ServiceNow AI Agent RAGとは？2025年ガイド

誰もがAIエージェントについて話しているように感じます。特に、それがITサービスマネジメント（ITSM）やカスタマーサポートをいかに変革しようとしているかという点に注目が集まっています。ServiceNowのようなプラットフォームはこの中心にあり、AIが自律的にタスクを処理する未来像を描き出しています。

しかし、少し現実的に考えてみましょう。AIエージェントの賢さは、与えられる情報によって決まります。一般的なインターネットのデータから情報を引き出すのではなく、自社のナレッジに基づいて正確で最新の回答を提供させるには、どうすればよいのでしょうか？

そこで登場するのが検索拡張生成（RAG）です。これはAIエージェントを社内ナレッジに接続する技術であり、単なるデモンストレーション用のツールから、実際に信頼できるツールへと変貌させます。このガイドでは、ServiceNowがAIエージェントでRAGをどのように活用しているかについて、設定方法、一般的なユースケース、限界、そしてよりシンプルで柔軟な代替案を解説します。

ServiceNow AI Agent RAGを理解する

ServiceNowが何をしているのかを理解するには、まずRAGとは何かを理解し、それが Now Platform にどのように組み込まれているかを知る必要があります。スイッチを切り替えるような単純な話ではありません。

検索拡張生成（RAG）とは？

RAGを最も簡単に理解する方法は、AIにとっての「持ち込み可の試験」のようなものだと考えることです。AIは記憶（初期トレーニングで学習した内容）から答えようとするのではなく、何かを言う前に、企業のナレッジベース、過去のチケット、社内ガイドなど、承認された情報源から正しい答えを調べることができます。

このプロセスは非常に重要です。なぜなら、AIの「ハルシネーション」（AIが事実に基づかない情報を生成するという技術用語）を劇的に減らすことができるからです。これにより、AIが提供する回答が正確で最新、かつ自社に本当に関連性の高いものであることを保証できます。

ServiceNowはどのようにRAGを実装しているか

まず知っておくべきことは、「ServiceNow RAG」は独立した製品でも、単にオンにする機能でもないということです。これは、プラットフォームのAI Searchインフラストラクチャに深く組み込まれた機能です。つまり、RAGを機能させたいのであれば、本格的に基盤となる検索設定に取り組む必要があります。

仕組みの要点は次のとおりです。ServiceNow AI Agentは、「検索取得」（Search retrieval） と呼ばれるツールを使用して情報を検索します。このツールは**「検索プロファイル」（Search profile）** を参照しますが、このプロファイルは、1つ以上の**「インデックスソース」（Indexed sources）** からデータを取得するように設定する必要があります。これらのソースは、ナレッジベースの記事やインシデントレコードなど、エージェントに検索させたい特定のServiceNowテーブルのことです。

もしあなたが専任のServiceNow管理者でないなら、このあたりで眉をひそめることになるでしょう。AIエージェントに簡単な質問を答えさせるためだけでも、まずプラットフォーム全体のセマンティック検索フレームワークを設定する必要があるのです。

ServiceNow AI Agent RAGの設定：公式な方法

ServiceNowの組み込みRAGは強力ですが、その設定プロセスは、プラットフォームに関する深い知識を持つ開発者向けに設計されているように感じられます。多くのチームが期待する、シンプルでセルフサービスな体験とは程遠いものです。

複数ステップの設定プロセス

ServiceNowでRAGを稼働させるには、いくつかの異なる段階があり、それぞれに独自の設定や技術用語が伴います。

1. ソースの定義とインデックス化: AI Searchに、検索対象とするテーブル（記事の場合は「kb_knowledge」など）と、そのテーブル内の特定のフィールドを手動で指定する必要があります。「セマンティックインデックス化」として知られるこのプロセスにより、AIは言葉の背後にある意味を理解できるようになります。

2. 検索プロファイルの作成: ソースがインデックス化された後、検索プロファイルを構築する必要があります。このプロファイルは基本的に、エージェントがどのインデックスソースを使用するか、検索結果をどのようにランク付けするか、その他の詳細を指示するルールブックです。

3. エージェントに「検索取得」ツールを追加: 最後に、AI Agent Studio内で、「検索取得」ツールをエージェントに接続し、作成した検索プロファイルにリンクします。

これらの各ステップは、複数の管理メニューをクリックし、ServiceNow固有の用語に慣れ、コンテンツがインデックス化されるのを待つことを意味します。このインデックス化は必ずしも即時に完了するわけではありません。サポートマネージャーが午後だけで片付けられるような作業ではありません。

graph TD; A[ステップ1: ソースの定義とインデックス化] --> B{インデックス作成を待機}; B --> C[ステップ2: 検索プロファイルの作成]; C --> D[ステップ3: AIエージェントに「検索取得」ツールを追加]; D --> E[ツールを検索プロファイルにリンク]; E --> F[AIエージェントの準備完了];

subgraph "ServiceNow管理UI" A; C; D; E; end

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よりシンプルな代替案：プラグアンドプレイの統合

もしこれらがすべて頭の痛い話に聞こえるなら、その通りかもしれません。ここで、eesel AIのようなソリューションが全く異なるアプローチを取ります。eesel AIは、単一プラットフォームの複雑な世界の中で構築されるのではなく、ServiceNowを含む、あなたがすでに使用しているすべてのツールに接続するように設計されています。

このアプローチの利点はすぐに明らかです：

• 数ヶ月ではなく数分で本番稼働: eesel AIを使えば、ヘルプデスク（ServiceNow、Zendeskなど）とナレッジソースを数回のクリックで簡単に接続できます。検索プロファイルやインデックス設定について心配する必要はありません。

• 真のセルフサービス: AIエージェントの設定、構成、起動をすべて自分で行うことができます。製品を見るためだけに営業電話やデモを受けなければならない多くのエンタープライズツールとは異なり、eesel AIではすぐに使い始めることができます。

これにより、開発者や長期的な導入プロジェクトを待つことなく、チームがAIアシスタンスを構築・活用できるようになります。

ServiceNow AI Agent RAG：主なユースケースとネイティブの限界

では、ServiceNowの組み込みRAGは実際に何が得意で、どこで壁にぶつかるのでしょうか？これを理解することが、それがあなたにとって適切なツールなのか、それとももっと柔軟なものが必要なのかを判断する鍵となります。

ServiceNow AI Agent RAGが得意なこと

ServiceNowを日常的に活用している企業にとって、ネイティブのRAG機能は社内のITSMタスクに最適です。いくつかの一般的な例を挙げます：

• 社内ITサポートの自動化: 「VPNへの接続方法は？」や「パスワードのリセット方法は？」といった従業員の一般的な質問に、「kb_knowledge」テーブルから情報を引き出して回答します。

• 基本的なチケットディフレクション: サービスポータル経由でチケットを提出しようとしているユーザーに対し、「送信」ボタンを押す前に関連記事や既存のインシデントレコードを提案して支援します。

これらは確かに便利ですが、ServiceNowという壁の中に閉じ込められています。

ネイティブのServiceNow AI Agent RAGアプローチが不十分な点

ServiceNowのRAGにおける最大の問題は、企業のナレッジのほとんどがServiceNowのテーブル内にきれいに収まっているわけではないという点です。質問への答えがConfluence、Googleドキュメント、Notionのページ、あるいはSlackのスレッドにある場合はどうなるでしょうか？

ServiceNowの外部に広がるナレッジの世界 技術的には外部ソースをServiceNow AI Searchに統合することも可能ですが、通常は追加のコネクタを購入して設定する必要があります。これはさらなる複雑さと、もう一つのメンテナンス対象物を増やすだけです。AIエージェントの性能は参照できるデータ次第であり、それを一つのプラットフォームに閉じ込めることは、巨大な死角を生み出します。eesel AIは、初日からあなたのナレッジを瞬時に統合する ことを目的に構築されました。上記で挙げたすべてのソースを含む100以上のソースに接続し、面倒な連携プロジェクトを管理することなく、AIエージェントに企業のナレッジの全体像を提供します。

柔軟性に欠ける自動化と制御 ServiceNowでエージェントの振る舞いをカスタマイズするには、スクリプトの編集や複雑なワークフロールールの掘り下げが必要になることがよくあります。例えば、価格に関する質問には答えないように、あるいはVIP顧客からの問題は常にエスカレーションするようにエージェントに指示したい場合、それは単純な切り替えスイッチでは済みません。eesel AIを使えば、シンプルなワークフローエンジンを通じて完全な制御が可能になります。自然言語のプロンプトエディタを使用して、AIのペルソナやトーン、エスカレーションに関する特定のルールを定義できます。また、ナレッジの範囲を特定のドキュメントやトピックに簡単に「スコープ」設定し、答えるべきことだけに答えるようにすることもできます。

「本番稼働」への不安 ネイティブのServiceNowツールでは、AIエージェントをユーザーに公開する前に、実際の質問に対してどのように機能するかをテストする良い方法がありません。基本的には、構築して、オンにして、うまくいくことを祈るだけです。eesel AIには強力なシミュレーションモードが含まれており、安全な環境で過去の何千ものチケットを使って全体の設定をテストできます。解決率に関する正確な予測を得ることができ、AIがどのように応答したかを正確に確認できるため、本番稼働前に完全な自信を持つことができます。

ServiceNow AI Agent RAGの価格設定という課題

ServiceNowのAI機能に注目しているチームにとって、最大のハードルの一つが価格です。

というより、価格が公開されていないことです。ServiceNowはAIツールに対して定額料金を公開していません。AIエージェントのような機能は、通常、ProまたはEnterpriseライセンスにバンドルされています。価格を知るには営業チームと話す必要があり、最終的なコストは多くの場合、あなたの会社と契約に合わせてカスタマイズされます。

この見積もりベースのモデルは、予算編成、コスト予測、投資対効果の判断を難しくします。多くの場合、大規模な初期投資が必要となり、自分たちにとってうまく機能するかどうかを確認する機会もないまま、長期契約に縛られることになります。

対照的に、eesel AIの料金モデルは明確で、予測可能かつ柔軟です。

最も重要なことは、eesel AIには解決ごとの課金がないため、忙しい月に請求額が突然跳ね上がることはありません。柔軟な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なため、長期契約に縛られることなく、自分のペースでテストし、スケールアップする自由があります。

目的に合ったServiceNow AI Agent RAGを選ぶ

ServiceNowエコシステムに深く投資しており、専任の開発者がいて、大規模なエンタープライズ契約の予算がある巨大組織にとって、ネイティブのServiceNow AI Agent RAG機能は堅実な選択肢となり得ます。それはプラットフォームに直接組み込まれており、すべてのナレッジがそこにあるならば、その役割を果たすことができます。

しかし、ほとんどのチームにとって、そのパワーにはいくつかの重大なトレードオフが伴います。複雑さ、長い設定時間、限られたナレッジソース、そして透明性のない価格設定です。

迅速に動く必要があり、すべての異なるプラットフォームからナレッジを集め、ユーザーフレンドリーな環境で完全な制御を維持したいのであれば、プラグアンドプレイのソリューションがおそらく賢明な選択です。eesel AIはServiceNowや他のすべてのツールとシームレスに連携し、より高性能なAIエージェントを数ヶ月ではなく数分で立ち上げることを可能にします。ぜひご自身で確かめてみてください。

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