naoto kadowaki
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ServiceNow エージェント型 AI の戦略的アダプションと組織変更管理
ServiceNow のエージェント型 AI は「単なる機能」ではありません。これは、自律型または半自律型のエージェントがステップを実行し、意思決定を行い、必要に応じてエスカレートする新しい作業方法です。このシフトは、プロセス設計、リスク、そして最も重要な人に影響を与えます。ServiceNow を基盤に 11 年間構築し、OCM をリードしてきた今回の Prosci の ADKAR モデル、John Kotter の変革の原則、Daryl Conner の「Managing at the Speed of Change」を融合させた実用的なプレイブックを、エージェント型 AI をパイロット型からエンタープライズ機能に変えたものです。
成果から始めましょう - 今すぐ行動する理由
Kotter は、真の切迫感を作り出し、指導的な連合を形成することから始めます。エージェント型 AI にとって、緊急性は誇大広告ではありません。それは、サイクルタイム、品質、従業員エクスペリエンスの遅延のコストです。指導連合は、シニアスポンサー、プロダクトオーナー、プロセスオーナー、リスク/コンプライアンス、セキュリティ、データガバナンス、OCM を含む AI ワーキンググループである必要があります。3〜5 の測定可能な成果 (例:トリアージの 30% 高速化、セルフサービスへの回避率 25%、CSAT +10) と、安全な運用を保証するガードレール (スコープ境界、エスカレーションルール、監査ログ、PII コントロール) を定義します。
Prosci ADKAR を活用して、変化を通じて人々を動かしましょう。
意識 (Awareness): なぜ今、何が変わり、何が変わらないのか、鮮明なストーリーを伝えます。コナーは、人々はさまざまな速度で変化を乗り越えることを思い出させます。「燃えるプラットフォーム」(手動のボトルネック)と「燃える野心」(人間にとってより良い仕事)の両方を表面化させることで、それを尊重します。
欲望(Desire): 各ロールの「自分にとって何が必要か」を明確にします。エージェントの場合:回転椅子のタスクが減ります。マネージャー向け:より明確な成果と能力。リスクの場合:アドホックマクロよりも強力で監査可能なコントロール。
ナレッジ(Knowledge): ロールベースのイネーブルメントの提供
- プロセスオーナー:エージェント可能なステップを特定し、意思決定ポリシーを記述する方法。
- 履行者:アクションを監督し、承認/拒否し、フィードバックを提供する方法。
- アドミン/ビルダー:下位環境でのプロンプト、ポリシー、およびテストのパターン。
能力(Ability): サンドボックスで練習し、現実的なデータでテストします。新規ユーザーとチャンピオンをペアリングします。「エージェントの混乱」、エスカレーション、およびロールバックに関するクイックリファレンスプレイブックを提供します。
強化(Reinforcement): 早期の成果を認識し、ダッシュボードを公開し、フィードバックループを振り返りに組み込みます。必要に応じて、強化をパフォーマンス目標に結び付けます。
ServiceNow 向けにカスタマイズされた段階的なロードマップ
0)準備とリスクフレーミング(2〜3週間)
データ品質、プロセスの成熟度、アクセスモデル、プライバシーの制約、および変更の飽和度を評価します (Conner)。人間がループ内に留まる必要がある場所を決定します。AI ポリシーと RACI を立ち上げます。
1) 制御性を考慮した設計
ターゲットワークフローをマッピングし、エージェントが開始できるもの、推奨できるもの、承認が必要なものを明示的に決定します。成功メトリクス (封じ込め、精度、エスカレーション率、MTTR、CSAT) と失敗プレイブックを定義します。
2) 制限のある大量のユースケースでパイロット
従来の候補:インシデントのトリアージ、ナレッジ記事のドラフト作成、要求ルーティング、ベンダー取り込みチェック。コントロールグループとの A/B 比較を実行します。対象者を制限し、すべてを計測し、毎週の「運用レビュー」をスケジュールして、プロンプト、ポリシー、ガードレールを調整します。
3) Kotter の勢いで波のようにスケール
短期的な成功の後、隣接するプロセスと地域に展開します。変更の過負荷を回避する:ウェーブをずらし、パターンを再利用し、スポンサーネットワークを使用してローカルでブロックを解除します。
4) 維持と進化
エージェント型 AI オペレーティングモデルの作成:リリースの周期、回帰テスト、プロンプト/ポリシーのバージョニング、バイアスチェック、インシデント後のレビュー、ドリフトモニタリング。エージェントをプロジェクトではなく製品のように扱います。
それを実現する運用モデルと役割
- エグゼクティブスポンサー:方向性を設定し、障害を取り除き、トレーニングに資金を提供
- プロダクトオーナー (AI):バックログに優先順位を付け、KPI を所有し、インクリメントの受け入れ
- プロセスオーナー:ポリシー、エッジケース、およびヒューマンインループ基準を定義
- OCM リード:ナラティブ、トレーニング、強化計画を作成
- セキュリティとリスク:脅威モデル、データの最小化、承認、監査可能性
- プラットフォームチーム:環境、更新セット/パイプライン、可観測性
- Champion Network:各機能に組み込まれたピアコーチ
定着するコミュニケーションとイネーブルメント
- ナラティブ:1 ページで、理由、内容、方法、時期、サポートを解説
- 伝えるのではなく、見せる: デモや「日常的な」ビデオは、スライドウェアよりも優れています。
- マイクロラーニング:ロールごとに 5 〜 7 分のモジュール、開発/テストのシナリオラボ
- 双方向チャネル:オフィスアワー、Slack/Teams チャネル、バックログに関連付けられたフィードバックフォーム
- 準備状況チェック:各ウェーブの前に簡単な調査を行い、自信とキャパシティを測定
コントロールファースト:安全性、コンプライアンス、信頼
データの常駐、プロンプトの健全性 (プロンプトにシークレットなし)、最小特権の認証情報、信頼性の低い場合の明示的なエスカレーション、不変のログなどのガードレールを体系化します。シードされたエッジケースを含む本番前テストと展開後のレビューが必要です。エージェントが行動するときは、説明可能性 (「何を考慮したのか、なぜこの道を選択したのか」) を示して、ユーザーの信頼を築きます。
重要なことを測定する (そしてそれを毎週報告する)
- アダプション:アクティブユーザー、繰り返し使用、習熟度までの時間
- 影響度:サイクル時間、回避、バックログバーンダウン、ケース当たりのコスト
- 品質:精度、やり直し、エスカレーション/上書き率
- リスク:ポリシー違反、ブロックされた PII エクスポージャー試行、監査結果
- エクスペリエンス:CSAT/NPS、コメントからの感情
パフォーマンスアナリティクスで小さなエージェント型 AI スコアカードを公開し、勝利を祝う。
よくある落とし穴とその回避方法
- 「技術ファースト」のロールアウト。モデルではなく、プロセス変更とリスクコントロールを主導します。
- 未定義の人間によるハンドオフ。本番稼働前に人間が検査/承認する場所を決定します。
- 彩度を変更します。ウェーブをシーケンスし、スポンサーネットワークを使用してレジリエンスを維持します。
- 増援なし。マネージャーがエージェントの KPI について尋ねなければ、人々は古い習慣に戻ります。
結論: ServiceNow におけるエージェント型 AI の導入の成功は、強力なガバナンスを備えた人間中心の変革です。緊急性を生み出し、スポンサーシップを確保し、ADKAR を通じて個人をガイドし、早期に成果を上げ、コントロールを運用化します。小規模から始めて、迅速に学び、効果的なことを拡張することで、エージェントはプロセスのパフォーマンスと人材の可能性の両方を高めます。
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ソース：
- Managing at the Speed of Change - Daryl R. Conner
- Heart of Change - John P. Kotter
- Prosci | The Global Leader in Change Management Solutions
著者 (Jason) について: 2013 年以来、私は ServiceNow プラットフォームを使用して組織の変革方法を形作ってきました。Prosci Change Practitioner、Scrum Master、ServiceNow ITSM/CSM Professional としての 24 年の経験と認定資格に裏打ちされた私は、テクノロジーとヒューマンチェンジマネジメントを通じてビジネスの成果を推進することに注力しています。
PS: AI は私の考えを整理し、明確さを高め、研究をサポートするツールとして機能しましたが、この記事で表現されたアイデア、経験、意見は完全に私自身のものです。
PPS: ビューは私自身のものであり、私のチーム、雇用主、パートナー、または顧客を表すものではありません。
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