生成 AI を活用した Now Assist で IT を最新化するための次のステップ 次のステップガイド ビジネスに AI を。 IT のビジネス変革 の推進 生成 AI という資産 が不可欠になった 現代のビジネス 生成 AI は、 先進的な流行語から、 現代のビジネスに不可 欠なテクノロジー資産へと急速に進化しました。 タスクの 自動化、 即時のインサイト提供、 重要な情報への普遍的 なアクセスを通じて、 生成 AI はチームがより少ない労力 でより多くの成果を達成することを可能にし、 組織を前進 させることができます。 生成 AI にどのような投資をすれば、 組織のテクノロジー投 資の最適化、 効率的な資産管理の実現やコンプライアンス の確保、 コスト削減を進められるかを正確に把握すること は困難です。 最初のステップとして不可欠なのは、 組織 全体のプロセスを簡素化するソリューションの実装です。 このガイドでは、 IT サービスオペレーションやアプリ開発 に生成 AI を活用してビジネス変革を推進するために重要と なる「次のステップ」について、順を追って説明します。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 2 まずは従業員から：従業員は成功のた めの支援を得ているか？ ビジネスには、 1 つの揺るがない真実があります。 従業員は、 イノベーション、 成長、 成功を支える原動力です。 しかしながら、 IT チームが日常的なタスクに時間を取られてい ると、 業務の進捗や士気に悪影響が及ぶ可能性があります。 次の例を考えてみてください。 • IT エージェントとオペレーターは、 インシデントに対応するために、 たくさんのソース から得られる大量の情報をくまなく調べて解釈する必要があります。 これには非常に時間 がかかります。 しかし、 社内顧客に対して効果的にサービスを提供するためには、 サー ビス運用チームが問題を迅速に把握し、 それらを迅速に解決できる必要があります。 • IT 資産管理 (ITAM) に従来型のアプローチを採用しているため、 エージェントが資産の要 求を手動で処理しています。 これにより、 サービスのボトルネックが発生し、 応答時間 が増加して、 調達が遅れ、 全体的な業務生産性とユーザー満足度に影響する可能性があ ります。 • アプリ作成の需要が刻々と高まっている中で、 アプリ開発リーダーは、 アプリをより迅 速に開発する必要性と、 市民開発者による迫り来るスキルギャップを埋めようとする努力 の間で板挟みになっています。 市場投入までの時間を短縮することは、 顧客満足度と競 争力の維持に不可欠です。 • テクノロジーチームは複雑で未分類の大量の製品フィードバックを精査することに貴重な 時間を費やしており、 価値あるインサイトを見逃してしまうというリスクを抱えていま す。 また、ビジネスステークホルダーも手間のかかる需要の取り込み手続きにより、ニー ズのフローが制限され、 革新的なアイデアに触れる機会が奪われる可能性があります。 出典：KPMG 社、『Generative AI: From buzz to business value (生成 AI：話題性からビジネス価値へ)』、2023 年 77% 生成 AI が今後数年間で一番の新興テク ノロジーであると考えているビジネス リーダーの割合。 73% 生成 AI によって従業員の生産性が向上する と考えているビジネスリーダーの割合。 生成 AI による従業員の 支援に関するソートリー ダーの声 「生成 AI 機能がどのように優れたエク スペリエンスを提供し、組織全体のテ クノロジー、人材、プロセスの潜在能 力を引き出せるのかを目にして、私た ちはすぐにそれを取り入れることにし ました」 ServiceNow、 新興テクノロジー担当シニアディレクター、 Nick Borgwardt 「最新の生成 AI やその他のテクノロジー は、従業員が現在手持ち時間の 60 ～ 70% を費やしている業務を自動化でき る可能性を秘めています」 McKinsey Digital 社、 『The economic potential of generative AI: The next productivity frontier ( 生成 AI がもたらす経済的可能性 ： 次 なる生産性向上のフロンティア )』 ( 著者 ： Michael Chui 氏、 Eric Hazan 氏、 Roger Roberts 氏、 Alex Singla 氏、 Kate Smaje 氏、 Alex Sukharevsky 氏、 Lareina Yee 氏、 Rodney Zemmel 氏 )、 2023 年 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 3 IT における生成 AI の導入で期待される成果 * *ServiceNow IT 組織の内部結果に基づいています 8 万超 生成 AI を活用した IT サービス運用 により 1 年間に短縮される平均時 間数 50% 生成 AI でインシデントの解決メモを 作成することによる IT サポートエー ジェントの生産性向上率 IT/テクノロジーと運用は、回答者 が現在ビジネスに生成 AI を導入す ることを検討している上位 2 つの 機能分野です。 KPMG 社、 『Generative AI: From buzz to business value ( 生成 AI ： 話題性からビジネス価値 へ )』、 2023 年 生成 AI で IT 部門はより多くのことを より迅速に行い、成長に集中するた めの時間を確保できるようになる 適切な戦略があれば、 生成 AI は生産性の大幅な向上、 エクスペリエンスの向上、 アジ リティの向上を支援できます。 過去に解決されたインシデントやアクティビティから得た 教訓を自動的に活用することで、拡張を推進しながらリスクを軽減できます。 生成 AI は、 IT セルフサービスや日常的な問題の解決時間の短縮から、 契約のキャプチャの迅速化、 IT プロジェクトにおける製品改善のフィードバックに至るまで、 従業員満足度を高めるテ クノロジーエクスペリエンスの構築を支援します。 IT チームメンバー全員はより多くのこ とをさらに迅速に行えるようになり、 負担が軽減され、 時間と知力を組織規模のイノベー ションに集中できるようになります。 生成 AI データ分析による手動 IT プロセスの削減 生成 AI は、 組織内データと外部データの両方を分析して、 より高品質で正確な結論と推 奨事項を IT サービスエージェントに提供します。 これにより、 エージェントは手作業で 情報を見つけ出す必要がなく、問題を迅速に解決できます。 IT オペレーターは、エージェ ントと連携しながら生成 AI を使用し、 機械が生成した暗号化されたアラートを人間の自 然言語に素早く変換し、 問題の根本原因を迅速に特定して、 短時間で修復するためのス テップを提案できます。 仮想エージェントによるセルフサービスオプションの提供 生成 AI は、 仮想エージェントを通じて、 適切で正確な回答を人間のエージェントと会話 するのとほぼ同じようにユーザーに迅速に提供し、 満足度の高いセルフサービスエクスペ リエンスを実現します。 IT 資産の注文、 資産の返却、 問題の報告などについての必要と されるヘルプに、 ユーザーは現地の言語を使用して数秒で簡単にアクセスできます。 自然言語によるノーコード開発でアプリ作成を民主化 Text-to-Code、 Text-to-Flow、 Text-to-Process などの生成 AI 対応の機能を使用するこ とで、 あらゆるレベルの開発者がタスクを迅速に完了でき、 カスタムアプリの開発を加 速させ、 プレイブックやカタログを迅速に構築することができます。 生成 AI は、 直感 的なノーコードエクスペリエンスで非技術系ユーザーを支援し、 シンプルな自然言語での 会話を通じて、 ビジネスアプリケーションを数分で迅速に作成することもできます。 そ れにより、 経験豊富な開発者の生産性を大幅に向上させ、 インテリジェントな自動化を 使い始めたばかりの開発者に対しては参入の障壁を下げることができます。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 4 戦略的ポートフォリオ管理で生成 AI の ROI を迅速に実現 ITAM 向け生成 AI の戦略的アプローチとして、 単一の AI ソリューションを現行のバリュース トリームに統合して、 ビジネス運用モデルを強化することができます。 多くの組織では、 異種システムのつなぎ合わせは、 一貫性の欠如、 プロセスの断絶、 満足度の低下を生じさ せる原因となります。 つなぎ合わせではなく、 ビルトインの生成 AI ソリューションを使用 すれば、 データ収集と分析の簡素化、 資産ライフサイクル管理の最適化、 コンプライアン スの検証、 セキュリティの向上、 コストの削減など、 あらゆる目標を達成できます。 戦略的ポートフォリオ管理 (SPM) ソリューションを活用すれば、 すべての事業部門の従業員 が一貫したプロセスとインターフェイスを利用して連携できるようになります。 これによ り、 真に重要なことを優先し、 生成 AI の価値実現を加速するとともに、 チームを支援し、 目標と整合したイニシアチブに全員を集中させることができます。 ServiceNow SPM で ITAM プロジェクト管理を簡素化 ほとんどの組織でデジタルトランスフォーメーションは、 IT 部門が最適化されたワークフ ローを作成し、 使用することになるプロセスを従業員に効果的に通知するよりも速い速度で 進んでいます。 古くて不正確な大量のデータが複数の場所に分散して保存されているため、 戦略的イニシア チブの計画、 優先順位付け、 展開が遅れたり頓挫したりすることが多く、 それが価値実現 の機会の喪失、 時間とリソースの無駄、 整合性の欠如につながっています。 生成 AI により戦略的ポートフォリオ管理を生産性向上ツールに変換 シンプルで直感的なツールを使用して、 すべてのビジネス領域に信頼できる唯一の情報源を 導入することで、 アクティビティの計画、 伝達、 調整が行いやすくなります。 また、 サ イロを解消することで、 組織のすべてのチームが要件とビジネス目標を可視化できます。 ServiceNow SPM を使用すると、 効果的な AI 戦略を構築して、 確実に生産性を高められま す。 次のことを迅速かつ簡単に実現できます。 • 組織全体の従業員と主要なステークホルダーに優先事項を明確に伝える • 価値、 実現可能性、 戦略に基づいて AI のユースケースとアイデアに優先順位を付ける • すべての AI プロジェクト、 製品、 サービスを組織全体に透明性をもって提示する • エンタープライズアーキテクチャを統合して、 効率、 生産性、 満足度を高める 結果として、 顧客価値を高め、 連携を促進し、 生成 AI への投資から得られるビジネス成 果の向上を実現できます。 戦略的ポートフォリオ 管理における生成 AI に 関するソートリーダー の声 「企業の 70% は、AI を実装するための一 貫した戦略やロードマップを持っていま せん。そして、それこそが成功に向けた 重要な課題であると考えています」 Frost & Sullivan 社、 『Put AI to work for people (AI を、 あなたの役 に立つものへ )』、 2024 年 「ツールやアプリケーションの進化をト ラッキングしてイノベーションに対応 していくことが不可欠です」 KPMG 社、 『Generative AI: From buzz to business value ( 生成 AI ： 話題性からビジネス価値へ )』、 2023 年 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 5 ガバナンスと説明責任でリスクを 管理 多くのビジネスリーダーにとって、 セキュリティとガバナンスは生成 AI の大きな関心事 です。 最近の調査では、 経営幹部の 45% が、 適切なガバナンスツールとテクノロジー が実装されていないと、 生成 AI によって組織の信頼が損なわれる可能性があると考えて います 1。 適切な安全策を導入し、 強固なリスクベースの戦略を持つことは、 信頼を築き、 組織に 貢献する生成 AI イニシアチブを実施するための第一歩です。 企業の 70% は、 AI を実装 するための一貫した戦略やロードマップを持っていません。 そして、 それこそが成功に 向けた重要な課題であると考えています 2。 生成 AI への投資を正当化するには、 まず始 めに、 ユースケースに特化していて、 重要な課題を解決し、 事業部門を統合し、 ビジ ネス変革のための一貫した戦略を提供できる AI ソリューションを選択することです。 信頼できる組織全体で唯一の情報源 すべてのエンタープライズ管理ソリューションを 1 つのプラットフォームに統合し、 堅牢 なガバナンスフレームワークを実装することで、 AI システムに関する新たな政府規制に迅 速かつ正確に対応できます。 プライバシー、 データ保護、 セキュリティなど、 AI モデ ルを使用するすべてのアプリケーション、 プロセス、 プロジェクトに関する信頼できる 唯一の情報源を持つことで、 関連する規制をインポートし、 ポリシーとテストコントロー ルを迅速に作成し、 コンプライアンス違反に適切に対処できます。 予測インテリジェンスがセキュリティの問題を予測 リスク管理は、 非常に複雑で時間とコストがかかり、 人為的ミスが発生しやすいもので す。 それでも、 予測インテリジェンスが組み込まれたソリューションがあれば、 脆弱性 を常に把握し、 絶えず変化するテクノロジーリスクとサイバーリスクを迅速に軽減できま す。 カスタマイズされたドメイン固有の LLM でビジネスニーズを充足 生成 AI の大規模言語モデル (LLM) は、 Web サイトやドキュメントなどの大規模なデータ セットでトレーニングされた複雑な機械学習モデルです。 ドメイン特化型の LLM と独自 の LLM を統合する生成 AI ソリューションは、 AI 主導の変革を固有のニーズに合わせてカ スタマイズし、 ユースケースに応じた確実で費用対効果の高い結果を実現できます。 迅速な行動が求められ、その行 動にはガバナンスが必要です。 その行動にはセキュリティも必 要です。適切なプラットフォー ムパートナーとの連携も必要で す。しかし、これらを実行すれ ば、最も速く行動する組織が最 も多くの勝利を収めることにな ります。 Paul Smith、 ServiceNow CCO ( 最高商務責任者 ) 1 KPMG 社、『U.S. survey: Executives expect generative AI to have enormous impact on business, but unprepared for immediate adoption (米国の調査 結果：エグゼクティブは、生成 AI がビジネスに多大な影響を与えると予想しているが、すぐに導入する準備ができていない)』、2023 年 2 Frost & Sullivan 社、『Put AI to work for people (AI を、あなたの役に立つものへ)』、2024 年 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 6 Now Assist と Copilot：AI 主導のビジネスを 推進するための共同ソリューション さまざまな組織が、 従業員の効率性を高め、 ユーザーエクスペリ エンスを簡素化し、 日常的なタスクを削減するために、 生成 AI を 急速に導入しています。 しかし、 個別のユースケースに合わせて 構築された生成 AI ツールには相互運用性がなく、 ユーザーは常に 異なるツールを切り替えることになり、 生産性に影響を与えます。 先進的な 2 つの生成 AI アシスタントを活用 継続的に拡大している戦略的提携により、 ServiceNow と Microsoft 社 の両社は業界をリードする機能を組み合わせて、 従業員の選択肢 と柔軟性を強化しました。 ServiceNow の Now Assist と Microsoft 社 の Copilot を連携させることで、 これら 2 つの生成 AI アシスタ ントの機能が 1 つのシームレスなソリューションに統合されます。 場所を選ばず従業員をサポート この共同生成 AI ソリューションは、 組織全体で回答を迅速に提供 し、 手作業によるサポート要求を減らし、 サービス要求を自動化 することで、 両者の顧客の生産性を向上させます。 このソリュー ションでは、 従業員がどこにいても直感的にやり取りできるため、 従業員はどのプラットフォームを使用していても、 最適な生成 AI アシスタントから必要なサポートを受けることができます。 IT サービスと運用管理向け Now Assist エージェントの負担を軽減し、 複雑な問題の解決に割り当てる時間をさらに確保する 業界の需要や従業員の期待に応え続けるために、 組織は提供するデジタルサービスの 数を飛躍的に増やし続けています。 こうした拡大により、 従業員や顧客がさまざまな システムを使用することによるインシデントが急増しています。 生成 AI を活用した IT Service Management の Now Assist (Now Assist for IT Service Management) では、 次の方法でエージェントの生産性を向上します。 • 自然言語を使用する仮想エージェント (Virtual Agent) を通じたセルフサービスの展開 • 問い合わせへの正確な対応と検索結果の要約 • 仮想エージェント (Virtual Agent) やライブエージェントのチャットのサマリーによる エージェント間の引き継ぎ支援 • 実行したステップ、 関係者、 解決策に基づいたメモの提供 オペレーターの対応の迅速化とトリアージにかかる労力の軽減 最新の IT 環境は複雑で、 かなりの経験を持つエージェントやオペレーターでさえ、 複 数のテクノロジーやシステムが生成したアラートの優先順位付けや解読に苦労していま す。 そのように複雑さが増すことで、 オペレーターの対応に時間がかかったり平均解 決時間 (MTTR) が長くなったりして、 機能停止の長期化、 中断の増加、 運用コストの 増大が発生しています。 生成 AI を活用した Now Assist は、 インテリジェントなエクスペリエンスを提供し、 以下によって分析時間を短縮します。 • アラートの記述を平易な表現で要約する • アラートを自動的に分析し、 根本的な問題を即座に特定する • 問題を迅速かつ正確にトリアージするためのインサイトにより、 スキルギャップを 軽減する。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 7 AI を活用したビジネス機会 に関するソートリーダーの 見解 「生成 AI が組織にとってまたとない機会 であることは間違いありません。その結 果は、紛れもなく現実のものであり、非 常に広範囲なものです。私たちは、自社 のビジネスとあらゆる業界でそれを目に しています。自分たちが躊躇している間 に競合他社が行動に移した場合、競合他 社との差が急激に拡大し、非常に大きく なります」 Paul Smith、 ServiceNow CCO ( 最高商務責任者 ) 「勝者となるのは、より大きく戦略的 な賭けをし、厳選した AI プロバイダー とのパートナーシップを強化する組織 です。そうした組織によってプラット フォーム中心のアプローチを採用する ことの価値が浮き彫りになっていま す」 VentureBeat 社、 『Big bets will unlock the real value of generative AI ( 大きな賭けが生成 AI の真価を引き出す )』、 2024 年 5 月 13 日 インテリジェントな AI の構築には インテリジェントなプラットフォーム が不可欠 AI が大きな変革的影響を組織にもたらすことはよく知られています。 しかし、 組織におけ る AI の展開状況をより深く理解するために、 ServiceNow と Oxford Economics 社は協力し て 企業の AI 成熟度指数を作成しました。 私たちは 世界中のシニアリーダーと IT 意思決定者 4,500 人近くを対象に調査を行い、 独自の指標モデルを使用して組織の AI 成熟度を測定しま した。 調査によると、ほとんどの組織は AI への取り組みは初期段階にありますが、「AI ペー スメーカー」 と呼ばれるごく一部の組織が他を引き離していることが分かりました。 ServiceNow Research チームは、 2017 年以降、 生成 AI と LLM について 70 件を超える調査 結果を発表しています。 さまざまなチームと緊密に連携しながら、 生成 AI のユースケース とイノベーションを迅速に拡大し、 その応用が社会的責任を果たし、 安全で倫理的なもので あることを確認しています。 当社の生成 AI 戦略は、 より高速で、 より手頃な価格で、 より高精度で安全な、 ドメイン 特化型の Now LLM に重点を置いています。 最新のマイクロサービスを活用して、 新しい LLM を迅速に開発して展開し、 お客様が新しいユースケースに合わせて生成 AI を拡張し、 ビジネス全体の ROI を加速できるようにします。 Now Platform は、 AI を活用して組織全体の主要なタスクを自動化し、 部門、 ベンダー、 パートナー、 顧客のデジタルエクスペリエンスをシームレスにつなぎます。 これは、 今 日の複雑な IT 需要に対応する準備が整った、 インテリジェンスの強力な基盤です。 また、 ServiceNow の Now Assist、 Microsoft 社 の Copilot とのシームレスな連携により、 ユーザー はこれら 2 つの主要な生成 AI アシスタントを使用して、 好みのインターフェイスから迅速に 回答を取得し、 行動できるようになります。 出典：KPMG 社、『Generative AI: From buzz to business value (生成 AI：話題性からビジネス価値へ)』、2023 年 60%r 生成 AI を効率性の向上、 市場シェアと収益の 拡大、 競争力の獲得につながる機会と捉えて いる組織の割合。 64%r 生成 AI が大きな競争上の優位性をも たらすと考えているビジネスリーダー の割合。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。IT のビジネス変革の推進 | 8 詳しくはこちら レポートを読む詳しくはこちら 詳しくはこちら ServiceNow ソリューションの詳細については、以下のリソースをご覧ください。 ServiceNow について ServiceNow (NYSE：NOW) は、付加価値の高い、人にしか出来ない新しい仕事を創造します。ServiceNow のクラウドベースのプラットフォームとソリューションは、組織がよりスマート、より迅速、より効率的な方法 で業務をスムーズに遂行できるよう、組織のデジタル化と一元化を支援します。これにより、従業員と顧客はつながりを深め、より革新的に、よりアジャイルに行動できます。そして誰もが、自身が思い描く未来を実現 できます。The World Works with ServiceNow™.