ServiceNow AI連携ガイド：機能、制限、そしてよりスマートな代替案

正直に言いましょう。 ITおよびカスタマーサポートにおけるAI (AI in IT and customer support) は、もはや単なる流行語の段階を過ぎました。今や、顧客の期待に応え続け、チームを疲弊させることなくスケールさせるための不可欠な要素となっています。エンタープライズツールの世界において、ServiceNowは圧倒的な存在であり、彼らは独自のネイティブAIに多額の投資をしてトップの座を維持しようとしています。

しかし、ServiceNowのAI連携（ServiceNow AI integration）は、日々の業務で実際にどのような姿を見せるのでしょうか。導入を検討しているのであれば、その強み、現実的な限界、そしてその「オールインワン」アプローチが自社にとって本当に正しい選択肢なのか、冷静に見極める必要があります。

幸いなことに、最高水準のAIを導入するために、現在の環境をすべて作り直す必要はありません。ServiceNowのインスタンスにスマートで役立つAIを導入するための、より柔軟な方法があります。この記事では、その詳細について詳しく解説します。

ServiceNow AIとは何か？

ServiceNow AIは、後から付け足すサードパーティ製アプリではありません。 プラットフォームに直接組み込まれた 一連のツール群です。これは彼らの「One Platform」哲学の中核であり、チームがすでに使い慣れているServiceNow環境の自然な拡張として感じられるように設計されています。

主な構成要素は以下の通りです：

• Now Assist: 生成AI (generative AI) アシスタントと考えてください。複雑なケースの要約、開発者のコード生成のサポート、検索におけるよりスマートで直接的な回答の提示などが可能です。

• AI Agents: 人が介入することなくタスクを処理するために構築された自律型ツールです。問題を論理的に考え、データに基づいて行動し、IT、HR、カスタマーサービスなど、さまざまな部門を横断してワークフローを管理できます。

• Predictive Intelligence: 背後で動作する機械学習 (machine learning) エンジンです。チケットの自動分類、インシデント間のパターン特定による大きな問題の検知、見落としがちなトレンドを表示するためのデータのグループ化などの処理を行います。

ServiceNowはこのグランド戦略を 「エージェンティックAI (agentic AI)」 と呼んでいます。その狙いは、行動を調整することで複雑で多段階の問題を自律的に解決できるAIを作成することですが、ここで重要なのは、それが ServiceNowのエコシステム内 で行われるという点です。これは印象的に聞こえますが、後ほど説明するように、この「エコシステム内」という点が問題の始まりになることがあります。

ネイティブ連携アプローチ：便利だが制約も多い

ServiceNowのAIにおける最大のセールスポイントは、「後付けではなく、最初から組み込まれている」ことです。AIがネイティブであるため、最初からServiceNowのデータやワークフローと完璧につながるというのがその理論です。

統合プラットフォームのメリット

これには確かなメリットがあります。すべてが 一つの屋根の下 (under one roof) にある場合、ITSMやHRなどの異なるモジュール間でデータがスムーズに流れます。また、「AI Control Tower」と呼ばれる単一のコントロールパネルを使用するため、理論上は管理もシンプルになります。もし会社が、あらゆる業務ニーズにおいてServiceNowに完全に依存しているのであれば、この統合システムは非常に効果的です。

閉鎖的なエコシステムのデメリット

しかし、ここに落とし穴があります。その深い統合は、柔軟性とシンプルさを犠牲にすることを意味する場合が多いのです。AIが「組み込まれている」とはいえ、それを思い通りに動かすには通常、ServiceNow専門の開発者が必要であり、 長く引き延ばされた実装プロセス を経る必要があります。自分たちですぐに使い始められる「プラグアンドプレイ」のようなツールとは程遠いのが現状です。

また、単一プラットフォームという考え方は素晴らしいですが、現代の多くのチームは、その仕事に最適だと考える複数のツールを組み合わせて使用しています。最も価値のある最新のナレッジが、すべてServiceNowの中にきれいに収まっているとは限りません。重要なITチケットの回答がSlackのスレッド、 Confluence のページ、あるいは Google ドキュメント の中に埋もれていたらどうなるでしょうか？ネイティブAIは、それらが存在することすら認識できません。

ここで、別の種類のツールが意味を持ちます。 eesel AI のようなツールは、完全にセルフサービスで利用できるように設計されています。設定に何ヶ月も費やす代わりに、ヘルプデスクに接続するだけで、数分で稼働させることができます。それは単一の断片ではなく、 ナレッジエコシステム全体 (entire knowledge ecosystem) と連携するように構築されています。

ServiceNow AIの主なユースケース

では、ServiceNowのAIで実際に何ができるのでしょうか？ここでは、最も一般的な用途のいくつかと、ネイティブ専用ツールでは行き詰まってしまう可能性のあるポイントをご紹介します。

チケットのルーティングと分類の自動化

ServiceNowの Predictive Intelligence は、届いたチケットの内容を確認し、 自動的に適切なチームに送信 することができます。内容を読み取ってカテゴリ、優先度、割り当てグループを指定するため、整理整頓が保たれ、適切な担当者に問題をより迅速に届けることができます。

制限事項： これは機能しますが、チケットを理解するために必要なすべてのコンテキストが すでにServiceNow内 にある場合に限られます。ユーザーがConfluenceのドキュメントでしか定義されていないプロジェクト名を出したり、プライベートなSlackチャンネルでの会話に言及したりした場合、AIは状況を把握できません。これによりチケットの誤送致が発生し、イライラするような遅延を招く可能性があります。 eesel AI は、すべてのナレッジソースに接続することでこれを解決し、単一の断片ではなく、全体像に基づいたトリアージ（優先順位付け）を確実にします。

要約とナレッジベース記事の生成

Now Assistは、長いインシデントのスレッドから短い要約を作成するのが得意です。これにより、エスカレーションされたチケットを引き継いだエージェントは、読む時間を大幅に短縮できます。また、解決済みのチケットからナレッジベース (knowledge base) 記事の下書きを作成するのにも役立ち、セルフサービスオプションの構築をサポートします。

制限事項： AIは主にServiceNowにすでにあるデータから学習します。しかし、チームの最高のトラブルシューティングガイドが共有のGoogleドキュメントにあったり、最も効果的な解決策が過去の数千件のサポート会話の中に埋もれていたりしたらどうなるでしょうか？ eesel AIのAIエージェント は、過去のサポートチケットでトレーニングを行い、 Confluence や Google ドキュメント などの外部ナレッジソースに接続するように構築されています。これにより、AIはチームの実際の、実証済みの解決策から、それがどこにあろうとも学習することができます。また、それらの解決策に基づいて、新しく役立つナレッジベース記事を自動的に下書きすることも可能です。

バーチャルエージェントによるセルフサービスの強化

ServiceNowには、一般的な質問に24時間365日対応できるバーチャルエージェント (Virtual Agent) があり、人間のエージェントをより価値のある仕事に専念させることができます。パスワードのリセットや「チケットのステータスはどうなっていますか？」といった簡単な問い合わせをそらすには優れたツールです。

制限事項： これらのボットの 対話フロー (conversational flows) を構築するのは、意外にも硬直的で複雑なプロセスになることがあります。さらに悪いことに、ユーザーの質問に対する答えが公式のServiceNowナレッジベースにない場合、チャットは行き詰まってしまうことが多く、ユーザーにとっても不便です。 eesel AIのAIチャットボット を使えば、ヘルプセンターの記事、技術ドキュメント、過去のチケット、さらには Shopify の製品カタログまで、あらゆる情報でトレーニングされた、よりスマートで柔軟なチャットボットを構築できます。何よりも、チームの誰もが使えるシンプルなインターフェースですべてを管理できます。

ネイティブのみのServiceNow AI連携が足かせになる理由

ServiceNowの組み込みAIだけに頼ることは、一見便利そうに見えますが、チームのスピードを落としかねない深刻な欠点も伴います。

散在するナレッジの問題

最大の悩みは、ほとんどの企業のナレッジが一箇所にまとまっていないことです。 Confluence や Notion などのWiki、 Google ドキュメント や SharePoint の共同編集ドキュメント、そして Slack や Microsoft Teams での無数の会話に分散しています。

ネイティブなServiceNow AI連携は、 自身の世界の中に閉じこもっています。他の情報にアクセスできないため、回答は不完全になりがちです。その結果、チャットボットからは「わかりません」という回答が増え、チームが他の場所ですでに解決したはずの問題に対して、さらにエスカレーションが発生することになります。

適切なテストなしでAIをデプロイするリスク

このような大規模なプラットフォームを扱う場合、AIのスイッチを入れてあとは幸運を祈る、というわけにはいきません。しかし、多くの大規模プラットフォームには、顧客や従業員と対話を開始する前に、非技術者がAIの動作をテストするためのシンプルで効果的な方法がありません。

これは eesel AI が非常に重視している点です。シミュレーションモードが含まれており、安全な環境で数千件の過去のチケットに対して設定をテストできます。ライブ公開 前 に、AIがどのように応答したか、解決率の確実な予測、およびナレッジベースのギャップを正確に把握できます。これはリスクを冒さずに信頼を築き、AIが本当に助けになる準備ができているかを確認するための方法です。

ServiceNow AI連携のコストは？

ここは非常に不透明な部分です。ServiceNowは AIの価格をオンラインで公開していません。実際、価格ページを見つけようとすると、エラーになることさえあります。価格はカスタム見積もりを通じて処理され、通常、はるかに大規模で複雑なエンタープライズ契約の一部としてパッケージ化されます。

このやり方は、いくつかの問題を引き起こします：

• 透明性の欠如: 長い営業プロセスを経なければ、適切な予算を立てることができません。

• 予測不可能なコスト: 価格がパッケージ化されているため、実際に何に支払っているのか、会社の成長に合わせてコストがどのように変化するのかが見えにくいことがよくあります。

• ベンダーロックイン: 高額で長期の契約により、将来的にニーズが変わった際に、ツールの調整や切り替えを行うことが非常に困難になります。

これは、 eesel AIの透明な価格設定 とは対照的です。eesel AIには隠し事はありません。価格はウェブサイトに明記されており、予測可能な月間インタラクション数に基づいています。成果が上がるほどペナルティを受けるような、紛らわしい解決ごとの手数料は採用していません。柔軟な月額プランから開始でき、いつでもキャンセルできるため、完全にコントロールすることが可能です。

より良い方法：柔軟なAIレイヤーでServiceNowを強化する

中核となるITSMプラットフォームを維持することと、最高クラスのAIを使用することのどちらかを選ぶ必要はありません。よりスマートな道は、すでにあるものを強化することです。

eesel AI は、ServiceNowインスタンスに直接プラグインできる柔軟でインテリジェントなレイヤーとして機能します。ワークフローの再構築を強制するのではなく、ワークフローを改善するために設計されています。eesel AIを使用すると、以下のことが可能になります：

• 数分で稼働開始: ワンクリックのシンプルな接続。

• すべてのナレッジを統合: ServiceNowに閉じ込められた情報だけでなく、すべての情報を活用。

• 自信を持ってテスト: 自社データを使用した安全で強力なシミュレーション。

• 完全なコントロール: 自動化ルール、AIのペルソナ、人間へのエスカレーションのタイミングを自由に設定。

• 透明で予測可能な価格設定: 成長に合わせて拡張可能。

置き換えるのではなく、ServiceNow AI連携を強化しましょう

ネイティブのServiceNow AI連携はいくつかの高度な機能を提供しますが、複雑さ、硬直性、そして不透明な価格設定という高いコストを伴うことがよくあります。また、閉鎖的なシステム内での作業を強いるため、他のツールに存在する貴重なナレッジから切り離されてしまいます。

現代的でより効果的な道は、コアシステムを引き抜くことではありません。既存のワークフローを尊重し、チームの集合知の力を最大限に引き出す、スマートで俊敏なツールを上に追加することです。柔軟なAIレイヤーを追加することで、ServiceNowへの投資からより多くの価値を引き出し、ユーザーが期待する迅速かつ正確なサポートを提供できるようになります。

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