2025年にServiceNow GPTボットを構築するための実践ガイド

開発者やIT管理者であれば、ChatGPTのようなAIを自社のITSMプラットフォームに導入することについて、一度は話し合ったことがあるのではないでしょうか。質問を正確に理解し、業務の迅速化をサポートしてくれるAIアシスタントというアイデアは非常に魅力的です。業務効率化のシンプルな解決策のように思えるでしょう。

しかし、正直なところ、世の中には誇大広告も少なくありません。このガイドでは、そうした誇張を排し、ServiceNow GPTボットとは何か、実際に何ができるのか、そして自作しようとしたときに直面する一般的な課題について解説します。たった一つの答えを見つけるために、膨大なServiceNowのドキュメントや古いフォーラムを掘り返すよりも良い方法があるはずです。その方法を本記事でご紹介します。

ServiceNow GPTボットとは？

簡単に言えば、ServiceNow GPTボットとは、ServiceNow環境内に常駐するスマートアシスタントです。大規模言語モデル（LLM）を利用してユーザーの質問を理解し、人間のような自然な回答を生成したり、タスクの実行を支援したりします。これは、固定されたスクリプトに従うだけの旧来のチャットボットからの大きな進化です。GPTボットは文脈を理解し、簡単なコードを記述し、情報を要約し、さまざまなナレッジソースから情報を引き出すことができます。

ServiceNow GPTボットのインターフェースのスクリーンショット。ユーザーがプラットフォーム内でAIアシスタントを構築・管理する方法を示しています。

実際に人々がどのようにこれらを構築しているかを見てみると、一般的に2つの方法があります。

1. DIY（自作）ルート： これは、実際に手を動かすのが好きな開発者向けの方法です。REST APIを使用して、ServiceNowのVirtual AgentやFlow DesignerをOpenAIのGPTのような汎用AIに直接接続します。高い自由度が得られますが、その分、作業負荷も大きくなります。

2. 専用プラットフォームの利用： ServiceNowやその他のアプリケーションとの連携機能がすでに組み込まれているサードパーティ製のツールを利用する方法です。これらのプラットフォームは通常、より管理しやすく、信頼性が高く、そして何よりはるかにシンプルな体験を提供します。

ServiceNow GPTボットの主な活用事例

素晴らしいアイデアも、実世界でどう機能するかが重要です。ITチームや開発者たちは、ServiceNowでの日々の業務を少しでも楽にするために、すでにAIの活用を試みています。ここでは、その中でも特に一般的な活用方法をいくつかご紹介します。

開発とデバッグの高速化

多くのチームが最初に試すことの一つが、ServiceNow GPTボットを使って開発者のコーディングやコード修正を支援することです。いつでも利用でき、コーヒー休憩も不要なコーディングの相棒だと考えてください。実際に、開発者たちがChatGPTを使って、簡単なビジネスルールの生成、乱雑なコードの整理、コメントの追加、あるいはクライアントスクリプトで行き詰まった際の打開策として活用している例が見られます。

唯一の問題は、これらの汎用AIが時として、いわば「嘘をつく」ことです。つまり「ハルシネーション（幻覚）」を起こすのです。

AIが不正確なコードを提示したり、存在しないプラットフォーム機能をでっち上げたりすると、結局は節約できた時間以上に、その間違いを修正するために時間を費やすことになりかねません。

自社のドキュメントから回答を得る

もちろん、理想は社内の内部プロセスやServiceNowの公式ドキュメントに精通した専門家のように振る舞うAIを持つことです。多くのチームが、「詳細な手順を教えてください... ServiceNowのドキュメントのみを使用してください」といったプロンプトを汎用AIモデルに与えることで、これを実現しようと試みています。このことからも、人々が本当に求めているのは信頼できる回答であることがわかります。

問題は、ChatGPTのような汎用モデルは、社内の非公開のConfluenceやGoogleドキュメント、内部Wikiに何が書かれているかを全く知らないという点です。これを実現するためには、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術を使って、かなり複雑なシステムを構築する必要があります。ほとんどのチームにとって、これは時間的に余裕のない大規模な技術プロジェクトとなってしまいます。

データの可視化と傾向の把握

AIは、ServiceNowインスタンスに蓄積された大量のデータを理解する上でも非常に役立ちます。例えば、AIに依頼してテーブル間の関係性をマッピングするMermaidダイアグラムを生成させ、複雑なデータ構造を格段に理解しやすくしたという成功例もあります。また、インシデントの傾向をAIに分析させ、見逃しがちなインサイトを発見しようとする動きもあります。

この画像は、ServiceNow GPTボットがデータを可視化し、ITサービスマネジメントにおける傾向の特定を支援する方法を示しています。

しかし、これを正しく行うには、完璧な構文を得るために多くの試行錯誤と慎重に練られたプロンプトが必要になることがよくあります。さらに重要なのは、AIに自社のデータへのアクセスを許可する必要があることで、これは多くの企業にとってセキュリティやプライバシーの規定上、到底受け入れられないことです。

ServiceNow GPTボット構築に潜む課題

これらの活用事例は素晴らしく聞こえますが、実際に機能し、信頼できるボットを構築することは、チュートリアルが示すよりも通常はるかに複雑です。着手する前に、どのような障害に遭遇する可能性が高いかを知っておくことが重要です。

DIYインテグレーションの難しさ

ServiceNowを外部のAIに接続することは、言葉で言うほど簡単なことではありません。コミュニティフォーラムを見ればわかるように、REST APIの設定、Flow DesignerやIntegration Hubの調査、カスタムスクリプトの作成、APIキーの管理などが必要になります。しかも、一度設定すれば終わりではありません。APIが更新されるたびに、開発者による継続的なメンテナンスが必要です。この技術的なオーバーヘッドこそが、多くのチームがカスタムビルドではなく、シンプルなワンクリック統合を提供するソリューションを探し始める理由なのです。

このスクリーンショットは、Virtual Agent Designerを使用したDIYでのServiceNow GPTボット統合プロセスの複雑さを示しています。

不正確で信頼できない回答のリスク

すでに触れましたが、これは非常に大きな問題です。汎用AIモデルは、事実でないことを作り出すことで知られています。AIがServiceNowのテーブルをでっち上げるという、あのいら立たしい経験は、モデルがインターネット上の膨大で一般的なデータセットでトレーニングされているために起こります。AIは、あなたの会社特有のServiceNowのセットアップ、カスタム構成、最新の社内ドキュメントを知りません。ボットが本当に役立つのは、会社のConfluenceページや過去のチケット、公式ヘルプドキュメントから情報を引き出し、すべての回答が正確であることを保証するなど、自社の現実に根ざしている場合のみです。

データセキュリティとプライバシーという地雷

社内の内部データや従業員の質問をサードパーティのAIに送信する際、あなたは厄介なセキュリティ領域に足を踏み入れています。ServiceNowコミュニティでよくある懸念は、その機密データが公開モデルのトレーニングに使用されるのではないかという点です。データの保存場所（特にEU域内にいる場合）、暗号化の方法、AIプロバイダーのデータポリシーなどを考慮しなければなりません。セキュリティについて透明性の高いパートナーを選ぶことが非常に重要です。最良のソリューションは、データが汎用モデルのトレーニングに決して使用されないことを保証し、EUデータレジデンシーのオプションを提供し、SOC 2コンプライアンスのような厳格なセキュリティ基準を維持します。

より良いアプローチ：専用AIプラットフォームの利点

複雑でリスクの高いDIYプロジェクトに取り組む代わりに、専用のAIプラットフォームを利用すれば、より迅速、安全、かつ強力な方法でServiceNowにAIを導入できます。eesel AIのようなプラットフォームは、技術的な重労働を一切伴わずに、既存のワークフローにスムーズに適合するように設計されています。

数ヶ月ではなく数分で本番稼働へ

eesel AIは、多くのチームの足かせとなる複雑なセットアップをなくすために特別に構築されました。ServiceNowのようなITSMプラットフォームにワンクリックで連携でき、数分で利用を開始できます。デモを見るためだけに営業担当者との面談予約が必要な他のツールとは異なり、自分のスケジュールに合わせてサインアップし、無料で最初のボットを構築できます。これにより、開発者の時間を大幅に節約し、セットアップで手こずるのではなく、成果を出すことに集中できるようになります。

すべてのナレッジを統合し、信頼できる回答を実現

DIYのServiceNow GPTボットの最大の欠点は、苦労して教え込んだことしか知らない点です。eesel AIは、すべてのナレッジソースに接続することでこの問題を解決します。ConfluenceやGoogleドキュメント、過去のチケット、さらにはSlackでの会話からの情報も簡単に統合できます。eesel AIのITサービスマネジメント（ITSM）向けAIソリューションは、まさにこの目的のために構築されており、AIが承認された情報のみに基づいて信頼性の高い回答を提供することを保証します。これにより、ハルシネーションを完全になくし、チームが初日からボットを信頼できるようサポートします。

シミュレーション機能で自信を持ってボットをテスト

新しいボットをローンチする際に最も怖いことの一つは、その不確実性です。実際にどのように機能するのでしょうか？ eesel AIなら、推測する必要はありません。シミュレーションモードを使用して、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してAIをテストできます。ボットがどのように応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ることができます。これにより、一人のユーザーが話しかける前に、ボットの振る舞いやパーソナリティ、人間にエスカレーションするタイミングなどを微調整できます。

ローンチ前にServiceNow GPTボットを過去のチケットでテストするための主要な機能です。

自動化を完全にコントロール

ボットはあなたのために働くべきであり、その逆であってはなりません。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するため、常に主導権を握ることができます。AIが処理すべきチケットの種類を正確に決定し、ペルソナや口調を設定し、さらにはチケットのトリアージや他のシステムでの情報検索のためのカスタムアクションを作成することも可能です。このレベルのコントロールにより、最初は簡単な一次対応の質問から始め、慣れてきたら徐々に自動化の範囲を拡大していくことができます。

機能	DIY ServiceNow GPTボット	eesel AIプラットフォーム
セットアップ時間	数日～数週間	数分
ナレッジソース	ServiceNowに限定（複雑な設定が必要）	全ソース（Confluence、Docs、Slackなど）
回答の正確性	ハルシネーションを起こしやすい	信頼できる自社ナレッジに基づいている
ローンチ前のテスト	限定的または皆無	過去のチケットに対する強力なシミュレーション
コントロール	ルールのためにカスタムコードが必要	きめ細かいノーコードのワークフローエンジン

誇大広告の先へ、本物の成果を

ServiceNow GPTボットは、ITSMワークフローを真に良い方向へ変える可能性を秘めていますが、DIYプロジェクトは、一見したよりも複雑で、コストがかかり、リスクが高いことがよくあります。成功の秘訣は、単にAIを導入することだけではありません。そのAIを自社のナレッジに根ざさせ、その振る舞いを完全にコントロールすることにあるのです。

長く複雑な開発プロジェクトに行き詰まる代わりに、専用プラットフォームを利用すれば、AIがもたらすメリットを、ありがちな悩みなしにすべて享受できます。

次のステップ

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