ServiceNow AIは本当にAIなのか？

ServiceNowは、かなり野心的な未来像を描いています。同社は自らを"ビジネス変革のためのAIプラットフォーム"と称し、スマートエージェントが社内のほぼすべてのワークフローを実行する世界を構想しています。すべてを接続し、ビジネス全体を自動化する単一のスマートなプラットフォームを持つというアイデアです。

それは素晴らしいことのように聞こえますが、その大きなビジョンと人々が実際に体験していることとの間には、乖離が広がっているようです。技術コミュニティを覗いたり、業界アナリストの意見を読んだりすると、共通のテーマが見つかります。それは、始めるのが難しいということです。企業は、煩雑なデータ、分かりにくい設定、そしてAIプロジェクトを頓挫させかねない高コストといった大きな障害に直面しています。

これらすべてが、多くのITおよびサポートリーダーが静かに抱いている疑問につながります。「ServiceNow AIは本当にAIなのか？」それとも、始動させるためだけに膨大な先行投資を要求する、非常に高機能な自動化ツールに過ぎないのでしょうか？

この記事では、ServiceNow AIとは何か、その「すべてを支配する一つのプラットフォーム」アプローチがもたらす現実世界の課題、そして統合に焦点を当てたより機敏な戦略が、技術スタック全体を再構築することなく強力な自動化を実現する方法について掘り下げていきます。

ServiceNow AIとは？

ServiceNowのAIは単一のものではなく、同社の主要なNow Platformに組み込まれたAIツールの集合体です。彼らの目標は、AIがソフトウェアと対話する主要な方法となるシステムを構築し、単純なチャットボットを超えて、彼らが「エージェント型AI」と呼ぶものへと移行することです。これは単に、異なる部門をまたいで複雑で多段階の業務を自律的に処理できるAIエージェントを意味します。

その提供内容の主要な要素は次のとおりです。

• Now Assist：インシデントレポートの要約、コードの記述、ナレッジベース記事の下書き作成などを行う生成AIヘルパーです。

• AIエージェント：ServiceNowの世界内であれば、簡単なリクエストから厄介な問題まで、あらゆるものを自律的に処理してワークフローを実行するように設計されたシステムです。

• AI Control Tower：プラットフォーム上で実行されているすべてのAIエージェントを管理・監視できる中央ダッシュボードと考えてください。

その約束は確かに魅力的です。すべてのデータを一元管理し、単一のエンジンで全社の自動化を推進する。しかし、これを実現できるかどうかは、あなたの組織がServiceNowエコシステムに全面的にコミットする準備ができているかにかかっています。率直に言って、それは非常に大きなコミットメントです。

ServiceNow AIアプローチの一般的な課題

ビジョンは素晴らしいものですが、ユーザーからのフィードバックや専門家のレビューは、導入を遅らせ、投資対効果を損なう可能性のある実用的な問題の存在を物語っています。多くのチームにとって、ServiceNowのAIはすぐに使えるソリューションというよりは、長期間にわたる高価なプロジェクトのように感じられています。

クリーンなデータの問題

人々が最初に、そして最も一般的にぶつかる壁はデータです。どんなAIも、学習させるデータの質に左右されますが、ServiceNowも例外ではありません。Redditのようなフォーラムでは、ほとんどの企業はクリーンな構成管理データベース（CMDB）や手入れの行き届いたナレッジベースといった「適切な基礎データに欠けている」とすぐに指摘されています。

これは不満を持つユーザーだけの話ではありません。EYの幹部はCIO.comの記事で、AIが機能する前にナレッジベース内の古くて役に立たない情報を整理することが最大のハードルだったと述べています。これがあなたにとって何を意味するかというと、何らかの利益を見る前に、何ヶ月も続く可能性のある大規模な手作業によるデータクリーンアッププロジェクトに直面するかもしれないということです。

しかし、もしそのすべてを行う必要がなかったとしたらどうでしょうか？eesel AIのような最新のツールは、あなたがすでに持っているナレッジ（たとえそれが乱雑であっても）と連携するように作られています。過去のサポートチケット、散在するConfluenceのページ、整理されていないGoogleドキュメントから直接学習することで、AIは初日からあなたのビジネスコンテキストを学び、その骨の折れる先行作業のほとんどを省略します。

An infographic showing how eesel AI connects to various existing knowledge sources to power its AI, avoiding a massive data cleanup project.

単一プラットフォームのコストと複雑さ

ServiceNowの戦略全体は、あなたの会社全体の中心的なハブになることです。アナリストのJosh Bersinが指摘するように、これは「既存の複雑なエンタープライズプラットフォームの上に、さらに別の複雑なエンタープライズプラットフォームを購入する」ことを意味します。このアプローチは、いくつかの大きな問題を生み出します。

第一に、高価であるということです。単に機能を追加するのではなく、エコシステム全体に投資することになります。これは通常、長い販売プロセス、不透明な価格設定、そしてそれが自社で機能するかどうかを証明する前に大きな財政的コミットメントを意味します。

第二に、セットアップが複雑であるということです。ServiceNow AIを稼働させることは、週末に自分でできるようなことではありません。既存のプロセスと連携させるには、専門の開発者と専任のプロジェクトチームが必要です。これは数分ではなく、数ヶ月かかるプロジェクトです。

その代替案は、すでに使用しているものにプラグインするだけのツールです。eesel AIのような統合第一のツールは、はるかにシンプルな進め方を提供します。セルフサービスでのセットアップと、ZendeskやJira Service Managementのようなヘルプデスクへのワンクリック接続により、数分で稼働させることができます。営業電話や必須のデモは不要です。ワークフローを再構築させるのではなく、現在のワークフローに適合します。

A workflow diagram illustrating the simple, self-serve implementation process of an integration-first AI tool like eesel AI.

マーケティングの誇大広告とエージェントの現実

正直に言うと、多くのユーザーは、ServiceNowがAIと呼んでいるものは、現在、真の思考する知能というよりは「拡張検索とワークフロー」に近いと感じています。AIはまだ情報を捏造（ハルシネーション）したり、間違いを犯したりする可能性があり、それが当然チームをAIに頼ることに躊躇させます。システムがリクエストの細かいニュアンスを把握できなければ、それを信頼するのは困難です。

ここで、AIを安全にテストできることが非常に重要になります。AIエージェントがどのように振る舞うかを確認する方法がなければ、基本的には本番環境の顧客で実験していることになり、それはほとんどのサポートチームが取りたくないリスクです。

だからこそ、パフォーマンスをシミュレーションする能力は非常に価値があります。eesel AIのシミュレーションモードを使えば、完全に安全な環境で、過去の何千ものチケットに対してAIエージェントをテストできます。潜在的な解決率に関する明確な成績表を受け取り、顧客と話す前に簡単なプロンプトエディタでその振る舞いを微調整できます。これにより、何を期待すべきかを正確に把握した上で展開できます。

A screenshot of eesel AI's simulation mode, which allows users to test AI performance on past tickets before deployment.

ServiceNow AIの機能を詳しく見る

ServiceNow AIが本物かどうかを判断するには、その主要な機能と、それが実際に何を意味するのかを見てみると役立ちます。その技術は確かに洗練されていますが、その設計は、単一のプラットフォームにすべてを賭ける準備ができていない企業にとって、現実的な制約を生み出します。

AIエージェントと壁に囲まれた庭

ServiceNowのAIエージェントは強力なワークフローマネージャーとして作られていますが、最も効果を発揮するのはServiceNowのエコシステム内にとどまる場合です。もちろん外部システムに接続することも可能ですが、それには複雑な設定が必要になることが多く、すべてにおいてNow Platformを中央指令センターとして使用することを強制されます。

これは「壁に囲まれた庭」を生み出します。もしあなたの目標が、Slack、Freshdesk、Confluenceなど、すでに使っていて気に入っているツールにスマートなAIレイヤーを追加することだけであるならば、ServiceNowのアプローチはすべてを彼らのシステム経由で処理することを強制します。一般的なITサポートの質問を削減するなど、特定の問題を解決したいだけのチームにとっては、それは全くの過剰装備になりかねません。

必要な複雑さとしてのAI Control Tower

AI Control Towerは、ServiceNowのAIガバナンスに対する答えです。これにより、構築したすべてのAIエージェントを単一の画面で管理できます。しかし問題は、これがServiceNowのプラットフォームアプローチがそもそも作り出した問題、つまり彼らのシステム内で構築しなければならなかったすべての異なるエージェントを管理するという問題に対する解決策であるということです。もしあなたのチームが特定のタスクを処理するために信頼できるボットを1つだけ必要としているなら、「コントロールタワー」を構築・管理することは、全く不要な追加作業のレイヤーとなります。

Now Assistとデータ依存のループ

Now Assistは、チケットの要約やコンテンツ作成のための優れた生成AI機能を提供します。しかし、その出力はServiceNow内のデータの質に完全に依存します。ナレッジ記事が古かったり、インシデントレポートが乱雑だったりすると、Now Assistはそれらの問題を反映するだけで、役に立たない、あるいは完全に間違った要約や提案を吐き出すことになります。これは最初の問題に逆戻りさせます。あなたのAIはあなたのデータと同じくらいしか良くならず、ServiceNowはあなたのデータが最初からほぼ完璧であることを要求するのです。

ServiceNow AIの価格設定

誰もが最初に気になる質問の一つは、「これにはいくらかかるのか？」ということです。ServiceNowの場合、その答えは…複雑です。

ServiceNowは、AI製品についてシンプルで公開された価格設定を持っていません。これらの機能は通常、ITSM Pro、CSM Pro、HRSD Proといった高価なエンタープライズパッケージにバンドルされています。アクセスするには、営業チームとのカスタム見積もりプロセスを経る必要があります。

この見積もりベースのモデルは、購入者であるあなたにとっていくつかのことを意味します。

• 透明性の欠如： 長い営業電話をかけないと、予算をどれくらいに見積もるべきか推測することすら不可能です。

• 参入障壁の高さ： コストは大企業を対象としており、パイロットプロジェクトを試したいだけの小規模チームや部門を締め出す可能性があります。

• 長期的なロックイン： 取引はしばしば複数年契約であり、価値を得られるかどうかもわからないうちにロックインされることを意味します。

これは、明確で公開された価格設定と柔軟な月額プランを提供し、小さく始めて自分のペースで成長できる現代のソフトウェアツールとは全く異なる世界です。

ServiceNow AIに代わる、よりアジャイルな選択肢

大規模なプラットフォーム変更の準備がまだ整っていない企業にとって、AIオートメーションを始めるための、はるかに実用的な方法があります。その代替案は、チームがすでに熟知し、日常的に使用しているツールに直接プラグインする、軽量でありながら強力なAIレイヤーを使用することです。

これがeesel AIの背後にある考え方です。新しいシステムに切り替えさせるのではなく、現在のシステムをよりスマートにします。既存のすべてのソースから知識を引き出し、チームが働くまさにその場所でAIエージェントを動かすことで機能します。

ナレッジをクリーンアップするだけでなく、統合する

このアプローチの最大の利点はスピードです。Zendeskの古いチケット、Confluenceの内部Wiki、ヘルプセンターの記事などのソースを即座に接続して、初日からAIをスマートにすることができます。eesel AIは既存のコンテンツから答えを見つけ出すように設計されており、骨の折れるクリーンアッププロジェクトなしで、そのすべての組織的知識をすぐに資産に変えます。

透明性の高いツールでコントロールを維持する

よりアジャイルなアプローチは、あなたを主導権のある立場に置きます。eesel AIでは、シンプルな自動化ルールを使用して、AIがどのチケットを処理すべきかを正確に決定できます。その人格や、チケットを人間にエスカレーションすることから、APIを使用してShopifyで注文情報を検索することまで、許可された特定の事柄を定義できます。そして、明確で予測可能な価格設定により、成長したことで罰せられるような予期せぬコストを心配する必要はありません。

A screenshot showing the simple automation rules and customization options in eesel AI, which puts the user in control.

ServiceNow AIは本当にAIなのか？重要なのはアプローチ

では、「ServiceNow AIは本当にAIなのか？」 はい、その背後にある技術は正当なものです。しかし、本当の問題は、そのオールオアナッシングのプラットフォームアプローチがあなたのビジネスに適しているかどうかです。多くの人にとって、高コスト、長いセットアップ時間、そして完璧なデータの必要性は、今日の問題を解決するための非現実的な選択肢となっています。

ほとんどのチームにとってより良い道は、ツールを置き換えるのではなく、すでに持っているツールを改善するアジャイルなAIレイヤーを採用することです。自分でセットアップでき、知識に即座に接続でき、自信を持ってテストできるソリューションを選択することで、リスクを軽減し、数年ではなく数日で実際の結果を見始めることができます。

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