ServiceNow AIエージェントツールの実践ガイド

ServiceNowを業務で利用している企業なら、エージェントAIへの注力に関する話題を耳にしたことがあるでしょう。そのアイデアは非常に魅力的です。新しいServiceNow AI Agent Toolsを使って、IT、人事、顧客サービスにまたがるあらゆるタスクを処理する自律型エージェントを構築するというものです。

しかし、実際に掘り下げてみると、少し混乱することがあります。プラットフォームを利用している多くの人が、どこから手をつければいいのか、各ツールが実際に何をするのか、あるいは大規模なプロジェクトにせずにエージェントを構築・テストする方法を見つけるのに苦労しています。

このガイドは、そうした疑問を解消するためにあります。ServiceNow AI Agent Toolsについて、その仕組みや各コンポーネントの役割を分かりやすく解説します。また、直面する可能性のある課題や限界についても率直にお伝えします。そして、すでに使用しているシステムと連携して強力なAIを活用するための、よりシンプルな方法もご紹介します。

ServiceNow AIエージェントとは？

核心を言うと、ServiceNow AIエージェントは、ServiceNowプラットフォーム内で自律的に動作する賢いプログラムです。単にスクリプトに従うだけの旧来のチャットボットとは異なります。これらのエージェントは大規模言語モデル（LLM）を使用して、ユーザーの意図を理解し、意思決定を行い、複数のステップからなるタスクを完了させます。

チームに加わった新しいデジタルメンバーだと考えてください。エージェントに「一般的なITソフトウェアのアクセス要求を解決する」といった目標を与えると、エージェントは利用可能なツールと情報を駆使して、誰かが監視する必要なくその仕事をやり遂げます。ServiceNowのさまざまな部分を調査し、ナレッジベースの記事を引き出し、ワークフローを実行することができます。

ここでの大きな約束は、人間のエージェントを反復的な作業から解放し、業務全体をより効率的にすることです。しかし、これらのエージェントのパフォーマンスがどれほど優れているかは、実際にはその設定方法と与えられたツールにかかっています。

ServiceNow AIエージェントの仕組み：ServiceNow AI Agent Toolsの背景にあるフレームワーク

個々のツールに踏み込む前に、これらのAIエージェントを機能させている基盤となるフレームワークを理解することが役立ちます。これは、Now Platform内で連携して動作する必要があるいくつかの主要な部分からなる、かなり複雑なシステムです。

AI Agent Studio：AIエージェントのコマンドセンター

これは、AIエージェントを構築、テスト、管理するための司令塔です。ローコードのインターフェースが提供され、エージェントの役割、目標、従うべき特定のルールを定義できます。ServiceNowはこれをユーザーフレンドリーな空間として売り込んでいますが、多くの人が基本をマスターした後は、かなりのプラットフォーム知識やカスタムコードさえも必要になると感じています。

一部のコミュニティでの議論では、開発者たちがローコードオプションを使うよりも『素直に自分でコードを書いた方が簡単だ』と述べています。

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AI Agent Orchestrator

Studioが作業場だとすれば、Orchestratorはプロジェクトマネージャーです。タスクが1つのエージェントには大きすぎる場合や、複数の異なるツールが必要な場合に、Orchestratorが介入してすべてを調整します。主要な目標をより小さなサブタスクに分割し、異なるエージェント間でスムーズな引き継ぎが行われるようにして、それらが適切に連携できるようにします。

AI Agent FabricとControl Tower

AI Agent Fabricは、サードパーティのAIエージェントやツールを接続できるようにするためのServiceNowの試みです。これはServiceNowエージェントが外部システムと対話するための橋渡し役として機能します。すべてはAI Control Towerから監視され、これはガバナンスとパフォーマンスチェックのためのメインダッシュボードです。理論上は素晴らしいのですが、外部ツールとの接続は企業が求めるワンクリックのプロセスであることは稀で、多くの場合、多くの設定が必要です。

このフレームワーク全体は強力ですが、習得には急な学習曲線が伴います。ServiceNow専門の開発者がいない場合、これらのエージェントの構築と維持だけで、実際の結果を遅らせる大規模なプロジェクトになりかねません。

ServiceNow AI Agent Toolsの内訳

AI Agent Studioに入ると、エージェントに仕事をするためのツールを与える必要があります。これらのツールによって、エージェントは情報を見つけ、行動を起こすことができます。ここでは、皆さんが扱うことになる主要なServiceNow AI Agent Toolsの種類を見ていきましょう。

データおよびナレッジツール

これらのツールは、エージェントが何かをする前に必要な情報を収集するのに役立ちます。

• 検索取得（Search Retrieval）： AI Searchを使用して、ServiceNowのナレッジ記事を徹底的に検索します。エージェントはこれを使って質問に答えたり、一般的な問題の解決策を見つけたりすることができます。

• ナレッジグラフ（Knowledge Graph）： 人事ナレッジベースのような構造化データにアクセスし、企業ポリシーや従業員情報に関する特定の回答を引き出します。

• ファイルアップロード（File Upload）： エージェントがPDFやDOCファイルのようなアップロードされたドキュメントを読み、より専門的な質問への回答を見つけることを可能にします。

• Web検索（Web Search）： 外部の検索エンジン（Googleなど）に接続し、ServiceNow内部にない情報を探します。注意点として、クエリが他国のデータセンターで処理される可能性があるため、データレジデンシーの問題が浮上することがあります。

アクションおよびワークフローツール

これらのツールは、エージェントがプラットフォーム上で実際に実行できるようにするものです。

• レコード操作（Record Operation）： 最もよく使われるツールの一つです。エージェントがServiceNowの任意のテーブルでレコードを作成、検索、更新、削除できるようにします（例：新しいインシデントチケットの起票やユーザーの連絡先情報の変更）。

• フローアクション＆サブフロー（Flow Action & Subflow）： エージェントがServiceNowのWorkflow Studioから事前に構築されたワークフローを開始できるようにします。標準的なプロセスの自動化に便利ですが、一つ注意点があります。フローは単純なテキスト（文字列）データのみを処理するように設定する必要があり、これはデータの相互変換に余分な作業が必要になることを意味します。

• スクリプト（Script）： より複雑な処理のために、エージェントはカスタムスクリプトを実行できます。これにより非常に高い柔軟性が得られますが、「ローコード」プラットフォームの目的をある意味で損ない、開発者が必要になることを意味します。

• カタログアイテム（Catalog Item）： エージェントがユーザーのためにサービスカタログからアイテムを注文できるようにします。

この動画は、AIエージェントを構築・管理するServiceNowのAI Agent Studioの概要を説明しています。

ナレッジとアクションのためのより柔軟な代替案

ServiceNowのツールは自社の世界の中では非常に有能ですが、ほとんどの場合、その中に閉じこもっています。これは、ナレッジがさまざまなプラットフォームに散在している企業にとっては大きな問題となり得ます。

一方、eesel AIのようなツールは、最初からあらゆるものに接続できるように構築されています。Confluence、Google Docs、Zendeskのようなヘルプデスクの過去のチケットなどから、わずか数分でナレッジを連携させることができます。これにより、AIエージェントはServiceNow内にある情報だけでなく、会社全体の知識を学習します。さらに、Shopifyで注文を検索したり、Jira Service Managementでチケットを更新したりといったカスタムアクションの作成も、複雑なスクリプト作成は不要で、シンプルなプロンプトエディタで行えます。

ServiceNow AI Agent Toolsで構築する際の課題

完全に自動化されたデジタルワークフォースという夢は素晴らしいものですが、ServiceNow AI Agent Toolsでそれを実現するには、進行を遅らせ、投資収益率を損なう可能性のある現実的な課題がいくつかあります。

1. 複雑さという課題

ローコードソリューションとして販売されていますが、実際にはServiceNowで優れたAIエージェントを構築・管理するには、多くの専門的なスキルが必要です。コミュニティフォーラムで見られるように、多くのユーザーはノーコードオプションでは不十分だと感じ、欲しい機能を実現するためにカスタムスクリプトを記述することになります。これに開発者が必要となることで、ボトルネックが生じ、実際の所有コストが上昇します。

よりシンプルな代替案： 開発者なしで迅速に物事を進めたいチームのために、eesel AIは、すぐに使えるセルフサービス体験を提供します。サインアップしてから数ヶ月ではなく数分で、ヘルプデスクに接続された完全に機能するAIエージェントを手にすることができます。すべての設定はシンプルなダッシュボードから行え、コーディングは不要です。

2. 「壁に囲まれた庭」的なナレッジアプローチ

ServiceNowエージェントは、Now Platform内に存在するデータを使用するときに最高のパフォーマンスを発揮します。AI Agent Fabricは外部との統合を可能にしますが、その設定や維持は面倒なことが多いです。企業のナレッジがConfluence、Google Docs、Notion、Slackなどのツールにある場合、それらすべての情報をエージェントに取り込むことは、全く別の統合プロジェクトになってしまいます。

より連携されたソリューション： eesel AIは、これらの情報サイロを打ち破るために特別に構築されました。100以上のワンクリック統合により、企業のナレッジがどこにあっても、AIを即座にトレーニングできます。これにより、エージェントは最初から完全で正確な回答を提供することが保証されます。

3. リスクフリーなテストの欠如

エージェントが本番環境で使える準備ができているか、どうすれば確信できるでしょうか？ ServiceNowのテストツールはやや基本的なものであり、エージェントが大量のリクエストに対して実際にどのように動作するかを知ったり、解決率への影響を予測したりすることが困難です。多くの場合、ただローンチして幸運を祈るしかなく、これは顧客対応を行う自動化にとっては大きなリスクです。

自信を持ってテスト： eesel AIのシミュレーションモードは、ゲームのルールを完全に変えます。過去の何千ものチケットに対してAIセットアップを安全にテストし、それがどのように応答したかを確認し、知識のギャップを発見し、解決率とコスト削減に関する正確な予測を、顧客が一人も話す前に得ることができます。これにより、少しずつ、そして完全な安心感を持って自動化を展開できます。

ServiceNow AI Agent Toolsの価格設定：予想されること

ServiceNowのAI機能に注目している企業にとって最大の障害の一つが価格設定です。ウェブサイトには掲載されておらず、見積もりを得るには営業チームに連絡する必要があります。

このブラックボックスモデルは、予算編成や潜在的なROIの算出を非常に困難にします。コストは、必要なもの、欲しいエージェントの数、使用するツールによって大きく変動します。これは、明確で予測可能な価格設定を提供する現代のソフトウェアソリューションとは全く異なるアプローチです。

対照的に、eesel AIは、使用量に基づいた透明で予測可能なプランを提供しており、こっそり追加される解決ごとの料金はありません。柔軟な月額プランで始めることができ、いつでもキャンセルできるため、長期契約に縛られる前にその価値を証明することができます。

エンタープライズAI自動化へのより良い道

ServiceNow AI Agent Toolsは、エンタープライズオートメーションのための強力な組み込みソリューションを提供します。しかし、その複雑さ、閉鎖的なエコシステム、不透明な価格設定は、多くの企業にとって大きなハードルとなります。効果的なエージェントを構築、テスト、ローンチするまでの道のりは、長く、費用がかかる可能性があります。

より速く、より柔軟で、より透明性の高いソリューションを求める企業にとって、eesel AIは魅力的な代替案です。すでにお持ちのヘルプデスクやナレッジソースに直接接続することで、eesel AIは数ヶ月ではなく数分で強力な自動化を実現します。セルフサービスのシンプルさ、強力なシミュレーションテスト、予測可能な価格設定に重点を置いているため、自信を持ってサポートを自動化できます。

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