ServiceNow AI Control Tower ライフサイクル管理の実践ガイド

昨今、ビジネスのあらゆる場面でAIが登場しているようです。カスタマーサポートやIT運用からマーケティングの微調整まで、チームはAIをあらゆることに活用しています。しかし、誰もが独自のやり方を始めると、最終的にはデジタル環境が乱雑になり、何十もの異なるAIツールやモデルが中央の監視なしに実行されることになります。

このような自由放任状態は、いくつかの深刻な問題を引き起こします。EUのAI法のような新しい規則をどう遵守するか？企業データをどう安全に保つか？そして、おそらく最も重要なのは、これらすべてのAIが実際に成果を上げているかどうかをどうやって知るか？ということです。これらの疑問が、AIガバナンスプラットフォームという新しい種類のソフトウェアを生み出しました。

ServiceNowのAI Control Towerはこの分野で有名な製品であり、自社のAIを管理しようと試みる大企業向けに中央指令センターを提供しています。このガイドでは、このプラットフォームとその「ServiceNow AI Control Towerのライフサイクル管理」へのアプローチについて率直に解説し、その構造化されたトップダウン方式があなたのチームに本当に必要かどうかを判断する手助けをします。

ServiceNow AI Control Towerとは？

ServiceNow AI Control Towerは、その核心においてNow Platform上に構築された一元化ハブです。その主な目的は、大企業がすべてのAIプロジェクトを1か所から管理できるようにすることです。社内で進行しているすべてのAIイニシアチブに秩序をもたらす試みと考えることができます。

そのアイデアは、高レベルのAI戦略と日々の管理業務を結びつけ、すべてのプロジェクトがビジネス目標に沿い、ルールに従うようにすることです。これは、最高AI責任者（CAIO）やAI CoE（Center of Excellence）、そしてリスクとコンプライアンスに重点を置く大規模なチームなど、専門の役職を持つ大企業向けに設計されています。

その主なセールスポイントの1つは、ServiceNowネイティブのツールであれ、チームが内製したものであれ、あるいはOpenAIやMicrosoft Azureのようなベンダーのモデルであれ、あらゆるAIを管理できるという約束です。これにより、AIの構築や運用の詳細よりも、高レベルの監視、リスク管理、価値の追跡に重点が置かれています。

ライフサイクル管理の各ステージ

ServiceNowは、AIを管理するために非常に形式的で段階的な方法を採用しています。プロセス全体を複数のステージからなるライフサイクルに分割し、ガバナンスが最初から最後までプロセスの一部であることを保証します。これはコンプライアンスの項目をチェックするには素晴らしいことですが、このプラットフォームがいかにプロセス重視であるかをも示しており、すべてのチームに適しているとは限りません。

ここでは、典型的なステージを見ていきましょう。

ステージ1：アイデアと受付

すべては、社内の誰もがAIプロジェクトのアイデアを提出できる中央のアイデアポータルから始まります。これは通常、ServiceNowのイノベーション管理ツールやデマンド管理ツールに接続されます。ここでの目的は、新しいマーケティングチャットボットから財務部門の予測モデルまで、考えられるすべてのユースケースを1か所に集約することです。

しかし、正直に言うと、この形式的な受付プロセスは最初から官僚的な階層を追加します。もしあなたのサポートチームが、ヘルプデスク用にシンプルなAIエージェントを試したいだけだとしても、正式な「アイデア」を提出し、それがキューに入るのを待たなければならないとなると、迅速な成果を大きく遅らせることになりかねません。

ステージ2：評価と優先順位付け

アイデアが提出されても、すぐに先に進むわけではありません。まず、実現可能性、潜在的な価値、および関連するリスクをチェックするための多くの形式的な評価が行われます。ここで、「AIスチュワード」や「リスク・コンプライアンスアナリスト」といった肩書きを持つ人々が登場します。彼らは提案をレビューし、それが社内ポリシーやNIST AIリスク管理フレームワークのような外部規制に準拠していることを確認します。

この重厚な事前レビューは、ローンの決定やヘルスケアに関する意思決定を行うような、リスクの高いAIには理にかなっています。しかし、「注文はどこにありますか？」といったチケットに答えるような低リスクのものについては、このレベルの精査はしばしば過剰であり、物事を長引かせるだけです。

ステージ3：構築とテスト

アイデアが評価され、承認されると、開発フェーズに進みます。ここでは、データサイエンティストと開発者がAIモデルの構築とテストに取り組みます。AI Control Towerはプロジェクト管理ツールとして機能し、進捗状況を追跡し、ドキュメントを収集し、テスト結果を記録します。主な焦点は、コンプライアンスのための詳細な監査証跡を作成することです。

問題は、この綿密な文書化への焦点が、現代のチームが好む働き方と衝突する可能性があることです。もしあなたのチームが、迅速に構築、テスト、リリースすることに慣れているなら、このステージはもどかしいほど遅いと感じるかもしれません。

ステージ4：レビューと展開

AIを本番稼働させる前に、最後のレビューと承認ワークフローを通過する必要があります。法務、セキュリティ、ビジネスリーダーなど、多くの関係者が承認しなければなりません。彼らは皆、すべてのガバナンス項目がチェックされていることを確認するためにそこにいます。すべての承認を得て初めて、モデルは最終的に展開できます。

この複数ステップの承認ゲートは、もう1つのボトルネックです。より俊敏なシステムであれば単純な「本番稼働」ボタンで済むことが、一連の会議と電子署名のプロセスに変わり、AIが実際に誰かの助けになるまでにさらに時間がかかります。

ステージ5：監視、保守、廃止

AIが本番稼働すると、Control Towerはパフォーマンスを監視するためのダッシュボードを提供します。精度やモデルのドリフトといった技術的な事柄だけでなく、ROIや導入率といったビジネスの成果も追跡します。このステージは、モデルの再トレーニングや、もはや有用でなくなったり、維持コストがかかりすぎたりした場合に廃止するといった継続的な作業もカバーします。

このレベルの監視は強力ですが、「設定したら終わり」というものではありません。ダッシュボードを監視し、データを理解し、行動を起こす専任チームが必要であり、これが総所有コストを増加させます。

主な機能と価格設定

では、AI Control Towerで実際に何が得られるのでしょうか？その主な機能と予想される費用を見てみましょう。

コア機能

このプラットフォームは、AIランドスケープ全体の鳥瞰図を提供するために設計された、いくつかの主要な機能を中心に構築されています。

• すべてのAIのカタログ： これがシステムの心臓部です。社内で使用されているすべてのAIシステム、モデル、データセット、さらにはプロンプトまでをリストアップする中央データベースです。どのAIをどこで実行しているかについての唯一の信頼できる情報源となることを目指しています。

• ライフサイクルガバナンス： これまで見てきた、受付、評価、承認のための構造化されたワークフローを自動化します。これにより、すべてのAIプロジェクトがアイデアから廃止まで、同じ管理された道をたどることが保証されます。

• リスクとコンプライアンス管理： この機能は、ServiceNowのガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）モジュールと深く連携しています。AI関連のリスクを特定し、対処するのに役立ち、EU AI法などの規制に準拠するための事前構築済みコンテンツも付属しています。

• 価値とパフォーマンスのダッシュボード： これらのダッシュボードは、AIのROI、導入率、健全性に関するレポートを提供し、投資が実際に成果を上げているかどうかを確認するのに役立ちます。

• サードパーティとの統合： Control TowerはServiceNow独自のAIだけのためのものではありません。AWSやAzureなどの外部プラットフォームで実行されているAIを見つけて管理するための検出ツールを備えており、それらを中央カタログに取り込みます。

価格設定

価格表を探しているなら、ServiceNowのウェブサイトで見つけるのは難しいでしょう。同社はAI Control Towerの価格を公開しておらず、通常ははるかに大規模なエンタープライズ契約の一部として販売されます。

これはいくつかのことを示唆しています：

• 見積もりを取得するには営業担当者と話す必要があり、自分で試すことはできません。

• これは深刻な金銭的コミットメントであり、おそらく複数年契約を伴います。

• 他のServiceNow製品と非常に密接に連携しているため、ベンダーロックインにつながる可能性があります。最大限に活用するには、おそらく他の高価なモジュールが必要になり、スタンドアロンのソリューションとして導入するのは難しいでしょう。

ServiceNow AI Control Towerはあなたの組織に適しているか？

ServiceNowのプラットフォームは、大規模なAIガバナンスのための強力で、やや硬直的なソリューションです。しかし、多くのチーム、特にカスタマーサポートやIT部門にとっては、その重厚なトップダウンアプローチは、解決する以上の問題を引き起こす可能性があります。留意すべきいくつかの課題を以下に示します。

導入までには時間がかかる

ライフサイクルプロセス全体は、徹底している一方で、否定できないほど遅いです。受付フォーム、リスク評価、承認ゲートを通過するうちに、単純なアイデアから展開されたAIエージェントになるまでの道のりは、容易に数か月かかります。これは、現代のチームが追いつくために必要な、迅速で反復的なアプローチとは全く異なる世界です。

  

eesel AIの迅速な導入プロセスを視覚化したフローチャート。ServiceNowの遅いライフサイクルとは対照的。  

ここで、スピードを重視して構築されたセルフサービスプラットフォームとの大きな違いが見られます。eesel AIのようなツールを使えば、ヘルプデスクを接続し、過去のチケットやナレッジベースでAIをトレーニングし、数か月ではなく数分で自律型エージェントを立ち上げることができます。リクエストを提出して委員会が承認するのを待つ必要なく、その日のうちに解決の自動化を開始できます。

トップダウンのアプローチがチームの速度を低下させる可能性

Control Towerはトップダウンの監視のために設計されています。リスク、コンプライアンス、経営陣が遠隔からAIを監視し、制御するために作られています。当面の問題を解決し、チームの効率を上げようとしている現場のサポートマネージャーやITリーダーのために作られたものでは、実はありません。

  

eesel AIのシミュレーションダッシュボード。AIエージェントが過去のチケットに対してどのように機能するかを、展開前にチームに示す。  

これが摩擦を生み出します。チームが自分たちの問題を解決する力を与える代わりに、些細なことでも中央のプロセスを経由することを強制します。一方、eesel AIのようなツールは、サポートチームの手に直接力を与えます。そのシミュレーションモードを使えば、マネージャーは数千の過去のチケットでAIエージェントを安全にテストし、それがどのように機能するかを正確に確認し、自信を持って展開することができます。これらすべてを、単純なワークフローの自動化のために経営幹部の承認を得る必要なく行えます。

隠れたコストとプラットフォームへの依存

AI Control Towerの能力を真に引き出すには、ServiceNowのエコシステムに完全にコミットする必要があります。その価値は、戦略的ポートフォリオ管理（SPM）、GRC、IT資産管理（ITAM）といった他の高価なモジュールと接続されたときに、はるかに大きくなります。

このアプローチは、1つのベンダーに固執することを奨励し、非常に高い総所有コストにつながる可能性があります。より柔軟で予算に優しい選択肢は、すでに使用しているツールに接続できるAIレイヤーを使用することです。eesel AIは、Zendesk、Freshdesk、Intercomなど、あなたが使い慣れたヘルプデスクとスムーズに統合します。また、ConfluenceやGoogle Docsなど、既存のナレッジソースにも接続し、大規模なプラットフォーム変更を強制することなく強力なAIを提供します。さらに、解決ごとに課金されない明確な価格設定により、請求書に不快な驚きが起こることはありません。

  

eesel AIの価格ページのスクリーンショット。透明性の高い、解決数ベースの価格モデルを強調している。  

妨げになるのではなく、力になるガバナンスを選ぶ

「ServiceNow AI Control Towerのライフサイクル管理」は、大規模なAIを統治するための堅牢で徹底したフレームワークを提供します。深いコンプライアンスが最優先事項であり、コストが最大の問題ではない、規制の厳しい大企業には最適です。

しかし、ほとんどのカスタマーサポートチームやITチームにとって、主な目標は問題をより迅速に解決し、手作業を減らし、効率を上げることです。重厚で官僚的なガバナンスモデルは、その妨げになる可能性があります。最高のツールとは、多くの場合、実践的で使いやすい制御を提供し、迅速に価値を提供するものです。

AIを活用したサポートへの近道

サポートワークフローでAIから価値を得るために、複雑な6段階のライフサイクル管理システムは必要ありません。

eesel AIは、サポートチームとITチームの手に直接コントロールを委ねる、実用的で強力な代替手段です。eesel AIを使えば、次のことが可能です：

• ヘルプデスクやナレッジベースとのワンクリック統合で数分で本番稼働できます。

• 過去のチケットでシミュレーションを行い、パフォーマンスをテストし、完全な自信を持って新しい自動化を展開できます。

• どのチケットを自動化するか、AIペルソナがどのように応答するかを完全に制御できます。

• 古いチケットからConfluenceのドキュメントまで、すべてのナレッジソースを即座に統合できます。

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