ITヘルプデスクが日常的なチケット処理に追われる一方で、重大な問題が未解決のまま放置される状況では、従来の自動化手法では不十分です。
ServiceNowの新たなエージェント型/AIは、問題に対して推論し、ユーザーに代わって行動する自律エージェントという新たなアプローチを約束します。
ビジネスリーダーが知っておくべき、この新たな機能の要点を以下に示します。
主な鍵
- ServiceNowはAIエージェントを導入し、中核ビジネス機能全体にわたるワークフローの自動化を実現しました.
- エージェントはリアルタイムの企業データを活用し、自律的に監視・分析・実行を行います。
- AIエージェントオーケストレーターは、複雑なタスクのために部門横断的に複数のエージェントを調整します。
- パイロット先行導入により、組織全体のリスク、コスト、変更を管理します。
ServiceNowはエージェント型AIを提供していますか？
ServiceNowは2024年9月、Now Platform上でAIエージェントを発表。IT、カスタマーサービス、人事、調達、開発の各ワークフローに自律機能を直接組み込みました。
従来のAIアシスタントが提案を表示するのとは異なり、これらのエージェントは人間の監督下でタスクを自律的に処理します。日常的な判断については承認を待つことなく、チケットをクローズし、顧客の問い合わせを解決します。
本番環境への導入は2024年11月までに開始され、カスタマーサービス管理とITサービス管理から導入を開始。これにより解決時間の短縮と、需要急増時の担当エージェントのサポートを実現します。
この動きにより、ServiceNowは企業向けワークフロー自動化分野において、Microsoft Copilot Studio、Salesforce Agentforce、OracleのAI Agent Studioと直接競合する立場となった。
実際の仕事とは？
ServiceNowのエージェント型AIは、統合されたNow Platform上で連携する3つのコアコンポーネントを通じて仕事を行います。
AIエージェントオーケストレーターは複数の専門家を調整し、Now AssistスキルキットはカスタムAI動作を実現し、ワークフローデータファブリックは外部システムをリアルタイムで接続します。
| コンポーネント | ビジネス機能 |
|---|---|
| /AIエージェントオーケストレーター | 専門エージェントのチームをプラン・監督し、仕事をするようにする |
| Now Assist Skill Kit | エージェントに組み込めるカスタム生成AIスキルを構築 |
| ワークフロー・データ・ファブリック | カスタム統合なしで外部データソースを接続 |
| AI コントロールタワー | すべてのAIエージェント活動を統制、監視、監査します |
問い合わせに応答するチャットボットとは異なり、これらのエージェントはワークフローをプロアクティブに監視し、パターンやトリガーを検知すると即座にアクションを起こします。人間へのエスカレーション、部門間の引き継ぎ、または定義されたガードレール内でプロセス全体を自律的に完了する anche 可能です。
このアーキテクチャが重要なのは、既存のServiceNowデータと許可を活用し、外部AIツールのセキュリティリスクを回避するためです。
実際の運用ではどのような形になるのか？
導入初期のユーザーからのフィードバックでこんな事例がありました：ある従業員が午前2時にパスワード再設定リクエストを提出しました。
朝のサポートを待つ代わりに、AIエージェントは既存の認証システムを通じてユーザーの身元を確認し、社内ポリシーに従ってパスワードをリセットし、セキュリティ認証情報を送信し、監査証跡のためにやり取りを記録します。
典型的なワークフローは以下の通りです：
- 検知 – エージェントが受信するサービスリクエストを監視し、定型パターンを識別します
- 分析 – システムはユーザーの許可、社内ポリシー、セキュリティ要件を相互参照します
- アクション – エージェントが事前定義された承認ワークフローに従い解決策を実行
- 検証 – システムが成功した完了を確認し、関連するすべての記録を更新します
- ハンドオフ – 複雑なケースは、既に準備された完全なコンテキストと共に人間のエージェントへエスカレーションされます
初期報告によれば、定型チケットの解決時間は30分から8分未満に短縮されました。ただし、この効率化にはトレードオフが伴い、ServiceNowが単純な自動化ツールと一線を画す理由となっています。
ServiceNowの差別化要因とは？
ServiceNowのネイティブ統合機能は、複雑なデータ接続を必要とするスタンドアロンAIツールとは一線を画します。エージェントがNow Platform上で直接動作するため、外部APIや同期遅延なしに統合された企業データにアクセス可能です。
主な鍵の差別化要因は以下の通りです：
• 統一データモデル：エージェントが部門横断で同一のリアルタイム情報を活用• カスタムスキルの柔軟性：組織がサードパーティLLMで独自のAI行動を構築可能• 企業ガバナンス：組み込みの承認ワークフローと監査証跡でコンプライアンス要件を満たす• エコシステムの広範性：単一プラットフォームでIT、人事、カスタマーサービス、ビジネス運営を統合管理
トレードオフはベンダーロックインと、単体ソリューションと比較した潜在的なコスト増です。ServiceNowに既に投資している組織が最大の恩恵を受ける一方、競合プラットフォームを利用する企業は統合の複雑さに直面します。
この統合アプローチは、エコシステム統合機能を検証するほどに価値を高めます。
統合とエコシステム適合性
ServiceNowのエージェント型AIは、ワークフロー・データ・ファブリックを通じて既存の企業システムに接続し、カスタム開発作業なしでリアルタイムデータへのアクセスを提供します。このプラットフォームは、分散したツールを統合されたワークフロー体験へと結びつけます。
| プラットフォーム／パートナー | 統合の性質 |
|---|---|
| Microsoft 365 | 電子メール、カレンダー、ドキュメントの共同作業 |
| アドビシステムズ | クリエイティブなワークフローデータとユーザー管理 |
| AWS/Azure | クラウドインフラストラクチャの監視と自動化 |
| Oracle/SAP | 企業リソースプランニングのデータフロー |
AIエージェントギャラリーは2025年初頭に60以上の事前構築済みユースケースでローンチされ、ServiceNowは年間を通じてパートナーから数千もの追加エージェントの提供を見込んでいます。このマーケットプレイス型アプローチは品質基準を維持しつつ導入を加速させます。
統合の深さはユースケースによって異なりますが、シングルテナントアーキテクチャにより機密データはServiceNowのセキュリティ境界内に保持されます。次に、現実的な導入タイムラインを検討しましょう。
導入タイムラインと変更管理
エージェント型AIの導入には、完全展開前に信頼性を構築し価値を実証するための慎重なフェーズ導入が必要です。成功事例の多くは、組織全体への一斉導入ではなく、パイロット運用から段階的拡大へのアプローチを採用しています。
典型的な導入手順には以下が含まれます：
- パイロットフェーズ – 処理量が多くリスクの低いプロセスに2～3つのエージェントを導入（30～60日間）
- 部門拡大 – 成功事例をビジネス部門全体に展開（60～90日）
- 部門横断型ワークフロー – 担当者が部門を超えて連携できるようにする（導入期間：90～180日）
- 高度な自動化 – 複雑な多ステップビジネスプロセスを展開（6～12ヶ月）
変更管理は透明性と段階的な機能拡張に重点を置きます。ITチームはエージェント設定に関するトレーニングを必要とし、エンドユーザーにはAIエージェントがリクエストを処理するタイミングと方法についての説明が求められます。
2025年3月に発表されたMoveworksの買収により、フロントエンドのユーザー体験が向上し、AIとの対話がより会話になります。初期ユーザーからのフィードバックは、実環境での導入課題に関する知見を提供しています。
コミュニティの反響と初期ユーザーの感想
初期のフィードバックでは、コストや複雑さに関する実用的な懸念と慎重な楽観論が混在していることが明らかになった。ServiceNowは、AIが日常仕事を処理することでエージェントの生産性と意思決定の迅速化を実現したと報告している。
ユーザーからの反応には以下のようなものがあります：
• 「仮想エージェントから生身エージェントへの移行時間短縮により顧客満足度が向上」 – 引き継ぎ改善を強調するServiceNow内部関係者• 「現時点ではテキストからコード生成機能はMVP（最小限の機能を持つ製品）レベル」 – 生成機能の改良が必要との開発者フィードバック• 「Now Assist製品のライセンス費用が膨大」 – 導入障壁として予算懸念を指摘するIT管理者• 「アカウント担当が謳う『こんなに簡単！』というレベルにはまだ達していない」 – 導入の複雑さについて顧客が注意喚起
Reddit上の議論では、予算制約からMicrosoftの低コスト代替案を選ぶ組織もあると指摘されています。ただしServiceNow支持者は、総所有権コスト（TCO）の観点では自社の統合型アプローチが優位だと主張しています。
賛否両論の反応は、新興技術にありがちな成長痛を反映しています。ロードマップでは現在の多くのリミットに対処しています。
ServiceNowのエージェント型AIの費用はいくらですか？
ServiceNowの料金体系は、チケット要約やコード生成などの個別アクションを計測する/AI「アシスト」単位と、階層別に異なるユーザーライセンス料で構成されます。
Professional Plusおよび企業のお客様は、利用料金に加えてアドオンが発生します。ServiceNowは標準価格を公開していないため、事前予算策定が困難であり、カスタム見積もりが必要となります。
この困難は消費モデル自体によってさらに増幅されます。チケット量やクエリの複雑さに基づいて利用量が変動するため、予測不可能な月額請求が発生します。
チームは常に予想外の超過をレポート作成しており、AIコストを固定アイテムとして扱うのではなく、毎週使用量を監視せざるを得ない状況です。含まれるクォータを使い切ると追加のアシストパックを購入できますが、この事後対応型の購入パターンは予算予測を困難にします。
企業プラスアカウントは、下位プランよりも優れた単位経済性を実現します。2025年3月現在、AIエージェントオーケストレーターなどの機能は企業プラスアカウントでは追加料金なしで提供されますが、プロフェッショナルプラスアカウントは同じ機能に対して追加料金を支払う必要があります。
ServiceNowが新エージェントツールを最上位層向けに先行リリースするたびに、価格差は四半期ごとに拡大しています。
さらに、ライセンス費用は実際のコストの一部に過ぎません。統合作業、カスタムスキル開発、コネクタ構築、トレーニングプログラムにより、初期見積もりの2倍の費用がかかるケースが少なくありません。
財務チームは、予算をコミットして全面展開する前に、ROIを実証するため1つのワークフローを試験導入すべきです。
まとめ
ServiceNowのエージェント型AIは、Now Platform上で既にワークフローを運用している場合に最大の価値を発揮します。
統合データモデルと組み込みガバナンスにより統合の煩わしさは解消されますが、使用量ベースの料金体系は注意深い監視なしにコストが急増する可能性があります。
まず2～3の高頻度・低リスクプロセスをパイロット導入し、60日間かけて解決時間とコストを追跡。その後、ROIが実証されたプロセスをスケールアップします。
組織がServiceNowを基盤とし、ベンダーロックインを受け入れられるなら、生産性の向上が投資を正当化する。