ServiceNow AI Searchのナレッジ活用実用ガイド

Stevia Putri
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Last edited 2025 10月 17

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正直なところ、誰もが社内検索がGoogleのように機能することを望んでいます。質問を入力すれば、会社のデジタル世界のどこに隠れていようと、魔法のように正しい答えが現れる。これは、新たなサポートチケットを作成することなく、人々が必要なものを見つけられるように支援したいと考えるあらゆるビジネスにとっての夢です。

ServiceNow AI Searchは、この問題に対する同社の解決策であり、そのエコシステムに組み込まれた洗練された最新の検索体験を約束します。しかし、チームのすべてのナレッジを実際にどれだけうまく処理できるのでしょうか?このガイドでは、ServiceNow AI Searchを率直に見ていきます。その機能、主な特徴、設定の難しい部分、そして直面する可能性のある一般的な壁について解説します。また、会社のナレッジがServiceNow内にきちんと整理されていない場合に備えて、よりシンプルで柔軟な代替案も探ります。

ServiceNow AI Search Knowledgeとは?

ServiceNow AI Searchは、プラットフォームのスマート検索エンジンであり、旧バージョンのZingから大きく飛躍しました。主な違いは、AI Searchが自然言語理解(NLU)と機械学習を使用して、入力された正確な単語だけでなく、あなたが何を意味しているかを理解する点です。そのため、「パソコンが遅い」と検索すると、「PCのパフォーマンスを向上させる」方法に関するガイドにも興味があるだろうと判断する賢さを持っています。これは、単純なキーワード検索では見逃されがちな点です。

全体的な目的は、セルフサービスを促進し、サポートチケットの数を削減することです。Service PortalVirtual Agent、モバイルアプリでより良い回答を直接提供することで、ユーザーが自分で問題を解決できるよう支援することを目指しています。これは大規模なServiceNow AI Platformの重要な一部であり、緊密に統合されている一方で、巨大なエンタープライズレベル製品の複雑さも伴います。

ServiceNow AI Search Knowledgeの主な機能

ServiceNow AI Searchは、社内ツールに「消費者向け」の簡単な検索体験をもたらそうと試みています。ここでは、その機能の一部をご紹介します。

セマンティック検索と質問応答

ここがAI Searchの「AI」たる所以です。セマンティック検索は、質問の背後にある文脈と意味を理解することに重点を置いています。「メールのヘルプ」と検索すると、OutlookやGmailのトラブルシューティングガイドを探している可能性が高いと判断し、「メール」という単語が含まれるだけのランダムなドキュメントは表示しません。

さらに、質問応答機能で一歩進んでいます。10ページのドキュメントへのリンクを提示して答えを探させるのではなく、質問に答える特定の段落を抜き出して直接表示することができます。これにより、長文をスクロールする手間が省けます。

Genius Results

Genius Resultsは、システムがユーザーの意図を確信した場合に検索結果の最上部に表示される、特別なアクション可能なカードです。すぐに答えや次のステップを提示することを目的としています。よく見られるタイプには次のようなものがあります:

  • Q&A Genius Results: これは質問応答機能が実際に動作しているもので、ナレッジベースの記事から直接引用されたスニペットを表示します。

  • カタログアイテムGenius Results: 「新しいキーボード」のように何かを注文したいと検索した場合、サービスカタログから適切なアイテムを表示して手続きを開始させます。

  • 人物Genius Results: 同僚を検索すると、連絡先情報が記載されたプロフィールカードが表示されます。

機械学習による関連性

AI Searchは、人々が使用するにつれて賢くなるように作られています。検索結果とのやり取り、どのリンクがクリックされたか、どの記事が実際に問題を解決したか、どの検索が行き詰まりに終わったかなど、すべての対話からバックグラウンドで学習します。ServiceNowが「検索シグナル」と呼ぶこのデータは、30日ごとに独自のロジックを自動的に微調整するために使用されます。目標は、誰かが手動で設定を調整することなく、検索品質を継続的に向上させることです。

ServiceNow AI Searchの設定と最適化方法

ServiceNow AI Searchは強力なツールですが、ナレッジマネジメントのためにうまく機能させるのは、スイッチを入れるほど簡単ではありません。正しく設定するには、かなりの技術的なセットアップが必要です。ここでは、どのような作業が必要になるかの概要を説明します。

ナレッジソースのインデックス作成

検索エンジンが何かを見つける前に、地図が必要です。インデックス作成とは、基本的にすべてのコンテンツの詳細で検索可能な地図を作成することです。ServiceNowでは、これにはナレッジベースが格納されている「kb_knowledge」テーブルなど、含めたいすべてのテーブルに対して「インデックスソース」を設定することを意味します。

これは最初の難関になることがよくあります。初期設定のままでは、AI Searchは添付ファイルの中を検索したり、メタタグのような特定のフィールドを読み取ったりしない場合があります。

Reddit
「メタフィールドのタグをインデックス化させるためだけに特別な設定が必要だと指摘している人がRedditにいます。」
カスタムの記事テンプレート内のコンテンツや再利用可能なナレッジブロックも同様で、これらはデフォルトではインデックス化されないことがよくあります。

検索ソースと検索プロファイルの作成

コンテンツがインデックス化されたら、AI Searchにその使い方を教える必要があります。

  • 検索ソースは、基本的に何を検索するかを指示します。例えば、「ITナレッジベース」の記事のみを検索し、他のすべてを無視する検索ソースを作成できます。

  • 検索プロファイルは、どのように検索するかを指示します。1つ以上の検索ソースを組み合わせ、どのGenius Resultsを有効にするか、認識すべき同義語、他の結果よりも特定の結果を優先するルールなど、ユーザーエクスペリエンスのためのルールを適用します。

ポータルごとに異なる検索プロファイルを設定できるため、従業員と外部顧客など、異なるグループ向けにカスタマイズされた検索体験を作成するのに便利です。

最適化における一般的な課題

最大のハードルの1つは、特にカスタムフィールドや特殊な形式で保存されている場合、すべての重要な情報が正しくインデックス化されていることを確認することです。ServiceNowには手順を説明するドキュメントがありますが、そのプロセスは非常に面倒で、通常は専門の管理者が管理する必要があります。

ネイティブツールは便利ですが、設定と維持に膨大な時間がかかることがあります。代替案として、eesel.aiのようなプラットフォームを使用する方法があります。これは数クリックでServiceNowConfluenceGoogle Docsに接続し、複雑なインデックス作成をすべて自動で処理します。

制限とより柔軟な代替案

ServiceNow AI Searchのような組み込みツールを使用することには利点がありますが、その制限について現実的であることが重要です。多くのチームにとって、これらのトレードオフは大きな障害となり得ます。

設定とメンテナンスの複雑さ

これまで見てきたように、AI Searchの設定は技術的な作業です。ナレッジマネージャーが火曜の午後に簡単に立ち上げられるものではありません。通常、インデックスソースの設定、検索プロファイルの管理、一部のコンテンツが表示されない理由の解明などには、プラットフォームを熟知したServiceNowの管理者が必要です。

ServiceNowの多段階で管理者主導のプロセスとは異なり、eesel.aiは数分で実行できるセルフサービスの設定を提供します。主要なヘルプデスクやナレッジベース向けのワンクリック統合により、開発者リソースを待つことなく、強力なAIエージェントを構築、テスト、展開できます。

クローズドなエコシステム

最大の悩みは?ServiceNow AI Searchは、ServiceNowの内部にあるものを探すように作られています。しかし、会社の有用なナレッジはすべてそこにあるのでしょうか?ほとんどの場合、答えは「いいえ」です。ナレッジはConfluenceのプロジェクト計画、Google Docsの公式ポリシー、Slackのスレッドに埋もれた簡単なトラブルシューティングのヒントなど、あらゆる場所に散らばっています。

ServiceNowもこの問題を認識しています。エンタープライズ検索企業であるRaytionの買収は、外部ソースへの接続を試みていることを示しています。しかし、これらの統合を構築・維持するのは、時間がかかり複雑なプロセスです。対照的に、eesel.aiはまさにこの問題を解決するためにゼロから構築されました。ServiceNowのチケットや記事から社内Wikiやドキュメントまで、散在するすべてのナレッジを1つのスマートな頭脳に集約します。

eesel.aiがSlack、Notion、Google Driveなどの様々なナレッジソースに接続する方法を示すインフォグラフィック。これはServiceNow AI Searchのクローズドなエコシステムに対する重要な利点です。
eesel.aiがSlack、Notion、Google Driveなどの様々なナレッジソースに接続する方法を示すインフォグラフィック。これはServiceNow AI Searchのクローズドなエコシステムに対する重要な利点です。

コンテンツインデックスのギャップ

ServiceNowのコミュニティフォーラムでよく見られる不満は、AI Searchが必ずしもすべてを検索しないことです。長年にわたり、ユーザーはナレッジブロック内のコンテンツがインデックス化されないと指摘しており、その情報は検索で全く見つけられません。これは、あらゆるカスタムコンテンツ形式に対応するように設計されていない組み込みツールの典型的な問題です。

eesel.aiはナレッジ統合に重点を置いているため、このような複雑なコンテンツ構造を理解し、インデックス化するように構築されています。ソースを深く掘り下げ、フォーマットに関係なく、すべての有用な情報が実際に見つけられるようにします。

リスクフリーなテストの欠如

新しい検索設定を有効にするのは、かなりストレスのたまる作業です。うまく機能しない場合、ユーザーを不満にさせ、実際にはサポートチケットの量を増やしてしまう可能性があります。ServiceNowはいくつかのデバッグツールを提供していますが、本番稼働前に実際の過去のデータに対して設定をテストできる真のサンドボックス環境はありません。

eesel.aiでは、過去数千件のサポートチケットに対してAIをシミュレーションモードで実行できます。これにより、AIがどのように応答したかを正確に示し、そのパフォーマンスを明確に把握し、顧客と対話する前に自信を持ってその振る舞いを調整することができます。

eesel.aiのシミュレーションモードのスクリーンショット。ServiceNow AI Search Knowledgeにはない、デプロイ前に過去のデータに対してAIの応答をテストするプラットフォームの能力を強調しています。
eesel.aiのシミュレーションモードのスクリーンショット。ServiceNow AI Search Knowledgeにはない、デプロイ前に過去のデータに対してAIの応答をテストするプラットフォームの能力を強調しています。
機能ServiceNow AI Searcheesel AI
設定時間数週間から数ヶ月。専門の管理者が必要。数分で準備完了。管理者は不要。
ナレッジソース主にServiceNowのデータ。外部ソースは複雑なプロジェクト。100以上のソースに即時接続(ServiceNow、Confluence、GDocs、Slackなど)。
高度なコンテンツナレッジブロックのようなネストされたコンテンツを見逃す可能性あり。複雑なコンテンツ形式を理解しインデックス化するように構築。
テスト限定的なデバッグ。実環境でのシミュレーションなし。過去のデータに対する強力なシミュレーションでリスクフリーなテストが可能。
カスタマイズプラットフォームに関する深い知識とスクリプトが必要。シンプルなプロンプトエディタでAIの個性や行動を完全に制御。

価格

ServiceNow AI Searchの費用を把握するのは…厄介です。単体の製品として販売されていません。代わりに、ITSM ProやCSM Proのような高価なServiceNowパッケージにバンドルされています。ServiceNowの公式サイトには価格が記載されておらず、「営業へのお問い合わせ」や「デモを見る」というボタンがあるだけです。

これは典型的なエンタープライズソフトウェアの戦略です。通常、長い販売プロセスを経て、AI Searchが他の多くの機能と一括りにされたカスタム見積もりが提示されることを意味します。おそらく、それを手に入れるためには高価な長期契約を結ぶ必要があるでしょう。

一方、eesel.aiは透明で予測可能な価格設定を提供しており、実際に必要なものに基づいた明確なティアがあります。柔軟な月額プランから始めることができ、いつでもキャンセルできるため、大規模な契約に縛られたり、使用しないプラットフォーム機能の束にお金を払ったりすることはありません。

eesel.aiの公開価格ページのスクリーンショット。ServiceNow AI Searchの不透明でエンタープライズ向けの価格設定とは対照的な、透明性の高い価格モデルを示しています。
eesel.aiの公開価格ページのスクリーンショット。ServiceNow AI Searchの不透明でエンタープライズ向けの価格設定とは対照的な、透明性の高い価格モデルを示しています。

ServiceNow AI Searchはあなたのナレッジベースに適しているか?

では、結論はどうでしょうか?ServiceNow AI Searchは、古いZing検索からの確実なアップグレードです。もしあなたの会社がServiceNowを徹底的に活用しており、それを使いこなす技術専門家がいるなら、強力なネイティブツールになり得ます。そのセマンティック理解とGenius Resultsは、ユーザーのセルフサービス体験を確実に向上させることができます。

しかし、その力には多くの複雑さが伴います。設定は簡単ではなく、ServiceNowエコシステムの壁を越えて情報を探すのが苦手で、ナレッジブロックのような特定のコンテンツタイプには既知の死角があります。

もしあなたのナレッジがServiceNowだけでなく複数のツールに分散している場合、あるいはサポートチームが自分で設定・管理できるソリューションが必要な場合は、より専門的なAIプラットフォームの方がはるかに適しているかもしれません。

もしあなたのサポートチームに、1つのツールだけでなく、すべてのツールで機能するAIを提供したいなら、eesel AIを試してみてください。ナレッジソースを接続し、数分で無料トライアルを開始できますeesel.aiがあなたのナレッジマネジメントをどのように変革できるか、今日すぐにご確認ください。

よくある質問

ServiceNow AI Searchは、自然言語理解(NLU)と機械学習を使用するプラットフォームのインテリジェント検索エンジンです。Zingのような従来のキーワードベースの検索方法とは異なり、クエリの背後にある意味を理解し、より関連性の高い結果を提供してセルフサービスを促進します。

ServiceNow AI Search Knowledgeの設定には、ナレッジソース(「kb_knowledge」テーブルなど)のインデックス作成、特定の検索ソースの作成、検索プロファイルの定義など、いくつかの技術的な手順が含まれます。このプロセスでは、カスタムフィールドや添付ファイルを含むすべてのコンテンツが正しくインデックス化されるように、専門のServiceNow管理者が必要となることがよくあります。

主な機能には、文脈と意味を理解するセマンティック検索や、記事から直接スニペットを提供する質問応答などがあります。また、即時の回答やアクションを提供するGenius Resultsも備えており、ユーザーのインタラクションに基づいて検索品質を継続的に向上させるために機械学習による関連性を活用しています。

主な課題の1つは、特にカスタムフィールド、添付ファイル、またはナレッジブロック内のコンテンツなど、すべての重要な情報が適切にインデックス化されていることを確認することです。設定は技術的に複雑であり、トラブルシューティングやメンテナンスにはプラットフォームに関する深い知識が必要となるため、かなりの時間投資となる可能性があります。

ServiceNowは外部統合(例:Raytionの買収による)に取り組んでいますが、ServiceNow AI Search Knowledgeは主にServiceNowエコシステムのコンテンツ向けに設計されています。ConfluenceやGoogle Docsなどの外部ナレッジソースの統合は複雑で時間がかかり、大幅な追加設定が必要になる場合があります。

ServiceNow AI Search Knowledgeは単体の製品として販売されておらず、ITSM ProやCSM Proなどのより高価なServiceNowパッケージにバンドルされています。価格は通常カスタムであり、営業プロセスを伴い、大規模なエンタープライズソフトウェアスイートの一部として長期契約が必要となることが一般的です。

ServiceNow中心の組織にとっては強力ですが、複数のプラットフォーム(例:Confluence、Google Docs、Slack)にナレッジが高度に分散している企業には、ServiceNow AI Search Knowledgeはあまり適していない場合があります。そのクローズドなエコシステムと複雑な外部統合プロセスにより、すべてのナレッジソースに対して統一された検索体験を作成することが困難になる可能性があります。

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Article by

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.

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