ServiceNow AI Agent Analyticsの実践ガイド

AIサポートエージェントを導入したんですね。それは大きな一歩です！しかし、ここからが本番です。そのAIは本当に機能しているでしょうか？パフォーマンスを測定せずにAIを導入するのは、目隠しで飛行するようなものです。解決時間を本当に短縮できているか、チームの業務効率化に貢献しているか、そして投資に見合うリターン（ROI）を得られているかを知る必要があります。

ServiceNow AI Agent Analyticsは、これらのインサイトを提供するために作られていますが、ServiceNowプラットフォームを使用しているチーム専用に設計されています。このガイドでは、ServiceNowの分析機能で何ができるのか、どこに弱点があるのか、そしてチームの業務が単一のプラットフォームに限定されない場合に、なぜより柔軟でモダンなツールが適しているのかを解説します。1つのツールだけでなく、すべてのツールから全体像を把握する方法を見ていきましょう。

ServiceNow AI Agent Analyticsとは？

簡単に言えば、ServiceNow AI Agent Analyticsは、Now Assistプラットフォーム内に存在する組み込みダッシュボードです。その主な目的は、ServiceNow内で実行しているAIエージェントの使用状況、パフォーマンス、効率性を追跡することです。ServiceNow専用AIのコントロールパネルのようなものだと考えてください。

これは、ServiceNowエコシステムを全面的に採用している企業向けに作られています。ダッシュボードでは、AIが単独でクローズしたタスクの数やその処理速度などを監視でき、さらにはボットとのやり取りに対する顧客満足度をAIが生成した予測値で確認することもできます。

注意点として、これは個別で購入できるものではありません。これは、IT、人事、顧客サービス部門にまたがるタスクの自動化に対するServiceNowのソリューションである、より大きなNow Assist AIエージェントスイートの一部として提供されています。

ServiceNow AI Agent Analyticsダッシュボードを理解する

この分析ダッシュボードは、ServiceNow内のすべてのAIエージェントのアクティビティを監視する場所です。ただし、利用を開始する前に、適切な権限が必要です。アクセスは特定のロールを持つユーザーに制限されているため（「sn_aia.viewer」や「sn_aia.admin」など）、管理者に設定を依頼する必要があります。

追跡すべきServiceNow AI Agent Analyticsの主要指標

ServiceNowは、メトリクスを2つの主要なタイプに分類しています。毎日自動的に収集される「自動化インジケーター」と、そのデータに基づいて計算される「数式インジケーター」です。

何十ものデータポイントに惑わされるよりも、投資に見合う価値が得られているかどうかを示す指標に集中する方が賢明です。

以下に、最も重要な指標とそのチームにとっての意味をいくつか紹介します。

指標	測定内容	なぜ重要か
効率性の向上	AIを使用してタスクをクローズした場合に、AIなしの場合と比較して節約された時間の割合。	これは主要なROI指標です。この数値が高いほど、AIエージェントが解決速度に大きな違いをもたらしていることを意味します。
AIエージェントを使用してクローズされたタスクの割合	クローズされた全タスクのうち、AIエージェントが処理した割合。	チームがどれだけAIに依存しているかを示します。人間のエージェントからどれだけの作業負荷がうまく削減（deflected）されたかを確認するのに役立ちます。
エージェントワークフローの遅延	完全自動化されたエージェントワークフローが最初から最後まで実行されるのにかかる時間。	自動化されていても、遅いものは遅いです。遅延が大きい場合は、改善が必要な非効率なプロセスを示唆している可能性があります。
AIエージェントアシストでタスクをクローズするまでの平均時間	AIエージェントアシストが関与した場合にタスクを解決するまでにかかる平均時間。	AIがチームのスピードに与える直接的な影響を測定するための中心的なパフォーマンス指標です。
AIエージェントの推定CSAT	ボットの応答に対する顧客満足度をAIが生成した推定値（1〜5段階評価）。	実際の顧客フィードバックに代わるものではありませんが、顧客がどのように感じているかを素早く把握できます。

ServiceNow AI Agent Analyticsダッシュボードで全体像を把握する方法

このダッシュボードは、一日中スプレッドシートとにらめっこすることなく、トレンドを把握するのに優れています。ビジュアルを活用して、パターンを素早く見つけ出すことができます。

例えば、過去1週間の成功したタスクと失敗したタスクの内訳をすばやく確認でき、これは簡単なヘルスチェックに最適です。また、エラーを時系列で追跡することで、繰り返し発生する問題を発見するのにも役立ちます。エラーが急増した場合、最近の変更が何か問題を引き起こした可能性が高いとわかります。そしてもちろん、全体の進捗を追跡して、自動化の取り組みが実際に成果を上げ、時間とともに成長しているかを確認できます。

これらのビジュアルは、一日中データ表に埋もれることなく、生のデータを実際の理解に変えるのに役立ちます。

ServiceNow AI Agent Analyticsのフィルターと内訳で詳細を分析

ダッシュボードでは、詳細にズームインすることもできます。フィルターを使用して、特定の期間や単一のAIエージェントにデータを絞り込むことができます。これは、新しくローンチしたボットのパフォーマンスを確認したい場合に非常に便利です。内訳機能を使えば、AIエージェントが使用する各ツールの遅延を調べるなど、データをさまざまな方法で切り分けることができます。これにより、「AIが遅い」といった漠然とした問題から、「注文データを取得するスクリプトに時間がかかっている」という根本原因を特定することができます。

ServiceNow AI Agent Analyticsのプラットフォームロックインという課題

ServiceNowの分析機能は徹底していますが、1つのプラットフォームにロックインされているという事実は、さまざまなツールを横断して作業するチームにとって大きな問題を引き起こす可能性があります。

なぜ導入が複雑になりがちなのか

正直なところ、これはプラグアンドプレイのツールとは言えません。稼働させるには管理者が特定のロールを割り当てる必要があり、最初の数値を得るためだけにデータ収集ジョブを手動で実行しなければなりません。ダッシュボード自体も多くの指標で埋め尽くされており、すでにServiceNowのプロでなければ圧倒されるかもしれません。

この初期設定は、迅速にインサイトを得て改善を始めたいチームにとって、大きなハードルとなり得ます。管理者の時間を消費し、ServiceNowのデータ構造に関するかなり深い知識を必要としますが、すべてのチームがそれを持っているわけではありません。

データのサイロ化と「壁に囲まれた庭」問題

これが最大の問題点かもしれません。ServiceNow AI Agent Analyticsは、ServiceNowの内部で起こっていることしか見ることができません。しかし、ナレッジが存在する他のすべての場所についてはどうでしょうか？

エンジニアリングドキュメントはConfluenceにあるかもしれません。マーケティングチームの製品FAQはGoogleドキュメントにあるかもしれません。あるいは、社内サポートチームはSlackに常駐しているかもしれません。

ServiceNowの分析機能は、これらのいずれについても可視性がありません。自社のエコシステム外で発生する情報やアクティビティに対しては、巨大な死角を持っています。これにより、データが分断されたポケットが生まれ、会社のサポート業務全体を単一の統一されたビューで把握することが不可能になります。常にパズルの一片しか見ていないのと同じです。

eesel AIが単一のプラットフォーム外の複数のナレッジソースとどのように接続するかを示すインフォグラフィック。

不透明な価格設定と予測機能の欠如

Now Assistの価格をウェブサイトで見つけようとしても、幸運を祈るしかありません。価格ページは行き止まりで、これは通常、コストを把握するためだけに何度も営業電話を受けることになるということを意味します。これにより、予算を立てて費用を計画することが難しくなります。

さらに、ダッシュボードはすでに起こったことを伝えるのには優れていますが、エージェントを構築するために時間とお金を費やす前に、潜在的なROIを予測する簡単な方法を提供していません。潜在的な節約額を明確に把握できないまま、まず投資し、最善の結果を期待するしかありません。

より良い方法：eesel AIでAI分析を統合する

謎の価格設定で単一のプラットフォームにロックインされるという考えが頭痛の種に聞こえるなら、それは間違いではありません。だからこそ、eesel AIのようなモダンでプラットフォームに依存しないツールが作られました。eeselは、ZendeskやJira Service Managementのようなヘルプデスクや、ナレッジが存在する他のすべての場所など、すでに使用しているツールと接続することで、サイロ化されたデータの問題を解決するために構築されています。

数ヶ月ではなく数分で稼働開始

ServiceNowの複雑な設定とは異なり、eesel AIは自分で物事を進めたい人々のために作られました。サインアップし、ワンクリックでヘルプデスクを接続すれば、数分で機能するAIエージェントを準備できます。必須のデモや長いセールスサイクルはありません。つまり、実装パートナーを待つことなく、ほぼ即座に価値を実感し始めることができます。

強力なシミュレーションで自信を持ってテスト

ここからが本当に面白いところです。AIエージェントが実際の顧客とやり取りする前に、eesel AIのシミュレーションモードは、過去の何千もの実際のサポートチケットでAIをテストできます。

これはデモというより、AIの完全なリハーサルだと考えてください。シミュレーションは、どれだけ自動化できるか、どれだけ節約できるか、そして重要なことに、ナレッジベースのどこにギャップがあるかを正確に予測します。AI導入における当て推量をなくし、初日から確固たるビジネスケースを提供します。

過去のチケットに基づいて自動化の可能性を予測するeesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。

改善に直結するインサイトを得る

eeselの分析ダッシュボードは、ただチャートを眺めるためではなく、行動を起こすために設計されています。虚栄の指標（vanity metrics）を表示するだけでなく、なぜ一部のチケットが自動化できなかったのかを伝え、AIが答えられなかった具体的な質問を指摘します。

さらに良いことに、過去のチケットから成功した解決策を自動的にナレッジベース用の記事の下書きに変換できます。これにより、AIが単に質問に答えるだけでなく、時間とともにより賢くなり、情報のギャップを埋めるのに積極的に役立つフィードバックループが生まれます。

ナレッジギャップや削減率など、実用的なインサイトを示すeesel AIダッシュボード。

価格設定：ServiceNow vs. 透明性の高い代替ツール

前述の通り、ServiceNowの価格設定は、営業担当者と話すまでブラックボックスであり、予算編成を難しくする可能性があります。

一方、eesel AIは明確で透明性の高い価格設定を提供しています。最大の利点の1つは、**「解決ごとの料金なし」**モデルです。AIが対応するチケットごとに支払うのではなく、キャパシティに対して支払うため、忙しい月の後に請求額が予期せず急増することはありません。これにより、予算編成とスケーリングがはるかに容易になります。さらに、月額プランから始めることができ、いつでもキャンセル可能です。

プラン	価格（年払い）	主な機能
Team	$239 / 月	月1,000回までのAIインタラクション、ドキュメントでのトレーニング、Slack連携。
Business	$639 / 月	月3,000回までのAIインタラクション、過去のチケットでのトレーニング、AIアクション、強力な一括シミュレーション。
Custom	営業担当にお問い合わせ	無制限のインタラクション、高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション、カスタム連携。

分析ツールを正しく選ぶために

では、結論はどうでしょうか？もしあなたの会社全体がServiceNowの世界で動いているなら、ServiceNow AI Agent Analyticsは深く強力なツールです。それがあなたの世界であるならば、必要なインサイトを提供してくれるでしょう。

しかし、ほとんどの現代のチームでは、仕事は多くの異なるプラットフォームにまたがっています。柔軟性、スピード、そして明確で予測可能なROIを重視するなら、eesel AIのようなすべてと連携するツールがはるかに実用的な選択肢です。すべてのツールに接続し、ローンチ前に強力なシミュレーションを実行し、実用的なレポートを提供するその能力により、AIを測定するだけでなく、常に改善していくことができます。

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