ServiceNow AI検索設定ガイド

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Reviewed by

Stanley Nicholas

Last edited 2025 11月 14

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ServiceNow AI検索設定ガイド

ServiceNowは、ITおよび顧客サービスの管理において非常に強力なプラットフォームです。その大きな強みの一つがAI Searchで、従業員や顧客に、使いにくい社内ツールではなく、Googleのような検索体験を提供することを目的としています。人々が必要な情報を素早く見つけられれば、問題が解決し、サポートチケットが山積みになるのを防ぐことができます。

しかし、ここで重要な疑問が浮かびます。AI Searchを実際に機能させるには、一体何が必要なのでしょうか?

AI Searchは強力な機能である一方、ServiceNow AI Searchの設定は本当に頭の痛い問題になりがちです。多くの場合、高度な技術的知識と相当な時間が必要とされます。このガイドでは、設定の基本、一般的な障壁、そしてはるかに簡単な方法(そして、より良い結果を得られるかもしれない方法)を紹介します。

ServiceNow AI Searchとは?

ServiceNow AI Searchは、プラットフォームの新しい、より賢い頭脳だと考えてください。これは従来のZing検索エンジンに代わるものとして構築されており、自然言語処理(NLP)を用いて人々が本当に求めているものを理解します。

単に一致するキーワードを探すのではなく、検索の背後にある意図を理解しようとします。これにより、ServiceNow内でより関連性の高い、有用な回答を見つけ出すことができます。その主な機能には以下のようなものがあります。

  • 文脈の理解: セマンティック検索を使用して、言葉の背後にある意味を把握します。そのため、「ノートパソコンの問題」と検索すると、完全一致だけでなく、「コンピューターの不具合」や「ノートブックの修理」に関する記事も検索対象とします。

  • 直接的な回答の提供: 特定の検索に対しては、「Genius Results」機能を使って、同僚の連絡先カードやサービスカタログの特定のアイテムなどを直接表示します。これにより、多くのリンクをクリックする必要がなくなります。

  • プラットフォーム横断検索: ナレッジベースの記事(「kb_knowledge」)からサービスカタログのアイテム(「sc_cat_item」)、ユーザープロファイルまで、ServiceNowのさまざまな部分をインデックス化し、検索することができます。

  • どこでも利用可能: Service PortalやNow Mobile、Virtual Agentなど、さまざまなServiceNowアプリに統合されています。

その目的は、ユーザーがメニューの迷路をさまようことなく、必要なものすべてを1つのインテリジェントな検索バーで見つけられるようにすることです。しかし、その理想郷にたどり着けるかどうかは、すべて設定方法にかかっています。

ServiceNow AI Searchの設定方法

ServiceNow AI Searchの設定は、スイッチを入れるように簡単なものではありません。何を検索対象とし、どのように検索し、結果をどう見せるかを定義する必要がある、いくつかの層からなるプロセスです。ServiceNow自身のドキュメントやユーザーの共有情報に基づくと、主に3つの段階に分けられます。

1. インデックスソース

まず第一に、AI Searchは情報のありかを知る必要があります。これはインデックスソースを設定することで行います。基本的には、システムにクロールさせたいテーブルを指定します。ServiceNowにはナレッジベースとサービスカタログのデフォルト設定が付属していますが、「interaction」テーブルのような他のデータを含めたい場合は、手動で設定する必要があります。

ServiceNow AI設定のバックエンドインターフェース。管理者がソースと検索動作を設定する場所です。
ServiceNow AI設定のバックエンドインターフェース。管理者がソースと検索動作を設定する場所です。

プロセスは以下のようになります。

  • 「AI Search > AI Search Index > Indexed Sources」に移動します。

  • 新しいレコードを作成し、追加したいテーブルを選択します。

  • どのレコードを含めるか、または無視するかを指示するフィルターを設定します。

  • テーブル全体のインデックス作成を開始します。データ量が多い場合は時間がかかることがあります。

これは強力な機能ですが、ServiceNowのデータ構造を隅々まで理解していることが前提となります。では、もし知識がServiceNowのテーブルにきちんと収まっておらず、ConfluenceGoogle Docsに散らばっていたり、古いSlackのスレッドに埋もれていたりした場合はどうでしょうか?その場合、別途(そしてしばしば厄介な)外部コンテンツコネクタを設定する必要があります。

2. 検索プロファイルの使用

コンテンツがインデックス化されたら、ユーザーに対して検索が実際にどのように動作するかを定義する必要があります。これは検索プロファイルを通じて行われます。プロファイルは、以下のような設定をまとめたものです。

  • 検索ソース: このプロファイルで実際に検索するインデックスソースはどれか。

  • 同義語とストップワード: 会社の専門用語を検索が理解できるよう、カスタム辞書を作成できます。

  • タイポ処理: 検索エンジンはスペルミスにどう対処すべきか。

  • Genius Results: どの直接回答型の「Genius Results」を有効にするか。

ポータルごとに異なるプロファイルを作成することになるかもしれません。例えば、社内ITポータルの検索は、外部の顧客向けポータルとは異なる動作をする可能性があり、それぞれに独自の設定が必要です。

3. 結果のカスタマイズ

最後に、検索プロファイルを**検索アプリケーション設定**にリンクします。これにより、Service Portalのような特定のアプリケーションが、作成したプロファイルでAI Searchを使用するよう指示されます。

また、ここでフィルターや並べ替えオプションを使って結果ページを細かくカスタマイズすることになります。しかし、ここからが急速に複雑になる可能性があります。ServiceNowコミュニティフォーラムのユーザーによると、例えばチケットの「依頼者」のような特定のフィールドを結果カードに表示したい場合、多くの場合プラットフォームのバックエンドに深く潜り込み、Entity View Action Mapper(EVAM)フレームワークなどをいじる必要があります。これは決してユーザーフレンドリーとは言えず、通常は開発者が必要です。

主な機能と一般的な課題

ServiceNow AI Searchには素晴らしい機能がいくつかありますが、ユーザーフォーラムやドキュメントを調べると、それらを正しく機能させるのはかなりの苦労が伴うことがわかります。ここでは、その際立った機能のいくつかと、それに伴う頭痛の種を見ていきましょう。

Genius Results:よくある設定の課題

Genius Resultsは最も魅力的な機能の一つです。これは、単なるリンクのリストではなく、直接的な回答やアクションを人々に提供することを目的としています。例えば、同僚の名前を検索すると、その人の連絡先情報がすべて記載されたプロフィールカードが表示されます。

素晴らしいと思いませんか?しかし、そのカスタマイズはよく知られた難点です。

Reddit
あるr/servicenowのRedditスレッドで、あるユーザーは結果カードのリンクを正しいURLに向けるためだけの苛立たしい奮闘を語っていました。
そのユーザーは設定テーブルやJSONファイルを掘り下げた結果、プラットフォームのバグを疑い、サポートチケットを発行する羽目になりました。これは、迅速で簡単な設定とは程遠い道のりです。

結果の制限とパーソナライズ

検索結果の数を制限するような単純に聞こえることでさえ、パズルになり得ます。別のユーザーは、結果を10件に制限しようと奮闘した経験を共有しており、ウィジェットのオプションやスキーマを編集しようとしましたが、うまくいきませんでした。その設定は、実は「検索アプリケーション設定」の中に埋もれており、最初に思いつく場所ではありませんでした。

プラットフォームは改善されつつあり、最新のXanaduリリースでは、ユーザーのコンテキスト(国や部署など)に基づいて結果をブーストする機能が追加されています。しかし、これを実現するには、依然として手動でルールを作成する必要があります。

テストとシミュレーションのギャップ

複雑なシステムにおける最大の懸念事項の一つは、変更を安全にテストすることです。ServiceNowは「検索プレビュー」ツールを提供していますが、これは主に管理者であるあなたが結果を確認するためのものです。本番環境に移行する前に、新しい設定が何千もの実際のユーザーからの質問に対してどのように機能するかを確認するための優れた組み込み方法はありません。これは多くの場合、ユーザーが問題を発見した後に、初めて何かが壊れていることに気づくことを意味します。

ここで、eesel AIのような専門のAIプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIには強力なシミュレーションモードがあり、過去の何千ものチケットでAIをテストできます。AIがどのように回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、顧客が実際にやり取りする前に安全な環境でその動作を微調整することができます。

よりシンプルな設定アプローチ

ServiceNow AI Searchの設定に関する頭痛の種は、それがプラットフォームネイティブのツールであるという事実に起因することが多いです。自社の世界の中では強力であるように設計されていますが、その焦点が複雑さ、急な学習曲線、柔軟性の欠如につながる可能性があります。

価格の理解

では、ServiceNow AI Searchの費用はいくらなのでしょうか?それは良い質問です。ServiceNowはAI Search自体に価格を設定していません。これはより広範なServiceNow AI Platformにバンドルされており、通常はITSM、CSM、またはその他の製品のProまたはEnterpriseパッケージに含まれています。これを手に入れるには、ライセンスについて営業チームと話をする必要があり、これは通常、高額な年間契約と透明性のない非公開の価格設定を意味します。

代替案:柔軟なAIレイヤー

大がかりな作業なしでエンタープライズレベルの検索と自動化を求めるチームにとって、より良い選択肢は、すでに使用しているツールに簡単にプラグインできるAIプラットフォームです。

eesel AIはまさにこのために作られました。複雑で数ヶ月にわたるプロジェクトの代わりに、数分で稼働させることができます。その違いは以下の通りです。

  • 真のセルフサービス: サインアップし、ヘルプデスク(ServiceNow、ZendeskJira Service Managementなど)を接続し、ナレッジソース(ConfluenceGoogle Docsなど)を追加し、営業担当者と話すことなくAIエージェントを立ち上げることができます。

  • 統合されたナレッジ eesel AIは、接続されたすべてのソースから即座に知識を収集します。さらに、過去のチケットから学習し、初日から会社のトーンや一般的な解決策を理解します。

  • 完全な制御、シンプルなインターフェース: AIの動作を変更するのに開発者である必要はありません。シンプルなプロンプトエディタでAIの個性を形成でき、数クリックでカスタムアクションを作成したり、特定のトピックに関する質問にのみ回答するよう指示したりできます。

機能ServiceNow AI Searchの設定eesel AI
設定時間数日から数ヶ月、開発者または管理者が必要数分、完全にセルフサービス
ナレッジソース主にServiceNowテーブル。外部ソースは複雑な設定が必要100以上のワンクリック統合(Confluence、Google Docs、Slack、過去のチケット)
カスタマイズシステムの深いテーブル(EVAMなど)を掘り下げる必要ありシンプルなプロンプトエディタと簡単に構築できるアクション
テスト管理者向けの基本的なプレビュー何千もの過去のチケットに対する強力なシミュレーション
価格エンタープライズプランにバンドル、営業への問い合わせが必要透明性の高い公開価格、月額オプションあり

ServiceNow体験を飛躍的に向上させる

ServiceNow AI Searchは、チームがServiceNowエコシステムに完全にコミットしており、それを管理するための専任リソースがある場合には堅実なツールです。しかし、多くの人にとって、その複雑な設定、急な学習曲線、そしてプラットフォーム第一主義は大きな障害となります。

単一のツールだけでなく、すべてのツールで機能する強力でモダンな検索体験を求めているなら、柔軟性とシンプルさのために作られたものが必要です。

eesel AIは、より賢い道を提供します。ServiceNowや他のすべてのナレッジソースと直接接続することで、設定の悪夢なしに、より正確な回答と強力な自動化を実現します。高度なAI検索のすべての利点に加えて、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを、ほんのわずかな時間で手に入れることができます。

真にセルフサービスなAIプラットフォームが何をもたらすか、見てみませんか?無料でeesel AIを試して、数分以内に最初のAIエージェントを立ち上げましょう。

よくある質問

一般的に複雑で、かなりの技術的専門知識と時間を要します。ブログでは、これが単純なスイッチの切り替えではなく、効果的にカスタマイズするためには深いプラットフォーム知識、時には開発者のスキルさえも必要となることが多いと指摘しています。

このプロセスは通常、3つの主要な段階からなります。AI Searchにデータのありかを教えるためのインデックスソースの定義、検索の動作を制御するための検索プロファイルの作成、そしてユーザーにどのように表示されるかを決定するための検索アプリケーション設定による結果のカスタマイズです。

ServiceNow AI Searchの設定に外部コンテンツソースを統合するには、通常、複雑な外部コンテンツコネクタを設定する必要があります。知識がServiceNowテーブル内にきちんと整理されていない場合、これは厄介で手動のプロセスとして説明されることが多いです。

一般的な課題には、Genius Resultsのカスタマイズ、検索結果の制限とパーソナライズ、変更をテストするための堅牢なシミュレーションツールの欠如などがあります。ユーザーは、一見単純な変更のために、システムの深いテーブルやJSONファイルを掘り下げる必要があると報告することがよくあります。

ServiceNow AI Searchには、公開されたスタンドアロンの価格はありません。通常は、より広範なServiceNow AI Platformの一部としてバンドルされており、ProまたはEnterpriseパッケージに含まれています。そのため、ライセンスや透明性のある価格設定については、通常、営業担当者との相談が必要です。

はい、eesel AIのような既存のシステムの上に階層化されるAIプラットフォームなどの代替案は、より簡単な道を提供します。これらのソリューションは、ServiceNowや他のツールに迅速に接続でき、数ヶ月にわたる広範な設定プロジェクトなしで高度なAI検索を提供します。

ServiceNowは管理者向けに「検索プレビュー」を提供していますが、新しい設定が何千もの実際のユーザーからのクエリに対してどのように機能するかをシミュレートするための堅牢な組み込み方法はありません。外部のAIプラットフォームは、過去のチケットに対して安全にテストするための強力なシミュレーションモードを提供することがよくあります。

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.