ServiceNowでサポート部門やIT部門を運営しているなら、旧来のキーワード検索からの脱却を迫られていることでしょう。正直なところ、ほんの少しのタイプミスでユーザーが「検索結果ゼロ」になってしまう時代はもう古いです。未来は、人々が何を求めているのかを実際に理解するインテリジェント検索にかかっています。
このガイドでは、ServiceNowのAI Searchについて解説します。それが何であるか、何ができるか、どのように機能するか、そしてどこに欠点があるかについて掘り下げていきます。また、数ヶ月にわたる導入プロジェクトに縛られることなく、すべての異なるアプリからの知識を連携させる必要があるチームのために、より柔軟な代替案もご紹介します。
ServiceNowのAI Searchとは？
AI Searchは、ServiceNowが提供する現代的な消費者向け検索エンジンへの答えです。これは、プラットフォームの古いキーワードベースのテクノロジーであるZingを置き換えるために設計されています。主な目標は、ユーザーが入力した正確な単語に一致させるだけでなく、ユーザーが実際に何を意図しているかを理解することで、より関連性の高いパーソナライズされた結果を提供することです。そのため、単なるリンクのリストではなく、結果ページで直接的な回答やアクションを提供しようとします。
この機能はServiceNowの世界全体に組み込まれており、Service PortalやNow Mobileアプリ、さらにはVirtual Agentとのチャットにも登場します。その目的は、従業員や顧客にとってセルフサービスをより自然なものにし、彼らがより迅速に答えを見つけられるように支援し、サポートチケットの数を減らすことです。機械学習を利用してユーザーの行動に基づいて結果を調整するため、時間とともにより賢くなることが期待されています。
AI検索が動作する環境を示すServiceNowダッシュボードの様子。ServiceNowのAI Searchの主な機能
ServiceNow AI Searchには、古臭いエンタープライズツールではなく、Googleのようにより身近に感じさせるための巧妙な機能がいくつか搭載されています。ここでは、その機能をご紹介します。
セマンティック検索と自然言語理解（NLU）
これがこのシステムの真の頭脳です。AI Searchはセマンティック検索を使用して、キーワードだけでなく、クエリの背後にある意味を把握します。文脈と意図を考慮するのです。例えば、誰かが「新しいノートパソコン」と検索した場合、システムは「MacBookリクエスト」フォームや「コンピューターの注文方法」というタイトルの記事の結果を表示するほど賢いです。このNLU機能は、ユーザーが入力した内容と保存されている情報を結びつけるのに役立ち、より良く、より関連性の高い結果をもたらします。
ジーニアスリザルトと質問応答
ジーニアスリザルトは、おそらくAI Searchで最も目立つ部分でしょう。これらは基本的に、検索結果ページの上部に表示される実行可能なカードで、直接的な回答や簡単な次のステップを提供します。誰かが「パスワードをリセットしたい」と検索すると、パスワードリセットツールへの直接リンクが付いたジーニアスリザルトが表示されるかもしれません。カタログアイテムを探している場合は、「今すぐ注文」ボタンが付いたカードが表示されることもあります。その目的は、問題をその場で解決し、人々にたくさんのリンクを掘り下げさせることなくチケットを削減することです。
従業員ポータルでユーザーに直接的で実行可能な回答（ジーニアスリザルト）を提供するServiceNowのAIの例。タイプミス処理と自動修正
急いで入力して小さなタイプミスをし、検索バーが何も返してこない、という経験は誰にでもあるでしょう。イライラしますよね。AI Searchには、インデックス化されたコンテンツに基づいてスペルミスを自動的に修正するタイプミス処理機能があります。ユーザーが「laptpo」と入力すると、システムは「laptop」のことだと判断し、正しい結果を表示します。これは便利な機能ですが、その効果は特定の設定やサポートが必要な言語によって異なる場合があります。
継続的な学習と関連性の調整
AI Searchは、実務を通じて学習するように作られています。機械学習を使用して、特定の質問に対してどのリンクが最もクリックされるかなど、ユーザーが検索結果とどのようにやり取りするかを監視します。このフィードバックにより、システムは自動的に関連性スコアを調整し、時間とともに最も有用なコンテンツが上位に表示されるようになります。
ServiceNowのAI Searchの複雑な側面
ServiceNow AI Searchのユーザー向けインターフェースは洗練されていますが、バックエンドでの設定は別の話です。驚くほど複雑で時間のかかるプロセスになることがあります。これは単純にオンにできるスイッチではありません。その限界を本当に理解するためには、内部を覗いてみる必要があります。
設定の階層
AI Searchを稼働させるには、多くの管理者作業を要する階層的なプロセスが必要です。金曜の午後にさっと終わらせられるようなものではありません。
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インデックスソース： まず、AI Searchに何を検索対象にするかを教える必要があります。これは、ナレッジベース（「kb_knowledge」）やサービスカタログ（「sc_cat_item」）など、検索可能にしたいすべてのServiceNowテーブルに対して「インデックスソース」を作成することを意味します。
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検索ソース： データがインデックス化されたら、次に検索ソースを作成して、そのデータのフィルタリングされたビューを設定します。例えば、「アクティブなナレッジ記事」のみを含む特定の検索ソースを作成できます。
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検索プロファイル： 次に、これらの検索ソースをプロファイルにまとめます。ここで、同義語リスト、ストップワード、そして先ほど話したジーニアスリザルトなどを設定します。各プロファイルは、特定の検索体験に合わせて調整されます。
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検索アプリケーション構成： 最後のステップは、検索アプリケーション構成を通じて、プロファイルをService Portalのようなユーザー向けのプラットフォーム部分にリンクさせることです。
このレベルの制御は強力ですが、同時に大きなハードルにもなります。これを構築し維持するためには、ServiceNowに関する深い技術知識と相当な時間を持つ人が必要です。これは、数ヶ月ではなく数分で稼働できるワンクリック統合を提供するeesel AIのような現代的なツールとは対照的です。
プラットフォームネイティブツールの限界
もう一つの大きな課題は、ほとんどの企業のナレッジがServiceNow内にのみ存在するわけではないということです。ServiceNowには外部コンテンツ用のコネクタがありますが、それらは多くの場合、別のプラグイン、追加のライセンス料、そして全く別の統合プロジェクトを必要とします。これにより、あなたのピカピカの新しいAI検索が全体像の一部しか見ることができない情報サイロが生まれる可能性があります。チームがConfluence、Google Docs、Slackのようなツールを組み合わせて使用している場合、単一の統一された検索体験を得ることはほぼ不可能に感じられるでしょう。
プラットフォームネイティブツールのサイロ化された性質と、すべてのナレッジソースに接続するレイヤー型AIを比較した図。ServiceNow AI Searchの価格
では、その価格はいくらなのでしょうか？ それは百万ドルの質問ですが、残念ながらServiceNowはその答えを簡単に見つけられるようにしていません。AI Searchのコストは公表されていません。通常は、ITSM ProやCSM Proのような、より高価なサブスクリプションパッケージにバンドルされています。
この不明確な価格設定には、いくつかの頭痛の種が伴います：
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営業担当者と話す必要がある： 営業担当者との電話なしにコストを見積もったり試したりする方法がないため、評価プロセスが非常に長引く可能性があります。
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大きな投資になる： エンタープライズレベルのパッケージの一部であるため、かなりの財政的コミットメントになる可能性が高いです。これにより、他の「Pro」機能をすべて必要としないチームにとっては手の届かないものになることがあります。
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コストが予測不能になることがある： 外部コンテンツソースへの接続や高使用量に対する追加コストがあるかどうかを判断するのが難しいことがよくあります。これにより、明確な価格設定を持つソリューションと比較して、予算編成がはるかに困難になります。
ServiceNowの価格モデルに関連する隠れた導入および維持コストを示す氷山のインフォグラフィック。よりシンプルで強力な代替案：eesel AI
プラットフォームネイティブツールの頭痛の種、高コスト、情報サイロなしで強力なAI検索を求めるチームにとって、eesel AIは素晴らしい代替案です。eesel AIは、あなたが既に使用しているツールと連携するようにゼロから構築されており、数分で設定できる統一されたナレッジソースを作成します。
eesel AIダッシュボードのスクリーンショット。さまざまなナレッジソースを統合するためのシンプルなワンクリックプロセスを強調しています。以下に、eesel AIがServiceNow AI Searchの主な問題をどのように解決するかを示します：
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数ヶ月ではなく数分で稼働開始： eesel AIは完全にセルフサービスです。Zendesk、Freshdesk、Jira Service Managementなどのヘルプデスク、SlackやMS Teamsなどのチャットツールとのワンクリック統合により、コーヒーを一杯飲む時間でAIエージェントを稼働させることができます。顧客向けにオンにする前に、過去のチケットでシミュレーションを実行して、そのパフォーマンスを確認することもできます。
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すべてのナレッジを即座に統合： ドキュメントがどこにあるかを心配する必要はもうありません。eesel AIは、Confluence、Google Docs、Notion、過去のチケットなどにすぐに接続します。これにより情報サイロがなくなり、AIに完全なコンテキストが提供されるため、社内チームと顧客の両方にとってより良い回答が得られます。
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透明で予測可能な価格設定： ServiceNowとは異なり、eesel AIには使用量に基づいた明確な価格帯があり、解決ごとの隠れた料金はありません。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、大規模なエンタープライズ契約に縛られることなく自由にスケールできます。
| 機能 | ServiceNow AI Search | eesel AI |
|---|---|---|
| 設定時間 | 数週間から数ヶ月。専任の管理者が必要 | 数分。完全にセルフサービス |
| ナレッジソース | 主にServiceNowデータ。外部ソースは別の複雑なプロジェクト | すべてのソースを即座に統合（ヘルプデスク、Slack、Confluence、Google Docsなど） |
| 価格 | 非公開。営業担当者との連絡とエンタープライズ契約が必要 | 透明で予測可能。解決ごとの料金なし |
| シミュレーション | 標準搭載の目玉機能ではない | 稼働前に過去のチケットでパフォーマンスをテスト可能 |
ServiceNowのAI Searchはあなたに適しているか？
ServiceNow AI Searchは、セマンティック理解やジーニアスリザルトといったスマートな機能を備え、プラットフォームの古いキーワード検索から確実に一歩前進しています。しかし、その最大の強みであるネイティブツールであることは、同時に最大の弱点でもあります。設定の複雑さ、情報サイロの高いリスク、そして不透明な価格設定が、多くの組織にとって大きな負担となっています。
既存のすべてのツールとスムーズに連携する、高速で柔軟、かつ手頃な価格のソリューションを探しているチームにとっては、専用のAIレイヤーを導入する方が賢明な場合が多いです。すべてのナレッジを一つにまとめ、シンプルなセルフサービス設定を提供することで、エンタープライズレベルのオーバーヘッドなしに、すぐに価値を実感し始めることができます。
ただ「機能する」だけのAI検索の準備はできましたか？ eesel AIを無料でお試しいただき、数分で設定を完了させましょう。
よくある質問
AI Searchは、ServiceNowの最新の検索ソリューションで、単にキーワードを一致させるのではなく、ユーザーの意図を理解するように設計されています。Service Portal、Now Mobileアプリ、およびVirtual Agent内で、より関連性の高いパーソナライズされた結果と直接的な回答を提供することを目指しています。
主な機能には、意図を把握するためのセマンティック検索と自然言語理解（NLU）、直接的な回答とアクションを提供するジーニアスリザルト、自動的なタイプミス処理などがあります。また、ユーザーの操作に基づいて関連性を向上させるための継続的な学習も組み込まれています。
AI Searchの設定は複雑で時間のかかるプロセスであり、かなりの管理作業が必要です。これには、インデックスソース、検索ソース、検索プロファイル、検索アプリケーション構成といった階層的な設定が含まれます。
主な課題は、プラットフォームネイティブであることです。ほとんどの企業はさまざまなツールに知識を保存しているため、これが情報サイロにつながることがよくあります。外部コンテンツの統合には、通常、追加のプラグイン、ライセンス、複雑なプロジェクトが必要です。
AI Searchの価格は公表されておらず、通常はITSM ProやCSM ProのようなServiceNowの上位サブスクリプションパッケージにバンドルされています。これは、見積もりを得るためには営業担当者に連絡する必要があり、コストが予測しにくいことを意味します。
統合は可能ですが、外部コンテンツソースの統合には、多くの場合、別のプラグイン、追加のライセンス料、専用の統合プロジェクトが必要です。この複雑さにより、組織のすべての知識にわたって真に統一された検索体験を実現することが困難になる場合があります。
