ServiceNow AI Agent サブフロー: 2025年実践ガイド

ServiceNow AIエージェントに、基本的な質問に答える以上のことをさせようとしているあなた。複数のステップからなる実際のタスクを処理させたいと考え、サブフローという壁にぶつかっているのではないでしょうか。多くの開発者や管理者の方々と同様に、そのプロセスはまるで迷路のようで、得られる結果も、まあ、予測不能だと感じているかもしれません。

そう感じているのはあなただけではありません。AIエージェントが複雑な問題を自動的に解決するというアイデアは素晴らしいものですが、ServiceNowでその自動化を構築する現実は、少々頭の痛い問題になりがちです。

このガイドは、その点を明確にするためのお手伝いをします。ServiceNow AIエージェントのサブフローとは何か、実際にどのように機能するのか、その最大の制約は何か、そして、大変な作業をすることなく強力なITSMオートメーションを実現するための、はるかに簡単な方法を順を追って説明します。

ServiceNow AIエージェントのサブフローとは？

さて、まずは用語の認識を合わせましょう。各要素を見ていけば、実はとてもシンプルです。

ServiceNow AIエージェントとは、Now Platform内に存在するボットのことです。Now Assistを搭載し、ユーザーの質問に答えたり、ワークフロー全体を開始したりと、タスクを自律的に処理するように作られています。タスクを引き受ける準備ができているデジタルのチームメイトだと考えてください。

サブフローとは、ServiceNowのWorkflow StudioやFlow Designerで作成する再利用可能な一連のアクションのことです。特定の業務のためのミニプレイブックのようなものです。毎回同じロジックを一から構築する代わりに、必要なときにこの事前に構築されたシーケンスを呼び出すだけで済みます。

これらを組み合わせると、ServiceNow AIエージェントのサブフローは、基本的にAIエージェントに渡す「ツール」となります。エージェントがユーザーの要求が複雑なアクションを必要とすると理解すると、適切なサブフローをトリガーしてタスクを実行します。これにより、エージェントは単なるチャットボットから、真の実行者へと変わります。ナレッジベースの記事を作成する方法を説明するだけでなく、実際に記事を作成してくれるのです。

ユーザーがServiceNow AIエージェントと対話している様子。ServiceNow AIエージェントサブフローのフロントエンドを示しています。

ServiceNow AIエージェントのサブフローの仕組み

サブフローの設定が過度に複雑だと感じたことがあるなら、それは気のせいではありません。その理由を解き明かしてみましょう。プロセス全体は、大企業内での伝言ゲームのように機能し、実際の作業が行われるまでに複数の引き継ぎが発生します。

複数ステップのオーケストレーションプロセス

ユーザーのリクエストからアクション完了までの典型的な流れは以下の通りです。

1. AIエージェントがリクエストを受け取る： ユーザーがNow Assistパネルで何かを尋ねます。AIエージェントはユーザーの意図を理解し、特定のタスクを実行する必要があると判断します。このタスクはAI Agent Studioで「スクリプトツール」または「サブフローツール」として割り当てられています。

2. ゲートウェイへの呼び出し： エージェントのスクリプトは通常、最終的なアクションを直接トリガーしません。代わりに、汎用的な「統合ゲートウェイ」サブフローを呼び出します。このゲートウェイは中央ルーターとして機能し、リクエストを受け取って次にどこに送るかを判断します。

3. 決定テーブルでの確認： 次にゲートウェイは決定テーブルを参照します。このテーブルは、さまざまな種類のリクエストを適切なワークフローにマッピングする一連のルールです。機能名やサービス名などの詳細に基づき、どの特定のサブフローを実行する必要があるかを決定します。

4. 最終サブフローの実行： 最後に、決定テーブルがビジネスロジックを含む実際のサブフローを指し示します。このプロセスの一部が、最終的にIntegration Hubを介してAPI呼び出しを行ったり、スクリプトを実行したり、レコードを更新したりします。

この構造は堅牢で、エンタープライズレベルの制御のために作られていますが、特に単純なはずのタスクに対して多くのステップと複雑さを加えています。各ステップは、何かがうまくいかなくなる可能性のある別の場所であり、開発者が設定・管理しなければならない別の画面です。

ここで、より直接的なアプローチが多くの頭痛の種を解消します。eesel AIのようなプラットフォームは、このような複雑さを解消するために設計されました。単一のダッシュボードからカスタムAPIアクションやワークフローを直接定義できます。ゲートウェイや決定テーブルに煩わされることなく、エージェントを必要な社内外のツールに接続できます。ServiceNowで4、5ステップかかることが、しばしば1ステップで完了し、強力な自動化をはるかに迅速に構築・展開できます。

一般的なユースケースと実装の課題

公平を期すために言うと、これらのサブフローが適切に稼働すれば、かなりクールなことができます。しかし、そこに至るまでが本当に大変な道のりになることがあります。

強力なユースケース

まず、何が可能かを見てみましょう。以下は、その可能性を示すいくつかの価値ある例です。

• KBの自動作成： エージェントが複雑なインシデントの解決メモを取得し、更新セットと一緒にパッケージ化して、ナレッジベースの記事ドラフトを自動的に作成できます。これにより、誰も手作業で行うことなく、ドキュメントを常に最新の状態に保てます。

• プロアクティブな問題調査： P1インシデントが発生した際、エージェントはサブフローをトリガーして複数のCIにわたる診断スクリプトを実行し、ログを収集し、エンジニアが目を通す前にすべての情報をチケットに追加できます。

• 複雑な人事アクション： 従業員がAIエージェントに「育児休暇の申請を開始して」と頼むことができます。するとエージェントは、マネージャーに通知し、人事ケースを作成し、関連するポリシードキュメントを自動的に送信するサブフローを開始できます。

ServiceNow AIエージェントサブフローによって処理される複雑な人事アクションの実例。自動化された休暇申請を示しています。

実際に直面する課題

ユースケースは素晴らしく聞こえますが、それを現実に変えるには、しばしば frustating な障害にぶつかります。「手探りで物事を進めている」ように感じたことがあるなら、あなたは決して最初ではありません。

なぜそれがそんなに難しいのか、その理由は以下の通りです。

• 常にツール間を行き来する必要がある： 1つの自動化ワークフローを構築するために、プラットフォームのまったく異なる部分を操作する必要があります。エージェントのためには**AI Agent Studio、サブフローのためにはWorkflow Studio**、API接続のためにはIntegration Hub、そして決定ロジックのためには標準のServiceNowテーブルへ、といった具合です。これはまとまりがなく、構築やトラブルシューティングを本当に面倒な作業にしてしまいます。

• これは誰にでもできる仕事ではない： 正直に言って、これはローコードのタスクではありません。サブフローを思い通りに機能させるには、ServiceNowのスクリプティング、フローロジック、API統合に精通した開発者が必要です。これにより、ITチームやサポートチームが自動化のための素晴らしいアイデアを持っていても、それを実現するためには長い開発者の待ち行列に並ばなければならないというボトルネックが生じます。

• 一体どうやってテストするのか？ 多くの可動部分があるため、エージェントを確信を持ってテストするのは困難です。エージェントが現実世界の質問やシナリオにどう対処するかを確認できる優れたシミュレーション環境がありません。基本的には、構築して、デプロイして、最善を祈るしかなく、これはユーザーに新しい自動化を展開する方法としてはリスキーです。

ServiceNow AI Agent Studioのインターフェース。開発者がServiceNow AIエージェントサブフローを設定するために使用しなければならない多くのツールの1つを示しています。

これこそが、シンプルさを追求して設計されたセルフサービスプラットフォームが大きな違いを生む理由です。eesel AIは、数ヶ月ではなく数分でセットアップできるように作られています。ナレッジソースの接続からカスタムアクションの定義まで、自動化ワークフロー全体を1つの直感的な場所に集約します。これにより、サポートチームやITチームは、開発者リソースを待つことなく、必要な自動化を構築する力を持つことができます。

ネイティブなServiceNowアプローチの限界

ネイティブなServiceNowアプローチには根本的な問題があります。それは、自身の世界の中で生きるように作られているということです。これはいくつかの点では素晴らしいことですが、今日のほとんどの企業が実際にどのように運営されているかを考えると、それほど素晴らしいことではありません。

プラットフォーム中心のナレッジギャップ

ServiceNowのAIは、Now Platform内に既にあるデータやナレッジを扱う際には非常に有能です。しかし、チームの最も役立つトラブルシューティングガイドが**Confluenceにあり、公式な手順がGoogle Docs**にあり、エンジニアがSlackチャンネルで重要な修正を共有している場合はどうなるでしょうか？

そうした外部情報をすべてServiceNow AIエージェントに提供するのは簡単ではありません。通常、ソースごとに個別で、しばしば複雑な統合プロジェクトが必要になります。その結果、エージェントは大きな死角を持つことになり、問題を正しく解決するために必要な情報にアクセスできなくなります。

階層化されたAIアプローチが、複数の外部ナレッジソースに接続することで、プラットフォーム中心のServiceNow AIエージェントサブフローの限界をどのように克服するかを示す図。

これこそがeesel AIが解決するために作られた中心的な問題です。チームが既に使っている100以上のツールに直接接続できます。ヘルプデスク、Wiki、チャットプラットフォームを瞬時に接続し、AIに全体像を把握させることができます。すべてのドキュメントを1つのシステムに移行させるのではなく、eesel AIはチームが既に作業している場所から学習し、エージェントが常に最新の情報を使用できるようにします。

シミュレーションなしでデプロイするリスク

これが最大の頭痛の種かもしれません。適切なテスト環境の欠如です。エージェントとサブフローの構築に数週間を費やすことはできますが、それが実際にプレッシャーのかかる状況で機能するとどうやってわかるのでしょうか？エッジケースでつまずいたり、重要な質問に間違った答えをしたりしないと、どうやって確信できるのでしょうか？

AIエージェントが過去何千ものチケットをどのように処理したかをシミュレーションする機能がなければ、実質的に目隠しでデプロイしていることになります。解決率を正確に予測したり、顧客が見つける前に弱点を発見したり、潜在的な投資収益率を計算したりすることはできません。ただ指をくわえて祈るしかありません。

シミュレーションモードのスクリーンショット。事前のテストなしでServiceNow AIエージェントサブフローをデプロイするリスクに対処する機能。

ここで、eesel AIの強力なシミュレーションモードが真価を発揮します。AIエージェントが実際のユーザーと話す前に、安全なサンドボックス環境で過去のチケットデータに対して実行できます。どのように応答したか、どのチケットを解決したか、そして埋めるべきナレッジギャップがどこにあるかを正確に示した詳細なレポートが得られます。このリスクフリーのテストにより、エージェントのパフォーマンスを微調整し、初日からそのビジネスインパクトを明確に理解した上で、完全な自信を持ってデプロイできます。

チームに適したアプローチの選択

では、結論はどうなるのでしょうか？それは、あなたのチームの現実に合った適切なツールを選ぶことに尽きます。

ServiceNow AIエージェントのサブフローは、間違いなく強力です。しかし、それには多くの見返りが求められます。多大な開発者リソース、扱いにくいツールチェーンを操作する時間、そして本番稼働時のちょっとした賭けです。専任のServiceNow開発チームと長期的なプロジェクトタイムラインがある場合は、それは全く問題ないトレードオフかもしれません。

しかし、今すぐ問題を解決し、既に使用しているすべてのツールから知識を統合し、AIが実際にどのように機能するかをユーザーと話す前に知る必要があるチームであれば、おそらく別のアプローチが必要です。eesel AIは、既存のITSMワークフローに直接プラグインできる、根本的にシンプルでセルフサービスのプラットフォームを提供します。強力なシミュレーション、即時のナレッジ統合、そして自信を持って自動化への明確な道筋を提供します。

どれだけシンプルになるか見てみませんか？ 数ヶ月ではなく、数分でeesel AIを導入しましょう。