ServiceNow AI検索結果改善ルール実践ガイド

誰もが経験したことがあるでしょう。強力な社内検索ツールがあるのに、いつも同じフィードバックが返ってくるのです。「何も見つからない！」と。チームは、古い記事を掘り起こしたり、簡単な質問に対して奇妙な結果が表示されたり、問題を一瞬で解決してくれるはずの貴重なドキュメントを完全に見逃したりすることにうんざりしています。

これは、特にナレッジベースが長年蓄積されてきた大企業では、典型的な悩みの種です。この難問に対するServiceNowの答えが、「ServiceNow AI検索結果改善ルール」という機能です。

それでは、このルールが実際に何であるか、どのように使用するのか、そしてさらに重要なことに、どこに欠点があるのかを掘り下げていきましょう。また、面倒な手作業なしで望む検索結果を得るための、よりモダンで自動化された方法も見ていきます。

ServiceNow AI検索結果改善ルールとは？

ServiceNow AI検索結果改善ルールの核心は、プラットフォームのAI検索に適用できる手動の上書き設定です。検索エンジンが不適切な結果を避け、正しい結果に向かうように構築する一連のガードレールだと考えてください。

作成する各ルールは、2つの主要な部分で構成されています。

• トリガー： ルールを発動させる条件です。「ラップトップ」や「VPN」などの特定のキーワード、完全に一致するフレーズ、さらには検索者の部署や所在地といったコンテキストをトリガーにできます。

• アクション： トリガーされたときにルールが実際に行うことです。検索結果を操作するための主なオプションとして、コンテンツのプロモート、ブロック、ブーストの3つがあります。

AI検索を自動化された司書だと想像するなら、これらの改善ルールは司書に残すたくさんの付箋のようなものです。どの本を正面の窓に飾るべきか、どの本をほこりっぽい裏部屋に隠すべきか、特定のトピックについて尋ねられたときにどのセクションを指し示すべきかを司書に伝えます。

ServiceNow AI検索結果改善ルールの仕組み：3つの主要なアクション

これらのルールがどのように機能するかを実感するために、検索結果に影響を与える3つのアクションを詳しく見ていきましょう。

結果のプロモート：コンテンツをトップに固定する

「プロモート」アクションを使用すると、AIが最も関連性が高いと判断した内容に関係なく、1つ以上のドキュメントを検索結果の最上部に強制的に表示させることができます。これはSlackでメッセージをピン留めするのとほぼ同じで、手動でそこに置いたからトップに留まります。

実例： 「会社の休日」で検索した人が、昨年のスケジュールばかりを見つけてしまうとします。キーワード「休日」でトリガーされるルールを作成し、今年の公式休日カレンダーをプロモートすることができます。これで問題は解決、ですよね？そのドキュメントは常に最初に表示されるようになります。

しかし、ここが落とし穴です： これは完全に手動の上書きです。毎年、あるいは「正しい」ドキュメントが更新されるたびに、このルールを変更しに行くことを覚えておくのはあなたの責任になります。これはAIのロジックを完全に無視するため、常に望ましい結果になるとは限りません。

結果のブロック：見せたくないものを非表示にする

「ブロック」アクションは、その名の通り単純明快です。ルールがトリガーされたときに、ドキュメントが検索結果に表示されるのを完全に防ぎます。

実例： 多くの混乱を引き起こしている古いポリシードキュメントがありますが、コンプライアンス上の理由で削除できません。この特定のドキュメントがどの検索結果にも表示されないようにルールを設定し、チームにとって事実上見えないようにすることができます。

しかし、ここが落とし穴です： これは非常に大雑把なツールです。恒久的に古くなったものを排除するには最適ですが、すべて手作業で管理されます。あるドキュメントが一部の質問には無関係でも、他の質問にはまだ役立つ場合、それをブロックすると問題解決どころか、さらなる問題を生む可能性があります。

結果のブースト：緩やかに後押しする

「ブースト」は3つのアクションの中で最も繊細です。結果をトップに固定するのではなく、特定のドキュメントの関連性スコアを上げることで、リストの上位に表示される可能性を高めるだけです。

これは「ブーストウェイト」で制御します。特定の結果に少しだけ後押しをすると考えてください。小さなウェイトは緩やかな後押しを、大きなウェイトはトップに向かって強力に押し上げます。例えば、小さなブーストはドキュメントの関連性を10%向上させるかもしれませんが、大きなブーストはそのスコアを2倍にし、見逃しにくくすることができます。

実例： コンテンツチームによって「検証済み」とマークされたすべてのナレッジ記事をブーストするルールを設定できます。あるいは、ユーザーの国や部署に関連する記事をブーストして、地域のコンテンツが最初に表示されるようにすることもできます。

アクション	機能	最適な用途	デメリット
プロモート	特定のドキュメントを検索結果のトップに固定します。	あるクエリに対して、1つの重要なドキュメントが常に最初に見られるようにする場合。	静的でAIを上書きするため、手動で更新する必要があります。
ブロック	特定のドキュメントを検索結果から完全に削除します。	古い、不正確な、または無関係なコンテンツを永久に非表示にする場合。	オールオアナッシングのツールであり、注意しないと有用な情報まで隠してしまう可能性があります。
ブースト	特定の種類のドキュメントの関連性スコアを上げます。	AIを上書きすることなく、より良いコンテンツを優先するように結果に穏やかに影響を与える場合。	より柔軟ですが、適切に機能させるには「ブーストウェイト」を試行錯誤する必要があります。

ServiceNow AI検索結果改善ルールの悩みと限界

これらのルールはある程度のコントロールを与えてくれますが、同時に膨大な追加作業も生み出します。これは、すべてを万人のためにやろうとする大規模で伝統的なエンタープライズプラットフォームによくある話です。

混乱を招く、扱いにくい設定

ServiceNowのコミュニティフォーラムを少し覗いてみれば、これらのルールを正しく機能させようと頭を抱えている人々をたくさん見つけることができます。カスタムフィールドやユーザーの役割に基づいてルールを設定するのは迷路のようであり、公式ドキュメントは、実際にすべてのコンテンツを管理しなければならない哀れな管理者ではなく、開発者向けに書かれていることが多いです。

ServiceNow Virtual Agent Designerの画面。ServiceNow AI検索結果改善ルールの設定に伴う複雑さを示しています。

絶え間ないメンテナンスの必要性

作成したルールの一つ一つが、メンテナンスを覚えておかなければならない新たなタスクになります。新しいポリシーが公開されたり、記事が更新されたり、部署が再編されたりするたびに、管理者は何十もの改善ルールを見直し、調整が必要かどうかを確認しなければなりません。これでは、会社やナレッジベースが大きくなるにつれて機能しなくなります。

事後対応的で、事前対応的ではないアプローチ

ルールを作成できるのは、すでに存在することがわかっている問題に対してのみです。システムは人々が何を検索しているかを見て、どこにギャップがあるかを教えてはくれません。実際に問題を解決している情報に基づいて、どの記事をブーストすべきかを提案することもできません。探偵のように問題を探し出し、それらを一つ一つ修正するために手動でルールを構築するのは、あなた自身の仕事です。

ServiceNow内のナレッジに限定される

これは非常に大きな問題です。ServiceNow AI検索結果改善ルールは、ServiceNowの内部に存在するコンテンツしか整理できません。しかし、チームがConfluenceやGoogleドキュメント、Slackのスレッド、Notionに保管している重要で最新の情報はどうなるのでしょうか？検索体験は壊れたままで、チームは依然として半ダースもの異なるツールを渡り歩いて答えを探し続けなければなりません。

この図は、社内ナレッジにしかアクセスできないServiceNow AI検索結果改善ルールの限界と、会社の全ツールに接続する階層型アプローチを比較しています。

この手動のルールベースのシステムは、古いプラットフォームの古さが露呈する部分です。eesel AIのような最新のツールは、手動でルールを書かせる代わりに、あらゆる場所にあるすべてのナレッジから自動的に学習することで、この問題を異なる方法で処理します。

よりシンプルな方法：eesel AIによる自動関連性調整

eesel AIは、手動のルールシステムが引き起こすまさにその問題を解決するために設計されました。シンプルで高速、そしてチームのナレッジが実際に存在するすべての場所に接続できるように作られています。

数分ですべてのナレッジを統合

1つのプラットフォームに縛られることなく、eesel AIはシンプルなワンクリック連携ですべてのツールに接続します。ヘルプデスク（ServiceNow、Zendesk、Jira Service Managementなど）、会社のWiki、そして散在するすべてのドキュメントに接続できます。これにより、面倒な設定やデータ移行プロジェクトなしで、AIが会社のナレッジの全体像を把握できます。

eesel AIのダッシュボードは、複数のナレッジソースを簡単に接続できる様子を示しており、ServiceNow AI検索結果改善ルールよりもシンプルな情報管理方法を提供します。

チームの専門知識から自動的に学習させる

ここが本当に賢い部分です。あなたがルールを書く代わりに、eesel AIの最も強力な機能は、チームの過去に解決済みのチケットから自己学習することです。ブランドのトーンを自動的に学習し、最も一般的な解決策を把握し、何千もの実際の会話に基づいて「良い」答えがどのようなものかを理解します。基本的には、初日からすべての関連性調整を自動で行ってくれます。

シミュレーションで自信を持ってテスト

ServiceNowでは、ルールは公開ボタンを押した瞬間に有効になり、あとはうまくいくことを祈るしかありません。eesel AIは、強力なシミュレーションモードでその常識を覆します。安全な環境で、何千もの過去のサポートチケットに対してAIを実行できます。それぞれのチケットにどのように回答したかを正確に示し、実際のユーザーと話す前にその効果に関する実データを提供します。

この画像はeesel AIのシミュレーションモードを表示しています。安全にパフォーマンスをテストできるこの機能は、ServiceNow AI検索結果改善ルールに対する大きな利点です。

シンプルなワークフロービルダーで管理を維持

自動化されているからといって、あなたが主導権を失うわけではありません。複雑なルールフォームを埋める代わりに、eesel AIはシンプルなプロンプトエディタを使用してAIの個性を定義し、いつ人間に会話を引き継ぐべきかを設定します。Shopifyから注文データを検索させたり、ヘルプデスクでチケットにタグを付けたりといったカスタムアクションを簡単に設定でき、技術的な頭痛の種なしにすべてのパワーを手に入れることができます。

ServiceNow AI検索結果改善ルールを捨て、自己学習型AIへ

ServiceNow AI検索結果改善ルールは、手動で操作できるレバーを提供しますが、それは事後対応的でメンテナンスの手間がかかるソリューションであり、すべてのナレッジを単一のプラットフォームに閉じ込めてしまいます。

eesel AIのような最新のツールは、自動的に機能する、事前対応的で統一された代替手段を提供します。すべてのアプリにわたるチームの集合知から学習し、ごくわずかな労力ではるかに優れた検索結果をもたらします。

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