ServiceNowでAIを使用する方法：実践的なステップバイステップガイド

ServiceNow での AI 活用については、多くの話題が飛び交っていますが、それもそのはずです。その将来性は非常にエキサイティングです。解決の迅速化、ワークフローのスマート化、そしてほぼ自律的に動作するサービスデスクなど、期待は高まります。しかし、開発者コミュニティやReddit のスレッドを少しでも覗いたことがある方なら、現実が少し違うかもしれないことにお気づきでしょう。

率直に言って、ほとんどの AI ツールはまだどこか使いにくい感じがします。事実でないことを作り出したり（ハルシネーション）、機能させるためだけに完璧に書かれた解決メモを要求したり、稼働までに数ヶ月もかかったりします。ServiceNow のような強力なプラットフォームに投資したのに、その AI アドオンが価値よりも手間ばかりかかるものだとわかれば、本当にがっかりです。

このガイドは違います。私たちは雑音を排し、ServiceNow で AI を使って実際の問題を解決するための、明確で実行可能なプランを提供します。よくある頭痛の種なしにタスクを自動化し、効率を向上させる方法を学び、想像以上に早くゼロから実用的なAI アシスタントを構築できるようになります。

はじめるために必要なもの

本題に入る前に、必要なものについてお話ししましょう。心配はいりません。データサイエンティストのチームは不要で、良いスタートを切るためにいくつかのものがあれば十分です。

• ServiceNow インスタンス：当然ですが、これが必要です。ナレッジソースやツールを接続するために、ITSM 環境への管理者アクセス権が必要になります。

• 解決すべき明確な問題：成功への本当の秘訣は、小さく始めることです。まず、具体的で影響力の大きい問題を 1 つ選んで取り組みましょう。どのように選ぶかについては、後ほど詳しく説明します。

• AI ツール：主な選択肢は 2 つあります。プラットフォームに組み込まれているNow Assistのようなネイティブツールを使うことができます。これらは便利ですが、設定が面倒だったり、高価になったりすることがあり、適切に機能させるためには多くの時間投資が必要になることがよくあります。多くの人は、手厚いサポートなしではまだ本格的に利用するには準備が整っていないと感じています。

もう一つの選択肢は、サードパーティの AI プラットフォームを利用することです。ここでeesel AIのようなツールが役立ちます。これは、数ヶ月ではなく数分で ServiceNow インスタンスや他のナレッジソースに接続できる、迅速な DIY セットアップのために作られています。これにより、大規模な「リプレース（全面的な置き換え）」プロジェクトなしに、既存のシステムの上にスマートな AI レイヤーを追加できます。これにより、はるかに高い柔軟性とコントロールが得られます。

ServiceNow で AI を活用するための 6 つの簡単なステップ

AI を実用化することは、巨大で白か黒かのようなプロジェクトである必要はありません。この 6 つのステップのプロセスは、管理しやすい塊に分割されているため、自信をつけながらすぐに結果を示すことができます。

ステップ 1：価値が高く、リスクの低い問題を 1 つ選ぶ

チームが犯す最大の間違いは、初日からサービスデスク全体を自動化しようとすることです。成功する AI プロジェクトは、小さく始めて素早い成功を収めることから始まります。真面目な話、一度にすべてをやろうとしないでください。

本当に違いを生むけれど、最初に取り組むには十分シンプルなタスクを探しましょう。以下にいくつかの素晴らしい出発点を示します。

• チケットの要約を自動化する：エージェントに時間という贈り物をしましょう。AI は長くて複雑なチケットのスレッドを即座に要約できるので、状況を把握するために何十ものコメントをスクロールする必要がなくなります。

• チケットのルーティングとトリアージを処理する：チケットの手動割り当てをやめましょう。AI は受信したリクエストを読み取り、ユーザーが求めている内容に基づいて自動的に分類し、適切なチームに送信できます。

• 一般的なティア 1 の問題に対する返信を下書きする：アカウントのロックアウト、ソフトウェアへのアクセスリクエスト、パスワードリセットなど、最も反復的な質問について考えてみてください。AI は数秒で正確な返信を下書きできるため、エージェントはより難しい問題に集中できます。

ステップ 2：ナレッジソースを接続する

AI の賢さは、与えられる情報によって決まります。AI が役に立たない回答をしたり、単にでっち上げたりする一番の理由は、適切なコンテキストを持っていないからです。信頼できる結果を得るためには、チームの知識が保存されているすべての場所を接続する必要があります。

これには、明白なもの以上のものが含まれます。

• あなたのServiceNow ナレッジベース：これは出発点であり、公式の記事やハウツーガイドで満たされています。

• 過去のインシデントとケースの履歴：これはまさに宝の山です。クローズされたチケットには、チームが実際に問題を解決した何千もの実例が含まれており、彼らが使用した正確な言葉遣いやトーンもそのまま記録されています。

• 内部ドキュメンテーション：他のシステムに存在する、チームが頼りにしている Wiki、標準作業手順書、ガイドを忘れないでください。

ここで柔軟な AI プラットフォームがその真価を発揮します。ネイティブツールでは、完璧で手付かずのナレッジベースを手動で作成・更新する必要があることが多いですが、eesel AIのようなツールなら、既存のすべてのソースにすぐに安全に接続できます。ServiceNow にある何千もの過去のチケットや、ConfluenceやGoogle Docsのような場所にあるすべてのドキュメントから学習し、ファイルを一つも移行する必要がありません。

ステップ 3：AI ツールを ServiceNow と統合する

AI が知識を得たら、次はその AI がサービスデスク内で何かを行えるようにする必要があります。そこで統合の出番です。

この目的でChatGPT のような汎用ツールを使おうとするのは、ほとんど現実的ではありません。複雑でカスタムの API 開発が必要となり、数週間かかる可能性があります。また、機密性の高い顧客データをパブリックな AI モデルに送信することになるため、重大なセキュリティ上の問題も生じます。

専用の統合機能を使う方がはるかに良い方法です。eesel AIのようなツールは、ワンクリックで ServiceNow インスタンスに安全に接続できる統合機能を提供します。わずか数分で、開発者の時間を一切必要とせずに、AI がエージェントのワークスペース内で直接チケットを読み取り、返信を下書きできるようになります。現在のワークフローに合わせて設計されており、ワークフローの変更を強制することはありません。

ステップ 4：AI にチームのルールを教える

箱から出したばかりの AI は、白紙の状態です。会社の引き継ぎプロセスや、ブランドのトーン・オブ・ボイス、何をしていいのかを知りません。AI にプレイブック（行動指針）を与える必要があります。

設定すべき主要な項目は以下の通りです。

• ペルソナとトーン：AI はどのように話すべきですか？フォーマルでプロフェッショナルであるべきか、それとももっとフレンドリーでカジュアルであるべきか？それはあなたが決めることです。

• エスカレーションルール：AI が答えを知らないときに何をすべきかを正確に決めます。人間のエージェントへのクリーンで自信のある引き継ぎは、良いユーザー体験の鍵です。

• カスタムアクション：ここでは、単純な Q&A を超えて、より高度な設定ができます。AI はチケットに正しいカテゴリのタグを付けられますか？チケットの優先度を変更できますか？他のシステムでユーザーのアカウント状況を調べられますか？

ここでも、完全なコントロールを持つことが不可欠です。eesel AIのプロンプトエディタを使えば、AI の個性、ルール、そして行き詰まったときに何をすべきかを簡単に定義できます。また、AI がチケットのトリアージを行ったり、注文情報を検索したりするなど、シンプルなダッシュボードからカスタムアクションを構築できます。このきめ細かなコントロールにより、AI があなたの望む通りに機能することが保証されます。

ステップ 5：本番稼働前にテストとシミュレーションを行う

人々が抱く最大の恐怖の一つは、「制御不能な AI を顧客に解き放ってしまう」ことです。これは正当な懸念であり、だからこそ安全な環境でのテストがこのプロセス全体でおそらく最も重要なステップとなります。実際のユーザーと対話する前に、システムへの信頼を築き、そのパフォーマンスを調整する必要があります。

ここでシミュレーションモードのような機能が非常に役立ちます。これはeesel AIの機能で、実際の過去のデータに対して AI をテストすることができます。過去の何千もの ServiceNow チケットに対して実行し、AI がそれらをどのように処理したかを正確に確認できます。その精度、トーン、そして期待できる自動化率に関する詳細な成績表を得ることができます。これにより、AI が現実世界でどのように機能するかが正確にわかるため、自信を持って前に進むことができます。

ステップ 6：ゆっくりと展開し、監視を続ける

AI のパフォーマンスに満足したら、いよいよ本番稼働です。しかし、それは一度に全員のスイッチを入れるという意味ではありません。最善の方法は、段階的で管理された展開です。

以下に、賢い展開方法をいくつか紹介します。

• 小規模な内部パイロットチームから始めます。まず彼らに使ってもらい、フィードバックを集めます。

• 「ソフトウェアアクセスリクエスト」のような特定のチケットカテゴリに対してのみ有効にします。

• 完全自律型エージェントとして単独で動かすのではなく、エージェントが確認して送信するための返信を提案するだけのAI Copilotとして使用します。

ローンチ後は、そのパフォーマンスを監視することがすべてです。分析ダッシュボードを使用して、AI がどの質問をうまく処理しているか、そしてもっと重要なことに、どこで苦労しているかを確認します。これらの「ギャップ」は、ナレッジベースを改善するための明確な TODO リストを提供します。eesel AIのレポートダッシュボードは、このような有用な洞察を提供し、AI のパフォーマンスと内部ドキュメンテーションの両方を継続的に改善するのに役立つように設計されています。

避けるべきよくある間違い

締めくくりとして、現場からのアドバイスを簡単にまとめて、初回から正しく進めるためのヒントを提供します。

• 間違い 1：一度にすべてをやろうとすること。サービスデスク全体を自動化しようと試みることは、決して終わらない長くフラストレーションのたまるプロジェクトの典型です。

  • ヒント：ステップ 1 で特定した、単一のシンプルな問題から始めましょう。素早い成功を収め、価値を示し、そこから構築していきましょう。

• 間違い 2：知識を忘れること。質の悪い、または不完全なデータを持つ AI は、質の悪い答えを返します。これは古典的な「ガベージイン・ガベージアウト（質の悪いデータからは質の悪い結果しか得られない）」の問題です。

  • ヒント：誰も使わない完璧にキュレーションされた KB 記事だけに頼らないでください。チームの実際の過去の会話から学習できるツールを使いましょう。これがeesel AIのような AI が最初から高い精度を発揮するのに役立っているのです。

• 間違い 3：ハルシネーションを恐れること。特定のサポートタスクに ChatGPT のような汎用的なパブリックモデルを使用することは、トラブルを招くようなものです。ビジネスに合ったコンテキストがないため、答えをでっち上げてしまいます。

  • ヒント：会社の承認されたナレッジソースのみを使用するように制限できる、専用の AI を使用しましょう。これにより、間違った回答のリスクが大幅に低下し、データを安全に保つことができます。

ServiceNow での AI 活用：来四半期ではなく、今日から始めよう

ServiceNow で AI から真の価値を引き出すことは、これらの管理可能なステップに分解すれば完全に実現可能です。アイデアはシンプルです。小さく始め、既にある知識を使い、すべてをテストし、ゆっくりと展開することです。

AI プロジェクトは巨大で長期的な取り組みでなければならないという古い考え方は時代遅れです。現代のセルフサービスツールを使えば、数分で始めることができます。正しいアプローチとは、システムを置き換えることではなく、既存の ServiceNow への投資にスマートで統合された AI レイヤーを追加することです。eesel AIはそのレイヤーを提供し、数ヶ月ではなく数分で本番稼働させながら、自動化の道のりを完全にコントロールできるようにします。