ServiceNow AI Agent Studioデバッグの実践ガイド

ServiceNowのAIエージェントは、あらゆる種類の複雑なワークフローを自動化できる可能性を秘めており、非常に期待されています。しかし、もしエージェントが想定外の動きをしたらどうなるでしょうか？自律型システムで何が問題だったのかを突き止める作業は、干し草の山から針を探すようなものです。そうなると、ServiceNow AI Agent Studioでのデバッグは突如として膨大な時間を浪費する作業となり、チームをより重要な業務から引き離してしまいます。

このガイドでは、AI Agent Studioでのデバッグにどう取り組むべきかを、ステップバイステップで解説します。問題解決を迅速化するための賢い習慣、必須ツール、そしてよくある間違いを取り上げます。さらに、バグを未然に防ぎ、より自信を持ってサービスをローンチできる、AIエージェントの新しい構築方法についても見ていきます。

ServiceNow AI Agent Studioとは？

問題解決の話に入る前に、まずAI Agent Studioとは何かを簡単に説明します。これは、ServiceNowにおけるAIエージェントを構築・テストするための作業場のようなもので、しばしば「エージェント型ワークフロー」と呼ばれる複数ステップの業務を処理できます。

簡単に考えると、次のようになります：

• エージェント型ワークフロー: ITチケットの解決や新入社員のオンボーディングなど、自動化したいプロセス全体のことです。これは「何を」にあたります。

• AIエージェント: チケットの初期詳細収集、記録作成、承認依頼など、その業務の一部を担うために構築するデジタルチームメンバーです。これは「誰が」にあたります。

• ツール: スクリプトの実行、API呼び出し、Flow Designerワークフローの開始など、エージェントが実行できる具体的なアクションです。これは「どのように」にあたります。

Studioはこれらすべての要素を管理するためのダッシュボードを提供しますが、多くの部分が相互に連携しているため、物事が複雑になりやすいのも事実です。

ServiceNow AI Agent Studioのインターフェース。エージェント型ワークフローを構築・管理するための中核となるハブです。

ServiceNow AI Agent Studioのデバッグがこれほど頭痛の種になる理由

AI Agent Studioは強力ですが、新たな複雑さの層を付け加えることは間違いありません。もし問題の追跡に完全に手詰まりになった経験があるなら、それはあなただけではありません。そのフラストレーションは、通常、いくつかの要因に集約されます：

• 急な学習曲線:

  

  Redditのようなコミュニティフォーラムを少し見れば、経験豊富なServiceNowのプロでさえ、どのルールやフローが問題を引き起こしているのかを特定するのに苦労していることがわかります。

  Reddit
  可動部分があまりにも多く、明確な地図がなければ道に迷いやすいのです。

• ツールとログの行き来: ServiceNow AI Agent Studioでの適切なデバッグは、AI Agent Studio用に1つのタブ、Script Debugger用にもう1つのタブを開き、さらに横でセッションログを掘り下げることを意味します。これはまるで、箱なしでパズルを解こうとしているようなもので、様々な場所から手がかりを繋ぎ合わせる作業になります。

• 使いにくいドキュメント: 公式のServiceNowドキュメントは網羅的ですが、非常に内容が濃く、開発者向けになりがちです。時にはログインしないと見られないことさえあり、ビジネスユーザーや新しい管理者が手早く簡単な答えを見つけるのを難しくしています。

これらすべてが、修正に費やす時間の増加と、信頼性の高い自動化への道のりの遅延につながります。

ServiceNow AI Agent Studioデバッグのための簡単ガイド

厄介なこともありますが、ServiceNowにはトラブルシューティングの方法がいくつか用意されています。ここでは、基本的なことから始めてより高度な内容に進む、一般的な問題を見つけて修正するための実践的なアプローチを紹介します。

ServiceNow AI Agent Studioのデバッグを避けるための良い習慣

最も簡単に修正できるバグは、そもそも発生しないバグです。構築を始める前に、以下の簡単な習慣に従うことをお勧めします：

• まずは紙に書き出す: ホワイトボードやノートを用意して、ワークフロー全体を図にしてみましょう。これにより、エージェントの構築を始める前に、ステップを明確にし、依存関係を特定し、関係者全員の認識を合わせることができます。

• デバッグする前に複製する: これは非常に重要です。本番で稼働しているエージェント型ワークフローを絶対に編集しないでください。常にコピーを作成して作業しましょう。元のワークフローを無効化し、変更を複製に公開して、そこでテストします。

• 最初はシンプルに: 小さく管理しやすいタスクから始めましょう。最初のワークフローでエージェントとツールの数を制限すれば、何が起こっているかを把握するのがずっと簡単になります。複雑さは後からいつでも追加できます。

組み込みツールを使ったServiceNow AI Agent Studioのデバッグ

AI Agent Studioには、何かおかしいと感じたときに最初に頼るべき便利な組み込み機能がいくつかあります。

• AI Agent Studioテストページ: これにより、エージェントを一通り実行させ、会話、AIの「思考プロセス」、そしてエラーをリアルタイムで監視できます。単一のエージェントが誤作動しているかどうかを突き止めるのに最適です。

• チャットテストウィンドウ: トピックをテストする際、チャットウィンドウには変数、コンテキスト、ログなどのデバッグ用タブがあります。これらは、変数が誤った値を保持している、予期しないコンテキスト切り替えが発生しているといった問題を発見するのに非常に役立ちます。

• AI Agent Analyticsダッシュボード: これは直接的なデバッグツールではありませんが、全体像を把握するのに役立ちます。成功したタスクが急に減少したり、処理時間が急増したりした場合は、何かがおかしいという良い兆候であり、詳しく調べる必要があります。

会話ビルダーは、ServiceNow AI Agent Studioのデバッグに役立つログ付きのリアルタイムチャットテストウィンドウを提供します。

高度なServiceNow AI Agent Studioデバッグのための主要なログとテーブル

組み込みツールで答えが見つからない場合は、いよいよ本格的にプラットフォームのログを調べる時です。これは少し技術的になりますが、裏側で何が起こっているのかを最も詳細に把握できます。

本格的なServiceNow AI Agent Studioのデバッグでは、以下のテーブルに慣れておくと良いでしょう：

テーブル名	用途
"sys_gen_ai_log_metadata"	生成AIに関するすべてのメインログです。調査を始めるのに最適な場所です。
"sn_aia_execution_plan"	どのエージェントがどの順序で実行されるかの計画を表示します。オーケストレーションの問題に非常に役立ちます。
"sn_aia_execution_task"	ワークフロー内の個々のAIエージェントタスクのステータスと結果を追跡します。
"sn_aia_tools_execution"	エージェントが使用するフローやスクリプトなどのツールに特化したログを提供し、それらが失敗しているかどうかを確認できます。
"sys_cs_message"	ユーザーとエージェント間の生のチャットメッセージが含まれており、会話を追跡するのに最適です。

ServiceNow AI Agent Studioデバッグでよくある問題と解決策

多くの頭痛の種は、いくつかの一般的な設定ミスから生じます。以下に、役立つ早見表を示します。

問題	考えられる原因と解決策
"利用可能なエージェントがいません" エラー	これは多くの場合、エージェントの習熟度設定の誤り、AI Searchの無効化、またはエージェント/ツールの非アクティブ化が原因です。すべての設定を再確認してください。
エージェントの出力がユーザーに表示されない	ほとんどの場合、権限の問題です。ユーザーのロールが、エージェントが表示しようとしているテーブルやフィールドへの読み取りアクセス権を持っていることを確認してください。
エージェント型ワークフローのトリガーが発動しない	トリガー条件が曖昧すぎるか、他の何かと競合している可能性があります。より具体的に設定し、「実行ユーザー」が適切な権限を持っていることを確認してください。
エージェントの動作に一貫性がない	これは生成AIの性質上、時々起こることです。非常に具体的なプロンプトと指示を書くことで、より一貫した結果を得ることができます。エージェントの役割と実行してほしい正確なステップを明確に定義してください。

ServiceNow AI Agent Studioデバッグのよりシンプルな代替案

ServiceNowは強力なツールセットを提供していますが、デバッグプロセスはしばしば事後的で複雑です。問題に対応する時間を減らし、問題を未然に防ぐ時間をもっと増やせるとしたらどうでしょうか？ここで、特に専任の開発者がいなくても迅速に動く必要があるチームにとって、より現代的なアプローチが登場します。

セットアップから本番稼働まで数分で完了し、複雑なデバッグを回避

プラグインや設定の複雑なセットアップと格闘する代わりに、シンプルさを追求して設計されたプラットフォームを使用することができます。例えば、eesel.aiはセルフサービスで利用できるように構築されており、Zendesk、Intercom、さらにはServiceNowのようなヘルプデスクとのワンクリック連携が可能です。これにより、大規模な導入プロジェクトなしで、数ヶ月ではなく数分でAIエージェントを既存のツールに接続できます。営業担当者とのやり取りなしに、自分のペースでエージェントを構築、テスト、ローンチできます。

ServiceNow AI Agent Studioのデバッグを削減するプロアクティブなテスト

ServiceNow AI Agent Studioデバッグの最大の課題は、問題がすでに発生した後に見つかることが多いという点です。最善のデバッグ方法は、バグがユーザーの元に届くのを未然に防ぐことです。

eesel AIのシミュレーションモードを使えば、AIエージェントが実際のユーザーと対話する前に、自社の過去の何千もの実際のチケットでテストすることができます。シミュレーションは、AIがどのように応答し、どのようなアクションを取ったかを正確に示し、さらには自動化率の正確な予測も提供します。これにより、安全な環境でエージェントの挙動を微調整でき、ローンチ後の緊急対応の必要性を大幅に削減できます。どのような種類のチケットが自動化しやすいかを確認し、自信を持ってAIのプロンプトを調整し、準備が整った時点で展開できます。

複雑なデバッグ vs 単一のダッシュボード

"sys_gen_ai_log_metadata"や"sn_aia_execution_plan"のような複数のServiceNowテーブルを掘り下げる代わりに、統一されたダッシュボードなら必要なものすべてを1か所に集約できます。eesel.aiのようなツールは、何が起こったかだけでなく、それ以上の情報を提供するレポートを提供します。ナレッジベースのどこにギャップがあるかを示し、AIが苦戦した共通のトピックを指摘し、さらには新しい自動化の機会を提案します。これにより、分析が面倒な作業から、改善のための明確なロードマップへと変わります。

ServiceNow AI Agent Studioのデバッグだけでなく、自動化そのものに焦点を当てる

ServiceNow AI Agent Studioのデバッグは、エージェント型ワークフローのトラブルシューティングのための、開発者中心の強力なツールキットを提供します。しかし、それを使いこなすには、プラットフォームに関する多くの知識と、ログやテーブルを掘り下げる時間が必要です。

ほとんどのチームにとって、真の目標は信頼性の高い自動化を迅速に立ち上げることです。プロアクティブなテストとシンプルな管理に焦点を当てたプラットフォームを使用することで、問題への事後対応から事前防止へとシフトできます。eesel AIのようなツールは、既存のシステム（ServiceNowを含む）に直接接続し、強力なシミュレーションと明確なレポートを提供します。結果として、修正にかかる時間を減らし、価値の提供により多くの時間を費やすことができます。

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