
正直なところ、AIをめぐる議論は次のステージに進んでいます。当初の盛り上がりは落ち着き始め、今や私たちは「エージェントAI」、つまり私たちと協働し、日常的に使用するプラットフォームに直接組み込まれた特化型ボットの核心に迫りつつあります。アナリストたちは、AIは新しいユーザーインターフェースだと述べており、ServiceNowのような大規模なエンタープライズツールでその変化が起きているのがはっきりと見て取れます。
AIをサービスデスクに直接組み込むことで、IT部門やカスタマーサポートチームの働き方を根本的に変革できます。これは単にチャットボットをもう一つ追加するという話ではありません。反復的な作業を自動化し、エージェントにインテリジェントな支援を提供し、彼らが人間の頭脳を必要とする仕事に集中できるように解放することであり、しかもそのすべてをタブを切り替えることなく実現するのです。
そこで、ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みが実際にどのようなものか、詳しく見ていきましょう。ServiceNowが標準で提供するツールを確認し、それに伴う課題を掘り下げ、そして、もっとシンプルで効果的な実現方法をご紹介します。
ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みとは?
少し背景を知っておくと理解が深まりますので、まずは基本から始めましょう。
ServiceNow AIプラットフォーム:その基本的な役割
ServiceNow AIプラットフォームは、多くの大企業にとって巨大なエンジンルームのようなものだと考えてください。これは、ITサービスマネジメント(ITSM)や運用から、顧客サービス、人事まで、すべてを一つの統合システムでつなぐように構築されています。その目的は、ビジネス全体のワークフローを自動化することで、部門間のサイロを打破することです。これにはNow Assistと呼ばれる独自のネイティブAI機能が付属しており、これを支援するように設計されています。
ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みの基盤となるServiceNow AIプラットフォームの様子。このダッシュボードにはITSMの予測分析が表示されています。::A look at the ServiceNow AI Platform, the foundation for ServiceNow AI Platform Embedding. This dashboard shows predictive analytics for ITSM.
エンベディングの役割
では、エンベディングはどのように関わってくるのでしょうか?エンベディングはAIのための万能翻訳機のようなものと考えることができます。サポートチケットのテキストやナレッジベースの記事のような複雑で非構造化のデータを取り込み、それをAIが実際に処理・比較できる一連の数字(ベクトル)に変換します。
これにより、AIは単なるキーワードマッチングのゲームをするのではなく、言葉の背後にある意味や文脈を理解することができます。ServiceNowが指摘するように、これが強力なセマンティック検索の成功の秘訣です。誰かが質問をすると、AIはエンベディングを使ってナレッジベースから最も関連性の高い情報を見つけ出します。たとえユーザーの言い回しが全く異なっていてもです。これにより、漠然と関連する記事の長いリストではなく、役立つ回答が得られるのです。
ServiceNowのネイティブアプローチ
ServiceNowは、カスタムAIを埋め込みたい場合に「独自のモデルを持ち込む」(BYOM)オプションを提供しています。この方法は非常に多くの制御が可能ですが、正直なところ、生半可な覚悟では取り組めず、多くの技術的要件が伴います。
基本的には、ServiceNowでは独自のカスタムモデルやサードパーティのエンベディングモデルを接続して、AI Searchのような機能を強化できます。これにより、AIの知識や応答方法を自社の特定のニーズに合わせて調整することが可能です。
しかし、それを実現するのは非常に技術的な作業です。ServiceNow自身のドキュメントによれば、これは管理者や開発者の高度なスキルを要求する多段階のプロセスです。以下の作業が必要になります:
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まず、モデルのエンドポイントをServiceNowと安全に通信させるためだけに、接続と認証情報のエイリアスを設定する必要があります。
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次に、認証を処理するためにJWT(JSON Web Token)プロバイダーを作成・設定します。
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続いて、必要なコンポーネントをすべてServiceNowインスタンスに追加するために、いくつかの更新セットをインストールし、コミットする必要があります。
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その後、「sys_generative_ai_config」のようなテーブルを掘り下げて、Generative AIアプリケーションを設定する必要があります。
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また、API呼び出しを管理し、発生するエラーを処理するためのカスタムスクリプトを作成する必要もあります。
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最後に、モデルが実際にデータを処理し始められるように、セマンティックインデックス用にモデルを有効化します。
このアプローチは、AIエンジニアやServiceNow開発者のチームを抱える大企業にとっては間違いなく強力です。しかし、ほとんどのチームにとっては、かなり大規模なプロジェクトとなります。
ServiceNowのネイティブアプローチの課題
ネイティブな方法は多くのパワーを提供しますが、同時にいくつかの障害をもたらし、特に迅速に行動する必要があるチームにとっては、時間がかかり、高コストで、やや賭けのようなものになり得ます。
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**技術的な負担が非常に大きい:**はっきり言って、これは開発者向けのプロジェクトです。このプロセスは、ServiceNowの管理、REST API、認証に関する深い専門知識を必要とします。簡単なプラグアンドプレイのソリューションとは程遠く、長いタイムラインと、専門的で高価な人材への重い依存を意味します。
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**簡単なテスト方法がない:**AIの導入で最も怖いことの一つは、それがどのように機能するか全くわからないまま本番稼働させることです。ServiceNowのネイティブアプローチでは、過去のデータでカスタムモデルをシミュレートする簡単な方法がありません。先月のチケットをどう処理したかを確認できないため、その精度を予測したり、ROIを計算したり、確信を持って導入したりすることがほぼ不可能です。
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**ナレッジソースが限定される:**ネイティブのフレームワークは、主にServiceNow内に既にあるデータを使用するように作られています。チームの知識がGoogle Docsの社内ガイド、Confluenceの技術文書、古いSlackのスレッドなど、他の場所に散らばっている場合、その情報をAIに提供するには、さらに複雑で脆弱なカスタム統合作業が必要になります。
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**価格が全く不透明:**エンタープライズソフトウェアではよくあることですが、ServiceNowの価格は簡単には調べられません。これらの高度なAI機能へのアクセスを得るには、通常、長い営業電話、カスタム見積もり、そしてコードを一行も書く前に大きな金銭的コミットメントが必要になります。この透明性の欠如は、予算を立ててその価値を迅速に証明することを難しくします。
ServiceNowのネイティブなAIプラットフォーム埋め込みルートに伴う、隠れた実装コストと開発者コストを示す氷山のインフォグラフィック。::An iceberg infographic illustrating the hidden implementation and developer costs associated with the native ServiceNow AI Platform Embedding route.
eesel AIによるシンプルなアプローチ
数ヶ月にわたる開発者主導のプロジェクトの代わりに、もし、より強力で柔軟なAIエージェントをわずか数分でワークフローに組み込むことができたらどうでしょうか?ここでシンプルさを追求したツールが登場します。eesel AIのようなソリューションは、埋め込みプロセスを完全に変革します。
数ヶ月ではなく数分で本番稼働
eesel AIは完全にセルフサービスで設計されています。サインアップし、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、営業担当者と話したり、必須のデモに参加したりすることなく、最初のAIエージェントを設定できます。これは、旧来のエンタープライズモデルとは正反対です。複雑なAPI作業や開発者の時間は不要で、既存のServiceNow設定にそのまま適合します。
すべてのナレッジソースを統合
ネイティブの埋め込みがServiceNowエコシステム内に留まるのに対し、eesel AIはチームの知識が保存されているすべての場所に即座に安全に接続できます。ConfluenceやNotionのようなwiki、Google DocsやSharePointのドキュメント、その他100以上のソースからコンテンツを取り込むことができます。
eesel AIのレイヤー化されたServiceNow AIプラットフォーム埋め込みアプローチが、サイロ化されたネイティブフレームワークとは異なり、複数のナレッジソースに接続する方法を示す図。::A diagram showing how eesel AI's layered approach to ServiceNow AI Platform Embedding connects to multiple knowledge sources, unlike the siloed native framework.
また、過去のサポートチケットを分析することで、チームの最高の問題解決者から学習します。過去の会話を掘り下げることで、ブランドのトーンを習得し、一般的な問題を理解し、初日から最善の解決策を学びます。
自信を持って本番前にテスト
AIプロジェクトに人々が踏み出せない最大の理由の一つは、未知への恐怖です。本当にうまく機能するのか?顧客をイライラさせるだけではないか?eesel AIのシミュレーションモードは、そうした当て推量を排除します。安全な環境で、自社の何千もの過去のチケットでAIをテストできます。AIがどのように応答したかを正確に確認し、解決率に関する確かな予測を得て、ナレッジベースのギャップを発見できます。これにより、AIが一人の顧客と話す前に、その振る舞いを調整し、価値を証明することができます。
eesel AIシミュレーション機能のスクリーンショット。ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みを本番前に自信を持ってテストするための重要なツールです。::A screenshot of the eesel AI simulation feature, a key tool for testing your ServiceNow AI Platform Embedding with confidence before launch.
完全なコントロールを維持
eesel AIは、ただ手を合わせて信頼するしかないブラックボックスではありません。プロンプトエディタを使えば、AIの個性、トーン、そしていつチケットを人間にエスカレーションすべきかを完全に制御できます。まずは数件の単純で反復的なチケットの自動化から始め、慣れてきたらそこから拡大していくことができます。
AIが単に質問に答えるだけでなく、それ以上のことを行えるカスタムアクションを作成することも可能です。Shopifyのようなeコマースプラットフォームからリアルタイムの注文情報を検索したり、ServiceNowのチケットフィールドを更新したり、その他のAPIベースのワークフローをトリガーしたりするように設定できます。これにより、プロセス全体をきめ細かく制御できます。
コスト比較
費用について話しましょう。これは非常に重要です。従来のエンタープライズプラットフォームと、最新のセルフサービスツールとの価格差は、昼と夜ほども違うことがあります。
ServiceNowのようなプラットフォームが採用する旧来のエンタープライズモデルは、カスタム価格設定に依存しています。これは、営業チームと電話で話し、契約を交渉し、多くの場合、始める前に長期で数十万ドル規模のプランに縛られることを意味します。最終的なコストは、必要かどうかわからない他のサービスとのバンドルの中に埋もれていることがよくあります。
一方、eesel AIのようなツールは、透明で予測可能な価格設定を提供します。成果を上げたことでペナルティを課されるような、解決ごとの隠れた手数料は見当たりません。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可能です。Teamプランは月額239ドル(年間払いの場合)からで、ドキュメントでAIをトレーニングし、Slackと連携させることができます。より多くの機能が必要な場合は、Businessプランが月額639ドルで、過去のチケットでのトレーニング、MS Teams連携、AIアクションとシミュレーションへのアクセスが追加されます。さらに高度なニーズには、カスタムプランがあります。このアプローチにより、多額の初期投資なしで、小さく始め、試してみてROIを証明し、成長に合わせてスケールアップすることができます。
ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みを簡単な方法で
ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みは、もはや遠い未来の話ではありません。それは今まさに起きており、インテリジェントエージェントがコアなワークフローに直接織り込まれています。ServiceNowのネイティブな方法は、大規模な技術チームと予算を持つ企業には強力なツールセットを提供しますが、それは複雑で高価な道のりであり、結果が出るまでに数ヶ月かかることがあります。
最新のセルフサービスプラットフォームは、より速く、より柔軟で、より管理しやすい代替手段を提供します。これらは、あらゆる規模のチームが強力なAIを利用できるようにし、開発チーム全体を必要とせずに洗練されたエージェントを構築・導入できるようにします。eesel AIのようなツールを使えば、数ヶ月にわたる開発作業や予算の駆け引きなしに、埋め込みAIエージェントのすべての利点、そしてそれ以上のものを手に入れることができます。ServiceNowや他のすべてのツールと連携する強力なAIコパイロットが、すぐに使える状態で提供されます。
ServiceNow AIの埋め込みがいかにシンプルになるか、見てみませんか?今すぐeesel AIの無料トライアルを始めましょう。
よくある質問
ServiceNow AIプラットフォームの埋め込みとは、特化したAI機能をServiceNowプラットフォームに直接統合することです。これにより、反復的なタスクを自動化し、エージェントにインテリジェントな支援を提供し、ユーザーがアプリケーションを切り替えることなく全体の効率を向上させることで、ITおよびカスタマーサポートを変革するために非常に重要です。
ServiceNowのネイティブアプローチでは、多くの場合「独自のモデルを持ち込む」(BYOM)オプションが使用され、企業はカスタムまたはサードパーティのエンベディングモデルを接続できます。このプロセスは非常に技術的で、接続エイリアス、JWTプロバイダー、更新セットのセットアップ、アプリケーション設定、そしてAIをセマンティックインデックス用に統合・有効化するためのカスタムスクリプト作成が含まれます。
ネイティブルートには大きな技術的課題があり、ServiceNowの管理、REST API、認証に関する深い専門知識が必要です。これには多段階の開発者主導のプロセスが伴い、しばしば長い実装期間と、専門的で高価な技術人材への依存につながります。
eesel AIは、数ヶ月ではなく数分でAIエージェントを埋め込むように設計されたセルフサービスソリューションを提供します。複雑なAPI作業や開発者の関与を回避し、既存のServiceNowセットアップとの迅速な統合と、はるかに速い価値実現時間を可能にします。
eesel AIを使用すると、wiki(Confluence、Notion)、ドキュメント(Google Docs、SharePoint)、過去のサポートチケットなど、100以上のソースから知識を統合できます。この幅広い情報へのアクセスにより、AIはチームの既存のすべての知識と過去の問題解決から学ぶことができます。
はい、eesel AIのようなプラットフォームはシミュレーションモードを提供しており、安全な環境で何千もの過去のチケットでAIをテストすることができます。これにより、AIが実際の顧客と対話する前に、応答をプレビューし、解決率を予測し、知識のギャップを特定することが可能になります。
ネイティブのServiceNowソリューションは通常、長期契約と多額の初期投資を伴う、交渉によるカスタム価格設定を含みます。eesel AIのような最新のツールは、透明で予測可能な月額プランを提供し、チームが隠れた手数料や巨額の初期投資なしで、小さく始めてROIを証明し、スケールアップすることを可能にします。