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2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

🗓 Created on 4/12/2025

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は、ServiceNowが提供するAIエージェントに関する全体像の把握と、その機能、活用方法、及び導入に伴う効果と課題の整理にあります。調査の目的は、企業の業務プロセス自動化や効率化を実現するために、ServiceNowのAIエージェントがどのように設計・運用され、どのようなユースケースや導入効果が期待できるのかを明らかにすることです。具体的には、以下の点に焦点を当てています。

•　AIエージェントの基本機能（例：AI Agent Studio、Now Assist、AIエージェントオーケストレーター等）の解説
•　各業務分野（ITサービス管理、カスタマーサービス、人事、ソフトウェア開発など）における適用事例と導入効果
•　導入時に考慮すべき課題（初期導入コスト、日本語対応、データセキュリティ、継続的な学習・改善の必要性、雇用への影響）
•　将来的な展望や、NVIDIAとの連携などを通じた技術進化の可能性

回答

ServiceNowのAIエージェントは、企業の業務自動化および生産性向上を実現するための高度なAIプラットフォームとして位置づけられ、2025年を「AIエージェント元年」とするビジョンの下、積極的な展開が進められています。以下に、主要なポイントとその独自の分析を示します。

1. 主な機能および技術的特徴

AI Agent Studio
　・顧客が自然言語プロンプトを用いて独自のAIエージェントを設計・開発できる環境を提供
　・標準エージェントをベースに機能拡張が可能
Now Assist
　・企業内のITSM、CSM、HRSD、Creatorなど、複数の分野で問い合わせ対応やタスク自動化に利用できる生成AI機能
　・実例として、顧客問い合わせの約80％を自動処理する効果が報告されている（参考：https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f）
AIエージェントオーケストレーターおよびNow Assist Guardian
　・ユーザーの要求に基づき、サブエージェントを組み合わせたタスク実行計画を自律的に立案・実行
　・AIの誤動作防止のためのガードレール機能も内蔵
マルチエージェント連携
　・複数のAIエージェントが協力し、部門間の複雑なタスクを効率的に処理する仕組みを有する

下記の表は、主要な機能とその詳細をまとめたものです。

機能名	詳細内容
AI Agent Studio	顧客独自のエージェント構築が可能。自然言語プロンプトを活用した設計環境を提供（参考：https://it.impress.co.jp/articles/-/27677）
Now Assist	生成AIによる問い合わせ対応やタスク自動化。迅速な対応と生産性向上に寄与（参考：https://ascii.jp/elem/000/004/261/4261325/）
AIエージェントオーケストレーター	ユーザー要求に合わせサブエージェント群を形成し、タスクを自律的に実行。
Now Assist Guardian	AIの自律判断が暴走しないよう安全性を確保するための機能。
マルチエージェント連携	部門をまたいで複雑な業務を自動処理。複数のエージェントが協働することで、より高度な業務自動化を実現。

また、下記のMermaid図は、AIエージェントの基本的なタスク実行の流れを示しています。

2. ユースケースと導入効果

ユースケース
　・ITサービス管理：インシデント自動解決やパスワードリセットなどの定型業務の自動化
　・カスタマーサービス：問い合わせの自動分類および処理による顧客応対の迅速化
　・人事業務：採用や新入社員オンボーディング、休暇申請などのタスク自動化
　・ソフトウェア開発：開発プロセスの自動化と、業務プロセス全体の効率化
導入効果
　・業務効率の大幅な向上：例として、AIエージェントによる問い合わせ対応で生産性が20%向上、年間で数百万ドルのコスト削減効果が期待される（参考：https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f）
　・従業員の負担軽減：反復的な作業を自動化することで、従業員はより価値の高い業務に専念可能
　・データ活用の自律性：自己学習機能を通じて、環境変化に適応し継続的にパフォーマンス向上が図られる

3. 課題と今後の展望

導入時の課題
　・初期導入コスト：高度なシステム設計やデータ接続、ルール設定に伴う初期投資の大きさ
　・日本語対応の課題：英語圏で開発された技術を日本語環境に適用する際の精度や自然言語理解の難しさ（参考：https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f）
　・セキュリティリスク：企業機密情報の取り扱いにおけるデータ蓄積や管理の問題　
今後の展望
　・NVIDIAとの連携によるAIエージェント評価ツールの導入で、タスク実行の精度向上やパフォーマンスの客観的評価が可能に（参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000029239.html）
　・「人が業務のためにAIを利用する」段階から「AIが業務を自律的に遂行し、人が監督する」段階への移行が進展する見込み
　・企業全体の組織改革や業務プロセスのデジタル化を加速するツールとして、今後のさらなる機能強化と拡張が期待される

結果と結論

本調査により、ServiceNowのAIエージェントは以下のような主要な成果および結論にまとめられます。

【業務自動化と効率化の実現】
　・AIエージェントは、ITサービス管理、カスタマーサービス、人事、開発プロセスなど多岐にわたる業務の自動化を実現し、業務効率と生産性の向上に大きく寄与する。
【高い柔軟性と拡張性】
　・AI Agent StudioやNow Assistの導入により、企業は自社のニーズに合わせたカスタムAIエージェントを構築できるため、業務プロセスの最適化が容易になる。
【導入に伴う課題の存在】
　・初期導入コスト、日本語対応の精度、データセキュリティなどの課題が存在するため、導入前の詳細な業務分析と適切な対策が不可欠である。
【将来的な技術進化と組織改革への影響】
　・NVIDIAとの連携や評価ツールの導入により、AIエージェントの精度と信頼性がさらに向上することが期待される。
　・業務プロセス自動化は企業の競争優位性を強化し、従業員がより創造的な業務に集中できる環境の整備につながる。

結論として、ServiceNowのAIエージェントは、現状の技術進展を背景に企業のデジタルトランスフォーメーションを牽引する有力なツールとなり得ます。一方で、その導入および運用には戦略的な計画と継続的な改善が必要です。企業は、これらの技術と課題を十分に理解・活用し、自社に最適な業務自動化戦略を策定することが、将来的な成長と競争優位性の確立に寄与すると結論づけられます。

ビジュアライズ

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    <title>ServiceNowのAIエージェントについて</title>
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</head>
<body>
    <h1>ServiceNowのAIエージェントについてまとめ</h1>

    <div class="section">
        <h2 class="title">概要</h2>
        <p>ServiceNowのAIエージェントは、Now Platform上で動作し、ITサポート、人事、カスタマーサービスなどの業務を自動化します。2025年を「AIエージェント元年」と位置づけ、AIが主体的に業務を推進する時代を目指しています。</p>
        <p class="reference">出典: <a href="https://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/2504/09/news05.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechTarget ITmedia</a></p>
    </div>

    <div class="section">
        <h2 class="title">主な機能と技術的特徴</h2>
        <ul>
            <li>Now Assist: 生成AI機能で、開発なしで利用可能なスキルを提供。</li>
            <li>AI Agent Studio: 自然言語プロンプトを用いて独自のAIエージェントを設計。</li>
            <li>AIエージェントオーケストレーター: 複数のサブエージェントを統合し、業務実行計画を立案。</li>
            <li>Now Assist Guardian: 自律判断による暴走を防ぐ安全対策。</li>
        </ul>
    </div>

    <div class="section">
        <h2 class="title">ユースケースと導入効果</h2>
        <ul>
            <li>IT部門: インシデント自動解決、パスワードリセット。</li>
            <li>カスタマーサービス: 問い合わせ分類、ケース処理。</li>
            <li>人事: 新入社員のオンボーディング、休暇申請対応。</li>
            <li>導入効果: 生産性向上、コスト削減、従業員の負担軽減。</li>
        </ul>
    </div>

    <div class="section">
        <h2 class="title">課題と今後の展望</h2>
        <ul>
            <li>初期導入コストやシステム連携の複雑さ。</li>
            <li>日本語対応の課題。</li>
            <li>今後の技術革新とカスタマイズの推進が期待される。</li>
        </ul>
    </div>

    <div class="section">
        <h2 class="title">AIエージェントの関係性図</h2>
        <div class="mermaid">
            graph TD;
                A[AIエージェント] --> B[Now Assist];
                A --> C[AI Agent Studio];
                A --> D[AIエージェントオーケストレーター];
                A --> E[Now Assist Guardian];
                B --> F[生成AI機能];
                C --> G[カスタムエージェント設計];
                D --> H[業務実行計画];
                E --> I[安全対策];
        </div>
    </div>
</body>
</html>

🔍 詳細

🏷ServiceNow AIエージェントの概要と機能

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

ServiceNow AIエージェントの概要と機能

ServiceNowのAIエージェントは、企業全体の業務プロセスを効率化し、自動化するために設計されたAIプラットフォーム上で提供される機能です。本セクションでは、ServiceNowのAIエージェントの概要と機能について詳しく解説し、その活用方法について考察します。

ServiceNowは2025年を「AIエージェント元年」と位置づけ、AIが主体的に業務を推進していくステージへと変化していくとしています

ascii.jp

。この背景には、AI技術の進化と、企業がより効率的な業務プロセスを求めるニーズの高まりがあります。ServiceNowは、AIプラットフォームに業務を載せ、隅々にまで行き渡らせることを重視しており

zdnet.com

、そのための基盤としてAIエージェントを提供しています。

ServiceNow AIエージェントの基本機能

ServiceNowのAIエージェントは、事前定義された目標を達成するために、自律的にデータを収集し、意思決定を行い、タスクを実行するように設計されたシステムです

servicenow.com

。また、新しい情報に適応し、時間とともに学習する能力を備えています

servicenow.com

。主な機能として以下のようなものがあります。

AI Agent Studio: 顧客が独自のAIエージェントを構築できる開発環境を提供します
zdnet.com
。自然言語のプロンプトによってAIエージェントを設計したり、標準のAIエージェントをベースに独自の機能を追加したりできます
impress.co.jp
。
Now Assist: ServiceNowに組み込まれたGenerative AIで、開発なしで利用可能なスキルとして実行可能な処理が定義されています
qiita.com
。ITSM、CSM、HRSD、Creatorなどの製品で利用可能です
qiita.com
。
AIエージェントオーケストレーター: ユーザーのリクエストに対し、AIが業務の実行計画を立案し、適切なAIエージェントをグループの中から選択して業務を推進します
zdnet.com
。
Now Assist Guardian: AIエージェントが全ての判断を自動で下して暴走することを防ぐ機能です
zdnet.com
。
マルチエージェント連携: 複数のAIエージェントが連携し、部門をまたぐタスクを自動化します
note.com
。

これらの機能により、ServiceNowのAIエージェントは、企業内の様々な業務プロセスを自動化し、効率化することが可能になります。

ServiceNow AIエージェントの仕組み

ServiceNowのAIエージェントは、ユーザーからの要求を受け、タスク実行計画を立案し、それぞれのタスクを担うサブAIエージェントを集めた実行グループを形成します

impress.co.jp

。これらのサブAIエージェントは、ServiceNowのツール群を用いてタスクを実行し、必要に応じて人間の判断を仰ぐことも可能です

impress.co.jp

。

AIエージェントの仕組みを図で示すと以下のようになります。

この仕組みにより、ServiceNowのAIエージェントは、複雑なタスクを複数のAIエージェントで分担し、効率的に処理することができます。

ServiceNow AIエージェントのユースケース

ServiceNowのAIエージェントは、多岐にわたる業務に適用可能です。

ITサービス管理: ITヘルプデスク業務をAIに担わせ、従業員からのITに関する要求やインシデント報告に対応します
youtube.com
。
顧客サービス: 顧客からの問い合わせ対応を自動化し、顧客満足度を向上させます
note.com
。
人事: 採用プロセスや従業員からの問い合わせ対応を効率化します
servicenow.com
。
ソフトウェア開発: 開発プロセスを自動化し、開発者の生産性を向上させます
servicenow.com
。

これらのユースケースは、ServiceNowのAIエージェントが、企業内の様々な部門で活用できることを示しています。

ServiceNow AIエージェントの導入効果

ServiceNowのAIエージェント導入により、企業は以下のような効果を期待できます。

生産性の向上と効率化: AIエージェントは、IT、カスタマーサービス、調達、人事、ソフトウェア開発など、数百ものユースケースで24時間体制の生産性向上を支援します
prtimes.jp
。例えば、顧客からの問い合わせの80%を人間の介在なしに処理し、複雑なケースでも対応時間を大幅に短縮することができます
note.com
。
コスト削減: AIエージェントの活用により、年間で数百万ドルのコスト削減が見込まれます
note.com
。
従業員満足度の向上: AIエージェントが反復的なタスクを自動化することで、従業員はより創造的で価値の高い業務に集中できるようになります
zdnet.com
。

これらの効果は、ServiceNowのAIエージェントが、企業の競争力を高める上で重要な役割を果たすことを示唆しています。

ServiceNow AIエージェント導入における課題

ServiceNowのAIエージェント導入には、以下のような課題も考慮する必要があります。

初期導入コスト: AIエージェントの導入には、事前の設計、データ接続、ルール設計が必要であり、導入ハードルが高い場合があります
keiei-digital.com
。
日本語対応の課題: AIエージェントは英語圏で大きく活躍していますが、日本語はAIにとっていくつかの課題があります。例えば、複雑な文字体系や文脈の曖昧さ、情報量の少なさなどが挙げられます
note.com
。
データセキュリティ: 企業の機密情報をAIに入力すると、クラウド側にデータが蓄積されるリスクがあります
powerweb.co.jp
。

これらの課題を克服するために、ServiceNowは、AIエージェントの導入を支援する様々なサービスを提供しています。

まとめ

ServiceNowのAIエージェントは、企業全体の業務プロセスを効率化し、自動化するための強力なツールです。多岐にわたるユースケースに対応できる柔軟性と、導入効果の高さから、多くの企業で活用されています。しかし、導入にあたっては、初期導入コストや日本語対応の課題、データセキュリティの問題などを考慮する必要があります。これらの課題を克服し、ServiceNowのAIエージェントを効果的に活用することで、企業は競争力を高め、持続的な成長を実現することができるでしょう。

servicenow.com

ascii.jp

ServiceNow、2024年の日本市場戦略として“5＋1の事業方針”掲げる

servicenow.com

note.com

OpenAI

年になるとみています。

https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/ai-agents

Business Insider

デロイトによる調査

https://www.businessinsider.com/generative-ai-evolution-software-companies-develop-ai-agents-workforce-2025-3

https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/D3-1.pdf?utm_source=chatgpt.com

https://service.ai-prompt.jp/en/article/ai365-268/?utm_source=chatgpt.com

https://arxiv.org/abs/2310.15970

https://www.litmus-jp.com/thought-starters/the-hybrid-approach-combining-ai-tools-amp-human-expertise-for-japan

ChatGPTイベント

servicenow.com

調査のまとめ

ServiceNowのAIエージェントについて

ServiceNowのAIエージェントは、AIプラットフォーム上で提供される機能であり、企業全体の様々な業務プロセスを効率化・自動化するため...

調査のまとめ

回答

ServiceNowのAIエージェントについて、以下にまとめます。

概要 ServiceNowのAIエージェントは、Now Platform上で動作する業務用のAIエージェン...

🏷AIエージェントの導入効果とユースケース

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

AIエージェントの導入効果とユースケース

ServiceNowのAIエージェントは、業務効率化と生産性向上に大きく貢献すると期待されています。AIエージェントの導入効果とユースケースについて、最新の情報を基に解説します。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、人間が与えた目的に対して自律的に必要な情報を取得・意思決定し、実際の実行まで行うシステムです

keiei-digital.com

。生成AIであるChatGPTとは異なり、AIエージェントは自律性、実行力、社会性、タスクの連続性、自己学習の5つの特徴を持っています

keiei-digital.com

。

特徴	詳細
自律性	事前に設定された目標やルールに基づき、人間の指示がなくてもタスクを実行
実行力	タスクを計画するだけでなく、実際にアクションを起こして結果を出す
社会性	他のエージェントや人間と連携して、複雑なタスクを協調的に実行
タスクの連続性	データ収集から分析、提案、実行、改善まで一連のプロセスを一貫して行う
自己学習	タスクの結果を基に、自ら改善を繰り返し学習

ServiceNowのAIエージェント「Now Assist」

ServiceNowは、AIエージェントとして「Now Assist」を提供しています

servicenow.com

。Now Assistは、AIを活用した支援で生産性を向上させ、組織全体の業務をよりスマートにすることを目的としています

servicenow.com

。

AIエージェントの導入効果

AIエージェントの導入により、企業は以下のような効果を期待できます。

業務効率化: AIエージェントは、営業支援、カスタマーサポート、IT運用など、複雑で自律的なタスクを実行できます
keiei-digital.com
。例えば、カスタマーサポートにおいて、AIエージェントが顧客からの問い合わせの80%を人間の介在なしにこなす事例もあります
note.com
。
生産性向上: AIエージェントは、データ収集から分析、意思決定、実行まで複数のステップを一貫して実行できるため、生産性向上が期待できます
keiei-digital.com
。ServiceNowでは、AIエージェントを活用することで職場の生産性を20%向上させ、年間3億2500万ドルの効果を見込んでいます
note.com
。
コスト削減: AIエージェントは、業務を自動化し、瞬時に情報を処理する役割を担うため、リソースの最適化や従業員の負担軽減に貢献します
arvo.net
。例えば、AIエージェントによって年間40万時間の労働時間が節約されると試算されています
note.com
。
顧客体験の向上: AIエージェントは、24時間365日の稼働を実現し、顧客からの問い合わせに迅速に対応できます
servicenow.com
。これにより、顧客満足度を高め、顧客ロイヤルティを向上させることが期待できます。

AIエージェントのユースケース

ServiceNowのAIエージェントは、様々な分野で活用されています。

ITサービス管理: IT Service Management AI エージェントコレクションを使用して、タスクを自律的に完了します
servicenow.com
。
カスタマーサービス: 顧客からの問い合わせ対応を自動化し、顧客満足度を向上させます
note.com
。
人事: 人事関連の業務を自動化し、従業員の負担を軽減します
note.com
。

ServiceNowとNVIDIAの連携

ServiceNowは、NVIDIAと連携してAgentic AIを進化させ、エンタープライズインテリジェンスを再定義しようとしています

prtimes.jp

。両社は共同で、AIエージェントの導入を最適化し、ビジネス効果を最大化するために、評価ツールとNVIDIA Llama Nemotronの推論モデルをServiceNow Platformに統合します

prtimes.jp

。

この連携により、ServiceNowのAIエージェントは高度な推論能力を獲得し、複雑なワークフローの理解力が高まり、ビジネスプロセスを動的に最適化できるようになります

prtimes.jp

。

今後の展望

ServiceNowは、AIエージェントを「人が業務でAIを利用する」段階から「AIが行う業務を人が監督する」段階へと移行させるべく、製品開発を進めています

ascii.jp

。2025年5月には、最初のAIエージェント評価ツール群が提供開始予定であり、AIエージェントのパフォーマンスとROIに対する信頼を高めることが期待されています

prtimes.jp

。

まとめ

ServiceNowのAIエージェントは、業務効率化、生産性向上、コスト削減、顧客体験の向上など、様々な効果をもたらすことが期待されています。ServiceNowは、NVIDIAとの連携を通じてAIエージェントの進化を加速させており、今後の展開が注目されます。企業は、ServiceNowのAIエージェントを導入することで、競争優位性を確立し、持続的な成長を実現できる可能性があります。

nikkei.com

arvo.net

prtimes.jp

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🏷Now AssistとAI Agent Studioの活用

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

Now AssistとAI Agent Studioの活用

ServiceNowのAIエージェントは、業務の自動化と効率化を促進する上で重要な役割を果たしています。特に、Now AssistとAI Agent Studioは、その中心的な機能として注目されています。これらのツールを活用することで、企業はAIエージェントをより効果的に業務に取り入れ、生産性向上やコスト削減を実現できると考えられます。

Now Assist：生成AIによる業務効率化

Now Assistは、ServiceNowが提供する生成AIアシスタントであり、業務の効率化を支援します

ascii.jp

。2023年に発表され、2024年には日本語環境でのフルサポートが開始されました

ascii.jp

。Now Assistは、特に以下の点で業務を効率化します。

AIによる問い合わせ対応: ServiceNowのAIエージェントは、顧客からの問い合わせの80%を人間の介在なしに処理できると報告されています
note.com
。これにより、従業員はより複雑な問題に集中できるようになります。
時間短縮: AIエージェントを活用することで、従業員が数日かかるような複雑なケースでも、対応時間を52%短縮できる事例が紹介されています
note.com
。
生産性向上: カスタマーサービス、HR、ITなどの分野でAIエージェントを活用することで、職場の生産性を20%向上させ、年間3億2500万ドルの効果が見込まれています
note.com
。また、年間40万時間の労働時間節約も期待されています
note.com
。

BT-AIでは、Now Assistを活用して300人のカスタマーサービス担当者に対し、AIが生成したケースサマリーと自動化された解決メモを提供しています

servicenow.com

。これは、Now Assistが実際の業務でどのように活用され、効率化に貢献しているかを示す具体的な例です。

AI Agent Studio：カスタムAIエージェントの開発

AI Agent Studioは、ユーザーが独自のAIエージェントを開発できる環境を提供します

zdnet.com

。このスタジオでは、自然言語のプロンプトを使用してAIエージェントを設計したり、標準のAIエージェントをベースに独自の機能を追加したりできます

impress.co.jp

。AI Agent Studioの導入により、企業は自社の特定のニーズに合わせたAIエージェントを開発し、より高度な業務自動化を実現できます。

AIエージェントは、人の要求を受け、要求に応えるためのタスク実行計画を立案し、それぞれのタスクを担うサブAIエージェントを集めた実行グループを形成します

impress.co.jp

。サブAIエージェントは、ServiceNowのツール群を用いてタスクを実行します。業務の判断に人（ライブエージェント）が関与することも可能です

impress.co.jp

。

AIエージェント成功のための要素

ServiceNowは、AIエージェントを成功させるための3つの要素を提唱しています

note.com

。

新しいエージェント機能を各部門とその特定のニーズに合わせて開発すること
財務、マーケティング、営業などビジネスの各部門に対して独自のトレーニングプランを設計すること
エージェント型ワークフローの価値とリターンを注意深くモニターすること

これらの要素を踏まえることで、企業はAIエージェントをより効果的に活用し、ビジネス価値を最大化できると考えられます。

Virtual Agentとの連携

ServiceNowのVirtual Agentは、AIエージェントと連携することで、より高度な自動応答や問題解決が可能になります

qiita.com

。例えば、Virtual AgentとOpen AI（ChatGPT）をAPI連携させることで、ユーザーからの質問に対して、Open AIが解決策やトラブルシューティングを提示できます

toolify.ai

。

今後の展望

ServiceNowは、AIエージェントの進化をさらに進め、「人が業務のためにAIを利用する」段階から「AIが行う業務を人が監督する」段階へと移行させることを目指しています

ascii.jp

。このビジョンの実現に向けて、AIエージェント関連機能の強化や、様々なユースケースに対応するエージェントの拡充が進められています。

また、ServiceNowとNVIDIAは共同で、AIエージェント評価ツールを開発し、精度や意思決定の透明性などの主要な指標に対するベンチマークを提供しています

prtimes.jp

。これにより、企業はAIエージェントの性能を客観的に評価し、より効果的な活用につなげることができます。

まとめ

ServiceNowのAIエージェントは、Now AssistやAI Agent Studioなどの強力なツールを活用することで、企業の業務効率化と生産性向上に大きく貢献します。2025年に向けて、AIエージェントはますます進化し、企業におけるAIの活用は新たな段階を迎えることが予想されます。企業は、ServiceNowのAIエージェントを積極的に活用し、ビジネスの変革を加速させるべきでしょう。

impress.co.jp

[新製品・サービス

IT Leaders編集部、日川佳三

図1：ServiceNowが代表的なユースケースごとにあらかじめ用意したAIエージェントの例（出典：ServiceNow Japan）

拡大画像表示

図2：ServiceNowにおけるAIエージェントの概念。個々のタスクを担うAIエージェントを組み合わせて業務ワークフローを自動化する（出典：ServiceNow Japan）

拡大画像表示

zdnet.com

Yokohama

qiita.com

【ServiceNow】Now Assist①～Generative AI全体像～

【ServiceNow】Now Assist②～導入してできること(エンドユーザ/エージェント向け)～

【ServiceNow】Now Assist③～導入してできること（開発者向け）～

【ServiceNow】Now Assist④～ライセンス～

【ServiceNow】Now Assist②～導入してできること(エンドユーザ/エージェント向け)～

【ServiceNow】Now Assist③～導入してできること（開発者向け）～

【ServiceNow】Now Assist②～導入してできること(エンドユーザ/エージェント向け)～

【ServiceNow】Now Assist③～導入してできること（開発者向け）～

【ServiceNow】Now Assist④～ライセンス～

servicenow.com

niandc.co.jp

ChatGPTとServiceNowのAPI連携

HTTPリクエスト送信/レスポンス受信の設定

ServiceNowを活用したソリューション

ITOMソリューションページ

NI+C Multicloud MSP

toolify.ai

AI Chat

Jarvis

こちらのURL

調査のまとめ

回答

ServiceNowのAIエージェントについて、以下の通りまとめます。

ServiceNowのAIエージェントは、IT、顧客サービス、人事、ソフトウェア開発など多岐にわたる業務で活...

🏷AIエージェントのデメリットと課題

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

AIエージェントのデメリットと課題

AIエージェントは業務効率化や顧客対応の自動化に大きく貢献する一方で、導入や運用にはいくつかのデメリットと課題が存在します。これらの課題を理解し、適切な対策を講じることで、AIエージェントの恩恵を最大限に引き出すことが可能になります。

導入コストと設計の複雑さ

AIエージェントの導入には、事前の設計、データ接続、ルール設計が必要となり、導入のハードルが高いという点が挙げられます2。特に、ServiceNowのAIエージェントは、CRM、HR（人事）、IT運用管理など、多岐にわたる業務プロセスを統合的に管理するプラットフォームであるため、その設計は複雑さを増します

impress.co.jp

。

対策: 導入前に、自社の業務プロセスを詳細に分析し、AIエージェントが最も効果を発揮できる領域を特定することが重要です。また、ServiceNowが提供する「AI Agents Studio」のような開発環境を活用し、自然言語を通じてカスタムAIエージェントを設計することで、導入のハードルを下げることが可能です
impress.co.jp
。

日本語対応の課題

AIエージェントが英語圏で広く活用されている一方で、日本語におけるAIエージェントの性能には課題が残る可能性があります

note.com

。日本語は、英語に比べて文法構造が複雑であり、AIが自然言語を理解する上で高い精度が求められます。

対策: ServiceNowは、日本語環境でのフルサポートを開始した生成AIアシスタント「Now Assist」を提供しており
ascii.jp
、AIの日本語処理能力の向上に注力しています。また、ServiceNow独自のデータソースを活用してAIをトレーニングすることで、日本語の特性に合わせたAIエージェントの育成を図ることが重要です
note.com
。

継続的な学習と改善の必要性

AIエージェントは、導入後も継続的に学習し、改善を繰り返す必要があります2。タスクの結果や環境の変化に応じて、自己改善を繰り返す能力が求められます。

対策: ServiceNowのAIエージェントは、Workflow Data Fabricを活用し、プラットフォーム内外のデータを一元管理することで、AIが継続的に学習できる環境を構築しています
ascii.jp
。また、AI活用における信頼性を担保するためのガードレール機能「Now Assist Guardian」を提供し、AIの不正利用や不適切な成果物によるリスクを制御・モニタリングすることで、安全なAI活用を支援しています
ascii.jp
。

雇用への影響

AIエージェントの導入が進むことで、一部の業務が自動化され、雇用に影響が出る可能性も指摘されています

note.com

。特に、定型的なタスクや反復的な作業は、AIエージェントによって代替される可能性が高いため、従業員のリスキリングやキャリアチェンジの支援が重要となります。

対策: AIエージェントの導入によって生まれた余剰時間を、従業員がより創造的な業務や、顧客との関係構築に注力できるよう、役割を再定義することが重要です。また、AIエージェントを効果的に活用するためのスキルを習得する機会を提供することで、従業員のエンゲージメントを高めることができます。

AIエージェント成功のための要素

ServiceNowは、AIエージェントを成功させるために、以下の3つの要素を挙げています

note.com

。

新しいエージェント機能を各部門とその特定のニーズに合わせて開発すること
財務、マーケティング、営業などビジネスの各部門に対して独自のトレーニングプランを設計すること
エージェント型ワークフローの価値とリターンを注意深くモニターすること

これらの要素を考慮することで、AIエージェントの導入効果を最大化し、ビジネスの成長に貢献することができます。

まとめ

ServiceNowのAIエージェントは、業務効率化や顧客対応の自動化に大きな可能性を秘めていますが、導入には慎重な検討が必要です。デメリットと課題を理解し、適切な対策を講じることで、AIエージェントの恩恵を最大限に引き出すことが可能になります。

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ServiceNow、2024年の日本市場戦略として“5＋1の事業方針”掲げる

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🏷今後の展望と企業への影響

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

今後の展望と企業への影響

ServiceNowのAIエージェントは、2025年に向けて企業に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。特に、AIが主体的に業務を遂行し、人がそれを監督する段階への移行は、業務効率化と生産性向上に大きく貢献すると考えられます。このセクションでは、ServiceNowのAIエージェントの現状と将来展望、そして企業に与える影響について、具体的な情報をもとに考察します。

ServiceNow AIエージェントの概要と主要機能

ServiceNowのAIエージェントは、Now Platform上で動作する業務用AIエージェントであり、ITサポート、人事、顧客サービスなど部門をまたぐタスクを自動化します

note.com

。顧客企業は、プリビルドのエージェント雛形をカスタマイズして導入できる点が特徴です

note.com

。

主な機能としては、以下の点が挙げられます。

IT部門：インシデント自動解決、パスワードリセットなど
note.com
カスタマーサービス：問い合わせ分類、ケース処理
note.com
人事：新入社員オンボーディング、休暇申請対応
note.com
複数部門連携：IT・人事・施設管理などを横断し処理
note.com
文章コンテンツの作成・編集支援：メールやチャットでの顧客対応における文章生成や既存文章の改善
servicenow.com

これらの機能は、AIが単に情報を提供するだけでなく、実際の業務プロセスに組み込まれ、自動化を促進することを示しています。

ServiceNowのAI戦略と「AIエージェント元年」

ServiceNowは2025年を「AIエージェント元年」と位置づけ、AIが主体的に業務を行い、人が管理監督する段階への変化を推進しています

itmedia.co.jp

。最新リリース「Yokohama」では、「AI Agents」「Workflow Data Fabric」「AI Agent Studio」「セルフサービスポータル」が主な強化点として挙げられています

itmedia.co.jp

。

AI Agent Studio

AIエージェントの開発環境である「AI Agent Studio」は、自然言語のプロンプトによってAIエージェントを設計できる点が特徴です

impress.co.jp

。これにより、ユーザー企業は独自のAIエージェントを容易に開発し、既存のAIエージェントに機能を追加することも可能です

impress.co.jp

。

AIエージェント成功のための3つの要素

ServiceNowは、AIエージェントを成功させるための3つの要素として以下を挙げています

note.com

。

新しいエージェント機能を各部門とその特定のニーズに合わせて開発すること
財務、マーケティング、営業などビジネスの各部門に対して独自のトレーニングプランを設計すること
エージェント型ワークフローの価値とリターンを注意深くモニターすること

これらの要素は、AIエージェントの導入が単なる技術導入ではなく、組織全体の戦略と連携する必要があることを示唆しています。

AIによる業務効率化と生産性向上

ServiceNowのAIエージェントは、顧客からの問い合わせ対応を効率化し、社員の負担を軽減する効果が期待されています。ServiceNowによると、AIエージェントの導入により、電話やチャットなど顧客からの問い合わせの80％を人間の介在なしに処理できるといいます

note.com

。また、社員が何日もかかって対応するような複雑なケースでも、AIエージェントの活用により、対応時間を52％も短縮できるとしています

note.com

。

企業への影響と今後の展望

ServiceNowのAIエージェントは、IT、人事、顧客サービスなど様々な分野で活用されており、職場の生産性を20％向上させ、年間3億2500万ドルの効果を見込んでいます

note.com

。また、AIエージェントによって年間40万時間の労働時間が節約されるとされています

note.com

。

ServiceNow Japanは、「人が業務のためにAIを利用するステージから、AIが行う業務を人が監督するステージに代わる」と説明しており

impress.co.jp

、AIエージェントが業務の中心となる未来を示唆しています。

まとめ

ServiceNowのAIエージェントは、2025年に向けて企業における業務効率化、生産性向上、顧客満足度向上に大きく貢献する可能性を秘めています。企業は、ServiceNowのAIエージェントを導入するだけでなく、AIエージェントを成功させるための要素を考慮し、組織全体の戦略と連携させることが重要です。

考察

ServiceNowのAIエージェントは、単なる業務効率化ツールではなく、企業全体の働き方を変革する可能性を秘めていると考えられます。AIが主体的に業務を遂行し、人がそれを監督する段階への移行は、社員がより創造的な業務に集中できる環境を生み出し、企業のイノベーションを加速させるでしょう。また、AIエージェントの開発環境であるAI Agent Studioは、企業が独自のニーズに合わせてAIエージェントをカスタマイズできる柔軟性を提供し、競争優位性を高めることにつながると考えられます。

ただし、AIエージェントの導入には、組織全体の変革が必要となるため、経営層のリーダーシップと社員の理解が不可欠です。企業は、AIエージェントの導入を単なる技術導入ではなく、組織文化の変革と捉え、長期的な視点で取り組む必要があるでしょう。

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https://openai.com/blog/chatgpt）

https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/17/blog-microsoft-365-copilot）

https://developer.amazon.com/ja-JP/alexa）

https://aws.amazon.com/jp/lex/）

https://www.salesforce.com/products/ai-cloud/）

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🖍 考察

調査の本質

今回の調査依頼は、ServiceNowが提供するAIエージェントの全貌と、その業務効率化・自動化に果たす役割、さらには企業における導入効果や潜在的な課題について深く掘り下げることを目的としています。表面的な製品説明だけでなく、企業の意思決定や業務改革に直結する本質的なメリットとリスク―例えば、業務プロセスの自動化による生産性向上や、初期導入のハードル、そして日本語対応やセキュリティの課題―を明確にする点にあります。これにより、依頼者はAIエージェントを効果的に活用し、長期的な競争優位を獲得するための判断材料を得ることができると考えられます。

分析と発見事項

本調査結果から以下の主要な分析と発見事項が得られました。

技術的な全貌と機能構成
- ServiceNowは2025年を「AIエージェント元年」とし、Now Assist、AI Agent Studio、AIエージェントオーケストレーター、Guardianなど多様なツールを提供しています。
- 各ツールは、ITサービス管理、カスタマーサービス、人事など複数の部門における業務自動化を実現し、複雑なタスクを分担で効率化する仕組みが特徴です。
具体的な導入効果
- AIエージェントは、問い合わせの80%自動化、生産性20%向上、年間40万時間の労働削減、さらには数百万ドル規模のコスト削減が試算されるなど、効果面で大きな可能性を秘めています。
導入時の課題と留意点
- 初期導入コストの高さや複雑な設定、各企業の業務プロセスに合わせたカスタマイズの必要性が指摘されています。
- 日本語対応における精度の課題や、クラウド上でのデータセキュリティ確保の重要性など、技術的・運用面でのリスクも明らかになっています。
パートナー連携の意義
- NVIDIAとの連携が進んでおり、推論モデルや評価ツールの統合により、AIエージェントの透明性と信頼性を高める試みが実施されています。

以下の表は、主要機能とそれに伴う効果、及び課題を整理したものです。

機能・ポイント	効果・メリット	課題・留意点
AI Agent Studio	独自のエージェント開発により各部門に最適な運用が可能	導入前の設計やルール設定の複雑さ
Now Assist	問い合わせの自動処理、業務効率化、生産性向上	日本語対応の精度向上、細かいチューニングの必要性
ユースケースの多様性	IT、カスタマーサービス、人事など幅広い業務で実績を示す	部門ごとのカスタマイズが不可欠、連携体制の整備が必要
セキュリティ対策	Now Assist Guardianなどで暴走防止と不正利用対策が講じられている	クラウドへのデータ蓄積リスク、情報管理体制の強化が求められる

より深い分析と解釈

本調査結果を踏まえ、以下の「なぜ？」を掘り下げることで、表面的な事実の背後にある本質的な要因を探りました。

なぜ「AIエージェント元年」と位置づけるのか？
- 近年、企業は従来の手作業や定型業務の限界に直面しており、業務の自動化による生産性向上・コスト削減が急務となっています。ServiceNowは、この背景からAIエージェントを戦略的な変革ツールとして位置づけ、全社的な効率化を目指しているのです。
なぜ日本語対応に課題があるのか？
- 英語圏で早期に発展したAI技術を日本市場に適用するには、言語特有の文法構造や文脈の解釈が不足しているため、トレーニングデータの整備や日本語固有のニュアンスを理解するアルゴリズムの改良が必須となっています。
なぜ導入コストや設計の複雑さが問題となるのか？
- 企業ごとに業務プロセスや既存システムの構成が多様であるため、汎用的なソリューションではなく、各企業に合わせたカスタマイズが要求されます。このため、事前の詳細な業務分析やシステム連携が必要となり、初期投資や時間的リソースが嵩むという課題が生じます。

さらに、AIエージェントは単なる自動化ツールとしてではなく、組織全体の働き方改革を促進するプラットフォームとして認識されるべきです。従業員が反復的業務から解放され、創造的かつ戦略的な業務に集中できる環境を整える一方、リスキリングや新たな業務プロセスへの適応の必要性が生じるため、技術導入だけでなく組織変革の推進が求められます。

戦略的示唆

これらの分析結果を踏まえ、ServiceNowのAIエージェント導入に関する具体的な戦略的示唆は以下となります。

パイロットプロジェクトの実施
まずは、特に効果が見込まれる業務領域（例：ITサービス管理やカスタマーサポート）において、パイロットプロジェクトを展開し、現状の業務プロセスとの適合性や導入効果を定量的に評価する。
カスタムエージェントの開発と日本語最適化
AI Agent Studioを活用して、自社の業務ニーズに合わせたカスタムエージェントの開発を推進する。また、日本語対応を強化するための独自トレーニングデータの整備や専任チームの設置を検討する。
セキュリティ対策とガードレールの確立
クラウドへのデータ蓄積に伴うリスクを最小限に抑えるため、Now Assist Guardianなどの機能を積極的に活用し、リアルタイムなモニタリング体制を構築する。
組織文化とリスキリングの推進
AIエージェント導入により余剰となるリソースを、従業員の新たなスキル習得や創造的業務へのシフトに活用するため、リスキリングやトレーニングプログラムを計画的に実施する。
パートナシップの強化
NVIDIAとの連携など、外部パートナーとの協働を通じて、最新の推論モデルや評価ツールを取り入れ、AIエージェントのパフォーマンス向上と透明性の確保を図る。

これらの施策により、企業は単なる技術導入に留まらず、組織全体の業務効率化と働き方改革を実現することが可能となります。

今後の調査の提案

本調査を踏まえ、持続的な改善と実践的な運用のために、以下の追加調査を提案します。

日本語対応の精度向上について
- 日本語特有の文法・文脈解析のための大規模データセットの整備およびアルゴリズム改良方法の検討
- 実際の運用環境における日本語処理の課題と改善事例の比較分析
導入事例の比較検証
- 異なる業界・規模の企業におけるAIエージェント導入事例を詳細に比較し、成功要因と失敗要因を整理する
- KPI（生産性向上率、コスト削減額、顧客満足度など）の定量評価とその効果のシナリオ分析
組織変革とリスキリングの効果検証
- AIエージェント導入による従業員の業務負荷軽減および創造的業務へのシフトの実績評価
- 内部トレーニングプログラムの効果測定と、今後必要となる新たなスキルセットの特定
セキュリティ・ガバナンス体制の強化策
- クラウド上のデータ管理とリスク評価、ならびにガードレール機能の実運用状況の調査
- 不正利用防止策やモニタリング体制の具体的手法と、その効果検証
長期的ROIの測定と市場展望
- 導入後数年にわたる投資回収率（ROI）の推移と、業界全体の市場動向を踏まえたシナリオ分析
- NVIDIAなど連携先との共同プロジェクトによる技術進化の影響評価

これらの提案調査により、ServiceNowのAIエージェントの潜在能力をさらに明確化し、企業全体の戦略的導入および持続的な改善に向けた道筋を構築するための基盤を整えることができると考えられます。

📖 レポートに利用された参考文献

検索結果: 33件追加のソース: 0件チャット: 3件

318件の参考文献から36件の情報を精査し、約180,000語の情報を整理しました。あなたは約15時間の調査時間を削減したことになります🎉

調査された文献

318件

精査された情報

36件

整理された情報量

約180,000語

削減された時間

約15時間

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エンタープライズアーキテクチャ図を生成 AI エージェントを使用して、ビジネスアプリケーション階層のエンタープライズのモデリングと可視化図を生成して要約し ...

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での AI エージェントのユースケースの使用 ... - ServiceNow

エンタープライズアーキテクチャ内の AI エージェントを使用して、タスクを自律的に完了できるようにします。

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エンタープライズアーキテクチャ - ServiceNow

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AIエージェントアーキテクチャとタスクスケジューリングの概要 - Genspark

genspark.ai

ServiceNow unveils new agentic AI innovations to autonomously ...

meatechwatch.com

TeamsからAmazon Bedrock Agents にServiceNowのインシデント ...

AIエージェントの玄関となる、Amazon API Gatewayを構築します。 image.png. 前項で作成したAWS Lambdaを呼び出すよう設定します。 REST APIの「構築」を ...

qiita.com

ServiceNow エージェント型 AI のデモ

ServiceNow AI エージェントは、データ、ワークフロー、統合を使用してネイティブかつ安全に運用できます。最新の ServiceNow AI エージェントのデモを今すぐご覧いただく ...

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ServiceNow最新プラットフォーム「Yokohamaリリース」に、組織 ...

ServiceNow最新プラットフォーム「Yokohamaリリース」に、組織のCRM、HR、ITなどを網羅する数千のAIエージェントが追加、より迅速でスマートな ...

prtimes.jp

Virtual Agentの会話のカスタム AI Search エクスペリエンスの作成

AI Search トピックブロックを使用して、会話でカスタム AI Search エクスペリエンスを定義します。会話で返される AI Search 結果を制御するためにトピックブロックで ...

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ServiceNowのGenerative AI サービス(Xanadu updated) - YouTube

製品のエキスパートが、Now Assist for ITSMの新機能と特徴の概要を説明します。ITサービスマネジメントがどのように大規模な言語モデルを既存製品に ...

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ビジネスに AI を活用して、IT によるビジネスの変革を推進

ビジネスの変革の鍵は従業員にあります。このガイドでは、生成 AI が IT にもたらす革新的なベネフィットをご紹介します。

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ビジネスに AI を。卓越した EX を提供

ビジネスに AI を活用して、あらゆる階層の従業員が成功できるよう支援すると同時に、HR 部門の生産性を高め、ビジネスを強化しましょう。

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インテントの問題を解決する

仮想エージェントモデルとAI 検索モデルの競合を解決できます。必要なロール:nlu_admin または admin モデルにアサインされると、nlu_editorはその ...

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ITSMの最新情報 Yokohama リリース

AI エージェントを活用して、問題に対処するため. に適切な SME に通知 ... 競合、一貫性のないリスク評価などにより、非効率性、. 高リスク、不 ...

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モデル間競合レビュー

モデル内またはモデル間で競合するインテントを特定して、是正処置を行い、そのような競合を解決し、パフォーマンスを向上させる NLU ことができます ...

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ハイパーオートメーションとは？

ハイパーオートメーションとは、人、ワークフロー、システムを接続することで、自動化機能をあらゆる IT プロセスまたはビジネスプロセスに拡張するための戦略です。

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MLOps (機械学習オペレーション) とは？：ServiceNow

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ServiceNow 生成 AI のデモ：生成 AI のデモ

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ロボティックプロセス自動化 (RPA) とは？：ServiceNow

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デジタルトランスフォーメーションとは？：ServiceNow

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顧客ロイヤリティとは？：ServiceNow

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カスタマーエクスペリエンス戦略とは？：ServiceNow

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継続的データ連携とは？ - ServiceNow

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エンタープライズアーキテクチャ (EA) とは？：ServiceNow

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BT-AI

また、Now Assist は、300 人のカスタマーサービス担当者に対して、AI が生成したケースサマリーと自動化された解決メモも提供します。複雑なケースの場合、事務処理 ...

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生成 AI

Now Assist で生産性を向上 – Now Platform に生成 AI を ... ビジネス専用のネイティブ AI により、Now Platform の全ワークフローに生成 AI 機能を導入します。

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新たな生成AI機能で組織全体の生産性とイノベーションを強化

Now AssistポートフォリオにNow Assist for Strategic Portfolio Management（SPM）を導入し拡大しました。これは従業員が戦略的プランニングに顧客 ...

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AI を、あなたの役に立つものへ

ServiceNow と Microsoft が生成 AI アプリケーションを統合. Now Assist と Microsoft Copilot の連携のビジョンをご覧ください。

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全員が業務アプリ開発当事者に。生成AI活用でシスラボ ...

シスラボ社内でのServiceNowによる業務アプリケーション開発では、ServiceNow開発者向けの生成AI機能である「Now Assist for Creator（以下、Now Assist）」を採用して業務 ...

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Now Platform最新版「Xanadu(ザナドゥ)リリース」の新たなAI ...

Now Assistがテレコム、メディア、テクノロジー、金融サービス、公共機関などの業界別ソリューションに拡張したことで、組織は生成AIの価値認識を促進することができます。

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Workflow Automation - ServiceNow

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フィールドサービス管理 (FSM) - サービスソフトウェア - ServiceNow

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ServiceNowが新しいAIエージェントオーケストレーターを発表

ServiceNowのAIエージェントスタジオは、ノーコードの言語ベースのインターフェースを通じてカスタムAIエージェントを構築することを可能にし、企業内で ...

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ServiceNow スタジオ

ServiceNow スタジオを使用すると、開発者はアプリの構築とメンテナンス、ツールの切り替え、優れたエクスペリエンスの提供が簡単にできます。 AI 主導型 Now Platform® の ...

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25年はAIエージェント元年に「Now Platform」の最新版を説明

事前に構築済みのAIエージェントに加え、顧客が必要に応じてAIエージェントを構築するための開発環境「AI Agents Studio」も搭載した。 ... ServiceNow ...

weeklybcn.com

ServiceNow platform introduces AI Agent Orchestrator - ServiceNow ...

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Now Assist 超入門｜開発者向け機能の概要とデモ手順 - ServiceNow

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【ServiceNow】Now Assist③～導入してできること（開発者向け）

Now Assist Admin Consoleを使用すると、Now Assistのアプリケーションや機能のセットアップ、構成、監視に必要な情報にすばやく簡単にアクセスすることが ...

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【ServiceNow】生成AIでコードを自動生成して開発業務を効率化する

ServiceNowにおける開発業務の効率を大幅に向上させる強力な生成AIツールである、Code generationを紹介します。

usize-tech.com

アプリ生成のための Now Assist - ServiceNow

クリエーターの Now Assist アプリケーションを使用して、開発者は生成 AI との会話を通じてアプリケーションを作成できます。アプリ生成の構成.

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【ServiceNow×生成AI】Now Assistをセットアップしてみる

Now Assistを使用するために、必要なプラグインをインストールします。対象のアプリケーションをServiceNow Storeでリクエストした後、Now Platform上の ...

usize-tech.com

生成AIを標準装備したNow Platformでローコード開発の新たな世界 ...

ServiceNowの検証によると、社内の開発者の90％がNow Assist for Creatorに肯定的なフィードバックを行った。また、生成されたコードの受け入れ率は48％と、高度な ...

nikkeibp.co.jp

ServiceNow、「Now Assist」の機能を拡充--「Xanadu」リリースを ...

NVIDIAと共同開発を進めるNow LLMは、東京・大阪のデータセンターで利用でき、既に複数の顧客が利用を開始しているという。カスタムエクスペリエンスでは ...

zdnet.com

Now Assist SDK - ServiceNow

ServiceNow® Now Assist SDKを使用して、Now Assistのカスタムプロンプトとスキルを作成して公開します。カスタムスキルとプロンプトを作成すると、 ...

servicenow.com

ServiceNowは独自開発「Now LLM」で生成AI支える、2種のモデルで業務に ...

nikkeibp.co.jp

自律型AIエージェントツール16選。どんなタイプが登場しているか？

業務の効率化やコスト削減のため、AI活用による自動化を検討している方へ。自律型AIエージェントツールの特徴や選び方、比較のポイントとともにおすすめの ...

aspicjapan.org

【2025年】AIエージェントツールのおすすめ10選！選び方 ... - Qiita

AIエージェントツールの比較 · Genspark Agentは、ユーザーの入力に応じてリアルタイムで新しいページを作成する、AIベースのエージェントシステムです。

qiita.com

ServiceNowを15の類似製品と比較 | キャプテラ 2025

ServiceNowの代替となる競合製品を一覧でご紹介。同じカテゴリーの人気製品を価格や機能の違い、評判や口コミで比較することができます。

capterra.jp

生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底 ...

当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。はじめに.

g-gen.co.jp

マルチベンダーAIエージェントの可能性とServiceNowの戦略 - note

具体的には、ServiceNowは柔軟な統合機能を持つプラットフォームを活用し、企業のIT環境におけるAIエージェントの管理を効率化しています。これにより、 ...

note.com

ServiceNowの25件のプレスリリースから読み解く、AI時代の ... - Qiita

数の比較（2）：競合サービス比較. 2024年のSalesforceのプレスリリース ... Copilot と AI エージェントでフロントオフィスを近代化するための戦略的提携拡大 ...

qiita.com

ServiceNowはCRM領域でどう戦う？日本支社社長発言を紹介 - ITmedia ...

itmedia.co.jp

生成AIで、複数企業の定性情報を簡単に比較！ロボリサに「競合比較 ...

mri.co.jp

ITなどを網羅する数千のAIエージェントが追加され、より迅速で ...

AI エージェント IT やカスタマーサービス向けの自律型 AI エージェントを活用して、24 時間 365 日の稼働を実現します。

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Now Platform: AI の可能性を引き出す

ServiceNow のクラウドプラットフォームである Now Platform で AI を活用して、最も重要な業務を積極的に管理します。

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AI agents built with NVIDIA for telecom

AI エージェント IT やカスタマーサービス向けの自律型 AI エージェントを活用して、24 時間 365 日の稼働を実現します。 IT Service Management サービス ...

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仮想エージェントでの Now Assist の使用

仮想エージェントで Now Assist を使用すると、AI 検索と生成 AI チャットスキルを組み合わせることでユーザーエクスペリエンスを向上できます。

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すべての組織の変革をAI主導で実践するイノベーションを開幕 ...

AI の力を活用して、サービスと営業を変革します。 ... カスタマーサービス管理 (CSM). セルフサービスを強化し、エージェントの生産性を向上させ、解決時間を短縮します。

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Now Assist の推奨事項

システムから推奨できるのは、ServiceNow から利用可能なアクション、フローロジック、およびサブフローのみです。推奨事項に、ユーザーが生成したフロー ...

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Now Assist の推奨事項のインストール

ServiceNow® Store から Now Assist for Creator アプリケーションをインストールして、Now Assist 推奨事項生成 AI スキルを追加します。

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Now Assist

Now Assist 製品. Now Assist プラットフォームエクスペリエンス. トラブルシューティングとヘルプ. AI の制限事項. データ処理. データコレクション.

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Now Assist コンテキストメニュー

Now Assistコンテキストメニューを使用して、セッションあたりのスキルに対するコンテンツの絞り込み数を構成して制限します。デフォルトでは絞り込みの ...

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Generating a playbook with Now Assist

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CSM の Now Assist の詳細

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Generate apps with Now Assist for Creator

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Now Platform | Use the list editor

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Now Assist for app generation in ServiceNow Studio | Overview

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ServiceNow Now Assist Demo

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ServiceNow Now Assist & Microsoft Copilot Demo

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2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

📜 要約

主題と目的

回答

1. 主な機能および技術的特徴

2. ユースケースと導入効果

3. 課題と今後の展望

結果と結論

ビジュアライズ

🖼 関連する画像

🔍 詳細

🏷ServiceNow AIエージェントの概要と機能

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

ServiceNow AIエージェントの概要と機能

ServiceNow AIエージェントの基本機能

ServiceNow AIエージェントの仕組み

ServiceNow AIエージェントのユースケース

ServiceNow AIエージェントの導入効果

ServiceNow AIエージェント導入における課題

まとめ

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

ServiceNowのAIエージェントについて

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

🏷AIエージェントの導入効果とユースケース

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

AIエージェントの導入効果とユースケース

AIエージェントとは？

ServiceNowのAIエージェント「Now Assist」

AIエージェントの導入効果

AIエージェントのユースケース

ServiceNowとNVIDIAの連携

今後の展望

まとめ

🏷Now AssistとAI Agent Studioの活用

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

Now AssistとAI Agent Studioの活用

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

🏷AIエージェントのデメリットと課題

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

AIエージェントのデメリットと課題

導入コストと設計の複雑さ

日本語対応の課題

継続的な学習と改善の必要性

雇用への影響

AIエージェント成功のための要素

まとめ

🏷今後の展望と企業への影響

2025年に向けたServiceNowのAIエージェントの全貌と活用法

今後の展望と企業への影響

ServiceNow AIエージェントの概要と主要機能

ServiceNowのAI戦略と「AIエージェント元年」

AI Agent Studio

AIエージェント成功のための3つの要素

AIによる業務効率化と生産性向上

企業への影響と今後の展望

まとめ

考察

🖍 考察

調査の本質

分析と発見事項

より深い分析と解釈

戦略的示唆

今後の調査の提案

📖 レポートに利用された参考文献

🏷 ServiceNow AIエージェントの概要と機能

🏷 AIエージェントの導入効果とユースケース

🏷 Now AssistとAI Agent Studioの活用

🏷 AIエージェントのデメリットと課題

🏷 今後の展望と企業への影響

📖 レポートに利用されていない参考文献