ServiceNow AI Search Genius Results のガイド

ServiceNowの管理者であれば、AI Searchとその「Genius Results」機能についての話題を耳にしたことがあるでしょう。その約束は非常に魅力的です。単なるリンクのページではなく、従業員や顧客に直接的で役立つ回答を即座に提供するというものです。うまく機能すれば、チケット数を削減し、人々が必要なものを自分で見つける手助けをするのに最適です。

しかし、正直に言って、それを完璧に機能させるのは、少し骨の折れる作業のように感じられることがあります。分かりにくい設定、ランダムなバグ、そして実際にアクセスできるナレッジの壁など、Genius Resultsの現実は時として期待に応えられないことがあります。

このガイドでは、ServiceNow AI SearchのGenius Resultsが実際に何であるか、どのように機能するはずか、一般的な問題点、そして会社のすべてのナレッジを統合するためのより柔軟な代替案について解説します。

ServiceNow AI SearchのGenius Resultsとは？

ServiceNow AI SearchのGenius Resultsは、検索結果の最上部にポップアップ表示されるインタラクティブなカードのことです。その目的は、ユーザーが多くのナレッジベース記事を掘り下げる必要がないように、即座に関連性の高い情報を提供することにあります。

この機能は、ServiceNowが古いZing検索エンジンから新しいAI Searchに切り替えたときに登場しました。自然言語理解（NLU）を使用して、ユーザーが入力したキーワードだけでなく、実際に何を求めているのかを理解します。その目標は、セルフサービスを促進し、ユーザーに遠回りさせることなく回答を提供する、スムーズで消費者向けのような検索体験を実現することです。

これらの結果は、新しいマウスを注文するためのリンクを表示したり、同僚の連絡先情報を表示したり、質問に直接的な答えを返したりするなど、アクションにつながるように設計されています。しかし、それらがどれだけうまく機能するかは、設定とアクセスできるデータに完全に依存します。

ServiceNow AI Search Genius Resultsのさまざまなタイプ

ServiceNowは、すぐに使えるいくつかの構築済みGenius Resultsを提供しています。それぞれが異なる状況下で起動し、ServiceNowプラットフォーム内の異なる場所から情報を取得するように設計されています。

標準搭載のGenius Results

ベースシステムにはいくつかのタイプがありますが、一部は有効化が必要な場合があります。それぞれに特定の役割があります：

• カタログアイテムGenius Results： サービスカタログ内のアイテムへの直接リンクを表示します。誰かが「新しいモニター」と検索した場合、それを注文するためのカードがポップアップ表示される可能性があります。

• Q&A Genius Results： ナレッジ記事から直接スニペットを引用して質問に答えるもので、よくあるFAQに最適です。

• NLQ（自然言語クエリ）Genius Results： 「オープンなP1インシデントはいくつありますか？」のように、ServiceNowテーブル内のデータに関する質問をすることができ、その場で回答を得られます。

• ピープルGenius Results： 社内の人物を検索すると、その人の連絡先詳細が記載されたカードが表示されます。

ServiceNow AI Search Genius Resultsがトリガーされる仕組み

Genius Resultは、2つの条件が満たされた場合にのみ表示されます。それは、トリガー条件が満たされ、かつシステムが正しい答えを持っていると非常に確信している場合です。結果がトリガーされる主な方法は3つあります：

1. 常時： システムはすべての検索クエリに対してこれをチェックします。

2. 用語： これは、「パスワードのリセット」のように、あらかじめ定義したフレーズと検索クエリが完全に一致する場合にのみトリガーされます。

3. NLU（自然言語理解）： これが最もスマートな方法です。検索クエリがNLUモデルで設定した意図と一致した場合にトリガーされ、単純なキーワードマッチよりも柔軟性があります。

トリガーされると、バックグラウンドでスクリプトプロセッサが実行され、最適な回答を見つけ出し、それをきちんとした小さなカードにパッケージ化します。これは巧妙なプロセスですが、後述するように、いくつかの複雑な層も追加されます。

ServiceNow AI Search Genius Resultsの設定方法

基本的なGenius Resultsの中には、ほぼプラグアンドプレイで使えるものもありますが、独自のものを作成したり既存のものを調整したりするには、ServiceNowプラットフォームの奥深くまで潜る必要があります。ここで事態が複雑になりがちです。コミュニティフォーラムを少し覗いてみれば、リンク切れや期待通りに動作しない結果に頭を悩ませる管理者がたくさんいることがわかります。

設定プロセスの概要

Genius Resultを立ち上げて実行するための簡単な手順は以下の通りです：

1. 検索プロファイルへ移動： まず、「AI Search > Search Experience > Search Profiles」に移動し、作業したいプロファイル（メインのサービスポータル用など）を選択します。

2. Genius Resultのリンクまたは作成： 「Genius Results」セクションで、新しい設定を作成するか、標準の「カタログアイテム」や「Q&A」タイプのような既存のものにリンクすることができます。

3. 設定の内部ロジックを定義： 新しいものを作成する際には、そのロジックを明確に定義する必要があります：

   • 名前： 分かりやすい名前を付けます。
   • トリガー条件： 「常時」、「NLU」、「用語」の中から選択します。
   • プロセッサスクリプト： ここが重労働です。ServiceNowに回答を見つけて返す方法を指示するためのサーバーサイドスクリプトを記述する必要があります。これはすべて「AI Searchリクエストプロセッサ」または「AI Searchレスポンスプロセッサ」フィールドで行われます。
   • リターンフィールド： ソースレコードからどのフィールド（ナレッジ記事のタイトルなど）をカードに表示するかを指定します。

4. 評価順序の設定： 検索プロファイルで、Genius Resultsに優先順位を設定するための番号を付けます。番号が小さいものが先にチェックされます。

5. 作業内容の公開： これらすべての作業の後、検索プロファイルを公開して変更を反映させる必要があります。

Genius Resultsでよくある問題点

サーバーサイドスクリプトや相互に関連するレコードを含むこのプロセス全体は、小さな問題が発生しやすいものです：

• リンク切れ： Redditのスレッドでよく見られる不満は、カードを正しいURLにリンクさせることが、思ったほど簡単ではないということです。

• スクリプトの頭痛の種： プロセッサスクリプトは、ServiceNowのAPIを十分に理解している必要があります。経験豊富な開発者でなければ、デバッグは本当に面倒な作業になり得ます。

• 予期せぬバグ： 昨日まで完璧に機能していた設定が、プラットフォームのアップデート後に突然壊れてしまい、長く frustrating なトラブルシューティングが始まる、という報告は珍しくありません。

ServiceNow AI Search Genius Resultsの限界

Genius Resultsは理論上は賢そうに聞こえますが、実際にはいくつかの大きな制限があり、メンテナンスの手間がかかる頭痛の種になる可能性があります。

テクノロジーとデータの制限

Genius ResultsはServiceNowプラットフォームに固定されているため、その外部に存在するナレッジにはアクセスできません。

• ServiceNowのデータしか見えない： 標準の状態では、Genius Resultsはナレッジベース「[kb_knowledge]」やサービスカタログ「[sc_cat_item]」のようなServiceNowテーブルからしか情報を取得できません。しかし、最高のドキュメントが**Confluenceに、公式ポリシーがGoogle Docsに、そして本当の答えが古いSlack**の会話に埋もれていたらどうでしょう？AI Searchはそれらのいずれにもアクセスできません。

• NLUモデルの制限： Genius ResultsをトリガーするNLUモデルには、厳格な語彙制限があります。10万レコードを超えるソーステーブルでモデルをトレーニングしようとすると、トレーニングが失敗します。これにより、Genius Resultが全く役に立たなくなる可能性があります。

• 継続的なメンテナンス： 新しいGenius Resultが必要になるたびに、カスタムスクリプトの作成、テスト、そしてさらなるテストが必要になります。これは忙しいServiceNowチームにとって多くの作業を追加し、ユーザーの検索体験を向上させようとする際に、本当に足を引っ張る可能性があります。

価格の謎

もう一つの大きなハードルは、全体のコストを把握することです。AI Searchは棚から選んで買えるようなものではなく、より大きなServiceNow AIプラットフォームの一部です。価格は公開されておらず、通常は見積もりを得るためだけに完全な営業サイクルを経る必要があります。このため、大きなコミットメントをする前に、予算を立てたり、投資収益率を推測したりすることさえ困難です。

これらの障害により、チームはしばしば frustrating な状況に陥ります。価値あるナレッジを大量に持っていても、主要な検索ツールがそれを利用するためには、非常に複雑で高価、かつ時間のかかる作業が必要になるのです。

ServiceNow AI Search Genius Resultsのよりシンプルな代替案：eesel AI

一つのプラットフォームの制約に縛られる代わりに、あなたのAIがすべてのナレッジに、どこにあっても安全に接続できるとしたらどうでしょう？それが**eesel AI**の考え方です。

eesel AIは、ヘルプデスク、チャットツール、そして散在するすべてのナレッジソースに直接プラグインできるように構築されたAIプラットフォームです。すべてのドキュメントを移動させたり、作業方法を完全に変えたりすることなく、人々に即座に正確な回答を提供します。

このアプローチが、ServiceNowのGenius Resultsでよく見られる頭痛の種にどう対処するかを見てみましょう：

単一のGenius Resultスクリプトを完成させるために何週間も費やす代わりに、eesel AIを使用して、会社全体のナレッジから学習し、数分でユーザーを支援し始めるAIエージェントを構築できます。

すぐに使えるAIを始めよう

ServiceNow AI SearchのGenius Resultsは、すべてのナレッジが完璧に整理され、完全にServiceNowの世界の中に存在する場合、優れたツールとなり得ます。しかし、今日のほとんどの企業では、ナレッジはあちこちに散在しており、チームは柔軟で使いやすく、迅速なツールを必要としています。

開発者の手厚いサポートが必要なツールを持つ単一のエコシステムに縛られる時代は終わりつつあります。eesel AIのような現代のAIプラットフォームは、チームの実際の働き方に合わせて構築されています。すでにお使いのツールに接続し、散在する情報から学習し、数ヶ月ではなく数分で価値を提供し始めます。

より良い回答を提供し、手がかからず、技術スタック全体と連携するソリューションをお探しなら、組み込みのオプションを超えて目を向ける時かもしれません。

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