ServiceNow AI Searchの意図理解に関する実践ガイド

誰にでも経験があるでしょう。会社の社内ヘルプポータルで簡単な質問をしようと検索バーに入力したところ、返ってきたのは…まあ、全く役に立たないリンクのリスト。AI検索の本来の目的は、これを解決し、即座に正確な回答を提供して、本来の業務に戻れるようにすることです。

しかし、その約束が果たされないこともしばしば。最大の障壁は、検索ツールがあなたの本当に意図していることを理解してくれないことです。

ServiceNow AI Searchは、意図の理解と呼ばれる機能でまさにこの問題を解決するために設計された、ヘビーデューティーなエンタープライズツールです。これは、検索の何だけでなく、その背後にあるなぜを理解するために構築されています。このガイドでは、ServiceNow AI Searchの意図理解とは何か、その仕組み、主な機能、そして一般的な欠点について解説します。また、エンタープライズレベルの面倒なしに優れた結果を必要とするチーム向けに、より軽快でセルフサービス型の代替案も見ていきます。

ServiceNow AI Searchの意図理解とは？

ServiceNow AI Searchの意図理解の核心は、AIが単純なキーワードマッチングを超えて、ユーザーが本当に何をしようとしているのかを把握することにあります。単に「パスワード」という単語を見つけるだけでなく、「ポータルにログインできません」と検索した人が、おそらくパスワードをリセットする必要があると理解するのです。

これを実現するために、2つの異なる技術的アプローチを組み合わせています。

1. キーワード検索: これは、検索した単語と文書内の単語を完全に一致させる昔ながらの方法です。高速ですが、完璧な専門用語を使わないと、的外れな結果になることがよくあります。

2. セマンティック検索: ここからが巧妙な部分です。自然言語理解（NLU）を使用して、システムはあなたの言葉の背後にある意味や文脈を分析します。「詐欺を避ける」が「フィッシングを防ぐ方法」に関連していることを、たとえ言葉が違っていても理解します。これはセマンティックベクトル検索と呼ばれる技術で行われ、単語やフレーズをその意味に基づいてマッピングし、AIが単純なキーワード検索では決して見つけられない関連情報を見つけ出すことを可能にします。

これら2つを組み合わせることで、ServiceNowは偶然ではなく、意図的に関連性の高い結果を提供しようとします。

ServiceNow AI Searchの仕組み：アーキテクチャと設定

これをすべて実現するために、ServiceNow AI Searchは階層化されたシステムを使用しており、かなりの設定と継続的な作業が必要です。このプロセスを理解することで、そのパワーと潜在的な問題点の両方が見えてきます。

クエリから回答までの道のり

検索バーに何かを入力すると、ServiceNowは最適な答えを見つけ出すために複数ステップのプロセスを開始します。

1. 意図の把握: まず、システムはNLUを使用して検索内容を分析し、あなたの目的を推測します。質問ですか？リクエストですか？特定の人を探していますか？

2. コンテンツの取得: その最初の推測に基づいて、AIは社内のServiceNowの記事であれ、外部のドキュメントであれ、接続されたすべてのナレッジソースから関連性の高い情報を引き出します。

3. 再ランキング: 次に、スマートなアルゴリズムがこれらの結果を並べ替え、システムがあなたの意図に最も近いと判断したものを一番上に押し上げます。これは単にキーワードを数えるだけでなく、各情報の文脈も考慮します。

4. 全体の組み立て: 最後に、大規模言語モデル（LLM）がトップランクの断片的な情報をまとめ、明確で分かりやすい回答に組み立てます。多くの場合、単なるリンクではなく、直接的な答えを提供します。

検索対象の設定

このインテリジェントなプロセスは、自動的に行われるわけではありません。ServiceNow AI Searchの意図理解がうまく機能するためには、まず管理者が何を検索してよいかを指示する必要があります。これは単純なオン/オフのスイッチではなく、手作業で行う設定プロセスです。

まず適切なプラグインを有効にし、次に「インデックスソース」を定義することから始まります。これは基本的に、ServiceNow内の特定のテーブル（ナレッジ記事やサービスカタログなど）をAIに示し、ConfluenceやSharePointのようなプラットフォーム用のコネクタを設定することを意味します。新しいソースはすべて設定する必要があり、古い情報や無関係な情報を引き込まないように、システムは定期的なメンテナンスが必要です。

手動チューニングの必要性

コンテンツソースを設定した後も、作業は終わりではありません。検索結果を本当に適切にするためには、管理者が手動で調整し続ける必要があります。これには以下が含まれます。

• ストップワードの定義: 検索が無視すべき一般的な単語（「the」、「is」、「a」など）や、会社固有の専門用語のリストを作成します。

• シノニム辞書の作成: 「プロジェクト・フェニックス」が「第3四半期の製品ローンチ」と同じものであることをAIに手動で教え、関連付けができるようにします。

• 結果改善ルールの設定: 特定のドキュメントをランキングで手動で押し上げたり、古いコンテンツが表示されないようにブロックしたりするルールを作成します。

ServiceNowがこのような手間のかかる作業を要求するのに対し、eesel AIのような他のプラットフォームは、完全にセルフサービスのエクスペリエンスを提供します。ZendeskのようなヘルプデスクやGoogle Docsのようなナレッジソースに対してワンクリックで統合でき、数分で使い始めることができます。過去のサポートチケットや既存のドキュメントから直接学習するため、何週間もかかる手作業なしにビジネスの文脈を理解します。

ServiceNow AI Searchの意図理解の主な機能とユースケース

正しく設定されれば、ServiceNow AI Searchの意図駆動型エンジンは、従業員や顧客の生活を向上させる、真に役立ついくつかの機能を提供します。

即時回答のためのジーニアスリザルト

その主な機能の1つは、「ジーニアスリザルト」と呼ばれます。AI Searchは、単にリンクのリストを提供するのではなく、直接的な回答や役立つ情報カードを提供しようとします。これにはいくつかの種類があります。

• Q&Aジーニアスリザルト: ナレッジ記事から直接、段落形式の回答を抽出します。

• NLQジーニアスリザルト: レポートやレコードのリストを表示して、データに関する質問に答えます。

• ピープルジーニアスリザルト: 人の名前を検索すると、その人の連絡先カードを表示します。

ここでの目標は、その場で回答を提供することで検索を即座に終了させ、複数のドキュメントをクリックする手間を省くことです。

より良いセルフサービス

セマンティック検索の真の強みは、セルフサービスを促進し、サポートチケットを削減する能力にあります。人々が何を意図しているかを理解するため、正式名称を知らなくても正しい解決策を提示できます。

例えば、新入社員が「新しいキーカードの入手方法」と検索したとします。従来のキーワード検索では、その正確な言葉を使った記事がなければ、何もヒットしないかもしれません。しかし、セマンティック検索エンジンは、その意図がオフィスへのアクセスに関するものであることを理解し、サービスカタログから「オフィスアクセス申請」フォームを正しく引き出すことができます。

バーチャルエージェントでのプロアクティブなガイダンス

ServiceNowの意図理解は、Now Assistのチャットボットにも活用されています。チャット内で、バーチャルエージェントはユーザーの問題を把握し、トラブルシューティングの手順をプロアクティブに案内したり、役立つ記事を提案したり、問題を解決するための適切なカタログアイテムを提示したりできます。

これは便利ですが、ServiceNowのジーニアスリザルトやバーチャルエージェントを設定するには、深いNLUモデルのトレーニングと、その分野に精通した管理者が必要です。より直接的なコントロールを求めるチームのために、eesel AIは完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供しています。シンプルなプロンプトエディタで、AIの正確なトーンや個性、注文データの検索からチケットのエスカレーションまで、AIが実行できるカスタムアクションを定義でき、急な学習曲線なしに完全なコントロールが可能です。

ServiceNow AI Searchの意図理解における一般的な制限と課題

その能力にもかかわらず、ServiceNow AI Searchを稼働させるのは必ずしも簡単ではありません。多くの組織が、有望なプロジェクトを管理者とユーザー双方にとって頭痛の種に変えかねない障害に直面します。

なぜブラックボックスのように感じられるのか

最も一般的な不満の1つは、検索が適切な結果を返さず、その理由を突き止めるのが非常に難しいということです。キーワードマッチング、セマンティック再ランキング、改善ルール、シノニムリストの組み合わせは、非常に複雑なシステムを生み出します。検索が失敗したとき、根本原因を見つけるのは干し草の中から針を探すようなもので、長く苛立たしいトラブルシューティングプロセスにつながります。

計画とテストの隠れたコスト

ServiceNow自身がベストプラクティスで指摘しているように、成功するローンチには、計画とテストにおける多くの事前作業が必要です。これは単なる技術的な設定だけの話ではありません。チームは、広範なアーキテクチャ計画を行い、コストを管理するためにインデックス対象を慎重に選択し、システムの精度をチェックするために、期待される結果とともに手動でキュレーションされたテスト検索のリストである「ゴールデンセット」を作成するよう指示されます。この手作業で労働集約的な作業は、プロジェクトを数週間、あるいは数ヶ月遅らせる可能性があります。

ここで、より現代的でセルフサービス型のツールが真価を発揮します。手動でのテストや当て推量の代わりに、eesel AIは強力なシミュレーションモードを提供します。サンドボックス環境で、過去の何千ものチケットに対してAIを安全にテストできます。これにより、AIがどのように応答するかをプレビューし、顧客向けに有効にする前に解決できるチケット数を正確に予測できるため、リスクなく自信を持って展開できます。

ServiceNow AI Searchの意図理解：現代のAIプラットフォームとの比較

ServiceNowの伝統的なエンタープライズファーストのアプローチを、より現代的でアジャイルなプラットフォームと並べてみると、その構築方法や使用方法の違いはかなり明確になります。

機能 / 側面	ServiceNow AI Search	eesel AI
設定時間	数ヶ月。管理者の設定、プラグイン、インデックス作成が必要。	数分。ワンクリック統合で真のセルフサービスを実現。
チューニングと制御	複雑。シノニム、ストップワード、結果ルールの管理が必要。	シンプル。プロンプトエディタとカスタムアクションで完全にカスタマイズ可能。
テスト	手動。「ゴールデンセット」を作成し、継続的な検証が必要。	自動化。過去のチケットに対する強力なシミュレーションモード。
ナレッジソース	統合されているが、外部ソースの接続は大規模なプロジェクトになる。	過去のチケットを含む100以上のソースから即座にナレッジを接続。
価格モデル	非公開。大規模なエンタープライズ契約にバンドル。	透明性が高く、解決ごとの料金なしの月額プラン。

ServiceNow AI Searchの意図理解の価格

ServiceNow AI Searchの費用を調べようとしても、価格ページは見つからないでしょう。ServiceNowは、AI検索やNow Assist機能の価格を公開していません。

その代わり、これらのツールは通常、ITSM Pro、CSM Pro、HRSD Proなどのプレミアムエンタープライズパッケージにバンドルされています。見積もりを取得するには、営業チームに問い合わせる必要があります。このエンタープライズモデルは、個々のチームが検索機能の具体的な投資対効果を把握し、長い調達プロセスなしに予算を立てることを難しくする可能性があります。

最終的な考察

ServiceNow AI Searchは、ユーザーの意図を理解するための深く強力なツールセットを提供し、そのすべてが巨大なエンタープライズプラットフォームに緊密に組み込まれています。専任の管理者チームと長期的な導入のための予算を持つ巨大な組織にとっては、洗練された統合検索体験を提供できる可能性があります。

しかし、その力にはいくつかの深刻なトレードオフが伴います。複雑な設定、絶え間ない手動調整の必要性、そして不透明なエンタープライズファーストの販売プロセスは、迅速に行動する必要があるチームにとって大きな障害となり得ます。

そのようなチームにとって、eesel AIのようなより現代的でアジャイルなソリューションは、魅力的な代替案です。エンタープライズの重荷なしに、強力で正確なAI検索を提供します。非常にシンプルな設定、完全なユーザーコントロール、そして明確で予測可能な価格設定に焦点を当てることで、eesel AIはチームが数ヶ月ではなく数分でサポートの自動化を開始し、より良い回答を提供できるようにします。

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