ServiceNowとAIを統合する方法：2025年版実践ガイド

正直なところ、IT部門やサポートチームは、AIをワークフローに導入せよという大きなプレッシャーにさらされています。その約束は壮大です。単純作業の削減、迅速な問題解決、そして誰もがハッピーになること。しかし、ServiceNowのような複雑なプラットフォームで作業しているなら、その約束が遠い道のりのように感じられることをご存知でしょう。

開発者フォーラムやコミュニティのスレッドで、悪夢のような話を聞いたことがあるかもしれません。平気で嘘をつく（いわゆる「ハルシネーション」を起こす）AIアシスタント、まるで副業のように手間のかかる設定、そしてデータプライバシーに関する絶え間ない懸念。では、どうすればこれを正しく実現できるのでしょうか？

このガイドは、そうした雑音を断ち切るためにあります。ServiceNowとAIを統合する3つの主要な方法を、それぞれの長所、短所、そして厄介な点を見ながら解説していきます。最後まで読めば、どの方法があなたのチームにとって最も理にかなっているか、明確に理解できるでしょう。

ServiceNowとAIを統合する方法を理解する

では、「ServiceNowとのAI統合」とは、一体何について話しているのでしょうか？最も単純に言えば、何らかの形の人工知能をServiceNowのセットアップに接続し、タスクを自動化し、インサイトを生成し、ユーザーが助けを得やすくすることです。それは、あなたのサービスデスクを少し賢く、より効率的にすることに他なりません。

しかし、その方法は一つではありません。選択肢を理解しやすくするために、3つの主要な戦略に分けることができます。

1. ServiceNowのネイティブAI（Now Assist）を利用する: 組み込みの、すぐに使えるオプション。

2. カスタムインテグレーションを構築する: ChatGPTのような汎用AIを使用した完全なDIYアプローチ。

3. 特化型のプラグアンドプレイAIプラットフォームを利用する: この種の作業のために特別に設計されたサードパーティツール。

それぞれが実際にどのようなものか見ていきましょう。

ServiceNowのネイティブAI「Now Assist」を利用する

Now Assistは、ServiceNow独自の生成AIソリューションで、プラットフォームに直接組み込まれています。チケットの要約やコード生成からチャットボットの強化まで、一般的なITサービスマネジメント（ITSM）タスクを支援するように設計されています。

Now Assistの主な機能

表面的には、Now Assistにはかなり優れた機能が備わっています。

• インシデントの要約: これにより、エージェントは長く複雑なチケットの履歴をすべて読まなくても、すぐに状況を把握できます。

• フロー生成: 自然言語のプロンプトを使ってワークフローを構築できるとされており、管理者にとっては時間の節約になる可能性があります。

• バーチャルエージェント: これは、従業員のセルフサービスリクエストを処理するチャットボットのエンジンであり、よくある質問を減らすことを目的としています。

Now Assistを利用する上での制限と課題

組み込みツールは最も簡単な道のように聞こえますが、チームはいくつかの共通の障害に直面することがよくあります。ユーザーのフィードバックやコミュニティでの議論を掘り下げると、Now Assistを信頼するのが難しくなるいくつかの繰り返される問題が明らかになります。

最初の大きな頭痛の種は、不正確で、平気で嘘をつくことがあるという点です。開発者によると、フローデザイナーのようなローコード領域に入ると、AIが混乱することがあるとのことです。存在しないフィールドを発明したり、UIの古い部分を参照したりすることがあり、基本的なスクリプト以上のものには信頼性がありません。これにより、常にその作業をダブルチェックする必要が生じ、自動化の目的が損なわれてしまいます。

第二に、その有効性は完璧なデータがあるかどうかに完全に依存します。Now Assistが有用な要約や解決策を提供するためには、包括的でよく書かれたメモを持つチケットの詳細な履歴が必要です。正直なところ、これはほとんどの多忙なサービスデスクの現実ではありません。データが pristine でなければ、AIの出力も同様です。

最後に、価格設定と複雑さがあります。ServiceNowは紛らわしい「per Assist」価格モデルを使用しており、異なるアクションが異なる量のクレジットを消費します。これにより、コストの予測が難しく、予算編成はさらに困難になります。その上、セールスの電話をしなければ価格情報を得ることができず、これが摩擦の層を加えています。そして、「ネイティブ」であっても、スイッチを切り替えるだけで済むような単純なものではなく、正しく設定するにはかなりの時間と専門知識が必要です。

カスタムAIインテグレーションを構築する

次の選択肢は、完全なDIYルートです。これは、開発者がAPIを使用して、OpenAIのGPT-4のような大規模言語モデルをServiceNowインスタンスに直接接続する方法です。この方法は、特に非常に具体的でコード関連のタスクについて、開発者フォーラムでよく見られます。

カスタムインテグレーションの一般的なユースケース

このアプローチは、いくつかのニッチな分野でうまく機能することがあります。

• コード生成とリファクタリング: コンテキストが単純で明確に定義されているバックエンドスクリプトを開発者が書いたりクリーンアップしたりするのに非常に便利です。

• 難解なコードの理解: ドキュメントが充実していない、複雑な標準のServiceNowコードを理解するための第二の目として機能します。

このアプローチがリスキーな理由

柔軟性を提供する一方で、カスタムインテグレーションの構築は、隠れた複雑さとリスクに満ちた道です。

カスタムAIインテグレーションのワークフロー

graph TD  

    A[Start: Define Use Case] --> B{ServiceNow Instance};  

    B --> C[Identify Relevant APIs];  

    C --> D[Choose LLM Provider e.g., OpenAI];  

    D --> E[Develop API Connectors];  

    E --> F[Create Custom Tables for History];  

    F --> G[Write Business Rules for Logic];  

    G --> H[Manually Create System Context];  

    H --> I{Security & Privacy Review};  

    I --> J[Implement Data Sanitization];  

    J --> K[Set Up Token-Based Billing];  

    K --> L[Test and Debug];  

    L --> M[Deploy to Production];  

    M --> N[Ongoing Maintenance & Updates];  

これには膨大な開発作業が必要です。単に何かを接続するだけではありません。API接続を構築・維持し、会話履歴を保存するためのカスタムテーブルを作成し、ロジックを管理するためのビジネスルールを作成する必要があります。これはサイドプロジェクトではありません。ServiceNowと使用するAIプラットフォームの両方に精通した、専任の熟練開発者が必要です。

しかし、最大の課題はコンテキスト問題です。ChatGPTのような汎用AIは、あなたのServiceNowインスタンスがどのようなものか全く知りません。カスタムテーブル、社内のビジネスルール、独自のワークフローを知らないのです。その結果、ハルシネーションを起こします。これを回避するために、開発者は手動で「システムコンテキスト」を作成し、AIに提供しなければなりません。これは、会社のセットアップを詳述した巨大で複雑なJSONファイルの形をとることが多く、非常に非効率で脆弱なソリューションであり、スケールアップや維持はほぼ不可能です。

そして、重大なデータプライバシーリスクがあります。サードパーティのAPIにプロンプトを送信するとき、会社のデータも一緒に送信しています。これには、機密性の高い顧客情報や社内情報が含まれる可能性があり、深刻なセキュリティおよびコンプライアンス上の問題を引き起こします。多くの組織にとって、このリスクだけで完全に選択肢から外れます。

最後に、予測不可能なコストに対処しなければなりません。主要なAI APIのほとんどは、トークンベースの価格モデルを使用しています。1回のAPI呼び出しは安く見えるかもしれませんが、大量のITSM環境ではコストは急速に積み上がります。予算編成は当て推量ゲームになり、ある月が忙しいだけで、驚くほど高額な請求書が届く可能性があります。

特化型AIプラットフォームを利用する

これは、カスタムビルドのパワーとネイティブツールのシンプルさのバランスを取る、3番目の選択肢につながります。特化型AIプラットフォームは、サポートチームやITSMチーム向けにゼロから設計されており、効果的なServiceNowとのAI統合へのよりスムーズな道を提供します。

eesel AIのようなプラットフォームは、ネイティブソリューションやカスタムソリューションを非常に困難にするまさにその課題を回避するために構築されています。何でも屋になろうとするのではなく、サービスデスクをより賢くするという一つのことに非常に優れています。

特化型プラットフォームが一般的な課題をどう解決するか

専用ツールがどのようにゲームを変えるかを以下に示します。

• 数ヶ月ではなく数分で稼働させる: 長期にわたる実装プロジェクトは忘れてください。eesel AIは、既存のServiceNowワークフローに直接スロットインするワンクリックのヘルプデスク統合を提供します。完全にセルフサービスなので、セールスコールや必須のデモなしでセットアップして稼働させることができます。これにより、他の多くのAIソリューションが必要とする破壊的な「リプレース」プロジェクトを回避できます。

• すべてのナレッジを統合してハルシネーションを止める: これがコンテキスト問題を解決する鍵です。eesel AIは、ServiceNow内にあるものだけでなく、すべてのナレッジソースに即座に接続します。Confluence、Google Docs、Slackなど、100以上のソースから情報を引き出し、AIに組織の完全で正確な全体像を提供します。この完全なコンテキストにより、AIは信頼性の高い回答を提供し、作り話をすることをやめます。

ServiceNowとのAI統合を成功させるために、特化型プラットフォームが複数のソースからのナレッジをどのように統合できるかを示すインフォグラフィック。

• 安全にテストし、完全なコントロールを維持する: AIの導入は、信仰の飛躍のように感じるべきではありません。eesel AIにはシミュレーションモードが付属しており、実際のユーザーと話す前に、何千もの過去のチケットでセットアップをテストできます。どのように機能するかを正確に確認し、解決率に関する正確な予測を得ることができます。また、選択的に自動化するための詳細な制御も可能で、例えば簡単なティア1チケットから始めて、それ以外はすべて人間にエスカレーションすることができます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ServiceNowとAIを安全に統合する方法における重要な機能です。

• 支払額を正確に把握する: 予算の当て推量はもうありません。eesel AIは、解決ごとの料金や「アシストごと」の料金なしで、使用量に基づいた明確な段階的な価格モデルを使用しています。毎月の請求額が正確にわかるため、投資収益率（ROI）の計算が容易になります。柔軟な月額プランから始めて、いつでもキャンセルすることもできます。

eesel AIの透明性の高い価格ページのスクリーンショット。ServiceNowとAIを統合する方法を学ぶチームにとって重要な要素です。

3つのアプローチの比較

全体を並べてみると、違いは一目瞭然です。

機能	ネイティブAI (Now Assist)	カスタムAI (ChatGPT API)	特化型プラットフォーム (eesel AI)
セットアップ時間	数週間から数ヶ月	数週間から数ヶ月	数分から数時間
精度	中程度、UIのハルシネーションを起こしやすい	低い（広範なコンテキストなしでは）	高い、統一されたナレッジに基づいている
データプライバシー	ServiceNow内で管理	高リスク（データがサードパーティに送信される）	安全、EUデータレジデンシーオプションあり
メンテナンス	継続的な設定が必要	高い（API変更、カスタムコード）	低い（プラットフォームが管理）
コストモデル	予測不可能（「アシストごと」）	予測不可能（トークンごと）	予測可能（定額月額料金）
テスト	限定的	手動、アドホック	過去のチケットに対する強力なシミュレーション

正しい選択をするために

では、どの道を選ぶべきでしょうか？それは本当にあなたのチームのリソース、目標、そしてどれだけのリスクを負う覚悟があるかによります。

• ネイティブAIを選ぶ場合: ServiceNowエコシステムに深く投資しており、「アシスト」クレジットのための大規模で柔軟な予算があり、複雑で継続的な設定を管理するための社内技術専門家がいる場合。

• カスタムAIを選ぶ場合: 時間に余裕のある強力で専任の開発チームがあり、非常に狭く具体的なユースケース（開発者専用のスクリプトリファクタリングなど）があり、深刻なデータプライバシー懸念に社内で対処する方法をすでに確立している場合。

• 特化型プラットフォームを選ぶ場合: すぐに使える、高速で信頼性が高く、安全なソリューションが必要な場合。散在するすべてのナレッジをまとめ、予測可能なROIを得て、専任のAI開発者を雇うことなくチームを強化したい場合に、これが正しい選択です。

未来は統合され、インテリジェントに

以上、ServiceNowとAIを統合するためのいくつかの異なる道筋と、それぞれのトレードオフについて説明しました。ネイティブツールは徐々に改善されており、カスタムビルドはリソースを持つ人々にとって究極の柔軟性を提供しますが、特化型プラットフォームはほとんどのITSMおよびサポートチームにとって価値への最速かつ最も信頼性の高い道として浮上しています。

目標は単にAIを持つことではありません。実際にあなたのために機能するAIを持つことです。適切な統合は、AIを単に管理しなければならない別の複雑なシステムではなく、真に役立つチームメイトにします。

特化型AIプラットフォームが、頭痛の種なしであなたのServiceNow体験をどのように変革できるか見てみませんか？

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