イベント
これまで蓄積した各業界の業務知識やノウハウをもとに、
シームレスな連携力でトータル支援いたします。
また、お客さまのニーズに合わせてワンストップでサポートいたします。
分断されていたIT業務を単一のプラットフォーム上に統合しワークフローで連携させることで、
迅速で効率的な作業と高品質なIT サービスの提供を可能にします。
当社は、ServiceNow社認定資格を取得した技術者が数多く在籍しており、
お客様のServiceNow導入・実装を支援いたします。
【ITSM・SecOps編】社内システム障害発生時のワークフロー最適化により業務効率化を実現
【HRSD編】ServiceNow HRSDを導入することで、人事業務にかかる事務負担を大幅に改善
【CSM・FSM編】オムニチャネルによる顧客満足度の向上と、シームレスな情報連携による業務負担の軽減を実現
【ITOM・SecOps編】IT資産管理とセキュリティ対応の自動化により、担当者の業務負担やリスク軽減を実現
【IT業界編】業務量の可視化やシームレスな部門間連携により、顧客満足度向上や担当者の業務負担軽減を実現
【不動産業界編】業務システムを集約・クラウド化し、データ収集・集計からレポート作成までを自動化
【金融業界編】業務プロセスの一元管理により、業務負担の軽減や業務効率化を実現
【自治体編】複数の業務システムを連携し、業務の効率化とリスク軽減を実現
【保険業界編】進捗状況の可視化や業務プロセスの一元管理により、業務の標準化と承認リードタイムの短縮を実現
ServiceNowに関するお役立ち情報をお届けします。
「アラートが鳴り止まない」「インシデント対応に追われて、脆弱性管理まで手が回らない」セキュリティ担当者からこうした声を聞く機会は、ここ数年で明らかに増えています。 背景にあるのは、攻撃件数の増加だけではありません。攻撃の手口そのものが変わってきています。AIを使って自動化された攻撃に対し、人手中心の防御体制で戦い続けることには、すでに限界が来ています。 本記事では、その実態とセキュリティ運用（SecOps）にAIを組み込む際の考え方を整理します。サイバー攻撃の現実、「件数」よりも「変化」に注目すべき理由攻撃の脅威を正しく捉えるには、件数の増減だけでなく、攻撃の「質と速度」の変化に目を向ける必要があります。ランサムウェアは「大企業だけの問題」ではなくなった警察庁の報告によると、2024年のランサムウェア被害件数は222件にのぼり、企業規模を問わずターゲットになっています。国内の平均被害額は約2,400万円とされていますが、これは届出ベースの数字であり、実態はさらに大きいとみられます。 また、海外のデータでは復旧までに平均21日間を要するとされています。「3週間、業務が止まる」という事態がいつ自社で起きてもおかしくない状況です。攻撃者はすでにAIを使用フィッシングメールの自動生成、脆弱性スキャンの自動化、検知回避のためのマルウェア自動変異。攻撃側はAIを組み合わせることで、攻撃のサイクルを大幅に短縮しています。 2025年1〜10月の世界のランサムウェア被害件数は6,623件と、前年同期比で38%以上増加しました。件数の伸びもさることながら、注目すべきは攻撃の「精度と速度」が上がっている点です。AIが「攻撃の全工程」を担う時代Anthropicが報告した事例では、偵察から侵入・水平展開・データ窃取まで、攻撃工程の80〜90%がAIによって自律的に実行されました。人間のオペレーターは最小限の指示を出すだけで、あとはAIが自律的に動きます。 攻撃側がここまで自動化を進めている以上、防御側も同じ土俵で対応しなければ追いつけない状況になっています。なぜ、セキュリティチームは「疲弊」しているのか 攻撃の変化に対して、現場のセキュリティチームはどのような状況に置かれているのでしょうか。タスクの多さと、プレッシャーの重さセキュリティチームが担うタスクは、脆弱性管理・インシデント対応・リスク管理・コンプライアンス対応・AIガバナンスと幅広いものです。そこに、攻撃対象領域の拡大やゼロトラスト推進といった外的なプレッシャーが重なります。 さらに社内では、ツールの乱立やチームのサイロ化が業務の摩擦を生んでいます。この構造がある限り、人手だけで対処しようとすること自体に無理があるのです。「備えができていない」と感じている企業が6割を超えるAIを使った攻撃が自社に大きな影響を与えていると感じている企業は74%にのぼります。一方で、十分な備えができていないと答えた企業は60%に達します（Ponemon Institute調査）。 問題意識はあっても、対策が追いついていない。多くの企業が抱えるこの構図を直視する必要があります。AIがSecOpsをどう変えるのか、「人の代わり」ではなく「仕組みの変革」AIをSecOpsに組み込む目的は、人の仕事を奪うことではなく、人が判断すべき業務に集中できる体制をつくることにあります。重要度の判定から対応まで、AIが「流れ」をつくるアラートの確認・優先度の判断・対応方針の決定という一連の流れは、今は担当者が一つひとつ手動で進めていまが、AIがインシデントを自動で整理・分類することで、何から手をつけるべきかを即座に判断できるようになるのです。 そして、アナリストは定型的なトリアージ作業から解放され、本来の高度な判断業務に集中できます。複数部門をまたぐ対応を、AIがつないで自動化する検知・トリアージ・封じ込め・フォレンジック・レポーティングという一連の対応は、複数のチームをまたいで進みます。この連携を人手で調整している限り、判断のブレや対応の遅れが生じやすくなります。 AIがプロセスをオーケストレーション（統括・調整）することで、対応の一貫性とスピードが向上します。証跡管理とレポート作成も、AIが自動で担うインシデント後の作業ログ整理・レポート作成・監査対応は「後回しになりがちな作業」の代表格です。AIがリアルタイムで作業記録を残し、対応後のレポートを自動生成することで、経営報告や監査対応にかかる工数も大きく削減できます。AIを動かす「アーキテクチャ」の考え方 SecOpsにAIを組み込む際、仕組みの構造を理解しておくことが重要です。AIアシスタントとAIエージェントは、役割が違うAIには大きく二つの役割があります。「AIアシスタント」は、人間の指示をもとに洞察や要約を提示するサポート役です。一方「AIエージェント」は、定められた目標に向けて自律的に計画・実行します。 前者は業務時間中のオンデマンド支援、後者は24時間365日の自律稼働という違いがあります。この二つを使い分けることが、実効性のある運用自動化の前提になります。複数のエージェントを束ねる「オーケストレーター」が鍵インシデントレスポンス・脅威ハンティング・脆弱性対応には、それぞれの業務に特化したAIエージェントが存在します。これらを束ねるのが「オーケストレーター」の役割です。 与えられた問題の解決に向けてプロセスを推論し、複数のエージェントに指示を出します。調査・トリアージ・封じ込めをAIが自律処理することで、アナリストは本来注力すべき業務に集中できる体制が整います。脆弱性対応もインシデント対応も、具体的な成果が出ている脆弱性対応では、自動診断から修正案の提示・パッチ適用可否の確認・変更リクエストの作成までをAIエージェントが一連で処理します。 インシデント対応では、アラートから原因特定・優先度判断までの時間が大幅に短縮され、担当者ごとの対応のばらつきも減り、「仕組みとして動く」ことが、現場の負荷軽減に直結します。まとめ昨今、AIによるサイバー攻撃の手口が多様化しています。攻撃側がAIを使って自動化を進めている以上、防御側も同じ土俵に立つ必要があります。 そのためにはまず体制を整えることが重要です。自社の運用のどこに負荷が集中しているかを整理し、自動化できる工程を特定するところから始めるとよいでしょう。 SecOpsの自動化・自律化を実現するプラットフォームとして、ServiceNow Security Operationsが提供するAIエージェント活用のアプローチは、実務的な選択肢の一つとして参考になるはずです。 現状の運用課題を棚卸しし、最初の一歩を踏み出すきっかけにしていただければ幸いです。 ServiceNow Security Operationsの活用に関心のある方は、ぜひ株式会社ＤＴＳにご相談ください。
こんにちは。ServiceNowに恋する3年目エンジニア 三澤です。 今回、レポーター派遣プログラムに選出いただいたことをきっかけに、「Knowledgeの魅力をもっと多くの人に届けたい」そんな想いから、ひとつの大きな挑戦を始めました。それは、「動画配信」です。 私がServiceNow推進担当に配属された当初、こんなことを感じていました。「情報はあるけど、英語ばかりでどこか距離を感じる」「イベントの“リアルな雰囲気”が分からない」 そして、こんな疑問もありました。「Knowledgeって実際どんなイベント？」「開発者が参加していいの？」「若手でも理解できる？」 そこで私は「同じような疑問をもつ方もいるのではないか？」。そう思い、この度Knowledgeの現地の様子をリアルタイムで届ける、期間限定動画配信特設サイト(*1)を公開しました。 文字だけでは伝えきれない現地の熱量、参加者のリアルな姿 を“そのまま”届けることにこだわります。もう、英語の資料や文字だけで想像する必要はありません。 実際に「見て」「感じて」いただけますので、少しでもご興味のある方はぜひご覧ください。 *1「Knowledge 2026」 CreatorCon レポートページを公開 | ServiceNow🄬導入支援サービス | DTS 業務改革DXソリューションKnowledge歩き方セッション 4/23（木）に開催された「Knowledge26 渡航者説明会」(*2)では、動画配信サイトとレポーターとしてご紹介いただきました。そして何より“恋敵”である他のレポーターたち(*3)と初対面。 実際に顔を合わせて話してみると、会社という枠を超えそれぞれがどんな活動を行いたいかを共有することができました。「どう伝えるか」「何を届けるか」そんな話を交わすうちにKnowledgeへのワクワクはさらに加速していきました。 セッションでは、Knowledgeの全体像や参加時のポイント、実際に参加した方のリアルなアドバイスを聞くことができました。 そして、やはり外せないのがネットワーキング。最近は、イベントの一番の醍醐味はここにあると感じています。・日々の業務の悩みを相談する・最新機能について情報交換する・ユーザーのリアルな声を直接聞く その一つひとつが、新しい気づきにつながっていきます。「こんなことをKnowledgeで学ぼう」「この知識を日本に持ち帰って、こう活かそう」 ネットワーキングに参加するたび、明日からこんなことやってみよう、実践してみようという「思考」から「行動」につなげることができます。 これから、ServiceNowにはAIが標準的に組み込まれていきます。多くの企業が「AIを活用したい」と考えながらも、実際にどう実現するかで悩んでいるのが現状です。だからこそ、Knowledgeで得た経験を通じて、本当に価値のあるAI活用を実現し、ServiceNowにお客様を恋させたい。そんな想いが、より強くなりました。*2 Knowledge 26 の歩き方 - ServiceNow Community*3Knowledge 26 レポーター派遣プログラムメンバー決定 - ServiceNow CommunityNow Tech Nightスペシャルミートアップ Knowledgeに向けて、国内でも貴重な機会がありました。3/30（月）に開催されたNow Tech Night スペシャルミートアップ(*4)。今回はKnowledgeで実際に公開されるハンズオンセッションを先行で体験できるというものでした。 ドイツのプロダクトマネージャー Lisaさん(*5)との意見交換では、最新機能の背景、ベストプラクティスの考え方といった、実務に直結する知見を得ることがで、さらに、ハンズオンを通じてServiceNowのAIエージェントを実装できるレベルまで理解が深まりました。 ここで強く感じたのは、イベントは、知識を得る場だけでなく、実践力を高める場であるということです。 ServiceNowを価値ある形で導入するには、機能を知るだけでは不十分です。重要なのは、その機能をどう活用し、お客様の課題解決につなげるか。 今回得た知見をもとに、ServiceNowのAIを活用した価値ある導入を実現していきます。 *4Now Tech Night スペシャルミートアップ - ServiceNow Community*5(9) Lisa Holenstein | LinkedInNowへのLoveをLiveいよいよKnowledgeまで残り1週間となりました。動画も順次公開していく予定です。 今回の動画配信サイトは、私にとって未知の挑戦になります。正直、自分でもどうなるのか分かっていません。それでも、とにかく全力で楽しみ、たくさんのことを学び、NowへのLoveをさらに深めて、Liveで届けます。この発信を通じて、ServiceNowに興味を持つ人が増え、イベントに参加してみたいと思う人が増える。そんな“きっかけ”をつくれたら嬉しいです。
AI活用の推進が加速する一方で、管理や統制の仕組みが追いついていない企業は多くあります。 「とにかく使ってみよう」という動きは大切ですが、ガバナンスの整備が後回しになったまま進むと、あとで大きなリスクを抱えることになりかねません。 本記事では、AI活用における「運用・統制」の考え方と、今から取り組むべき具体的なポイントについて解説します。AI活用推進の裏で、静かに広がっているリスクAIの導入が進む中で、見えないところでリスクが積み重なっているケースがあります。なぜそうなるのか、まずは過去の教訓から振り返ってみましょう。「シャドウIT」で起きた問題が、AIでも繰り返されているクラウドやSaaSが急速に普及した時代、IT部門の管理が追いつかない「シャドウIT」問題が多くの企業で起きました。 ある部門が無断でクラウドストレージを契約し、顧客情報を含むデータが外部監査で発覚したケースや、R&D部門がPoC後に使わなくなったクラウドサービスのAPIキーを放置し、不正アクセスの入り口になったケース。 バックオフィス部門が未承認のノーコードツールでアプリを開発し、権限設定のミスでセンシティブな情報が社内に広まってしまったケースなど、いずれも根本にあるのは、「誰が・どのサービスを・どんな用途で使っているか」が把握できていなかったことです。同じことが今、AIの世界で起きている残念ながら、まったく同じ構図がAIでも起きています。 従業員が個人契約の生成AIサービスに業務上の機密情報を入力し、モデルの学習データとして利用されてしまうリスクや、利用中のSaaSに次々と追加されるAI機能が、誰にも把握されないまま有効化されているケースがあります。 「AI活用推進」の掛け声のもとで多くの部門にAIが浸透していく一方、どの部門のどの業務で、誰の責任でAIが動いているのかが管理されていない状況。 これらはすべて、シャドウITと同様の問題です。AIにも、積極的な統制の仕組みが必要です。「見える化」だけでは足りない。AIに必要なのは「ガバナンス管理」 「うちはAI台帳を作っているから大丈夫」と思っている企業もあるかもしれません。しかし、一覧を作るだけでは不十分です。そもそも、AIの何を管理すればいいのかAIシステムを管理するとは、単に「使っているツールの名前を並べる」ことではありません。 使用しているモデル、プロンプト、学習に使ったデータセット、稼働環境、システムの所有者、リスク分類、現在のライフステージ。これらの要素をセットで把握して初めて、実効性のある統制が生まれます。 たとえば、与信審査を補助するAIシステムであれば、どのモデルを使い、どんなデータで動いていて、誰が責任を持ち、リスクレベルはどう分類されているか。こうした情報を一元的に管理することが、AIガバナンスの出発点です。「見える化」と「ガバナンス管理」は何が違うのかAIガバナンスとは、「どんなAIを使っているか」を把握するだけにとどまりません。 そのAIが「どんな成果を生んでいるか」「どんなリスクを抱えているか」「定められたルールをどれだけ守れているか」まで、ライフサイクル全体を通じて管理し続けることを指します。 日本では経済産業省が「AI事業者ガイドライン」を策定し、AIのリスク管理と統制に関する最低限の期待水準を示しています。EU AI ActやNIST AI RMFなど、海外でも規制整備が進んでいます。 対応を後回しにしていると、気づいたときには手遅れになりかねません。AIガバナンスは誰が担うのかAIの統制が重要だとわかっていても、「実際に誰が担うのか」が曖昧なままになっている企業は少なくありません。多くの企業でAIのルールと責任が宙に浮いているCAIO（最高AI責任者）やAI CoE（AI推進の専門組織）を設けている企業はまだ少数派です。 多くの現場では、AIに関するルールや責任の所在が曖昧なまま運用が進み、実務的な統制のしわ寄せがIT・DX部門に集まりやすい状況になっています。 世界ではすでに26%の組織がCAIOを任命済みとされており（IBM調査）、日本でもデジタル庁が行政府省へのCAIO任命を指示するなど、AIガバナンスは経営レベルの課題として位置づけられるようになっています。ガバナンスを「仕組み」に落とし込むことが重要な理由特定の担当者の意識や努力に頼るだけでは、組織全体のガバナンスは長続きしません。人が変わればルールが形骸化し、属人化した管理はいつか穴が生まれます。 AIガバナンスを機能させるには、「プロセスとして管理を回せる仕組みと文化」を作ることが不可欠です。 担当者が変わっても、新しいAIシステムが増えても、一定の統制が維持される状態を目指すことが重要です。AIガバナンスを「仕組み」として動かすために必要な要素 では、実際にどのような仕組みが必要なのでしょうか。大きく3つの観点から整理します。全社のAIアセットを一元的に把握するまず取り組むべきは、組織内に存在するAIシステム・モデル・データセットを一覧化し、それぞれがどの業務プロセスと結びついているかを追跡できる状態にすることです。 「スプレッドシートで管理している」という企業もありますが、AIの数が増えるにつれて更新が追いつかなくなり、気づけば実態と台帳がかけ離れてしまうことがほとんどです。変化のスピードに対応できる仕組みが必要です。リスク評価・コンプライアンス管理・運用監視を一体で回すリスク分類、ポリシーへの準拠状況、監査対応、日々の稼働状況の追跡。これらをそれぞれ別の担当者がバラバラに管理していると、どうしてもガバナンスに穴が生まれます。 各プロセスを連動させることで、設計から廃止までのライフサイクル全体を通じた統制が実現します。問題が起きてから対処するのではなく、継続的にリスクを把握・管理できる体制が求められます。AIガバナンスは「守り」ではなく「攻め」の経営判断にも活きるAIガバナンスというと、リスクを抑えるための「守りの施策」と受け取られがちです。 しかし実際には、どのAIがどんな価値を生んでいるかを継続的に測定・可視化できれば、次にどの領域にAI投資を集中すべきかの判断精度も高まります。 ガバナンスの整備は、リスク管理にとどまらず、AI戦略とビジネス目標を整合させるための情報基盤にもなり得ます。こうした仕組みを提供するプラットフォーム「ServiceNow」AIアセットの一元管理、リスク評価、コンプライアンス対応、価値測定。これらを一つのプラットフォームとして提供しているのが、ServiceNowのAIコントロールタワーです。 AIコントロールタワーは、ServiceNow上で稼働するAIアセットだけでなく、AWS BedrockやAzure AI Foundryなど外部環境のAIも横断的に管理でき、NIST AI RMFやEU AI Actに対応したコンテンツパックも用意されています。 ゼロから仕組みを構築しなくても、規制対応や統制の土台を整えやすい点が特徴です。ServiceNow自身もこの仕組みを自社活用し、約500億円超の価値を実現した実績があります。まとめAIガバナンスの整備を、一度に全社規模で進める必要はありません。まずは「自社にどんなAIが存在しているか」を棚卸しするところから始めましょう。 高リスクなユースケースを特定し、責任者を明確にする。その小さなステップが、実効性あるAIガバナンスの土台になります。「見えないものは管理できない」この言葉は、AIの統制においても変わらない原則です。 ServiceNowのAIコントロールタワーは、そうした現状把握から本格的なガバナンス管理まで、段階的に取り組みを進めるための仕組みとして多くの企業で活用されています。 まずは現状の確認から、一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。 ServiceNowによるAI活用の「運用・統制」にご興味があれば、ぜひお気軽にＤＴＳまでご相談ください。
「今年こそ、AI活用や業務改善に本腰を入れたい」そう思いながらも、気づけば障害対応やアラート監視に追われ、気づけば年度末を迎えている。そんな経験に、心当たりはないでしょうか。 多くの企業がIT予算の増加を計画しており、予算は動いている一方で、IT部門が「攻め」に転じられない状況が続いています。 原因はお金ではありません。日々の運用業務が、人と時間を奪う構造そのものにあります。 本コラムでは、こうした課題を解決するアプローチとして注目される「Autonomous IT（自律型IT運用）」の考え方と、AIエージェントがIT運用の各領域にもたらす具体的な変化についてご紹介します。なぜIT部門は日常業務に追われ続けるのかIT部門が本来担うべき役割は、ビジネスの成長を支えるIT戦略の立案と実行です。しかし現実には、その時間の多くがインシデント対応や監視業務に費やされています。なぜこの状況は変わらないのでしょうか。監視ツールが増えるほど、担当者の負担も増えるクラウドの普及やシステムの複雑化に伴い、多くの企業では複数の監視ツールを並行して使うようになりました。しかし、ツールが増えるほどアラートの量も増えます。 深刻な障害を知らせる通知と、無視しても支障のないノイズが混在する中で、担当者は一つ一つを目視で確認し、判断し、対応しなければなりません。 Forrester Research社の調査では、60%のインシデントが今も手動で報告・対応されているといいます。自動化が叫ばれて久しいですが、現場の実態はそれほど変わっていません。 本来やるべき改善活動や戦略的な検討は、こうした日常業務の後回しになり続けています。「手が足りない」は人数の問題ではなく、仕組みの問題IDC社の調査では、72%のCIOがイノベーション推進に必要なスキルを持つ人材の不足を課題として挙げています。この数字を見て「採用を強化しよう」と考えるのは自然な反応です。しかし、それだけでは問題の本質には届きません。 仮に人員を増やしたとしても、手作業で回している業務プロセスそのものを変えなければ、負担は分散するだけで総量は減りません。問題の核心は「繰り返し発生する手作業をいかに減らすか」にあります。人を増やす前に、仕組みを見直す必要があります。「Autonomous IT（自律型IT運用）」とは何か？ こうした構造的な課題への答えとして注目されているのが、「Autonomous IT（自律型IT運用）」という考え方です。IT運用にAIを組み込み、日常業務の多くをシステム側が自律的に処理できるようにする取り組みを指します。人による手動対応から、AIが自律的に動く世界へIT運用の進化は、大きく3つの段階で捉えることができます。 最初の段階は「人による手動対応」です。担当者がアラートを確認し、原因を調べ、対応策を実行します。 次の段階が「ワークフロー化」です。決まった手順をシステムに登録し、一部の処理を自動化します。 そして現在注目されているのが「AI Agents（AIエージェント）」の活用です。AIエージェントは、単純なルールに従うだけでなく、状況を判断しながら複数のタスクを自律的に処理できます。 アラートの内容を読み解き、過去の類似事例を参照し、対応の優先度を判断する。そうした一連の作業を、人間の代わりに担う存在です。Autonomous ITが目指す「ゼロ」の世界自律型IT運用が実現した先には、IT部門にとって5つの「ゼロ」が見えてきます。 0 Touch IT Support：問い合わせや簡単なトラブルはシステムが自己解決し、担当者の手を借りない状態 0 Service Outage：障害が発生する前に予兆を検知し、サービス停止をゼロに近づける状態 0 IT Asset Issues：資産の管理漏れや棚卸しの形骸化がなく、常に正確な把握ができている状態 0 Security Breaches：脅威を即座に検知・封じ込め、深刻なセキュリティ侵害が起きない状態 0 Strategy Drift：IT投資がビジネス戦略と常に連動し、方向性のズレが生じない状態いずれも「完全に達成する」というよりは、これらを指針として運用の質を継続的に高めていくための目標として捉えるものです。人とAIは「代替」ではなく「協働」自律型IT運用という言葉を聞くと、「人の仕事がなくなるのでは」という懸念を持つ方もいるかもしれません。しかし、その理解は正確ではありません。 目指しているのは、繰り返し発生する定型業務をシステム側が引き受け、人間はより判断力や創造性が求められる仕事に集中できるようにすることです。 アラートへの初動対応や定型的なレポート作成はAIが担い、例外的な判断や戦略的な意思決定は人間が行います。 AIは人を置き換えるのではなく、人が本来の仕事に向き合えるようにするための存在です。IT運用の各領域で、何がどう変わるのかAutonomous ITの考え方を具体的な業務に当てはめると、現場での変化がより鮮明に見えてきます。それぞれの領域で、何がどう変わるのかを見ていきましょう。インシデント対応：数時間かかっていた対応が数分に従来のインシデント対応では、担当者がアラートを確認し、ログを調べ、影響範囲を特定し、関係者に連絡、対応策を実行するという一連の作業を手作業でこなしていました。 熟練のエンジニアでなければ判断が難しい場面も多く、対応に数時間を要するケースも珍しくありません。 自律型IT運用では、AIがアラートを自動で集約・分類し、関連するログや過去の類似インシデントを参照したうえで原因の候補を提示します。 担当者は状況を一から調べる手間なく、AIが整理した情報をもとに判断・対応に集中できるのです。セキュリティ対応：脅威を検知してから封じ込めるまでの時間を縮めるセキュリティインシデントが発生した際、担当者がこなす作業量は膨大です。脅威の分析、影響を受けたシステムや利用者の特定、関係者への報告、証跡の記録、事後レポートの作成。これらを短時間でこなすことは、人手だけでは限界があります。 自律型IT運用では、脅威の検知から分析・封じ込めまでの一連のプロセスを整理・自動化できます。脆弱性を封じ込めるまでの時間を60〜80%改善できるという数値も報告されており、セキュリティ担当者が本来注力すべき調査・判断業務に時間を使える環境が整います。IT資産管理・投資管理：「見えていなかったもの」を可視化する「どの部署がどのソフトウェアを何本使っているか、正確に把握できているか」と問われて、自信を持って答えられる企業はそう多くないでしょう。 ハードウェア・ソフトウェア・クラウドにまたがる資産管理は、気づけば担当者の経験と勘に依存する属人的な運用になりがちです。 自律型IT運用では、システムが資産情報を自動で収集・更新し続けることで、常に正確な全体像を把握できる状態を保てます。過剰なライセンス取得や未使用のクラウドリソースを継続的に検出することで、コスト削減にも直結します。 さらに、IT投資とビジネス戦略のズレを可視化することで、「なぜこのシステムにお金をかけているのか」という問いにも答えやすくなります。導入前に知っておきたい3つのポイント 関心を持ち始めた段階でよく出てくるのが、「本当に自社に導入できるのか」という疑問です。ここでは現実的な観点から、押さえておきたいポイントを整理します。既存の監視ツールやシステムとの連携から始められる「自律型IT運用を導入するには、既存のツールをすべて入れ替えなければならない」と思っている方は少なくないでしょう。 しかし実際には、サードパーティの既存の監視ツールと連携しながら、段階的に自動化を進めていくアプローチが一般的です。 今使っているツールを捨てる必要はなく、まずは自動化の恩恵を乗せていくイメージで始められます。人の判断が必要な場面には、きちんと人が関与できる「自律型」という言葉に、「システムが勝手に動いてしまうのでは」という不安を覚える方もいるかもしれません。 しかし、適切に設計されたシステムでは、重要なアクションの前には必ず人間への確認ステップが組み込まれています。URLのブロックや関係者への通知といった判断は、AIが提案し、人間が承認する形で進みます。 「制御された自律性」とも呼ばれるこの設計思想が、現場での安心感を担保します。AIが何をしているかを管理・把握できる体制も必要になるAIの活用が広がるほど、「どのAIが、何の業務に、どう使われているか」を把握することが難しくなります。 規制対応やリスク管理の観点からも、AIの活用状況を一元的に可視化・管理する「AIガバナンス」の重要性は今後さらに高まっていくでしょう。ツールを導入する段階から、この視点を持っておくことが重要です。これら3つのポイントを満たすプラットフォームを選ぶことが、成否を分ける「連携のしやすさ」「人間の関与が設計に組み込まれているか」「AIガバナンスに対応しているか」この3つは、ツールやプラットフォームを選ぶ際の実質的な判断軸になります。 個別のツールを組み合わせて対応しようとすると、管理が分散し、かえって運用負荷が増すという落とし穴にはまりやすいものです。 こうした条件を一つのプラットフォームで満たせる選択肢として、ServiceNowがあります。IT運用管理からサービス管理・資産管理・セキュリティ対応まで横断的にカバーしながら、AIエージェントの活用とガバナンス管理を統合した環境を提供しています。 「何から始めるか」を考える際の選択肢のひとつとして、ぜひ参考にしてみてください。まとめ本コラムでは、IT部門が日常業務に追われ続ける構造的な課題を出発点に、「Autonomous IT（自律型IT運用）」という考え方とその可能性についてご紹介しました。 AIエージェントの活用によって、インシデント対応・セキュリティ対応・IT資産管理といった各領域で業務の自動化と効率化が進みます。 人とAIが役割を分担し、担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を実現することが、自律型IT運用の本質です。 また、導入にあたっては既存ツールとの連携・制御された自律性・AIガバナンスという3つの観点でプラットフォームを選ぶことが、成否を左右する重要なポイントになります。 自律型IT運用は、一夜にして実現するものではありません。大切なのは、全体像を把握したうえで、自社が今最も課題を感じている領域から着手することです。 小さく始め、効果を確認しながら範囲を広げていく。そのアプローチが、現場の混乱を最小限に抑えながら変化を積み重ねる、現実的な道筋です。 ServiceNowを基盤とした次世代のIT運用にご興味があれば、ぜひお気軽にDTSまでご相談ください。
