ServiceNow の生成 AI ソリューションである Now Assist のリリース以来、私が話を合わせる顧客の多くが、プラットフォームでインテリジェントオートメーションを推進するために AI を適用することに関心を持っています。インテリジェントオートメーションは、AI の自動化された意思決定と自動化および統合を組み合わせて、ServiceNow に存在する修復プロセス機能を自動化します。
この記事では、まず ServiceNow の AI の現状を掘り下げ、AI を組み合わせて新しい問題を解決する例を示し、最後に ServiceNow がインテリジェントオートメーションでどこに向かっているのかの例で説明します。
よく聞く質問の1つは、Now Assist(生成AI)が予測/タスクインテリジェンスに取って代わるかどうかということです。今後数年間の簡単な答えはノーです。 本当に興味深い質問は、「予測/タスクインテリジェンスと生成 AI を組み合わせて、より優れた AI ソリューションを作成するにはどうすればよいか」ということです。
ServiceNow の AI は、従来の AI と新しい生成 AI の 2 つの領域に分かれています (図 1)。クラシック AI は、2017 年の Kingston リリースで予測インテリジェンスとして ServiceNow プラットフォームに導入されました。従来の AI は、仮想エージェントで使用される分類、パターン検出、および NLU に使用されます。 生成 AI は 2023 年 5 月にリリースされ、ServiceNow のプラットフォームに追加された最新の AI です。ServiceNow の生成 AI を強化するのは、ServiceNow によって構築された LLM、商用 LLM、オープンソース LLM を組み合わせて使用する Now LLM サービスです。推測作業を排除し、解決しようとしている問題に最適な LLM を選択します。
(図 1:ServiceNow AI カテゴリ)
予測インテリジェンス、予測インテリジェンスワークベンチ、およびタスクインテリジェンスを使用して、ServiceNow でクラシック AI を利用できます。3つのコアアルゴリズムは、分類、類似性、クラスタリングです(図2)。 注:ワシントン(セーフハーバー)で回帰フレームワークを書き直しています。
(図 2 – 古典的な AI アルゴリズム)
以下は、予測/タスクインテリジェンスによって対処されるすぐに利用可能なユースケースの例です(図3a)。一般的なユースケース(図3b)は、アサイン先グループの予測、ソリューションの提案、重大なインシデントの予測、ナレッジギャップの特定などです。
(図 3a- PRO SKU で提供される緑色のクラシック AI ユースケース)
(図3b - 予測/タスクインテリジェンスOOTBモデルの例)
顧客は Now Assist を通じてプラットフォームで生成 AI を活用できます。Now Assist は、ユーザー、エージェント、開発者、アドミニストレーターの作業効率を高めるスキルを備えた ServiceNow の生成 AI 搭載アシスタントです。(図4a)。
(図 4a:Now Assist スキルはこれらの領域を強化します)
組織内の要求者、エージェント、開発者/管理者を支援するために、四半期ごとにスキルを追加します。 (図 4b)
(図 4b - 2024 年 7 月時点の Now Assist スキルの例 - ITOM、SPM、その他の製品は含まれません。)
これらの生成 AI スキルは、すべての ServiceNow ワークフロー (ITSM、HRSD、CSM、ITOM、SPM、クリエーター、業界) に及び、ユーザーが回答をより迅速に得ることができ、エージェントの効率を向上させ、チャットボットと検索を強化し、開発者の生産性を大幅に向上させるのに役立ちます。新しい Now Assist スキルは毎月追加されています。Now Assist は、ServiceNow の信頼できる安全なデータセンターで実行される Now LLM サービスを使用します。詳細については、モデルの構築、トレーニング、テストの方法に関するモデルカードを参照してください。
ServiceNow は、お客様の生成 AI の使用方法を変革しています。下の左側の図 (図 5) では、エンタープライズ AI と DIY 生成 AI は、生成 AI ソリューションを本番環境に移行するために、多大な時間とリソースの投資を必要としています。右側では、ServiceNow のエンジニアが Now Assist をターンキーソリューションとして構築し、お客様がボタンをクリックするだけですべての生成 AI 機能をオンにできるため、実装リソースは不要になります。 (図 5 - 画像右側)
(図 5:Now Assist はターンキーソリューション)
もう一つの大きな変更点は、仮想エージェントのNow Assistによってチャットボットの実装方法が根本的に変わったことです。インシデント/ケースにカタログアイテムまたは KB で回答できる場合、Now LLM は仮想エージェントチャットボットの会話を動的に生成します。開発は不要です。KB やカタログアイテムでは回答できないチャットボットの会話のために、仮想エージェントの開発エクスペリエンスを簡素化しました。NLUの代わりにNow LLMをトピックディスカバリーに使用できるため、インテントや発言を作成する必要がなくなります(図6)。詳細については、Victor Chen の投稿を参照してください。
(図6:LLMベースのトピックディスカバリー)
Now Assistがプラットフォームでできることすべての表面をなぞったわけではありません。Now Assist が仮想エージェント、ITOM、SPM、CSM、HRSD、Creator、Platform Analytics をどのように改善しているかに関する最新情報については、さまざまな ServiceNow コミュニティハブにご注目ください。
従来の AI と生成 AI の組み合わせ
従来の AI と生成 AI の機能を統合すると、どのようなものになるでしょうか?エージェントの生産性の例から始めましょう(図7)。CSM/FSM ワークスペースでは、従来の AI を使用して、履歴データを使用してアサイン先グループ、優先度、およびカテゴリを予測することで、最も効果的なリソースに作業をルーティングします (ステップ 1)。その後、エージェントは Now Assist を使用してケースを要約し、読み取り時間を短縮できます (ステップ 2)。エージェントは、Now Assist を使用して提案されたソリューションを生成することで書き込み時間を短縮することで、インシデント/ケースを迅速に解決できます 。(ステップ 3)
(図 7 – クラシック AI + 生成 AI CSM ワークスペース)
インシデント/ケースからKBを生成する(図😎は、Now AssistとDIY生成AIの違いを示す一例です。Now Assist は、タスクが解決済みステータスであることを認識して、[KB を生成] スキルを有効にします。Now Assist はチケット/ケースに目を通し、ServiceNow ナレッジテンプレートを作成して、ナレッジ記事のタイトル、本文、解決手順を生成してから、承認者が確認および公開できるようにナレッジ管理ワークフローに公開します。
(図 8 – インシデント/ケースから KB を生成)
エージェントの生産性をテーマに、ServiceNow の生成 AI コントローラーを使用して、組織に特有のソリューションを構築できます。生成 AI コントローラーは、フローデザイナーと VA デザイナーでサードパーティの LLM と予測インテリジェンスに接続し、AI と生成 AI をワークフローに埋め込む機能を提供します。
以下の図 9 の例 (同僚の Matt Train 提供) は、予測インテリジェンスを使用して、オープンインシデントに類似した解決済みインシデントの上位 3 つを特定します。LLM に、3 つの類似した解決済みインシデント間で共通の解決策を見つけるよう依頼します。
(図 9 - 従来の AI と生成 AI の組み合わせによる潜在的なソリューションの生成)
(図9)のソリューションは、Flow & VA Designerで予測インテリジェンスモデル、Gen AI LLM、および統合スポークにアクセスできるためです(図10)。ステップ 1 では、類似性モデルを呼び出して類似の解決済みインシデントをまとめ、ステップ 2 では、類似する各インシデントを順番に処理し、類似する解決済みインシデント間で共通のソリューションを見つけるように求めるプロンプトとともに作業メモを LLM に渡します。ステップ 3 では、生成されたソリューションをインシデントの解決メモに書き込みます。
(図 10 - フローデザイナーでは、クラシック AI と生成 AI をワークフローに混在させることができます。)
予測インテリジェンスと生成AIを組み合わせた例は他にもたくさんありますが、ここに列挙するスペースはありませんが、予測インテリジェンス+生成AIを組み合わせて意思決定を自動化する機能は、従業員、エージェント、プラットフォーム管理者の生産性に多大な影響を与える可能性があると言えば十分です。
近い将来。それでは、この投稿の始めたきっかけに戻りましょう-インテリジェントオートメーション。 今後のすべてのステートメントはセーフハーバーに該当します。Knowledge 23 の基調講演に参加した方々は、インテリジェント オートメーションをどのように実現していくかを垣間見ることができました。私たちには、AI を使用して人間の関与なしに意思決定を行い、解決を促す独自の能力があります。ここでは、ストーリー形式の例をいくつか紹介します。
従業員が Now Assist に、Web 会議の Meet X ソフトウェアに問題があると伝えたとします。Now Assist Dynamic は共感的な応答を生成し、従業員に問題の説明を依頼します。従業員は、ビデオがピクセル化されていて遅延していると言います。Now Assist がユーザーに画像のアップロードを依頼すると、Now Assist は Now LLM を使用して、画像が実際にピクセル化され、遅延していることを確認します (図 11)。Now Assist は従業員のラップトップのトラブルシューティングを行う許可を求め、ITOM エージェントクライアントコレクターを使用して一連の診断を実行します。Now Assist はラップトップの問題を検出しないため、解決済みのすべてのインシデントを並列チェックします。その際、Now Assistは、従業員が新しいウェブカメラの予定であるかどうかを確認する価値があると考えます。実際にそうしており、Now Assistは調達フローを実行して新しいウェブカメラを注文し、従業員の住所に配送します。Now Assist も分析を完了し、MeetX ソフトウェアをアップグレードするとビデオのピクセル化が解決され、アップグレードが自動的にプッシュされることがわかりました。
(図11 –インテリジェントオートメーション)
IT 運用の観点から見ると、Meet X クラウドサービスは ServiceNow への接続の切断に関するイベントを送信しています。サービスオペレーションワークスペースでは、エージェントは、従来の AI が数千件のイベントを調べ、どのイベントが Meet X サービスに影響を与えているかを検出し、アクション可能なインシデントを作成していることを確認できます。Now Assist は生成 AI を使用して、類似のインシデント、構成アイテム、変更、問題を調べることで考えられる根本原因を生成し、最近の Zscalar アップグレードが MeetX のパフォーマンス低下の原因となっていることを確認します。かなりエキサイティングなものです!
ServiceNow のインテリジェントオートメーションの最新情報の詳細については、アカウントチームにご連絡の上、5 月に開催される Knowledge 24 にご参加いただき、ServiceNow の AI およびインテリジェンス自動化戦略の詳細をご覧ください。
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