変化の激しいデジタル環境において、効率的な IT サポートは従業員の生産性維持とビジネスの成長に不可欠です。ServiceNow では、卓越した IT サポートの提供を戦略的優先事項と位置づけ、最善のソリューションの実現に取り組んでいます。
ServiceNow は、契約社員を含めて 33,000 人超の従業員を擁しています。34,000 台のエンドユーザーデバイス上で稼働する 950 以上のビジネスアプリケーションの運用管理は、きわめて複雑です。デジタルテクノロジーチームにとって、すべての従業員にシームレスな IT サポートを届けることは大きな課題でした。
1 人の IT エージェントが約 1,000 人の従業員を担当しなければならない当社の状況では、迅速かつ効果的なソリューションを提供するプレッシャーは計り知れません。
課題：IT のトラブルと従業員の生産性
IT インシデントは、一見些細なものであっても、従業員の生産性に大きな影響を及ぼします。
調査によると、従業員は IT 関連のトラブルにより 1 日平均 22 分を無駄にしています。画面のフリーズ対応やプリンターの不具合、解決待ちに、年間に換算すると約 2 週間分もの労働時間を費やしているのです。
こうしたトラブルは IT サポートチームにも同じ影響を及ぼします。従業員が IT トラブルで時間を失うたびに、IT 部門の誰かがその問題への対応に追われているのです。1 件のインシデントを解決するためだけに、複数のツールを渡り歩かなければならない IT エージェントのフラストレーションは相当なものです。
モニタリングダッシュボード、チケットシステム、ログの手動照合。ようやく問題の全体像がつかめた頃には、貴重な時間を失った従業員が不満を募らせています。
従来型のサービスデスク運用モデルでは、成長し続ける複雑な組織の要求に応えきれなくなっています。エージェントは大量のチケットに圧倒され、対応のスピードと品質のどちらかを犠牲にせざるを得ない状況に追い込まれます。その結果、以下のような問題が生じます。
- タブ切り替えの混乱：エージェントは本質的な問題解決のための作業よりも、複数のシステムの間を行ったり来たりするのに多くの時間を費やしています。インシデントレコード、変更リクエスト、ナレッジベース、モニタリングシステムの間を絶えず右往左往する状態です。
- 手作業依存のトリアージに潜むボトルネック：エージェントがチケットを手動で分類し、優先度を推測してルーティングする以上、作業遅延からは逃れられません。その結果、重大なシステム障害の対応が後回しになるリスクがあります。
- MTTR (平均解決時間) の長期化：解決時間の長期化がユーザーの不満や SLA 未達につながっています。
ServiceNow のソリューション：AI を活用した変革
ServiceNow は、統合型の AI 活用プラットフォームを通じて、IT サービスオペレーションを変革しています。モニタリングダッシュボード間の右往左往、手作業依存でヒューマンエラーの避けられないログ相関分析、そして複雑な分散型システム管理。こうした今日のエンジニアや DevOps チームが直面する最も切実な課題に正面から取り組んでいます。
ServiceNow のアプローチの中核にあるのは、ログ、メトリクス、トレース、アプリケーションパフォーマンスにまたがるオブザーバビリティデータを統合し、一元的なビューに集約する強力な AI エンジンです。
これにより、複数の異なるツール間のコンテキストスイッチによる非効率が解消され、チームはデータの突き合わせではなく問題の解決そのものに集中できるようになります。複数のソースから断片的なデータをつなぎ合わせる必要はなく、システムの挙動をリアルタイムかつ高度に相関取りがなされたかたちで把握できます。
自動化は予測インテリジェンスによって即座に機能し始め、類似のインシデントを検出・グルーピングすることでトリアージを加速します。ServiceNow の生成 AI アシスタントである Now Assist がこれを補完し、自然言語によるクエリ、コンテキストに基づく提案の生成、解決ワークフローを通じたシームレスなガイダンスを提供します。
Now Assist は、定型的なタスクの自動化に加えて、現在の状況だけでなく過去の対応実績にも基づいた最も関連性の高い情報とネクストベストアクションを提示することで、たとえ複雑な IT 環境であってもシンプルな運用を可能にします。
AI エージェントはさらに一歩進み、過去のデータのパターンとリアルタイムのテレメトリに基づいて、プレイブックを起動し、プロアクティブな推奨を提供します。
ログをインフラストラクチャシグナル、アプリケーションメトリクス、パフォーマンス異常と相関させることで、プラットフォームは問題の原因を包括的かつ説明可能な形で把握します。一見ノイズのようにも思える大量のログから洞察を引き出し、MTTR を数時間単位から数分単位へと劇的に短縮します。
この変革は、自動化、予測インテリジェンス、生成 AI、エージェント型 AI という 4 つの進化フェーズを経て展開されます。
各フェーズは前のフェーズの成果を土台として構築され、高効率で継続的に学習し進化するサポートエコシステムを形成します。
ServiceNow にとって、これは単にインシデント管理を改善するだけの取り組みではなく、戦略的な飛躍です。生産性の向上、サービスデリバリの改善、自社プラットフォーム全体での AI 活用の拡大を推進し、サポートを受動的な対応機能からプロアクティブなイノベーションのエンジンへと転換しています。
自律型 IT サービスデスク実現への道のり
ServiceNow の自律型 IT サービスデスクへの道のりは、AI 主導のソリューションが登場するはるか以前から始まっていました。当初は、自社の ServiceNow プラットフォームと製品を活用して IT サポートプロセスの効率化と品質向上に取り組み、チケット数の削減と解決時間の短縮に注力していました。
この基盤づくりが、AI がサポートの第一線を担う現在のフェーズへの土台となりました。
ServiceNow が描く自律型 IT サービスデスクのビジョンは、当社独自の ServiceNow AI Platform を基盤として実現されています。Level 1 (L1) の問題を効率的に処理し、より複雑なケースは人間のエージェントにシームレスにエスカレーションします。
このアプローチにより、失われていた生産性を取り戻すだけでなく、ダウンタイムの削減とサービス品質の向上を通じて、従業員エクスペリエンスの向上も実現しています。
サービスデスクを管理する Apoorva Srivastava は、この変革によって従業員が L2 や L3 のサポート、あるいは顧客対応のポジションなど、より充実した役割に就く機会が広がり、仕事のやりがいやキャリア成長の可能性が高まっていると強調しています。
重要ポイント
AI を IT サポートに統合することで、ServiceNow は大量のチケットやエージェントの燃え尽きといった目の前の課題に対処するだけでなく、より効率的かつ効果的なサービスデスクモデルへの道を切り拓いています。この変革は、従業員からの信頼と満足度を維持し、IT サポートをビジネス成功の推進力とするために不可欠なものです。