📜 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。
```mermaid
graph LR
A[ユーザー要求] --> B(タスク計画の立案)
B --> C{サブエージェント選定}
C --> D[実行グループ形成]
D --> E[タスク実行]
E --> F{人間の判断が必要か？}
F -- はい --> G[人間の判断介在]
F -- いいえ --> H[タスク完了]
G --> E
```
#### 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。
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
🔍 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[0](https://ascii.jp/elem/000/004/261/4261325/)。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[5](https://japan.zdnet.com/article/35231288/)、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[4](https://www.servicenow.com/jp/products/ai-agents.html)。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[4](https://www.servicenow.com/jp/products/ai-agents.html)。
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[5](https://japan.zdnet.com/article/35231288/)。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[4](https://it.impress.co.jp/articles/-/27677)。
* **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[18](https://qiita.com/Nanase_Ariyama/items/b6370fa046f075c26830)。ITSM、CSM、HRSD、Creatorなどの製品で利用可能です[18](https://qiita.com/Nanase_Ariyama/items/b6370fa046f075c26830)。
* **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[5](https://japan.zdnet.com/article/35231288/)。
* **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[5](https://japan.zdnet.com/article/35231288/)。
* **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[25](https://note.com/padanozaregoto/n/ne66f78de46fe)。
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[12](https://it.impress.co.jp/articles/-/27677)。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[12](https://it.impress.co.jp/articles/-/27677)。
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。
```mermaid
graph LR
A[ユーザーからの要求] --> B(タスク実行計画の立案)
B --> C{サブAIエージェントの選定}
C --> D[実行グループの形成]
D --> E{タスクの実行}
E --> F{人間の判断が必要か？}
F -- はい --> G[人間の判断]
F -- いいえ --> H[タスク完了]
G --> E
```
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[4](https://www.youtube.com/watch?v=mksgSMRwC44)。
* **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[10](https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f)。
* **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[3](https://www.servicenow.com/jp/company/media/press-room/now-platform-ai-agents.html)。
* **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[3](https://www.servicenow.com/jp/company/media/press-room/now-platform-ai-agents.html)。
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[22](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000131.000029239.html)。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[10](https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f)。
* **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[10](https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f)。
* **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[7](https://japan.zdnet.com/article/35231288/)。
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[34](https://keiei-digital.com/column/ai-agent/compare-ai-agent-and-generative-ai/)。
* **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[10](https://note.com/powersl_saas/n/n347f3796809f)。
* **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[27](https://www.powerweb.co.jp/knowledge/columnlist/gen_ai_agent_deepresearch/)。
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。
🖍 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。
1. **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。
2. **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。
3. **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。
1. **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
2. **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
3. **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
4. **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
5. **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。
📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。