ServiceNowにおける生成AIと従来のAIの違いとは？

ServiceNowのようなエンタープライズプラットフォームで仕事をしていると、おそらく常にAIという言葉を耳にすることでしょう。その会話は通常、従来のAIと、最近話題の新しい生成AIの2つのカテゴリーに分かれます。どちらも仕事を楽にすることを目的としていますが、その動作方法は全く異なります。チームの効率化を目指す人にとって、この違いを理解することは、単に技術的な問題ではなく、自社にとって正しい選択をするための重要な鍵となります。

もし選択を誤れば、チームが実際に抱える問題を解決できない、複雑で高価なシステムに縛られてしまう可能性があります。この記事では、生成AIと従来のAIの違いを明らかにし、ServiceNowがそれぞれをどのように活用しているかを見て、留意すべき限界点について解説します。また、現在使用しているツールに強力な自動化を導入するための、より機敏な方法についても見ていきましょう。

根本的な違い：生成AI vs 従来のAI

ServiceNowの具体的な話に入る前に、私たちが扱っているものについて明確なイメージを持っておきましょう。これら2種類のAIは、全く異なる役割を担っています。一方は過去のパターンを見つけるのが得意で、もう一方は新しいものを創造することに長けています。

従来のAIとは？パターンスポッター

従来のAIは、予測AIとも呼ばれ、過去のデータをふるいにかけ、パターンを見つけ、情報を分類し、過去の事例に基づいて予測を立てることに特化しています。すでに起こったことを理解するのに長けた、超高速のアナリストだと考えてください。その主な目的は、「過去1000件のチケットに基づくと、この新しいチケットはどの部署に送るべきか？」や「このユーザーのログインパターンは不審ではないか？」といった問いに答えることです。

あなたもおそらく、気づかないうちに従来のAIを日常的に使っているはずです。メールのスパムフィルターは、予測モデルを使って重要なメールと迷惑メールを仕分けています。Netflixのおすすめ機能が、あなたが新しいドキュメンタリーを気に入ることを「知っている」のも、従来のAIがあなたの視聴履歴を分析しているからです。

生成AIとは？コンテンツクリエーター

生成AIは、誰もが注目する新しい技術です。既存のデータを分析するだけでなく、膨大なデータセットから根底にある構造を学習し、全く新しいオリジナルのコンテンツを生成します。単に予測するのではなく、創造するのです。「更新された返品ポリシーを説明する丁寧な返信文を作成して」や「この長いインシデント報告書をいくつかの重要な箇条書きに要約して」といったプロンプトを処理するために作られています。

ChatGPTを使ってメールの下書きを手伝ってもらったり、簡単なテキスト記述から作成された画像を見たことがあれば、あなたは生成AIの働きを目の当たりにしていることになります。それは、ほんの少し前まで存在しなかったものを生成するために作られた創造的なツールです。

ServiceNowは従来のAIと生成AIをどう活用しているか

ServiceNowは長年にわたり、プラットフォームにAIを組み込み、従来型と生成型の両方の機能を使ってワークフローのさまざまな部分を自動化してきました。ITサービスマネジメントや顧客サポートにおける別々の課題に取り組むため、これらは異なる方法で適用されています。

ServiceNowにおける従来のAI：予測インテリジェンスによる自動化

ServiceNowの従来のAI機能は、主に「Predictive Intelligence」スイートに含まれています。ここでの主な目標は、エージェントの時間を奪う構造化された反復的なタスクを自動化することです。既存のプロセスを裏側でより賢く、より速くすることに重点が置かれています。

以下にいくつかの一般的な例を挙げます：

• チケットのルーティング： 新しいサポートチケットが届くと、Predictive Intelligenceがそのテキストを分析し、過去のデータと比較して自動的に適切なチームに送信します。もう手作業での仕分けは必要ありません。

• インシデントの分類： システムは受信したリクエストに適切なカテゴリと優先度を自動的に適用し、最初から正しく記録されるようにします。

• 異常検知： IT運用においては、パフォーマンスデータを監視してシステム障害の兆候となりうる奇妙なパターンを検出し、チームが問題が発生する前に修正する機会を提供します。

ここでの最大の利点は、効率の大幅な向上です。手作業でルールベースの作業を処理することで、チームはユーザーの問題解決に集中できるようになります。

ServiceNowのダッシュボードが、従来のAIであるPredictive Intelligenceがインシデントを予測し、パフォーマンス指標を追跡して効率を向上させる様子を示しています。これは、ServiceNowにおける生成AIと従来のAIの根本的な違いを説明するものです。:

ServiceNowにおける生成AI：Now Assistによるエージェント支援

生成AIに関して、ServiceNowの主な提供機能は「Now Assist」です。このツール群は、目に見えない自動化というよりは、エージェントや開発者を支援することに重点を置いています。人間が行っているタスクを高速化するためのコパイロットのように機能します。

以下のような場面で利用されています：

• ケースの要約： エージェントは、長いコメントのスレッドがあるチケットを受け取った際に、会話全体の要約を即座に得ることができます。これにより、状況を把握するためにすべての返信を読む手間が省けます。

• ナレッジ記事の作成： 問題が解決した後、Now Assistは解決策を説明するナレッジベースの記事の下書き作成を支援し、エージェントはそれを素早く確認して公開できます。

• コード生成： プラットフォーム上の開発者向けに、コードスニペットやスクリプトを生成し、カスタムアプリやワークフローの構築プロセスを高速化します。

Now Assistの背景にある考え方は、すべてのやり取りを少しでもスムーズにし、問題を理解したり修正を記録したりする時間を短縮することです。

ServiceNowのNow Assist機能がインシデントを要約してエージェントを支援しているスクリーンショット。これは、ServiceNowにおける生成AIと従来のAIの違いを示す一例です。:

ServiceNowのAIに関する主な考慮事項

ServiceNowに組み込まれたAIツールは確かに強力ですが、非常に特定の顧客、つまり大規模な予算と専任のコンサルタントチームを持つ巨大なグローバル企業向けに設計されているようです。多くの組織にとって、このアプローチはいくつかの深刻な障壁をもたらします。

複雑さと長い導入期間

正直なところ、ServiceNowでAIを有効にすることは、スイッチを入れるように簡単なことではありません。多くの設定、Now Platformへの深い理解、そしてしばしば長期間にわたる高価なコンサルティングプロジェクトが必要です。これは週末で終わるようなプロジェクトではありません。

ほとんどの企業にとっての現実は、実際に価値を実感するまでに数ヶ月の設定期間と専門家への多額の予算がかかるということです。迅速に動き、すぐに結果を示す必要があるチームにとって、そのようなタイムラインは現実的ではありません。対照的に、新しいAIプラットフォームは全く異なる考え方で構築されています。例えば、eesel AIのようなツールはセルフサービスで設計されているため、ヘルプデスクを接続すれば、数ヶ月ではなく数分で動作するAIエージェントを稼働させることができます。

散在するナレッジソースの統合の難しさ

ServiceNowのAIは、古いインシデントレポートや独自のナレッジベースの記事など、すでにServiceNow内に存在するデータを使用する場合に最も効果を発揮します。しかし、チームの最も重要な情報がそこになかったらどうでしょうか？Googleドキュメント、Confluenceページ、そして何百ものSlackのスレッドに情報が散らばっている場合はどうでしょう？

これらの外部の雑然としたナレッジソースを接続しようとすると、大きな頭痛の種となり、通常はカスタム開発が必要になります。会社のナレッジが散在している場合、AIはパズルの小さなピースしか持たないことになり、中途半端な回答やユーザーの不満につながります。ここで、専用のAIレイヤーが大きな違いを生みます。eesel AIは、ConfluenceやGoogle Docsのようなプラットフォーム向けに100以上のワンクリック連携を提供し、すべてのナレッジに即座に接続できるため、AIは常に完全なコンテキストを把握できます。

ServiceNowのAIがしばしば内部ナレッジに限定されるのに対し、レイヤー化されたAIアプローチはSlack、Confluence、Google Docsなどの散在するソースに接続できることを示す図。これは、データ統合の観点からServiceNowにおける生成AIと従来のAIの違いを示しています。:

詳細な制御と安全な展開の欠如

巨大なプラットフォーム全体にAIを展開することは、大きなリスクを伴う賭けのように感じられることがあります。AIが実世界でどのように振る舞うかを安全にテストする方法がなければ、チームが躊躇するのも無理はありません。顧客に間違った答えを返したり、重要なチケットを誤ってクローズしたりしないとどうして確信できるでしょうか？

このセーフティネットの欠如は、特に顧客と直接対話するような自動化に対して、チームが二の足を踏む原因となることがよくあります。eesel AIは、まさにこの懸念を念頭に置いて構築されました。安全な環境で、自社の過去の何千ものチケットを使ってAIをテストできるシミュレーションモードを搭載しています。AIがどのように返信したかを正確に確認し、解決率に関する確かな予測を得て、顧客が目にする前にその振る舞いを微調整できます。これにより、最初は1つか2つの種類のチケットだけを自動化するなど、小規模に始めて、慣れてきたら範囲を拡大していくことができます。

`eesel AI`シミュレーションモードのスクリーンショット。展開前に過去のチケットでAIの応答を安全にテストする方法を提供します。この機能は、安全な展開に関して、ServiceNowのプラットフォームにおける生成AIと従来のAIの違いを浮き彫りにします。:

ServiceNow AIの価格設定を理解する

ServiceNowのAIの費用を把握しようとすると、すぐに壁にぶつかるでしょう。ServiceNowはAI機能の価格を公開していません。代わりに、費用は通常、営業チームと直接交渉される大規模でカスタムのエンタープライズライセンスにバンドルされています。

このプロセスには通常、数回のミーティング、カスタム見積もり、そしてより大きなサービスパッケージへのコミットメントが含まれます。この透明性の欠如は、特に試しに使ってみたいだけの場合、予算を立てるのを非常に困難にします。この閉鎖的なモデルは、より現代的なツールの明確で予測可能な価格設定とは大きく異なります。

機能	ServiceNow AIの価格設定	最新の代替手段（eesel AIなど）
モデル	カスタム見積もり、エンタープライズ契約にバンドル	透明性の高い、機能ベースのプラン
公開価格	非公開	ウェブサイトに明確に記載
契約期間	通常、年間または複数年の契約が必要	月額プランあり、いつでもキャンセル可能
予測可能性	低い、コストの把握が困難	高い、解決ごとの追加料金なし

eesel AIのようなプラットフォームは、ウェブサイトですぐに確認できるシンプルな料金プランを提供しています。月額オプションがあり、チケットを解決するごとの追加料金もないため、支払う金額を正確に把握し、ニーズの変化に応じて調整できます。

ServiceNowのAIの隠れたコストを示す氷山のインフォグラフィック。ライセンス料は氷山の一角に過ぎず、導入やカスタム開発といったより大きな潜在的コストが存在することを示しています。これは、ServiceNowの価格設定における生成AIと従来のAIの違いを考える上で重要な考慮事項です。:

AIへのよりアジャイルなアプローチ

エンタープライズレベルの面倒な作業なしに生成AIのメリットを享受したいチームにとって、既存のツールに接続できる専用のAIレイヤーは、しばしば完璧な解決策となります。1つのプラットフォームのエコシステムに縛られる代わりに、すでに利用しているヘルプデスクやナレッジソースに直接接続できる柔軟なツールを使用できます。

eesel AIは、サポートチームのための中央集権的な「AIブレイン」となるように設計されています。ヘルプデスク、Slackなどのチャットツール、そしてすべてのナレッジソースに接続し、完全にカスタマイズ可能なAIワークフローを強化します。このアプローチには、いくつかの重要な利点があります：

• 数分で開始可能： ワンクリック連携によるセルフサービスのセットアップにより、ほぼすぐに運用を開始できます。

• すべてのナレッジを統合： 過去のチケット、ヘルプ記事、社内Wiki、そして使用しているあらゆるソースのドキュメントでAIをトレーニングできます。

• すべてをコントロール： シンプルなビジュアルエディタを使用して、AIのトーン、パーソナリティ、そして実行可能なアクションを正確に定義できます。どのチケットを自動化し、いつ人間を介入させるかを決定するのはあなたです。

• 明確な価格設定： 月額オプション付きの、わかりやすく予測可能なプランにより、予算を完全に管理できます。

チームにとって最適なAIの選択

要約すると、違いは非常にシンプルです。従来のAIは予測と分類のため、生成AIは創造と要約のためのものです。ServiceNowは、そのプラットフォームに完全にコミットしている巨大企業向けに構築された、強力で深く統合されたAIツールセットを提供しています。しかし、その力には複雑さ、長い導入期間、そして不透明な価格設定という代償が伴います。

迅速で、柔軟性があり、コントロールを求めるチームにとっては、既存のツールキットと連携する、現代的でセルフサービス型のソリューションの方がはるかに適していることが多いです。AIの恩恵を受け始めるために、技術スタック全体を刷新する必要はありません。

複雑さによって自動化の目標が遅れることのないようにしましょう。eesel AIを使えば、どれだけ簡単に強力なAIエージェントを立ち上げ、実行できるかをご確認ください。