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Hiroyuki Kojima
ServiceNow Employee
ServiceNow Employee

こんにちわ。ServiceNow Impact Platform Architect の児島です。

ServiceNow の Platform 管理者として現場に立つと、肩書き以上に幅広い役割を求められるていらっしゃる方々が多いのではないかと思います。


私が Impact の支援を通して実感するのは、Platform 管理者は単なる「設計者」や「運用者」ではなく、標準機能(OOTB)とカスタマイズのバランスを取りつつ、AI活用や部門間の調整などコミュニケーションも駆使して現場の要望に応える役割です。

 


🚀 直面する壁:OOTB の活用 vs カスタマイズ

部門ごとに「OOTB 機能を使って早くリリースして!」という要望をもらう一方で、実際には以下の板挟みに直面します。

  • OOTB 優先 → 標準機能でどこまで対応できるかを把握していないと、要件に不足が出る 😵

  • カスタマイズ優先 → 業務に完全対応できるものの、開発・テストに時間がかかり、早期リリースが難しい 🐢

💡 ポイント
この両者のバランスを取るには、「標準で代替可能な範囲は最大限 OOTB で対応し、業務要件にどうしても必要な部分だけカスタマイズする」という判断力と経験が鍵です。
この判断にはもちろん、ビジネスインパクトや費用対効果の考慮も必要です。

また、カスタマイズの影響を最小化するために、設計・テスト・ドキュメントをしっかり残すことが重要です。

 


🗣 良い Platform 管理者に共通するのは “会話力”

お客さんの現場でよく聞くのは、良い Platform 管理者は 技術だけでなく会話力や調整力が重要 ということです。

  • 経営層には「ROI・将来性」で語る 💰
  • 業務部門には「日々の作業がどう楽になるか」で語る 🖥
  • 開発チームには「設計原則と技術的根拠」で語る ⚙️

同じ ServiceNow の話でも、相手によって “翻訳” が必要。
これを意識できるかどうかで、プロジェクトのスムーズが変わってきます。

 


🤖 AI 活用に関して聞く現場の声

お客さんの現場では、最近 AI を活用した業務自動化やナレッジ提案 に関する期待が増えています。
良い Platform 管理者、単に技術としての AI を知っているだけでなく、次の点を意識できる人です:

  • 業務課題への適用判断
    「この業務は AI で補助するべきか」AI 適用範囲を判断できる

  • ユーザーへの説明力
    AIの提案や自動化結果を、非技術者にも納得できる形で示すことができる

  • 精度と信頼性の管理
    AI の提案や自動化フローを定期的にモニタリングし、必要に応じて調整・改善できる

💡 「AI は便利だけど、使いこなせる人が少ない。Platform 管理者が中心になって現場を導くのが鍵」という意見が多いです。

 


🎯 まとめ

Platform 管理者は、単なる設計者や運用者ではなく、変革をデザインし、現場をスムーズに進める役割です。

  • OOTB とカスタマイズのバランス → 標準機能を最大限活用し、必要な部分だけカスタマイズ

  • 会話力・調整力 → 経営層・業務部門・開発チームに合わせて “翻訳” できる

  • AI活用の判断力 → 業務への適用範囲、ユーザーへの説明、精度・信頼性の管理

これらを意識することで、チームや組織が安心して ServiceNow を活用できる基盤をつくることができます。

 


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