主な鍵
- ServiceNowのエージェント型/AIは、静的なプロセスを自律的なワークフローへと変革します。
- AIエージェントオーケストレーターが部門横断的なタスクをインテリジェントに調整します。
- ネイティブプラットフォーム統合により、手動エスカレーションとインシデントを大幅に削減します。
- 効果的な導入には構造化されたデータと堅牢なガバナンス管理が不可欠です。
ServiceNowはエージェント型AIを提供していますか？
はい、ServiceNowは包括的なエージェント型AIプラットフォームを提供しています。これは2025年1月30日に早期アクセスを開始し、同年3月12日に一般提供を開始した「Yokohama」リリースで初めて導入され、その後2025年を通じてさらに拡大されました。
ServiceNowのエージェント型AIは、スクリプト化された自動化から完全自律型のデジタルチームメイトへと進化を遂げました。これらのAI搭載エージェントは、IT、人事、カスタマーサービスのワークフローにおいて、ユーザーに代わって推論し、プランを立て、行動します。
AIエージェントオーケストレーター、AIエージェントスタジオ、ワークフローデータファブリックを活用し、タスクの自律的な調整、ポリシーの適用、人的介入なしでのエンドツーエンドプロセスのプロアクティブな管理を実現します。
従来のチャットボットが単なるユーザークエリ対応に留まるのとは異なり、ServiceNowのエージェントはワークフローを能動的に監視し、潜在的な問題を特定し、自律的に是正措置を実行します。
AIエージェントを導入している主要企業については、詳細はこちらで確認できます。
機能概要：ServiceNow エージェニックAI
ServiceNowのエージェント型プラットフォームは、複数のコアコンポーネントを統合し、企業システム全体にわたる自律的なワークフロー管理を実現します。
| コンポーネント | 詳細 |
|---|---|
| オーケストレーション層 | AIエージェントオーケストレーターは複数のエージェント間でタスクを連携させます |
| メモリ | ワークフロー・データファブリックがCRM、ERP、CMDBデータをリアルタイムで統合 |
| ツール起動 | ServiceNowワークフロー、Integration Hubコネクター、MCPサポート |
| ガードレール | AIコントロールタワーが行動を監視し、ポリシーを適用します |
| 価格 | Pro Plus/企業 Plusに含まれ、ボリュームベース課金となります |
本プラットフォームの強みは、既存のServiceNowインフラとのネイティブ統合にあり、エージェントは大幅なシステム変更を必要とせず、確立されたワークフロー、承認プロセス、データリポジトリに即座にアクセスできます。
AIエージェントオーケストレーターがServiceNowのエージェント型AIを推進する仕組み
AIエージェントオーケストレーターはServiceNowのエージェント型プラットフォームの中枢神経システムとして機能し、複数の専門エージェントを連携させ、部門やシステムを跨ぐ複雑なワークフローを処理します。
このオーケストレーターは単にタスクを順序付けるだけでなく、プロセス全体を通じて引き継ぎ、再試行、意思決定ポイントをインテリジェントに管理します。オーケストレーションプロセスは、以下のコア運用ステップに従います：
- ワークフローデータファブリックのデータを活用し、ワークフローコンテキストを初期化*
- タスク要件と部門のニーズに基づき、専門エージェントを展開*
- エージェント間のやり取りを監視し、異なるエージェント間の引き継ぎを調整する*
- /AI Control Towerの統合によりガバナンスポリシーを適用
- エージェントがエラーやポリシー違反に遭遇した際に是正措置を実行*
- 成果を文書化し、将来のエージェント学習のためにナレッジベースを更新する
ワークフロー・データファブリックは、CRM、ERP、CMDBシステムからの企業データへのリアルタイムアクセスを提供し、エージェントが情報に基づいた意思決定を行うために必要なコンテキストを提供します。
一方、/AIコントロールタワーは、すべてのエージェントの行動が組織ポリシーに準拠していることを保証し、コンプライアンス要件のための監査証跡を維持します。
価格とライセンス：ServiceNowのエージェント型Agentic AIの料金体系
ServiceNowはPro PlusおよびEnterprise Plusプランにエージェント型AI機能を組み込み、2025年3月より追加ライセンス費用なしで数千の事前構築済みエージェントを提供します。*
この統合アプローチにより、既存のServiceNowカスタム顧客は別途調達プロセスを経ることなく、本技術を利用可能となります。
ただし、プランの許容量を超える利用料金は公開されておらず、大規模導入を計画する組織にとってコストの不確実性が生じる可能性があります。
ワークフローの利用には、特に複雑なマルチシステム連携において、トランザクション量や統合コール数に基づき追加料金が発生する場合があります。
ServiceNow エージェンティックAIの鍵となる強みと重要な課題
ServiceNowのエージェント型AIは、深いプラットフォーム統合とワークフローのオーケストレーションが優先度の高い環境で真価を発揮しますが、組織がServiceNow以外の主要なデータソースを統合する必要がある場合や、高度に専門化されたドメイン知識を扱う場合には課題に直面します。
本プラットフォームの最大の強みは、ServiceNowの既存ワークフローエンジンとのネイティブ統合により、エージェントが確立された承認チェーン、エスカレーション手順、データ関係即座に活用できる点です。
ただし、複雑なデータ環境を持つ組織では、重要な情報がServiceNowエコシステム外に存在する場合、統合が困難となる可能性があります。
本プラットフォームは効果的に機能するために高品質で構造化されたデータを必要とするため、データガバナンスとクリーンアップは導入成功の必須前提条件となります。
ヒント: Integration Hubは外部システムへのコネクターを提供するプロバイダーですが、複雑なリアルタイム推論には依然として人間の監視が必要となる場合があります。また初期製品はLLMに依存しており、エッジケースや不完全なデータを処理する際には幻覚現象が発生する可能性があります。
ServiceNow エージェニックAIの実装事例
ServiceNowの社内導入事例を主要ケーススタディとして、複数のユースケースにおいて業務効率とユーザーの測定可能な改善を実証しています。
同社はレポート作成において、2024年の社内導入においてAIエージェントによりインシデント解決時間が33%短縮され、エスカレーション件数が18%減少した、と述べた。
これらの改善は、エージェントがインシデントを自動的に分類し、適切なチームへルーティングし、人間の介入なしに標準的な修復手順を開始する能力に起因しています。
主な導入の鍵となるハイライトは以下の通りです：
• ITサービス管理：エージェントが一般的なネットワーク・アプリケーション問題を自動診断し、標準的な修正を適用。複雑なケースのみをエスカレーション• 人事オンボーディング：機器プロビジョニングからアクセス管理まで、複数システムにまたがる新入社員ワークフローを調整• カスタマーサービス：エージェントが日常的なサービスリクエストを処理。複数のやり取りやシステムにまたがるコンテキストを維持
ユーザーは、エージェント作成のための自然言語インターフェースと既存のServiceNowワークフローとのシームレスな統合を高く評価していますが、複雑なシナリオ向けに効果的なエージェント対話を設計するには学習曲線が必要だとメモする声もあります。
ServiceNow エージェンティックAIのロードマップと競合Outlook
ServiceNowは戦略的買収とプラットフォーム強化を通じてエージェント機能を拡大し続け、企業向け自律ワークフロー管理のリーダーとしてのポジションを確立しています。
「AIエージェントオーケストレーターはエージェント間の連携を促進し、AIエージェントチームが協調して仕事を行うことを可能にします。これによりオンボーディングやセキュリティ対応の効率化が図られます。」—Investing.com記事（ServiceNowプレスリリース要約する、2025年3月）
「AIエージェントオーケストレーターはエージェント間の連携を促進し、AIエージェントチームが協調して仕事を行うことを可能にします。これによりオンボーディングやセキュリティ対応の効率化が図られます」—Investing.com記事（ServiceNowプレスリリース要約する、2025年3月）
競合環境においてServiceNowはMicrosoftのAgent FrameworkやSalesforce Agentforceといったプラットフォームとポジション付けられており、ServiceNowの強みは深いワークフロー統合とガバナンス機能にある。
今後の開発計画には、AIコントロールタワー機能の拡張、業界特化型エージェントテンプレートの提供、および大規模導入向けの従量課金制モデルの導入が含まれます。
ServiceNow エージェニック/AIを6ステップで始める
ServiceNowのエージェント型AIを成功裏に導入するには、エージェントが既存のワークフローやガバナンス要件と円滑に統合されるよう、綿密なプランと体系的な展開が不可欠です。
最適な結果を得るための導入ステップは以下の通りです：
- 現在のワークフローの複雑さを評価し、エージェント自動化に適した高頻度・反復可能なプロセスを特定する
- プラットフォームの前提条件を有効化*（ワークフロー・データ・ファブリックおよび必要なIntegration Hubコネクタを含む）
- AIエージェントオーケストレーターを導入し、パイロットワークフロー用の基本エージェントテンプレートを設定する*
- ワークフロー・データ・ファブリックを通じて企業データソースを統合し、エージェントにコンテキストを提供*
- /AIコントロールタワーの設定* ガバナンスポリシーと監視ダッシュボードを構成し、エージェントの業務を監督
- パフォーマンスメトリクスを監視し、ユーザーのフィードバックと運用結果に基づいてエージェント設定を反復改善する*
導入後4～6週間で初期結果が現れ、エージェントが運用データとユーザーのインタラクションから学習するにつれ、通常3～4ヶ月で完全な最適化が達成されます。
よくあるご質問
このプラットフォームはワークフロー・データ・ファブリックを活用し、CRM、ERP、CMDBシステムからのデータを統合。一方、インテグレーション・hubは外部アプリケーションやサービス向けのコネクターを提供します。
コア機能はPro PlusおよびEnterprise Plusプランに含まれますが、大量利用の場合、トランザクションベースの追加料金が発生する可能性があります。
AIコントロールタワーは、ポリシーの適用、監査証跡、組織全体のエージェント活動の集中監視を提供します。
はい、AIエージェントオーケストレーターは複数部門にわたるワークフローを調整し、IT、人事、カスタマーサービスチーム間でプロセスが移行する際の引き継ぎを処理し、コンテキストを維持します。
次のステップとアクションチェックリスト
ServiceNowのエージェント型AIは、特にServiceNowエコシステムに既に投資している組織にとって、企業ワークフロー自動化における重要なステップを意味します。
複雑な複数部門にわたるプロセスを調整する本プラットフォームの強みは、手動介入の削減と業務の一貫性向上を目指す大企業にとって極めて有用です。
評価と導入の指針として、このチェックリストをご活用ください：
[ ] 現行ServiceNowプラットフォームの利用状況を検証し、自動化候補を特定する[ ] 外部システム接続のためのデータ品質とIntegration Hub要件を評価する[ ] 2～3の高頻度・明確なワークフローでエージェント型AIを試験導入する[ ] 導入前にパフォーマンスメトリクスを定義し、ベースライン測定を確立する[ ] 組織コンプライアンスのためのガバナンスポリシーとAI Control Tower構成をプランする[ ] エージェントのパフォーマンス最適化とユースケース拡大のため四半期レビューをプランする