2025年におけるServiceNow AI Platform Workflowsの実践的な概要

Stevia Putri
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Stevia Putri

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Last edited 2025 10月 19

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2025年におけるServiceNow AI Platform Workflowsの実践的な概要

ビジネス界におけるAI自動化への動きは、かなり大きくなってきています。どの企業も、反復的なタスクをより効率的に処理し、問題が大きくなる前に解決し、チームが人間の頭脳を必要とする仕事に集中できる機会を与えようと模索しているようです。

この記事では、ServiceNow AI Platform Workflowsを詳しく見ていきます。これは、あらゆるものを自動化したい大企業向けの強力なオールインワンソリューションとして位置づけられています。私たちの目標は、このプラットフォームが何をするのか、実際に稼働させるには何が必要なのか、そして既に使用しているツールと連携するように作られた、より柔軟なソリューションと比較してどうなのかを、率直かつ実践的に概観することです。

ServiceNow AI Platform Workflowsとは?

ServiceNowはエンタープライズソフトウェアの巨大企業であり、部門全体にわたる業務の管理と自動化を行う単一のプラットフォームを提供しています。多くの大企業にとって、これはITサービス、人事、顧客管理をすべて一か所で処理するための中枢神経系のようなものです。

この運用の頭脳となるのがServiceNow AI Platformです。これは別のアドオンではなく、人工知知能、データ管理、ワークフロー自動化を一つのシステムに統合した基盤です。主要な構成要素には、Now Assist(文章作成と要約のための生成AI)、独自に動作できるAIエージェント、そしてすべてを監視するためのAI Control Towerが含まれます。

では、ServiceNow AI Platform Workflowsとは何でしょうか?簡単に言えば、プラットフォームが実行する自動化されたジョブのことです。ビジネスのタスクのための、事前に構築された、またはカスタムメイドの組立ラインと考えてください。これらのワークフローは、物事を最初から最後まで処理するように設計されています。例えば、AIエージェントがパスワードリセットのメールを受け取り、自動的にITチケットを作成し、ユーザーの本人確認を行い、リセットを実行し、チケットをクローズする、といった一連の作業を、人が介在することなく行うことができます。

ServiceNow AI Platform Workflowsの主な機能

このプラットフォームは、大規模なオペレーションに完全な自動化を提供することを目的とした、いくつかの中心的な考えに基づいて構築されています。

自律型AIエージェント

このプラットフォームの主な魅力の一つは、かなりの自律性を持って動作できるAIエージェントに焦点を当てていることです。これらは単にスクリプトを読み上げる単純なチャットボットではありません。状況を理解し、意思決定を行い、問題を解決するように設計されています。これらは「エージェント型ワークフロー」で動作します。これは基本的に、特定のタスクを完了するための多段階のゲームプランです。

ServiceNowが言及している主要なエージェント型ワークフローには、以下のようなものがあります。

  • インシデントトレンドの分析: AIは何千ものサポートチケットを調査し、パターンや繰り返し発生する問題を見つけ出すことができます。これにより、ITチームは問題を何度も修正するだけでなく、根本原因を見つけて修正することができます。

  • タスクの分類: 新しいリクエストが来た際、AIはその内容、緊急度、どのチームが対応すべきかを、言葉遣いやトーンから判断できます。

  • 解決計画の生成: よくある問題に対して、AIはチケットを見て、それを解決するためのステップバイステップのガイドを作成できます。この計画は、実行のために別のAIエージェントに渡すか、人間のエージェントが従うために渡すことができます。

ここでの要点は、手作業で反復的な作業を削減し、チームがより複雑で戦略的な問題に集中できるようにすることです。

A look at the ServiceNow AI Agent Studio, where users can build and manage their ServiceNow AI Platform Workflows.
A look at the ServiceNow AI Agent Studio, where users can build and manage their ServiceNow AI Platform Workflows.

すべてを一つ屋根の下に(良くも悪くも)

ServiceNowの哲学は「後付けではなく、組み込み」です。これは、すべてのAIツールがメインプラットフォームの一部であり、同じデータ構造を共有していることを意味します。もしあなたの会社が既に完全にServiceNowエコシステム上で運営されているなら、これは大きな利点です。すべてが連携して動作し、情報は一つのワークフローから次のワークフローへとスムーズに流れます。

これを管理するために、彼らはAI Control Towerを提供しています。これは、すべてのAIプロジェクトを一つの場所で見ることができる中央ダッシュボードです。パフォーマンスの追跡、コンプライアンスの確認、そしてServiceNow独自のAIとプラグインした他のモデルの両方のセキュリティを管理できます。これは、技術とデータに対する厳格な管理が必要な大企業にとって非常に重要です。

The ServiceNow AI Control Tower provides a centralized view of all AI projects, a key feature of its integrated ServiceNow AI Platform Workflows.
The ServiceNow AI Control Tower provides a centralized view of all AI projects, a key feature of its integrated ServiceNow AI Platform Workflows.

しかし、このオールインワンのアプローチには裏の顔があります。これを最大限に活用するためには、ヘルプデスクやCRMといったコア機能をServiceNowプラットフォームに移行する必要があります。現在のツールに満足している企業にとっては、これは深刻なベンダーロックインにつながり、大規模で破壊的な見直しなしには、他のクラス最高のアプリを使用することが難しくなります。

幅広い統合と中央データファブリック

ServiceNowは他の何百ものシステムと接続でき、「ワークフローデータファブリック」と呼ばれるものを使用して、あらゆる場所からデータを引き出し、整理します。これにより、信頼できる唯一の情報源が作成され、AIがビジネスの全体像を把握し、より良い意思決定を行えるようになるとされています。

それは素晴らしいことのように聞こえますが、設定は決して簡単なものではありません。何十ものアプリを接続し、データがクリーンで正しく管理されていることを確認するには、多くの技術的スキル、時間、そして継続的な作業が必要です。IT専門家の小規模な軍隊を持たないチームにとって、この複雑さは障害となり得ます。

ServiceNow AI Platform Workflows導入の現実

大規模なエンタープライズプラットフォームは常に大きな成果を約束しますが、通常、時間とお金の両面で多大なコストが伴います。

導入までの長い道のり

ServiceNowを試したい場合、オンラインで無料トライアルにサインアップするだけではできません。典型的なプロセスは、複数のデモに参加し、営業担当者と話し、そして多くの場合、技術的な設定を処理するために外部のコンサルタントを雇うことになります。

この旧式のエンタープライズセールスサイクルは、価値を実感するまでに非常に長い時間がかかることを意味します。投資に対する実際のリターンを見るまでに数ヶ月かかることもあります。今すぐサポートを自動化する必要があるチームにとって、プラットフォームが稼働するまで6ヶ月も待つのは現実的ではありません。

This chart contrasts the lengthy implementation of ServiceNow AI Platform Workflows with the faster, layered approach of more agile solutions.
This chart contrasts the lengthy implementation of ServiceNow AI Platform Workflows with the faster, layered approach of more agile solutions.

既存のヘルプデスクとの統合

ServiceNowには独自のITSMおよびCRM製品がありますが、多くのチームは既にZendeskFreshdesk[REDACTED]といったツールを愛用しています。これらのプラットフォームは、彼らの働き方に深く根付いていることが多いです。

ServiceNowのようなオールインワンプラットフォームの問題点は、これらのツールと連携するのではなく、置き換えるように設計されていることが多いことです。これにより、あなたは難しい選択を迫られます。痛みを伴う高価な移行を行うか、プラットフォームの価値を完全には得られないことを受け入れるかです。

ここで、異なる種類のツールが非常に理にかなってきます。eesel AIのようなものは、まさにこの問題を解決するために作られました。これは、ワンクリック統合で既存のヘルプデスクに直接接続するAIプラットフォームです。切り替えを強制するのではなく、面倒な作業なしに、既存のワークフローを改善します。

大規模プロジェクトなしでのナレッジの統一

すべてのサポートリーダーは、社内のナレッジを一つの場所に集めることが最も困難な課題の一つであることを知っています。ServiceNowのデータファブリックはこれを解決しようとしますが、すべてのデータソースを接続しマッピングするプロジェクトは、それ自体が巨大なものになりかねません。

対照的に、eesel AIはナレッジを即座に統一するように設計されています。ヘルプセンター、過去のチケット、マクロ、Google DocsConfluenceなど、チームのナレッジが既に保存されているすべての場所に直接接続します。最も重要なのは、チームの実際の過去の会話から学習し、ブランドのトーンや過去にうまくいった解決策を理解することです。これにより、巨大なデータ統合プロジェクトを必要とせずに、ほぼ即座に正確で関連性の高い回答を提供し始めることができます。

価格設定: ServiceNow vs. 透明性のある代替案

設定以外にも、コストは明らかに大きな要因です。何にお金を払っているのかを把握し、その価値を得られていると確信できる必要があります。

ServiceNow AI Platform Workflowsの費用は?

それを見つけるのは至難の業です。ServiceNowはオンラインで価格を公開していません。価格を知るには、営業チームに連絡し、カスタム見積もりを得るための長いプロセスを経る必要があります。

予算を立てようとしている人にとって、これは多くの不確実性を生み出します。価格は、使用する製品、ユーザー数、契約期間の複雑な組み合わせで決まる可能性が高いです。これにより、コストを予測したり、会社の成長に伴ってどのように変化するかを理解したりすることが非常に難しくなります。

An infographic illustrating the hidden implementation and maintenance costs associated with ServiceNow AI Platform Workflows, which go beyond the initial license fee.
An infographic illustrating the hidden implementation and maintenance costs associated with ServiceNow AI Platform Workflows, which go beyond the initial license fee.

明確で予測可能な価格モデル

直接的な比較として、eesel AIは公開されており、透明性があり、予測可能な価格モデルを持っています。最も良い点の一つは、解決ごとの料金がないことです。eeselのプランは毎月のAIインタラクション数に基づいており、忙しい週の後に予期せぬ請求書が届くことはありません。定額料金を支払うだけで、それだけです。

プラン月額料金(年払い)主な機能
Team$239/月月間最大1,000回のAIインタラクション、ドキュメントでのトレーニング、エージェント向けAI Copilot
Business$639/月月間最大3,000回のAIインタラクション、過去のチケットでのトレーニング、カスタムAIアクション、一括シミュレーション。
Custom営業にお問い合わせ無制限のインタラクション、高度なセキュリティ、マルチエージェントオーケストレーション。

支払う前に価値を証明

従来のエンタープライズソフトウェアでは、営業の言葉を鵜呑みにし、約束された価値がいつか現れることを期待しなければならないことがよくあります。

ここでも、より現代的なアプローチが真価を発揮します。eesel AIには、意思決定のリスクを完全に排除できる強力なシミュレーションモードが含まれています。安全なサンドボックス環境で、自社の過去のサポートチケット何千件もの上でAIエージェントをテストできます。これにより、顧客に公開するに、そのパフォーマンス、潜在的な解決率、コスト削減に関するデータに基づいた予測が得られます。これにより、確固たるビジネスケースを構築し、自信を持ってAIを展開することができます。

The eesel AI simulation mode allows teams to test performance on past tickets, de-risking the investment compared to the traditional model for ServiceNow AI Platform Workflows.
The eesel AI simulation mode allows teams to test performance on past tickets, de-risking the investment compared to the traditional model for ServiceNow AI Platform Workflows.

ServiceNow AI Platform Workflowsはあなたのチームに適したアプローチか?

ServiceNow AI Platformは、すべての業務を単一のプラットフォームで標準化したい大企業向けの、非常に強力なツールセットです。予算、チーム、そして単一ベンダーに全力を注ぐ戦略的目標があるならば、非常に有力な候補です。

しかし、その力には現実的なトレードオフが伴います。長くて複雑な導入、予算編成を当て推量にさせる不明瞭な価格設定、そして実際の結果を見るまでの遅い道のりです。

既存のツールに強力なAIを迅速かつ手頃な価格で追加する必要がある、よりアジャイルなチームにとっては、eesel AIのようなソリューションがはるかに実用的な道を提供します。セルフサービスでのセットアップ、透明性のある価格設定、リスクのないシミュレーションにより、数ヶ月ではなく数分でサポートの自動化を開始し、結果を見ることができます。どちらが正しい選択かは、あなたの会社の規模、リソース、そして目標次第です。

ツールを置き換えることなくワークフローを自動化しませんか?

eesel AIが既存のヘルプデスクやナレッジソースに接続し、最前線のサポートを自動化し、エージェントを支援し、チケットをトリアージする方法をご覧ください。

**無料トライアルを開始**して、実際のデータで独自のAIエージェントをシミュレーションし、数分で潜在的なROIを確認しましょう。

よくある質問

ServiceNow AI Platform Workflowsは、ServiceNowプラットフォーム内の自動化されたジョブで、AIを使用してビジネスのタスクを最初から最後まで管理・完了します。IT、人事、カスタマーサービスなどの部門横断的なプロセスを自動化し、手作業を削減することを目的としています。

ServiceNow AI Platform Workflowsの導入には、通常、複数のデモや外部コンサルタントの利用を含む長いエンタープライズセールスサイクルが伴います。このプロセスにより、企業が投資に対する実際のリターンを見るまでには数ヶ月かかることがあります。

ServiceNow AI Platform Workflowsは、インシデントの傾向分析、受信タスクの分類、詳細な解決計画の生成が可能な自律型AIエージェントによって支えられています。主な目標は、反復的な手作業を最小限に抑え、人間のチームがより複雑で戦略的な問題に集中できるようにすることです。

はい、顕著なデメリットは、プラットフォームの「オールインワン」設計です。これにより、あなたの会社が他の専門ツールに依存している場合、ベンダーロックインや、業務を中断させる可能性のある移行につながることがあります。既存のシステムとの統合は、それらを補完するのではなく、置き換えることを意味することが多いです。

ServiceNowはオンラインで価格を公開していません。ServiceNow AI Platform Workflowsのカスタム見積もりを取得するには、営業チームに連絡する必要があります。コストは通常、使用する特定の製品、ユーザー数、契約期間によって決定されます。

ServiceNow AI Platform Workflowsは、必要な予算、社内チーム、そしてすべてのコア業務を単一のベンダープラットフォームで標準化するという戦略的目標を持つ大企業に最適です。統合された包括的なシステムを志向する企業にとっては、強力な選択肢です。

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Stevia Putri

Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.