Title: ServiceNow AIエージェントガバナンスの実践ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Stanley Nicholas
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Last edited 2025 10月 17

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AIエージェントは、大企業の至る所で登場しており、ServiceNowのようなプラットフォーム内でITサポートから顧客サービスまで様々な業務を担っています。これらは効率を大幅に向上させることを約束しますが、何のルールもなく野放しにすることは問題を引き起こすようなものです。適切な監督がなければ、コンプライアンス違反に陥ったり、ユーザーにとって混乱を招く体験を生み出したり、コストが手に負えなくなったりする可能性があります。

ここでガバナンスの出番です。これは基本的に、AIを適切に管理するためのルールブックです。このガイドでは、ServiceNow AIエージェントガバナンスのフレームワークを解説し、それが引き起こしうる現実世界での問題点を掘り下げ、特に巨大で複雑なシステムに縛られずに迅速に動く必要がある場合に、AIエージェントを管理するためのより柔軟な方法を紹介します。

ServiceNow AIエージェントガバナンスとは?

ServiceNow AIエージェントガバナンスは、同社のプラットフォーム上でAIエージェントを管理するための公式なプレイブックです。これは、AIが責任を持って、透明性をもって、そして会社のルールに沿った形で使用されることを確実にするためのポリシー、ツール、ワークフローの組み合わせです。その目的は、大企業がコントロールを失うことなく、様々な部門でAIを安心して利用できるようにすることです。

この戦略の主要な構成要素は、ServiceNow AI Control Towerです。これは、進行中のすべてのAIプロジェクトの司令センターのようなものだと考えてください。企業の大きな目標とAIの日々の業務を結びつけ、すべてが安全で、コンプライアンスに準拠し、実際にビジネスに貢献していることを確認します。その目標は、大企業が大規模にAIを利用しながら、リスクを可能な限り低く抑えることです。これは、多くの異なるチームにわたってAIを管理する必要がある、複雑なニーズを持つ企業向けに構築されています。

ServiceNow AIエージェントガバナンスフレームワークの中核をなす柱

ServiceNowのガバナンスに対する考え方は、いくつかの重要なアイデアに基づいて構築されており、すべてがプラットフォームの世界内で大企業がAIを厳格に管理できるように設計されています。

1. すべてのAIを管理する中央ハブ

AI Control Towerは、オペレーション全体の頭脳です。AIの状況を確認し、AIエージェントのライフサイクル全体を管理し、AIプロジェクトが実際に成果を上げているかをチェックするための場所です。これは信頼できる唯一の情報源として機能し、ServiceNow内で構築されたAIエージェントだけでなく、使用している可能性のあるサードパーティのエージェントについても明確な全体像を提供します。これにより、すべてのAI関連事項を1つのダッシュボードで管理でき、すべてを整理しようとする大企業にとっては非常に重要なことです。

2. 組み込みの倫理的で責任あるAIルール

ServiceNowは、同社が「責任あるAI」と呼ぶものについて多くを語っています。これは単に、同社のAIが人間中心で、公正で、透明性があるように設計されていることを意味します。現実世界では、これは不快な言葉やプロンプトインジェクション攻撃(誰かがAIをだまして意図しないことをさせようとする攻撃)などを検知してブロックできる組み込みのガードレールとして現れます。これらの機能は、AIエージェントが企業の価値観に沿った行動をすることを保証するために存在しますが、後述するように、これらが物事を少し柔軟性に欠けるものにすることもあります。

3. 統合されたリスクおよびコンプライアンスツール

ServiceNowエコシステムの主な魅力の1つは、すべての要素がどのように連携するかです。同社のAIガバナンスも例外ではなく、ガバナンス・リスク・コンプライアンス(GRC)製品と密接に関連しています。この連携により、自動化されたコンプライアンスチェック、継続的なリスク監視、そして簡単な監査報告が可能になります。GDPRのような厳しい規制に従わなければならない企業にとって、これはAIの活動が常に法的および内部ポリシーに照らしてチェックされることを意味し、かなり高額な罰金を回避するのに役立ちます。

ServiceNow AIエージェントガバナンスの実践的な課題

理論上は大規模で包括的なガバナンスフレームワークは素晴らしいものに聞こえますが、実際にはいくつかの深刻な問題が伴うことがよくあります。大規模な全社的プロジェクトのための時間や資金がないチームにとって、このようなシステムは助けというよりは障害のように感じられることがあります。

1. セットアップに非常に長い時間がかかる

正直なところ、エンタープライズソフトウェアは決してプラグアンドプレイではなく、ServiceNowも例外ではありません。そのAIガバナンスフレームワークのセットアップは、IT、法務、コンプライアンス部門、そして通常は高価なコンサルタントチームなど、多くの人員を巻き込む巨大なプロジェクトです。このプロセスは何か月も続くことがあり、それはAIの急速に変化する世界では永遠に等しい時間です。機敏に動き、新しいアイデアを試し、迅速に結果を出す必要があるサポートチームにとって、この遅くて慎重なプロセスは、彼らの進捗を完全に停滞させ、イノベーションを阻害する可能性があります。

2. フレームワークが硬直的すぎる可能性がある

「画一的な」アプローチのガバナンスが誰にでもぴったり合うことはめったにありません。機密データを扱う重要なITシステムに必要な厳格なルールは、配送に関する質問に答えるだけのシンプルな顧客サービスボットにはおそらく過剰です。ここで硬直的なフレームワークが問題を引き起こし始めます。それらはしばしば、あらゆる状況に対して単一のルールセットにあなたを閉じ込め、常識を働かせることが難しくなります。また、AIを小さく、少しずつ展開することも困難にします。多くのエンタープライズプラットフォームは、全か無かのコミットメントを求めるため、小さなパイロットプロジェクトで少しずつ試してみて、そこから学び、成長していくことが簡単にはできません。

3. 真にリスクフリーなテスト方法がない

ほとんどのエンタープライズプラットフォームは何らかのテスト環境を提供しますが、AIにとって本当に必要なものを提供していないことが多いです。実際に必要なのは、AIが顧客と話す前に、実際のデータでどのように振る舞うかを確認する方法です。本当に自信を持ってローンチする唯一の方法は、過去の何千ものサポートチケットでシミュレーションを実行し、解決率、正確性、そしてどれだけ節約できるかについて確かな予測を得ることです。それがなければ、あなたはほとんど手探りで進むことになり、新しいAIのローンチは毎回、大きな賭けになります。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のチケットでAIエージェントをリスクフリーでテストし、パフォーマンスを予測できます。これは、柔軟なServiceNow AIエージェントガバナンスの代替案の重要な部分です。::
eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のチケットでAIエージェントをリスクフリーでテストし、パフォーマンスを予測できます。これは、柔軟なServiceNow AIエージェントガバナンスの代替案の重要な部分です。

ServiceNow AIエージェントガバナンスへの、よりシンプルで柔軟なアプローチ

もしガバナンスが物事を制限するのではなく、チームに前進するための自信を与えるものだとしたらどうでしょうか?AIの監視について別の考え方があります。それは、小さく始めて、完全なコントロールを維持し、スケールアップを決める前にAIへの信頼を築くことができる方法です。

この現代的なアプローチは、いくつかのシンプルな原則に基づいています:

  1. 数ヶ月ではなく、数分で開始。 何かを試すためだけに、延々と続く営業電話や必須のデモに参加する必要はありません。現代のツールはセルフサービスで使えるように作られています。例えば、eesel AIを使えば、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、基本的なAIエージェントをわずか数分で稼働させることができます。これにより、エンタープライズソフトウェアでよくある数ヶ月にわたる購入やセットアップのプロセスを省略できます。

  2. 微調整可能なコントロール。 あなたは誰よりも自分のサポート業務をよく知っているので、AIが何をするかについて決定権を握るべきです。硬直的な全社共通のルールセットに縛られる代わりに、eesel AIのようなツールは、AIがどのチケットに触れるべきかを正確に定義するためのシンプルなワークフローエンジンを提供します。パスワードリセットのような簡単なものから始め、それ以外のすべてを人間に引き渡すようにAIを設定できます。これにより、初日からエージェントの適用範囲を完全にコントロールできます。

eesel AIのワークフロー図。ユーザーがAIエージェントのために微調整されたルールを作成する方法を示しており、柔軟なServiceNow AIエージェントガバナンスの一例です。::
eesel AIのワークフロー図。ユーザーがAIエージェントのために微調整されたルールを作成する方法を示しており、柔軟なServiceNow AIエージェントガバナンスの一例です。
  1. リスクフリーのシミュレーションと段階的な展開。 これが本当に安心感を与えてくれる部分です。安全で隔離された環境で、自社の過去の何千ものチケットでAIエージェントをテストできると想像してみてください。eesel AIのシミュレーションモードはまさにそれを実現し、本番稼働に解決率とパフォーマンスの実際の予測を提供します。どのように機能するかを確認し、その応答を調整し、その後、特定の種類のチケット1つだけを処理するように展開できます。慣れてきたら、徐々に任せる範囲を広げていくことができます。

ServiceNow AIエージェントガバナンス:価格とアクセシビリティの比較

企業が価格設定についてどのように語るかは、その製品が誰のためのものかを多く物語っています。エンタープライズプラットフォームはしばしば価格を秘密にしており、これはとにかく始めたいチームにとっては大きな障壁となり得ます。

ServiceNowの価格設定は典型的なエンタープライズ向けです。公には記載されておらず、見積もりを得るには長い営業プロセスを経る必要があります。これには通常、高額な初期費用と長期契約が含まれ、個々のチームが実験したり、小規模なパイロットプロジェクトを実行したりするのを難しくしています。

一方、eesel AIは透明で予測可能な価格モデルを提供しています。月末に驚くような請求書につながる可能性のある、隠れた解決ごとの料金はなく、プランは理解しやすいです。月額プランから始めることができ、いつでもキャンセルできるため、長期契約に縛られるリスクがありません。

eesel AIの公開価格ページのスクリーンショット。エンタープライズレベルのServiceNow AIエージェントガバナンスにしばしば関連する隠れたコストと比較して、透明なアプローチを強調しています。::
eesel AIの公開価格ページのスクリーンショット。エンタープライズレベルのServiceNow AIエージェントガバナンスにしばしば関連する隠れたコストと比較して、透明なアプローチを強調しています。
プラン月額料金(月払い)主な機能
チーム$299ドキュメントでのトレーニング、Slack連携、基本的なレポート機能。
ビジネス$799過去のチケットでのトレーニング、MS Teams連携、AIアクション、一括シミュレーション。
カスタム営業にお問い合わせ高度なマルチエージェントオーケストレーションとインテグレーション。

チームのスピードに合ったガバナンスを選ぶ

ServiceNowは、大企業における巨大なトップダウンのAIプロジェクト向けに構築された、強力で詳細なガバナンスフレームワークを提供しています。そのプロセスを経るための時間、予算、そして組織的な合意があるならば、それは非常に堅実なソリューションとなり得ます。

しかし、今日のほとんどのチームにとって、スピードと柔軟性が重要です。彼らは、何か月もの面倒な手続きに行き詰まることなく、実験し、学び、価値を提供する必要があります。彼らにとって、AIガバナンスに対する現代的なアプローチがはるかに適しています。それは、小さく始めるためのコントロール、安全にテストするための自信、そして自分のペースでスケールアップする自由を持つことです。

サポートワークフローにAIを導入するための、よりシンプルで管理された方法を探しているなら、別のアプローチを試す時かもしれません。eesel AIの無料トライアルを開始して、数分で自動化の可能性を確かめてみてください。

よくある質問

ServiceNow AIエージェントガバナンスは、同社のプラットフォーム上でAIエージェントを責任を持って管理するために設計された、ポリシー、ツール、ワークフローの公式フレームワークです。大企業がコンプライアンスを確保し、コントロールを維持し、リスクを最小限に抑えながら部門横断で透明性をもってAIを利用するために不可欠です。

このフレームワークは3つの中核的な柱に基づいて構築されています。それは、監視のための中央AI Control Tower、組み込みの倫理的で責任あるAIルール、そして統合されたリスクおよびコンプライアンスツールです。これらの要素は、ServiceNowエコシステム内のすべてのAI活動に対する統一されたビューとコントロールを提供することを目的としています。

実践的な課題には、セットアップに長い時間がかかることが挙げられます。これはしばしば複数のチームやコンサルタントとの数ヶ月にわたる作業を伴い、イノベーションを停滞させる可能性があります。また、フレームワークが硬直的すぎることもあり、すべてのAIユースケースやアジャイルなチームに適さない画一的なアプローチを適用することがあります。

ServiceNow AIエージェントガバナンスのセットアップには通常数ヶ月かかり、かなりの社内リソースと、多くの場合外部コンサルタントを必要とします。対照的に、eesel AIのような現代的で柔軟なツールは、数分で接続して基本的なエージェントを稼働させることができ、長期間にわたる販売や導入のサイクルを回避できます。

はい、このフレームワークは「画一的な」アプローチのため、非常に硬直的になる可能性があります。これは、よりシンプルなAIアプリケーションやパイロットプロジェクトには過剰かもしれません。この硬直性は、実験し、学び、AIを小さな段階的なステップで展開する能力を妨げる可能性があります。

もちろんです。より柔軟なアプローチは、迅速なセットアップ、エージェントの適用範囲に対する微調整されたコントロール、そして過去のデータでのリスクフリーなシミュレーションを優先します。eesel AIのようなツールはこれらの機能を提供し、チームが小さく始め、自信を築き、AIを徐々にスケールアップさせることを可能にします。

複雑な全社的なAIイニシアチブ、重要なコンプライアンス要件、そして大規模な導入プロジェクトのためのリソース(時間、予算、人員)を持つ大企業が最も適しています。多くの部門にわたるトップダウンの統合されたアプローチが不可欠な場合に理想的です。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.

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