServiceNowは、カスタムAIエージェントを作成するための強力で、少々複雑なフレームワークを構築しました。専任の開発者がいる大企業にとっては、ServiceNowの世界内で多くのカスタマイズが可能です。

しかし、ほとんどのチームにとっての目標は、問題を解決して仕事に戻ることです。ネイティブビルダーの複雑さ、学習曲線、そしてサイロ化された性質は、あなたのスピードを著しく低下させる可能性があります。

eesel AIのようなツールは、サポート自動化へのより直接的なルートを提供します。ServiceNowとスムーズに連携し、散在するすべてのナレッジを統合することで、インテリジェントで文脈を理解するAIエージェントをほんのわずかな時間でデプロイできます。これにより、チームは本来の業務である優れたサービスの提供に集中できるようになります。

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