ServiceNow生成AIはどのように日常業務を変えるのか

AI Beat（エーアイビート）編集部です。デジタル化が加速する現代のビジネス環境において、業務プロセスの自動化や生産性向上は経営戦略の肝となっています。特に、近年は生成AI（Generative AI）の進化が急速に進んでおり、企業はこれを戦略的に活用することで、従来の課題を根本から解決する機会を得ています。

本記事では、クラウドベースのエンタープライズサービスプラットフォームであるServiceNowが、生成AIをどのように活用しているのか、その具体例や将来展望、さらには導入時の注意点などを詳細に解説します。読者は、生成AI技術の基礎知識から実践事例まで、一連の流れを理解し、今後のビジネス戦略に活かすためのヒントを得ることができるでしょう。

本記事サマリー：ServiceNowと生成AIの基本概念を整理し、各種バーチャルアシスタント（Now Assist）を中心に、IT運用管理、カスタマーサービス、セキュリティ対策などの業務自動化事例を詳述。さらに、生成AIの技術的背景、最新動向、実際の事例や成功のためのポイントについて解説します。生成AIの基本や、生成AIの基本、ChatGPTの活用、企業の生成AI活用事例などの情報も自然に織り交ぜ、読者が実務に役立つ知見を幅広く提供します。

ServiceNowと生成AIの概要

ServiceNowと生成AIは、別々の技術領域ながらも、どちらも企業が直面する業務効率やプロセス改善の課題を解決するために設計されています。ServiceNowは、ITサービス管理（ITSM）やカスタマーサービス管理（CSM）を中心に、業務全体のデジタル化と合理化を推進するプラットフォームとして知られ、一方で生成AIは膨大なデータから新たなコンテンツを自動的に生成する技術です。これにより、定型業務の自動化やデータ解析、意思決定の迅速化が実現され、企業の競争力向上につながっています。

ここでは両技術の基本概念と、具体的な仕組みや活用シーンについて整理していきます。

ServiceNowとは何か

ServiceNowは、エンタープライズ向けのクラウドプラットフォームとして、ITサービス管理（ITSM）、カスタマーサービス管理（CSM）、運用管理などの業務プロセスを自動化する機能を提供します。システムは、ワークフロー自動化、ナレッジ管理、セルフサービスポータル、各種データの分析・レポート機能を備えており、企業内の業務プロセスの効率化とトラブル対応の迅速化に寄与しています。近年では、Microsoft生成AI Microsoft生成AIやAzure生成AI Azure生成AIのような最新サービスと連携することで、更なるデジタルトランスフォーメーションを実現する動きが活発になっています。

筆者も実際にシステムの操作性と拡張性を評価しており、そのスムーズな業務連携は注目に値します。

生成AIとは何か

生成AI（Generative AI）は、機械学習技術の一分野で、膨大なデータセットを学習することで、テキスト、画像、音声、動画、さらにはソースコードなど多種多様なコンテンツを自律的に生成することができます。この技術は、従来のルールベースのシステムとは異なり、統計的学習を通じて独自のアウトプットを創出するため、クリエイティブな分野においても大きな可能性を持っています。例えば、Stable Diffusion Stable Diffusionのような画像生成技術や、NVIDIA AI技術 NVIDIA AI技術の利用は、生成AIの応用範囲を実証しています。

さらに詳しくは、生成AIの基本も参照してください。生成AIは、今後も進化を続け、より高度な言語理解やマルチモーダル生成といった分野での革新が期待されています。

ServiceNowにおける生成AIの導入

ServiceNowは、生成AIの先進的なアルゴリズムを積極的に取り入れ、業務プロセスの自動化や知見抽出を高度化しています。従来のタスク自動化ツールに加え、生成AIを統合することで、複雑な問い合わせ対応やデータ分析が迅速に行えるようになりました。この仕組みは、RAG技術などとの連携も視野に入れており、業務効率の向上だけでなく、企業全体のイノベーション推進に大きく寄与しています。

以下では、具体的な機能や活用シーンについて、実例を交えながら詳解します。

生成AIの機能と活用例

ServiceNow生成AIは、プラットフォーム全体にシームレスに統合され、企業の日常業務に次のような多岐にわたる機能を提供します。まず第一に、定型業務の自動化によって人的ミスを削減し、業務スピードを向上させます。次に、膨大なログや顧客データから有益なインサイトを抽出し、ビジネス意思決定のサポートツールとして活用されます。

また、自然言語処理を用いたレポート作成や翻訳、さらにはコード生成など、クリエイティブなアウトプットも自動的に行えます。こうした機能は、ChatGPTの活用や、企業の生成AI活用事例といった具体的な事例ともリンクしており、業務全体の自動化と高度な分析を可能にしています。筆者の経験上、このような技術の実装は、業務の属人化を防ぎ、全体のパフォーマンス向上に直結する点が大きな魅力です。

Now Assistの概要

Now Assistは、ServiceNowが生み出した生成AIをベースにしたバーチャルアシスタントであり、ユーザーとの自然な対話を通じて、情報提供やタスク自動化を実現します。NLP（自然言語処理）技術を活用して、ユーザーの問い合わせ内容を正確に解析し、適切な回答や推奨事項を提示するため、従来のマニュアル対応に比べて大幅な効率化が可能となっています。実際に、多くの企業がこの技術を利用して、ITサポートや顧客対応業務を効率化しており、その効果は非常に高い評価を得ています。

なお、生成AI技術全般については、生成AIの基本の記事も参考にしてください。

Now Assist for IT Operations Management (ITOM)

Now Assist for ITOMは、IT運用管理の分野に特化したバーチャルアシスタントです。インシデント対応、問題管理、そして変更管理を自動化することで、IT運用チームの日常業務を大幅に効率化します。具体的には、システム障害発生時の迅速なアラート通知や、ログの自動分析による問題の根本原因の特定など、業務プロセスの各段階で実用的なサポートを提供しています。

こうした仕組みは、システム全体の安定運用を支えるために不可欠であり、企業の信頼性向上に寄与しています。

Now Assist for Strategic Portfolio Management (SPM)

Now Assist for SPMは、戦略的なポートフォリオ管理を支援するために設計されたバーチャルアシスタントです。プロジェクトの進捗管理、リスク評価、さらにはリソースの最適配置を自動化することで、プロジェクト管理の精度と効率性を劇的に向上させます。これにより、複数のプロジェクトが同時進行する大規模組織でも、戦略的な意思決定を迅速化し、長期的な成果創出に繋がります。

実際の運用シーンでは、従来の手作業による進捗報告が大幅に改善され、より戦略的なデータ分析が可能となっています。

Now Assist for IT Service Management (ITSM)

Now Assist for ITSMは、ITサービス管理に特化したバーチャルアシスタントとして、サービスリクエストやインシデント対応、ナレッジ管理等の業務を自動化します。日々多数の問い合わせが寄せられるITサポート現場において、ユーザーの問い合わせ内容を瞬時に解析し、最適な回答や担当割り当てを行うことで、応答時間の短縮とサービス品質の向上に寄与しています。これにより、従業員はより高度な問題解決やシステム改善に集中できる環境が整いつつあるのです。

Now Assist for Customer Service Management (CSM)

Now Assist for CSMは、カスタマーサービス管理において、顧客からの問い合わせ対応を自動化することで、顧客満足度の向上に大きく貢献します。セルフサービスポータルを併用することにより、顧客自らが問題解決に必要な情報へ簡単にアクセスできるようになり、オペレーターへの依存度が低減されるため、運用コストの削減も実現されます。こうした取り組みは、ブランドロイヤルティの向上にも寄与し、企業全体の信頼性を高めています。

Security Posture Control（SPC）の紹介

Security Posture Control (SPC)は、ServiceNowが提供するセキュリティ管理ソリューションです。生成AIを組み合わせることで、セキュリティリスクの自動検知、脆弱性評価、セキュリティインシデントの迅速な対応が可能となります。このシステムは、セキュリティオペレーションセンター（SOC）における初動対応の迅速化と、過去のインシデントデータに基づくリスク分析を実現しており、企業全体のセキュリティ態勢をより堅固にする役割を果たしています。

IT部門だけでなく、経営層も安心してシステムを運用できるという点は大きなメリットです。

生成AIがもたらすメリット

ServiceNow生成AIの導入により、企業は多角的なメリットを享受できるようになります。業務プロセスの自動化や迅速な情報抽出により、従来の業務負担が軽減され、スタッフはよりクリエイティブな業務へと集中することが可能となるからです。さらに、生成AIは、リアルタイムデータの解析により、より精度の高い意思決定支援を実現し、ビジネス全体の柔軟性を高めています。

業務効率の向上

生成AIの自動化能力は、定型業務の迅速な処理を可能にし、業務効率を大きく向上させます。たとえば、データ入力や定期レポートの自動生成、メールのフィルタリングや振り分けなど、従来人手で行われていた作業が自動化されることで、従業員は創造的で付加価値の高い業務に注力できるようになります。IT運用の現場では、NVIDIA AI技術との連携により、より高速で正確なデータ処理が実現しており、効率化の度合いは顕著です。

生産性の向上

生成AIは、従業員一人ひとりの生産性向上にも寄与します。たとえば、Now Assistのようなバーチャルアシスタントの利用により、必要な情報へのアクセスが迅速になり、問合せ対応やタスクの割り当ても効率よく処理されます。これにより、従業員は自らの業務により深く焦点を合わせることができ、結果として全体の生産性が向上します。

さらに、業務プロセスの改善によってROI（投資対効果）を明確に見積もることができるため、経営層からの支持も厚いのが特徴です。

最適な意思決定

生成AIは、大量のデータを迅速かつ的確に分析し、リアルタイムでのインサイトを提供するため、企業がより迅速かつ合理的な意思決定を行うことを支援します。例えば、マーケットトレンドを機械学習で解析した結果、将来的なリスクや機会を予測し、事前に適切な戦略を立案できるというメリットがあります。こうしたプロセスは、従来の定量分析手法を大きく凌駕するもので、実際に多くの業界で採用され、成果を上げています。

導入事例と成功ポイント

ServiceNow生成AIは、様々な業界で導入され、具体的な成果を挙げています。ここでは、代表的な導入事例と、それぞれの成功要因について詳述します。企業の規模や業界特性に合わせた段階的導入が、成功の決め手となっています。

企業Aの導入事例

ある製造業の企業Aは、Now Assist for ITSMを導入し、ITサービスデスクの効率を飛躍的に向上させる成果を上げました。システムは顧客からの問い合わせを自動分類し、適切な担当者へ迅速に割り当てる仕組みを実現。結果として、リクエスト処理時間が大幅に短縮され、顧客満足度が向上しました。

こうした成功例は、企業全体での業務自動化を加速させる好例として、他の事例ともリンクしています。

企業Bの導入事例

金融業界に身を置く企業Bは、Now Assist for Security Operationsを活用し、セキュリティインシデントへの対応を自動化することで、早期のリスク検知と迅速な対策を実現しました。システムは、セキュリティログの詳細な解析を行い、疑わしい行動を自動的に検出して専門チームにアラートを発信。これにより、企業のセキュリティ体制が大幅に強化され、信頼性の高いシステム運用が可能となっています。

成功のためのポイント

ServiceNow生成AIの導入を成功に導く鍵は、いくつかのポイントに集約されます。まず、明確な目標設定が必要であり、生成AIの導入によってどのような業務改善が期待できるかを具体的に定義することが求められます。また、生成AIの精度は学習データの質に大きく依存するため、データの整備と品質管理が不可欠です。

さらに、最初から全社的な導入を急がず、効果が見込める業務領域から段階的に展開していく戦略が成功に繋がるといえます。こうした点は、実務に即した成功事例として非常に参考になります。

生成AIの将来性と技術的進化

生成AI技術は今後も急速な進化を遂げ、ServiceNowをはじめ、さまざまなプラットフォームで新たな可能性を切り開いていくことが予想されます。最新の生成AI技術は、大規模言語モデル（LLM）やマルチモーダル学習の分野でさらなる発展を見せており、その応用範囲はますます広がっています。業界では、研究と応用が相互に促進され、倫理的な利用ガイドライン整備や、より高度な認知能力の開発が進むと考えられています。

現在の技術動向

現在、生成AIの進化は大規模言語モデル（LLM）を中心に進んでおり、これにより従来のルールベースでは対応困難だった複雑なタスクが可能となっています。多くの企業では、生成AIの基本や、Stable Diffusionのような技術を活用し、多様なコンテンツ生成に挑戦しています。こうした動向は、今後数年で業界全体に大きなインパクトを与えるはずです。

未来の展望

将来の生成AI技術においては、以下の点が特に注目されています。一つ目は、より高度な言語理解能力の向上です。人間の微妙なニュアンスや文脈を深く解析することで、複雑なタスクにも柔軟に対応できるシステムが期待されます。

二つ目は、テキスト以外のマルチモーダル生成の進展です。画像、音声、動画など、複数のメディア形式を横断してコンテンツを生成する技術は、今後のデジタルコンテンツ制作に革命をもたらすでしょう。三つ目として、倫理的なAI利用ガイドラインの整備が進むことで、社会的受容性が高い形で技術が普及すると見られています。

筆者自身も、この未来展望に非常に期待しています。

生成AI導入時の注意点

生成AIの導入には、その大きな可能性と同時に留意すべきリスクや課題も存在します。ServiceNowが提供するエンタープライズ向けのセキュリティ対策は非常に高水準ですが、ユーザー企業側でも適切な運用体制を構築する必要があるため、計画段階から慎重な設計が求められます。

セキュリティとプライバシーの確保

生成AIを活用する際、企業は大量のデータを扱うため、セキュリティとプライバシーの管理が最優先されなければなりません。ServiceNowは、エンタープライズレベルのセキュリティ対策を実装しており、多層防御によるリスク管理体制を整えています。しかし、ユーザー側でも、データの取り扱いやアクセス制御、内部統制の徹底など、組織横断でのセキュリティポリシー策定が不可欠となります。

こうした取り組みは、企業全体でのリスクマネジメントシステム強化に直結するため、慎重に検討すべきポイントです。

導入コストとROIの考え方

ServiceNow生成AIの導入には一定の初期投資と運用コストが発生します。そのため、導入前に期待される効果を定量的に見積もることが重要です。たとえば、タスク自動化による作業時間の削減、ヒューマンエラーの低減、そしてデータ分析による迅速な意思決定など、具体的な効果を基にROI（投資対効果）を計算する必要があります。

これにより、導入の決定を合理的な根拠に基づいて行うことが可能となり、成功への道筋が明確になります。

まとめ

ServiceNow生成AIは、企業のデジタルトランスフォーメーションを推進し、あらゆる業務の自動化と効率化を実現するための強力なツールです。Now Assistをはじめ、ITOM、SPM、ITSM、CSMといった各種バーチャルアシスタントが、日々の業務だけでなく、セキュリティやリスク管理にも大きな変化をもたらしています。生成AIの技術的進化により、今後ますます高度な自然言語処理やマルチモーダル生成が実現され、ビジネス全体のインテリジェンスが向上することが期待されます。

最終的に、ServiceNow生成AIの導入は、単なる業務自動化の枠を超え、企業のイノベーション戦略に直結するものです。セキュリティ対策、データ品質の維持、そして段階的な導入計画を策定することで、確実なROIを見込むことができます。これからの企業経営において、大規模言語モデルや生成AI技術の導入は必須ともいえるでしょう。

最新の技術動向や生成AIの応用事例、さらにはRAG技術や具体的な活用シーンについても、ぜひ継続的にチェックしていただき、ビジネス戦略に役立ててください。

サービス名	対象ユーザー	特徴	価格	商品カテゴリ	商品URL
OpenAI	LLM利用者	大規模言語モデル	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
Google	LLM利用者	大規模言語モデル	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
ChatGPT	対話型AI利用者	汎用AI対話	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
Bard	対話型AI利用者	Google提供の対話AI	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
LINE	LLM利用者	メッセージングプラットフォーム	不明	AIサービス・モデル	商品
NVIDIA	LLM/AI開発者	GPUおよびAIプラットフォーム	不明	AIサービス・モデル	商品
Stable Diffusion	画像生成利用者	オープンソースAI画像生成	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
Midjourney	画像生成利用者	AI画像生成	有料	AIサービス・モデル	商品
Canva	デザイン利用者	AIを活用したデザインツール	無料/有料	AIサービス・モデル	商品
KDDI	通信/AI導入支援	通信大手によるAI導入支援	不明	AIサービス・モデル	商品
IBM	AI開発/導入支援	エンタープライズAIソリューション	不明	AIサービス・モデル	商品
Claude	LLM利用者	大規模言語モデル	無料／有料	AIサービス・モデル	商品