2025年におけるServiceNow AIエージェント推論の実践的なガイド

正直なところ、現在、エージェントAIを巡っては多くの誇大広告が見られます。ServiceNowのようなプラットフォームは、間違いなくその先頭に立っており、新しいAIエージェントをエンタープライズオートメーションの次なる大きな波としてマーケティングしています。その売り文句は魅力的です。自ら考え、計画し、厄介な問題を解決できるデジタルな労働力。

しかし、開発者フォーラムやRedditを少しでも見たことがあるなら、洗練されたマーケティングデモと、実際に何かを構築しようとしたときに起こることとの間には、通常、大きな隔たりがあることをご存知でしょう。

その将来性は非常に魅力的ですが、多くのIT管理者や開発者は、ServiceNowのAIを機能させるのが大変な作業であることに気づいています。セットアップは複雑で、結果はかなり期待外れになることがあり、コストはしばしば驚くほど高額になります。このガイドは、そうしたノイズをすべて取り除くためにあります。ServiceNow AI Agent Reasoningを明確かつ実践的に見ていき、そこから価値を引き出すために本当に何が必要かを探り、セールスページには書かれていない隠れた問題点についてお話しします。

ServiceNow AI Agent Reasoningとは？

では、具体的に何について話しているのでしょうか？簡単に言うと、ServiceNow AI Agent Reasoningは、ServiceNowが自律型AIエージェントを動かすために使用するエンジンです。これらは、単にスクリプトに従うだけのありふれたチャットボットではありません。その目的は、複雑な要求を理解し、それを解決するための複数ステップの計画を立て、その後、スクリプトやフローといったServiceNowの世界にあるさまざまなツールを使って仕事を完了させることです。

ServiceNowは通常、これをいくつかの主要な部分に分けて説明します：

• まず、**AI Agent Studio**があります。これは、エージェントを構築し、調整するためのローコード環境です。

• 次にAgentic Workflowsがあります。これは基本的に、新規インシデントの整理や人事のオンボーディングタスクの処理など、エージェントに任せたいビジネス目標のことです。

• 最後に、AI Agent Orchestratorが頭脳として機能し、特定の問題に対してどのツールやエージェントを使用するかを決定します。

ここでの目標は、単純で反復的なタスクを超えることです。厳格なプロセスに従うだけでなく、これらのエージェントはIT、人事、カスタマーサービスにおけるよりニュアンスのある業務を処理することが期待されています。理論上は、これにより人間のチームはより大きな問題に集中できるようになります。少なくとも、公式にはそう言われています。しかし、ますます多くの人々が気づいているように、現実はもう少し複雑です。

ServiceNow AI Agent Reasoningのセットアップ：約束と現実

ServiceNowは、AI Agent Studioを簡単でローコードの夢のようなツールとして販売しています。彼らのマーケティング資料は、誰でもドラッグ＆ドロップで完全に自律的なAIワークフォースを構築できるかのような絵を描いています。しかし、実際に作業を行っている人々によると、現実は…そうではありません。

多くの開発者は、AIエージェントを確実に動作させるには「予想をはるかに超える多くの設定」が必要だと報告しています。<quote text="あるRedditの開発者は、この経験を「1歳の子供にオペラを歌わせるようなもの」と例え、そのもどかしく予測不可能なプロセスを見事に表現しました。"" sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/servicenow/comments/1m2i828/a_real_thread_about_ai_agents/">これは孤立した不満ではありません。プラットフォームは強力に感じられますが、しばしば問題を探している解決策のように思え、学習曲線は崖のように感じられます。

大きな摩擦点は、どの仕事にどのツールを使うべきかを把握しようとすることです。あるユーザーが指摘したように、本当の課題は、いつ単純なフローが必要か、いつGenAIスキルを持つフローが必要か、あるいはいつ完全なAIエージェントに全力を注ぐべきかを知ることです。ドキュメントは迷路のようであり、開発者はしばしば純粋な試行錯誤で物事を解決しなければなりません。「簡素化された開発」という約束は、「ロジックを書く代わりに、より良いプロンプトに取り組む時間を使っている」ことに気づいたときに薄れ始めます。複雑さはなくならず、ただ別の、そしてしばしばより予測不可能なスキルセットに移るだけです。

ServiceNow AI Agent Reasoningの隠れたコスト

すべてのAIをServiceNowのような独自のプラットフォームに集約することは、独自の問題を引き起こします。それはほぼ確実にベンダーロックインを保証します。あなたの時間、チームの努力、そしてデータはすべて、他の知識ソースとうまく連携しない単一のシステムに縛られます。チームが苦労して得た専門知識は、ServiceNowのやり方に特化してしまい、それが最善または最も効率的な方法ではないかもしれません。

これについて考えるより現代的で柔軟な方法は、あなたがすでに毎日使っているツールに接続するAIレイヤーを使用することです。それがeesel.aiのようなプラットフォームの哲学です。すべてを自社の世界に移動させるのではなく、eesel AIは、既存のヘルプデスク（ServiceNow、Zendesk、Jira Service Managementを含む）、Slackのようなチャットツール、そしてチームが実際に使っているナレッジベース（ConfluenceやGoogle Docsなど）とのシンプルなワンクリック統合を提供します。

ここで大きな違いを感じるでしょう。eesel AIを使えば、数ヶ月ではなく数分で稼働開始できます。セットアップは本当にセルフサービスです。サインアップし、ツールを接続し、営業担当者と話したり、必須のデモに参加したりすることなく、AIエージェントを立ち上げることができます。現在のワークフローを壊して最初からやり直すのではなく、そこにすっぽりと収まるのです。

ServiceNow AI Agent Reasoningのパフォーマンスと限界の評価

たとえ複雑なセットアップを乗り越えたとしても、ServiceNow AI Agent Reasoningのパフォーマンスは本当にがっかりさせられることがあります。ユーザーレポートは、コア機能が宣伝通りに機能しないことへの不満で溢れています。

最大の不満の1つは、モデルが「頻繁にハルシネーション（幻覚）を起こす」ことであり、開発者は「思考プロセスを正しく保つために複数行のプロンプト」を書かざるを得ないことです。これは約束された自律的で知的なエージェントではありません。AIが脱線しないようにするための絶え間ない戦いです。要約のような基本的な機能でさえ、期待外れでした。あるユーザーは、その出力を「クソみたいな代物」で、「ほとんどランダムに単語を選んで組み合わせたもの」だと率直に評しました。AIがチケットの要約のような中核的なタスクさえ正しくこなせない場合、それ以上の重要なことを任せるのは難しいでしょう。

添付ファイルの読み取りのような一見単純な機能も、混乱の原因となっています。ユーザーは、サポートされているファイルタイプについてドキュメントが自己矛盾していることを指摘しており、PDFのような一般的なドキュメントを含む自動化を確実に構築することがほぼ不可能になっています。

Content:

• ハルシネーション： AIが脱線しないようにするには、広範なプロンプトが必要。

• 不十分な要約： 出力が無意味で不正確になることがある。

• 一貫性のない添付ファイル処理： サポートされるファイルタイプ（例：PDF）に関するドキュメントに矛盾がある。

• ビジネスコンテキストの欠如： 企業独自の知識や用語の理解に苦戦する。

なぜServiceNow AI Agent Reasoningはあなたの会社の知識に苦戦するのか

これらのパフォーマンス問題の大きな理由は、ServiceNowのモデルが「ServiceNow環境を知るように訓練されている」一方で、あなたのビジネスの深く具体的なコンテキストを欠いていることです。どの会社にも独自製品、よくある顧客の問題、そして社内用語があります。汎用モデルは、どれだけ大きくても、そのニュアンスを把握するのに常に苦労します。サポートチームの暗黙のルールや、顧客が期待するようになった特定の口調を理解することはできません。

ここで、異なるトレーニングアプローチがすべてを変えます。汎用的な基盤から始めるのではなく、eesel.aiは初日からあなたの過去のサポートチケットでトレーニングします。チームの過去の何千もの会話を分析することで、ブランドの声、実際に機能する解決策、そして独自の顧客コンテキストを自動的に学習します。これは、提供する回答が、過去にあなたの最高の担当者が実際の問題をどのように解決したかに基づいているため、はるかに正確で関連性が高いことを意味します。

本番稼働前にServiceNow AI Agent Reasoningをテストすることの重要性

ServiceNowでは、新しいAIエージェントを立ち上げることは、目を閉じて最善を祈るようなものです。テストツールは限られており、スイッチを入れるまでエージェントが実際の顧客とどのように振る舞うかを知るための明確で安全な方法がありません。これは大きなリスクです。悪いAI体験は顧客を苛立たせ、ブランドを傷つけ、人間の担当者にとってさらなる後片付け作業を生み出す可能性があります。

対照的に、eesel AIは「自信を持ってテストする」という考え方で構築されています。その強力なシミュレーションモードは、全く異なる体験を提供します。サンドボックス環境で、何千もの過去のチケットに対してAIセットアップを安全にテストできます。AIが与えたであろう正確な回答を確認し、どのチケットを解決したかを知り、解決率とコスト削減に関する正確な予測を得ることができます。これにより、顧客が一度も話す前にエージェントを微調整し、真の自信を築くことができ、展開から当て推量を排除します。

ServiceNow AI Agent Reasoningの「天文学的な」コスト

多くのチームにとって最大の障害は、おそらく価格でしょう。Redditのあるユーザーは、そのコストを「天文学的で、Copilotが年間300ドルなのに比べて、Now Assistを使うのに1人あたり800ドル以上もする」と表現しました。これほど高い価格では、多くのチームが始めることさえ難しく、投資に見合う価値があることを証明するのはさらに困難です。

透明性の欠如が事態をさらに悪化させています。この記事の執筆時点では、ServiceNowのAI製品の公式価格ページは公開されておらず、基本的な見積もりを得るためだけでも、長引く営業プロセスに引き込まれます。これは古典的なエンタープライズソフトウェアの戦術ですが、現代のチームが期待する直接的でプロダクト主導のアプローチとは全くかけ離れているように感じられます。

さらに、ユーザーからはトランザクションベースのモデルが混乱を招きやすく、予測が難しいとの報告があります。ある人は、「驚くほど早く使い果たしてしまう」と述べており、予期せぬ予算超過のコストにつながる可能性があります。チケットごとにコストが上がる場合、良い仕事をしたことで罰せられているように感じることがあります。

より良く、より透明性の高い価格モデル

現代のAIツールは、製品自体と同じくらい明確な価格設定であるべきです。だからこそ、eesel.aiは解決ごとの料金なしで、透明で予測可能なモデルを提供しています。当社のプランは月ごとのAIインタラクション数に基づいており、常に支払う金額を正確に把握できます。忙しい月の後に驚きの請求書が来ることはありません。

また、いつでもキャンセル可能な柔軟な月額プランも提供しており、エンタープライズの世界ではかなり珍しいレベルの自由度を提供します。これにより、小さく始めてチームに価値を証明し、準備ができたときにスケールアップすることができ、すべて長期契約に縛られることなく行えます。

プラン	月額料金（月払い）	AIインタラクション/月	主な機能
チーム	$299	最大1,000	ドキュメント、Slack/Teamsでのトレーニング、Copilot
ビジネス	$799	最大3,000	過去のチケットでのトレーニング、AIアクション、シミュレーション
カスタム	営業担当者にお問い合わせ	無制限	マルチエージェントオーケストレーション、高度なセキュリティ

より良い方法：ツールを置き換えることなく知識を統合する

ServiceNowの戦略の根本的な問題は、それが閉鎖的で、オールオアナッシングの世界であることです。彼らが約束する利益を得るためには、彼らのプラットフォーム、複雑なセットアップ、そして分かりにくい価格設定に完全にコミットしなければなりません。それはあなたに適応するのではなく、彼らのやり方で作業することを強制します。

しかし、これを行うためのより良い方法があります。すべてのワークフローを1つの硬直したプラットフォームに押し込もうとする代わりに、あなたが既に知っていて信頼しているツールと連携する柔軟なAIレイヤーを使用できます。

eesel.aiは、まさにそのレイヤーになるように設計されています。ヘルプデスク、社内wiki、チャットツールに直接接続し、散在するすべての知識を1つのインテリジェントな頭脳に集約します。このアプローチは、ServiceNowモデルの最大の弱点を直接解決します：

• 迅速なセルフサービスセットアップ： 数ヶ月ではなく、数分で稼働開始できます。

• 実際のサポート履歴から学習： AIは実際のデータでトレーニングされるため、あなたのビジネスを内外から理解します。

• リスクフリーのシミュレーション： 稼働前にエージェントをテスト、検証、完成させることができます。

• 透明で予測可能な価格設定： 隠れた料金や驚きの請求はありません。明確な価値だけです。

• あなたがコントロール： 自動化したいことと、その方法を正確に決定できます。

ServiceNow AI Agent Reasoningを使用すべきか？

ServiceNow AI Agent Reasoningは将来的に多くの可能性を秘めているかもしれませんが、多くのユーザーにとっての現在の現実は、設定が面倒で、ライセンスが高価で、パフォーマンスにしばしば失望させられるシステムです。「問題を探している解決策」という感覚は、現実的で差し迫ったサポートの課題を解決しようとしている多くのチームにとって、的を射ているようです。

大規模でリスキーで高価なプロジェクトに行き詰まることなく、今すぐにサポートの作業負荷に変化をもたらす必要があるチームには、より実用的な解決策が必要です。複雑で画一的なプラットフォームを無理やり自分たちに合わせようとするのではなく、あなたのワークフローに適応し、あなたのデータから学び、初日から価値を提供し始めるAIソリューションを検討してください。

既存のツールと連携し、データから学習し、数分で稼働開始するAIエージェントの準備はできていますか？ eesel AIを無料でお試しください そして、真に統合されたAIサポートソリューションが何をもたらすかをご覧ください。