10の実用的なServiceNow AIエージェントのユースケース（そして、それらをより迅速に実装する方法）

もしあなたの会社がServiceNowを基盤に事業を運営しているなら、人工知能への進出に関する話題を耳にしたことがあるでしょう。ServiceNow AIエージェントを活用するというアイデアは非常に魅力的です。反復的なタスクを自動化し、チケットをより迅速に解決し、チームを本当に重要な業務に集中させる。これは、サポートリクエストの海で溺れているように感じているどのチームにとっても夢のような話です。

しかし、現実的に考えてみましょう。ServiceNowのような巨大なエコシステム内に強力なAIを導入することは、時間がかかり、コストも高く、多くの場合、専任の開発者が必要となります。AIを活用するというエキサイティングな計画が、あっという間に数ヶ月に及ぶプロジェクトとなり、投資対効果（ROI）も不透明なものになりがちです。

では、他に方法はないのでしょうか？この記事では、ビジネスで最も実用的なServiceNow AIエージェントの10のユースケースを解説します。また、すでに使用しているツールとスムーズに連携する柔軟なAIレイヤーを使用することで、数ヶ月ではなく数分で同じ結果を得られる、より迅速で費用対効果の高い方法もご紹介します。

ServiceNow AIエージェントとは？

ServiceNowの世界において、AIエージェントは単なるチャットボットではありません。人の要求を理解し、意思決定を行い、人間の手を借りずに複数ステップのタスクを実行できるプログラムです。ServiceNowはこれを「エージェント型AI」と呼び、定型業務を処理する「デジタルワークフォース」を創出するという壮大なビジョンを掲げています。

このデジタルチームは、AI Agent StudioやAI Agent OrchestratorといったServiceNow内のツールで構築・管理されます。これは強力なコンセプトですが、後述するように、このデジタルワークフォースの構築、管理、そして費用には、物事を遅らせる可能性のある独自の課題が伴います。

ServiceNow AIエージェントの一般的なユースケースを探る

これらのAIエージェントが、ビジネスのさまざまな分野で実際にどのように役立つのかを掘り下げてみましょう。各ユースケースについて、ServiceNowで通常どのように行うか、一般的な障壁は何かを指摘し、そしてそれを実現するためのよりシンプルな方法を探ります。

ITサービスマネジメント（ITSM）におけるServiceNow AIエージェントのユースケース

1. インシデントの自動トリアージとルーティング

• ServiceNowでの方法: 組み込みのAIを使用して、受信したチケットをスキャンし、ハードウェア、ソフトウェア、またはネットワークの問題であるかを判断し、適切な優先度を設定してから、適切なITチームに送信することができます。これは通常、サービスデスクで誰もが最初に自動化したいと考えることです。

• 問題点: この設定は、ServiceNow内に存在する情報に完全に依存しています。しかし、チケットをルーティングするための重要なコンテキストが、Confluenceのランブックや最近の障害に関するSlackのスレッドに埋もれていたらどうなるでしょうか？ネイティブのServiceNowエージェントはそれを見ることができないため、チケットを間違った場所に送ってしまう可能性があります。

• よりシンプルな方法: eesel AIのようなツールは、ServiceNowに接続するだけでなく、Confluenceや社内の開発者向けドキュメントなど、他のすべてのナレッジソースにも接続します。AIはあらゆる場所からコンテキストを取得できるため、よりスマートなルーティングが可能になり、設定もわずか数分で完了します。

2. パスワードリセットとアカウントロックアウト

• ServiceNowでの方法: ユーザーが仮想エージェントとのチャットを開始し、パスワードのリセットを依頼します。AIは本人確認のためにいくつかの質問をし、バックグラウンドでリセット処理を行います。

• 問題点: ServiceNowでこれらの対話を構築するのは非常に硬直的になることがあります。ロジックを微調整したり、多くの大企業が持っているカスタムのID管理ツールに接続したりする必要がある場合、それは本格的な開発プロジェクトになりがちです。

• よりシンプルな方法: eesel AIでは、これはシンプルなカスタムアクションに過ぎません。技術的なバックグラウンドがない人でも、既存のID管理システムと連携するようにAIを簡単に設定でき、一行もコードを書くことなく、安全でカスタムなワークフローを実現できます。

3. ソフトウェアとハードウェアの申請

• ServiceNowでの方法: AIエージェントが従業員をServiceNowのサービスカタログに案内し、新しいソフトウェアライセンスやノートPCの申請をサポートします。エージェントはライセンスの空き状況を確認し、承認プロセスを自律的に開始できます。

• 問題点: エージェントは基本的にサービスカタログ内に閉じ込められています。もし「マーケティングチームが新しいプロジェクトで使っているデザインソフトウェアは何？」という情報がGoogleドキュメントに書かれている場合、そのような現実世界の質問には答えられません。

• よりシンプルな方法: eesel AIのAIエージェントは、サービスカタログに接続するだけでなく、チームで共有しているGoogleドキュメントや社内Wikiにも接続します。これにより、まず完全で実際に役立つ回答を提供し、その後にServiceNowで適切なリクエストを開始することができます。

4. アラートからのプロアクティブなインシデント作成

• ServiceNowでの方法: システム監視ツールを接続して、アラートを直接ServiceNowに送信することができます。AIエージェントはそのアラートを確認し、既知の問題かどうかをチェックし、新しく重大な問題であれば優先度の高いインシデントを作成します。

• 問題点: この種の分析ロジックは、ServiceNowのワークフローエンジンの奥深くに組み込まれています。誤って「チケットストーム」を引き起こすことなく、それをテストしたり変更したりするのは、少し神経を使う作業になることがあります。

• よりシンプルな方法: ここで、安全なテスト環境が非常に役立ちます。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、サンドボックス内で過去の何千ものアラートやチケットに対して自動化ルールをテストできます。AIがどのように動作したかを正確に確認し、そのロジックが健全であることを確かめた上で、自信を持って展開できます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。ServiceNow AIエージェントのユースケースをデプロイ前に安全にテストする方法を示しています。

人事および従業員サポートにおけるServiceNow AIエージェントのユースケース

5. 従業員のポリシーに関する質問への回答

• ServiceNowでの方法: 社内のServiceNowナレッジベースでトレーニングされた人事エージェントが、有給休暇、福利厚生、経費精算に関する一般的な質問に答えることができます。

• 問題点: 正直に言って、ほとんどの人事関連の知識は、一つの整理されたナレッジベースに収まっていません。PDF、Slackでの全社的なアナウンス、そして多数の異なるオンボーディング資料に散在しています。ネイティブのServiceNowエージェントはそれらすべてを見逃し、おそらく簡単な質問でも人間にエスカレーションしてしまうでしょう。

• よりシンプルな方法: ここでeesel AIは真価を発揮します。なぜなら、すべてのナレッジソースを統合するためにゼロから構築されているからです。公式のポリシードキュメント、最近のSlackの更新、そして従業員ハンドブックから一度に回答を引き出し、正確で信頼できる一つの答えを提供できます。

6. 新入社員のオンボーディングタスクの管理

• ServiceNowでの方法: AIエージェントは、ノートPCの発注、システムアカウントの作成、研修コースの割り当てなど、ServiceNow内の標準的なオンボーディングタスクをすべて追跡できます。

• 問題点: プロセス全体がServiceNowの壁の中に閉じ込められています。特定の部署がNotionや共有チェックリストのようなツールでオンボーディングタスクを管理している場合、AIはそれらが存在することさえ知りません。

• よりシンプルな方法: eesel AIを使用すると、新入社員には単一のフレンドリーなチャットウィンドウを提供しつつ、裏側ではServiceNow、Notion、その他のツールからタスクを取得・更新することができます。

一般的な事業運営におけるServiceNow AIエージェントのユースケース

7. 解決済みチケットからのナレッジベース記事の作成

• ServiceNowでの方法: 問題が解決した後、ネイティブのAIエージェントが解決策を要約し、ServiceNowナレッジベース用の記事の下書きを自動的に作成できます。

• 問題点: これは良い出発点ですが、その知識はすべてServiceNow内に閉じ込められ、そもそも何について記事を書くべきかを把握するのにはあまり役立ちません。

• よりシンプルな方法: eesel AIもナレッジベースの自動生成を提供しています。しかし、さらに重要なのは、その分析機能が、答えられなかった質問を分析することでナレッジのギャップを発見できることです。これにより、チームが実際に作成する必要のあるコンテンツの明確でデータに基づいたリストが得られます。

eesel AIのダッシュボード。分析機能がServiceNow AIエージェントのユースケースを改善するためにナレッジのギャップを特定する方法を示しています。

8. 長いチケット履歴の要約

• ServiceNowでの方法: 組み込みのNow Assist機能は、エージェントのためにインシデントの要約を作成し、膨大なテキストを読まなくても複雑な問題を把握するのを助けます。

• 問題点: 要約は便利ですが、しばしば画一的です。フォーマットをカスタマイズしたり、「ユーザーがすでに試したトラブルシューティング手順だけをリストアップして」といった特定のことに焦点を当てるようAIに指示したりするのは困難です。

• よりシンプルな方法: eesel AIのプロンプトエディタを使えば、主導権を握ることができます。AIがどのように情報を要約すべきか、どのようなトーンを使用すべきか、どの詳細を抽出するかを正確に定義し、チームが実際に必要とするものに合わせて出力を調整できます。

9. ユーザー満足度調査の送信

• ServiceNowでの方法: チケットがクローズされた後に標準的な調査をトリガーするようにエージェントを設定できます。

• 問題点: これは単なる基本的なルールベースのトリガーです。本当に「エージェント的」またはインテリジェントなわけではなく、単純な命令に従っているだけです。

• よりシンプルな方法: eesel AIをもう少し賢く設定することができます。最終メッセージのトーンを分析し、標準的な調査を送るか、特別な「申し訳ございません」フィードバックフォームを送るか、あるいはマネージャーが直接レビューするようにチケットにフラグを立てるかを決定させることができます。

10. サードパーティベンダーとのサポートチケット管理

• ServiceNowでの方法: AIエージェントにベンダーのシステム（AtlassianのJiraなど）でチケットを作成または更新させたい場合、通常はかなり複雑なカスタムAPI連携を構築する必要があります。

• 問題点: これは、取引のあるベンダーごとにかなりの開発時間とリソースを必要とする大変な作業です。

• よりシンプルな方法: eesel AIにはJira Service Managementのような一般的なツール用の事前構築済みアクションがあり、他のツール用のカスタムAPIアクションも、分かりやすいノーコードインターフェースから簡単に設定できます。

ServiceNowネイティブAIの隠れた課題

これらのユースケースは素晴らしいものに聞こえますが、ServiceNowのネイティブツールでこれらを実現する現実は、見た目よりもはるかに複雑なことが多いです。単にスイッチを入れるだけでなく、重大な隠れたコストを伴うプラットフォーム中心のアプローチにコミットすることになります。

長く複雑な設定

ServiceNowのAI Agent Studioは強力ですが、専門の開発者や認定管理者向けに構築されています。平均的なサポートマネージャーがすぐに手に取って使い始められるものではありません。たった一つのAIエージェントを構築、テスト、展開するだけでも、専任チームによる数ヶ月のプロジェクトに簡単になり得ます。

対照的に、eesel AIは数分で稼働開始できるように設計されています。ワンクリックのヘルプデスク連携と、真にセルフサービスなダッシュボードを使用して、一行のコードも書くことなく最初のAIエージェントを構築・起動できます。

不透明な価格設定

ServiceNowのウェブサイトでAIの価格を見つけるのは難しいでしょう。通常、大規模で複雑なエンタープライズ契約にバンドルされており、真のコストや潜在的なROIを計算することはほぼ不可能です。しばしば、それが自分たちにとってうまく機能するかどうかを知る前に、巨大なプラットフォーム機能への投資を求められます。

eesel AIの価格設定は透明で予測可能であり、自動化に成功したことを罰するような奇妙な解決ごとの料金はありません。さらに良いことに、当社のシミュレーションモードでは、一銭も費やす前に、自社の過去のチケットデータに基づいて解決率とコスト削減を正確に予測できます。投資が理にかなっているかどうかをリスクなしで確認する方法です。

eesel AIの透明な価格ページのスクリーンショット。ServiceNow AIエージェントのユースケースを検討する上で重要な要素です。

AIがServiceNowのバブルに閉じ込められる

ネイティブのServiceNow AIエージェントは、ナレッジベース、CMDB、インシデント履歴など、すでにServiceNow内にあるデータで最も効果的に機能します。しかし、実際のどの企業でも、知識はConfluence、Google Docs、Slack、Notionなど、あらゆる場所に散在しています。これにより、会社のすべての知識をServiceNowに移行するという大規模なプロジェクトを開始するか、高価な新しいAIが不完全な情報で動作することを受け入れるか、という厳しい選択を迫られます。

これこそが、柔軟なAIレイヤーを持つことが非常に有用である理由です。eesel AIは、既存の、散在する知識を統合するために構築されました。すべてのソースに即座に接続し、苦痛で破壊的なデータ移行プロジェクトを強制することなく、包括的な回答を提供します。

eesel AIが散在するナレッジソースを統合してServiceNow AIエージェントのユースケースを強化する方法を示すインフォグラフィック。

機能	ServiceNowネイティブAI	eesel AI
設定時間	数ヶ月	数分
必要な専門知識	専門の開発者/管理者	コード不要
価格モデル	不透明、「営業に問い合わせ」	透明で予測可能
ナレッジソース	主にServiceNow	100以上のソースを標準でサポート
導入リスク	高（長期で高価なプロジェクト）	低（無料のシミュレーションモード）

AIへの近道：柔軟なAIレイヤーとの接続

では、どうすればよいのでしょうか？大規模な「オールイン・オン・ServiceNow」プロジェクトにすべてを賭けるのではなく、より賢い戦略は、すでに持っているツールと統合できる柔軟なAIレイヤーを使用することです。

これこそがeesel AIが行うことです。ServiceNowを置き換えるのではなく、他のすべてと接続することでServiceNowをより賢くします。これは、モノリシックなプラットフォームの頭痛の種なしに、高度なAIのすべての利点を得る方法です。

具体的には次のようになります：

• すべてを統合: ServiceNowインスタンスをConfluence、Googleドキュメント、Slack、その他100以上のソースに接続します。あなたのAIは、すぐにすべての情報から学習します。

• 迅速に稼働開始: セルフサービスのダッシュボードで、最初のAIエージェントやコパイロットを数分で起動できます。始めるために営業デモを待つ必要はありません。

• 自信を持ってテスト: シミュレーションエンジンを使用して、自社の過去の何千ものチケットでAIをテストし、ユーザー向けに何かを有効にする前にROIを証明できます。

• コントロールを維持: ビジュアルなワークフローエンジンとプロンプトエディタを使用して、AIが何を自動化するか、どのようなトーンを使用するか、いつ人間に引き継ぐべきかを正確に定義します。1種類のチケットから小さく始めて、そこから拡大していくことができます。

今すぐ価値を提供し始めましょう

これまでお話ししてきたServiceNow AIエージェントのユースケースは強力であり、真にビジネスを変革する可能性があります。これらは、効率を改善し、従業員と顧客双方の生活をより良くする真の機会を提供します。

しかし、大規模なネイティブ実装を待つことは、その価値をすべて数ヶ月、場合によっては数年間見過ごすことを意味します。より速く、より賢いアプローチは、ServiceNowを含む、すでに持っているツールと連携するeesel AIのような柔軟なAIプラットフォームを使用することです。単一ベンダーの世界に縛られることなく、エージェント型AIのすべての力を手に入れることができます。

数分で始めましょう

ServiceNowワークフローの自動化をどれだけ迅速に開始できるか見てみませんか？ヘルプデスクとナレッジソースをeesel AIに接続し、今日最初のAIエージェントを起動してください。完全にセルフサービスで、自社のデータでそのパフォーマンスを無料でシミュレーションできます。