ServiceNow AIエージェント計画2025年版実践ガイド

正直なところ、最近LinkedInをスクロールしていると「エージェント型AI」に関する投稿を目にしない日はないでしょう。ServiceNowのようなプラットフォームがその最前線にあり、自律的に思考できる強力な自律型エージェントを約束しています。しかし、その約束をチームにとって実際に機能するものに変えるには、計画が必要です。

多くの人にとって、ServiceNowのAIエージェント計画のために数ヶ月にわたる大規模なプロジェクトを考えるだけで頭が痛くなるでしょう。ユースケースの特定、データの準備、ワークフローの構築、そしてゆっくりとした展開の管理、そのすべてを単一のエコシステムに閉じこもったまま行わなければなりません。

しかし、もっと良い方法があるとしたらどうでしょうか？このガイドでは、AIエージェントの計画と立ち上げに対する、より実践的なアプローチを解説します。ServiceNowのモデルを基準として、エンタープライズでの展開における典型的な段階を見ていきます。さらに重要なのは、既存のツールをすべて移行させることなく、最新のインテグレーションファーストなツールがいかにして同じ（あるいはそれ以上の）結果をわずかな時間で達成できるかをご紹介することです。

ServiceNow AIエージェント計画とは？

方法論に入る前に、まず「何なのか」を簡単に説明しましょう。AIエージェントは、単なる高性能なチャットボットではありません。目標を理解し、そこに至るまでのステップを考え出し、さまざまなツールを使ってそれを実行できるシステムです。サポートの文脈で言えば、それは単に質問に答えるだけでなく、実際に問題を解決し、チケットをトリアージし、人間が常に介入することなく複雑なタスクを処理することを意味します。

ServiceNowのこの分野への取り組みは、非常にプラットフォーム中心です。ServiceNow AIエージェント計画とは、ServiceNowの世界の中でこれらのエージェントを設計、構築、展開する全プロセスを指します。それは、独自の連携ツール群に依存しています：

• AI Agent Studio: 平易な英語を使ってエージェントを作成するためのローコードビルダー。

• AI Agent Orchestrator: より大きなタスクに共同で取り組む専門AIエージェントのチームを管理するためのツール。

• AI Agent Fabric: ServiceNowエージェントが他のサードパーティエージェントと対話するのを助けるフレームワーク。

ServiceNow AI Agent Studioの画面。自動化されたチャットワークフローを構築するためのツールです。

その狙いは、プラットフォームに直接組み込まれたデジタルワークフォースを創出することです。しかし、この緊密な統合は、計画プロセス全体が、すでにServiceNowを日常的に利用しているデータ、ワークフロー、チームに依存することを意味します。もしあなたの会社がさまざまなツールを組み合わせて使用している場合、これはかなり大きな障害となり得ます。

ServiceNow AIエージェント計画の主要な段階

ServiceNowであろうと他のツールであろうと、AIエージェントプロジェクトを成功させるには、一般的にいくつかの重要なステップを踏みます。4つの主要な段階を順に見ていき、プラットフォームネイティブな方法が、より柔軟なインテグレーションファーストの戦略とどう違うのかを比較してみましょう。

ステージ1：ユースケースの発見と優先順位付け

最初のステップは、常に何を自動化したいかを決めることです。旧来の方法では、ワークショップで関係者全員を集め、パスワードリセットや簡単なITトラブルシューティングのような、AIエージェントが処理できる反復的なタスクを見つけ出します。その後、ビジネスへの影響度やチームの準備状況に基づいて優先順位を付けようとします。

このプロセスは理にかなっているように見えますが、多くの場合、時間がかかり、多くの憶測に基づいています。「請求に関する質問」を自動化すべきか、「アカウント設定」を自動化すべきか、どちらが大きな違いを生むのかを実際には知ることなく、何週間も議論に費やす可能性があります。

ステージ2：データとインテグレーション戦略の策定

AIエージェントの性能は、アクセスできる情報の質に左右されます。計画の大部分は、ナレッジソースを準備することです。ServiceNowのようなプラットフォーム中心の世界では、それはナレッジベースの記事やインシデント記録がクリーンで最新であり、ServiceNow自体の中で整理されていることを意味します。

ここでの問題は明らかです：最も有用なナレッジがServiceNowにない場合はどうなるのでしょうか？チームの実際の解決策や回避策は、おそらくあちこちに散らばっています：

• ConfluenceやNotionの社内wiki。

• Google Docsの技術ガイド。

• SlackやMicrosoft Teamsでの簡単な会話。

これらの情報をすべて単一のプラットフォームに詰め込もうとすることは、途方もない移行プロジェクトになります。真に役立つAIエージェントは、ナレッジがどこにあっても学習できるべきです。ここでインテグレーションファーストのアプローチが真価を発揮します。eesel AIのようなツールは、既存のナレッジを移動させるのではなく、接続するために作られています。数十のアプリに対応するワンクリックのインテグレーションにより、散在するすべてのドキュメントから即座に学習し、骨の折れるデータ移行なしに完全なナレッジプールを作成できます。

_eesel AIプラットフォームのスクリーンショット。複数のビジネスアプリケーションに接続し、ServiceNow AIエージェント計画のためのナレッジベースを構築する様子。_

ステージ3：AIエージェントの構築と展開

計画が固まり、データが接続されたら、いよいよ構築の時間です。ServiceNowでは、これをAI Agent Studioで行います。ここでエージェントの業務を定義し、指示を与え、ツールに接続します。これは強力ですが、多くの場合、ServiceNowプラットフォームを隅々まで知っている人が必要であり、数週間から数ヶ月かかる開発プロジェクトに発展する可能性があります。

その代替案は、はるかにシンプルでセルフサービスな体験です。eesel AIを使えば、数分で稼働させることができます。セットアップは開発者ではなく、サポートマネージャー向けに設計されています。

• ワンクリックのヘルプデスク連携： Zendesk、Freshdesk、Intercomのようなプラットフォームに、APIに触れることなく接続できます。

• シンプルなプロンプトエディタ： AIの振る舞い、使用するトーン、問題をエスカレーションするタイミングなどを、すべて平易な英語で指示できます。

• カスタムアクション： Shopifyで注文詳細を検索したり、Jira Service Managementでチケットを作成したりする権限を、エージェントに簡単に与えることができます。

このアプローチは、現在のヘルプデスクを捨てたり、コンサルタントチームを雇ったりする必要がないことを意味します。おそらくたった一日の午後で、強力なAIエージェントを自分で構築、テストし、立ち上げることができます。

_eesel AIのシンプルなプロンプトエディタ。ServiceNow AIエージェント計画中にエージェントのペルソナやルールを設定する様子。_

ステージ4：テスト、測定、スケールアップ

新しい従業員をトレーニングなしで顧客対応させることはないでしょう。AIエージェントも同様です。従来の方法では、「サンドボックス」環境でテストします。エージェントを少人数のユーザーグループに展開し、全員に展開する前に注意深く監視します。安全ですが、時間がかかります。

これもまた、最新のシミュレーション機能が大きなアドバンテージをもたらす分野です。エージェントが顧客と実際の会話をする前に、eesel AIでは過去の何千ものチケットに対して実行させることができます。エージェントが返したであろうすべての応答を確認し、指示を微調整し、自動化率の正確な予測を得ることができます。

このリスクのないテストは、本番稼働への自信を与えてくれます。一度稼働させれば、レポート機能が継続的な改善を助けます。単に解決したチケットの数を報告するだけでなく、eeselの分析はAIが苦戦した質問を示してくれます。これにより、ナレッジベースのギャップが明らかになり、それをさらに改善するための明確なTo-Doリストが得られます。

_eesel AIのシミュレーション機能。アジャイルなServiceNow AIエージェント計画プロセスの一環として、過去のチケットでリスクなくテストできる。_

eesel AIによる、よりアジャイルなServiceNow AIエージェント計画のアプローチ

ServiceNowのオールインワンアプローチは、すでにそのエコシステムに完全にコミットしている企業にとっては深い統合を提供します。しかし、スピード、柔軟性、そして既存ツールの活用を重視するビジネスにとっては、eesel AIのようなインテグレーションファーストのプラットフォームが、AI自動化を始めるためのより実践的な方法を提供します。

ここに、2つの哲学を並べて比較してみましょう：

まとめ：全く異なる2つのServiceNow AIエージェント計画ワークフロー

これら2つのアプローチの違いは、プロセス全体を考えると本当によくわかります。従来の計画ワークフローは長く直線的であるのに対し、アジャイルなワークフローは迅速で反復的です。

ServiceNowのような従来の方法は、長く形式的な段階の連続です。ユースケースの特定から始まり、数週間のデータ準備、エージェントの構築、限定的なテストの実施、そしてパフォーマンスを確認する前にゆっくりとした展開を実行します。

対照的に、eesel AIのようなツールを使ったアジャイルなアプローチは、迅速なサイクルです。ヘルプデスクとナレッジソースを接続し、すぐにシミュレーションを実行して最適なユースケースを見つけ、シンプルなプロンプトをカスタマイズし、ほぼ即座に特定のトピックで本番稼働させます。そこからは、実際の現場でのパフォーマンスに基づいてエージェントを常に監視し、微調整して改善していくだけです。

_eesel AIを使った、アジャイルで反復的なServiceNow AIエージェント計画のアプローチを示すワークフロー図。_

よりスマートなServiceNow AIエージェント計画を始めよう

ServiceNowのような巨大プラットフォームはAIエージェントに関する強力なビジョンを提供しますが、ServiceNow AIエージェント計画の現実は、多くの場合、長く高価な道のりであり、その世界にあなたを閉じ込めることになります。ほとんどのビジネスにとって、より速く、より柔軟なアプローチは可能なだけでなく、より良い選択です。

eesel AIのような最新のツールは、強力な自動化を実現するために大規模なプロジェクトは必要ないことを示しています。すでに使用しているツールに連携し、既存のナレッジから学習し、自信を持って構築できるリスクのない方法を提供することで、数ヶ月ではなく数分でサポートチケットを自動的に解決し始めることができます。

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