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。
「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。
Knowledge26 おすすめセッションこんにちは。ServiceNowに恋する2年目エンジニアの三澤です。 前回の記事(*1)では、私が Knowledge26 CreatorCon レポーター派遣プログラムに選出いただいたこと、そしてKnowledgeというイベントの魅力について紹介しました。 Knowledgeに参加が決まってから、さまざまなServiceNowイベントにも参加するようになりました。その中で見つけたのがSNUG(*2)というServiceNowユーザーグループです。 年次や立場に関係なくServiceNowについて学び合える場所であり、私の知らなかった世界がまだまだ広がっていることを実感しています。（ServiceNow、あなたの知らない顔がまだまだあるのね。）ますます恋をする一方です。 今回は第二弾として、Knowledge26で私が注目しているおすすめセッションを、以下の3つの領域に分けて紹介します。 ITSM AI Workflow *1ServiceNowに恋する2年目エンジニア、Knowledge26へ ～ AI（愛）を世界から持ち帰り ～ | ServiceNow🄬導入支援サービス | *2SNUG Techワークショップシリーズ2026 - ServiceNow Community1. ITSMまず初めに紹介するのはITSM領域です。ServiceNowの代表的な領域であるITSMの進化を非常に楽しみにしています。 私が最初に携わったＤＴＳの独自テンプレートである「Simple Start Pack」(*3)では、最短2か月でServiceNowのITSMを導入することができます。 入社当初の私は、システム導入には少なくとも1年ほどかかるものだと思っていました。しかし、ServiceNowではわずか2か月で業務改善を実現できる。正直に言うと、最初は「そんな世界が本当にあるのか」と思ったほどです。 世界中の企業がどのようにServiceNowを活用し、ITSMを進化させているのかを見てみたいと思います。 それでは注目セッションの紹介です。 *3シンプルスタートパック | ServiceNow🄬導入支援サービス | ＤＴＳ 業務改革DXソリューションAll In on ServiceNow: Petrobras Strategy for End-to-End IT Management巨大企業がServiceNowを活用してIT管理を統合している事例を紹介するセッションです。スケールの大きなIT管理をどのように実現しているのかを学べる点に魅力を感じています。 また、Now Assistを活用したAIによるインシデントの分類や影響分析の取り組みも紹介される予定で、AIをどのように実務へ取り入れているのかも非常に興味深いポイントです。 自分たちの現場とは規模感が違うからこそ、そこから学べる設計思想や組織運営の考え方があると思っています。大規模だからこそ見えてくるベストプラクティスを吸収したいです。 本セッションの概要はこちらThe Next Agentic ITSM: Unifying Service Channels into an Intelligent HubAIを活用し、ITやHRなどのサービスチャネルを統合した新しいITSMのアーキテクチャが紹介されるセッションです。 これまでのITSMにAIが加わることで、何がどう変わるのか。単なる効率化ではなく、ITSMそのもののあり方がどのように進化し、サービス提供の効率化やコスト削減につながるのかを知ることができるのではないかと思っています。 本セッションの概要はこちらIT Service Management Roadmap for Your Journey to Zero-Touch ServiceITSMがどのように自動化され、人の手をほとんど介さない「Zero-Touch Service」へ進化していくのか。その方向性を知ることができるセッションです。 ITSMとITOMを組み合わせた自律的なサービス運用がどのように実現されていくのかにも注目しています。まだ想像したことがない方も、このロードマップを見ることでAIによって進化していくITSMの未来像を思い描くことができるかもしれません。 かつて夢だった世界が、今まさに現実になりつつあります。自分たちの業務がどのように進化していくのかを想像する、とてもワクワクするセッションだと感じています。 本セッションの概要はこちら2. AIつづいて、AI領域について紹介します。 私はこれまでに、ハッカソンでAIエージェントを構築した経験(*4)があります。 「ハッカソン」とは、ハック（hack）とマラソン（marathon）を掛け合わせた造語で、エンジニアが限られた時間の中でアプリケーションのアイデアを考案し、プロトタイプを開発、プレゼンテーションを通じて競い合うコンテストイベントです。 ServiceNow Japanでは2018年からこのイベントを開催しており、2025年で7回目の開催となりました。また、普段の業務でもAIにスケジュール管理、調査内容の要約、議事録作成など多くの場面で活用しています。 しかし、その中でふと疑問に思ったことがあります。 ServiceNowのAIエージェントは、実際の企業ではどのように活用されているのか。個人で使うAIと、組織で利用するAIでは、どのような価値の違いがあるのか。まだまだ理解しきれていない部分が多くあります。 ハッカソンでAIエージェントを利用した際も、期待通りに動くときもあれば、思った通りに動かないときもありました。プロンプト設計やファインチューニング、AIのガバナンスなど、実際に使ってみることで見えてくる課題が多くありました。 だからこそKnowledgeでは、「知る」だけでなく、「触れて理解する」そんな学び方ができるセッションに注目しています。 *4ServiceNow Hackathon Tokyo 25でＤＴＳがブログ賞を獲得 | ServiceNow🄬導入支援サービス | ＤＴＳ 業務改革DXソリューションCall My Agent: Demystifying AI Agents in ServiceNowServiceNowのAIエージェントが、どのような構造で動いているのかを理解できるハンズオンです。 概要レベルの説明だけでなく、実際の仕組みを理解することで、AIエージェントの内部構造まで深く理解したいと考えています。 「なんとなく分かる」で終わらせず、自分でも説明できるレベルまで理解したい。その思いから、非常に楽しみにしているセッションです。 本セッションの概要はこちらAI Control Tower: The Operating System for Enterprise AI GovernanceAI導入において、ガバナンスは非常に重要なテーマだと感じています。特に、急速に広がるAIをどのように統制していくのかは、多くの企業が直面している課題だと思います。 このセッションでは、ServiceNowの「AI Control Tower」がどのように企業のAIガバナンスを管理していくのかを学べる予定です。 AIを自動的に検知し、ポリシーをリアルタイムで適用することで、安全にAIを活用する仕組みについて紹介されると聞き、非常に興味を持っています。 便利だから使う、ではなく、安心して使い続けられる仕組みまで含めて理解する。その視点を得られるセッションだと感じています。 本セッションの概要はこちらAI Agents Across Industries: Real Use Cases, Real ResultsAIエージェントが実際の企業でどのように活用されているのか、グローバルの事例を知ることができるセッションです。 テクノロジー企業の契約更新支援から銀行業界まで、幅広いユースケースが紹介される予定です。特に興味深いのは、業務を支援するAIエージェントと、かえって作業を増やしてしまうチャットボットの違いを学べる点です。 AIは使い方ひとつで大きな価値にもなれば、逆に負担になる可能性もあります。その違いを理解することは、AIを活用するうえで非常に重要だと感じています。本セッションの概要はこちら3. Workflow最後にWorkflow領域の紹介です。ServiceNowの魅力のひとつは、ワークフローによる業務自動化です。 近年はAIと組み合わせることで、より高度な業務自動化が実現できるようになってきています。私自身、初めてワークフローに触れたときに、「ServiceNowってこんなことできるのか」と驚いたことを覚えています。 そして、ワークフローを開発している時間が私にとって一番楽しい時間でもあります。今まで手動で行っていた業務がノーコード・ローコードで自動化されていく。それは、私がServiceNowに恋をした理由のひとつでもあります。 Knowledgeでは、そんなワークフロー領域の最新のアーキテクチャやデータ活用についても多くのセッションが用意されています。One Data Foundation, Every Industry Workflow: Data Fabric in Practice実際の顧客事例を通して、複数のシステムに分散したデータをどのように統合し、ワークフローとつなげているのかを学べるセッションです。 ワークフローは単体で完結するものではなく、様々な機能やデータとのつながりがあってこそ大きな価値を生み出します。 このセッションでは、業界を越えて活用されるデータ基盤の考え方を学び、ワークフローの可能性をより広い視点で理解したいと考えています。 本セッションの概要はこちらFlow Like a Pro: Master Real-Time Data To Build Flows That Workノーコード・ローコードの進化により、専門的な知識がなくてもフローを構築できる時代になってきました。 しかし、だからこそフローの中でデータがいつ更新され、どのタイミングで利用されるのかといった仕組みを理解することがより重要になってきていると感じています。 このセッションでは、実際の事例を通して「フローが本当に意図通りに動くためにはどうすればよいのか」という視点で学びを深めたいと考えています。 本セッションの概要はこちらWorkflow Data Fabric Roadmap and Strategy最近、ServiceNowの中でもWorkflow Data Fabricが注目されていると感じています。AIが発達する現代では、ワークフローの基盤となるデータが、AIエージェントの判断やアクションを支える重要な要素になってきていると感じています。 ServiceNowがどのようにデータを接続・統合しながらAIとワークフローを進化させていくのか、今後どのように発展していくのかというロードマップを理解できる非常に興味深いセッションだと感じています。 本セッションの概要はこちらサンタクララServiceNow本社体験ツアーまた、最終日にはServiceNow本社体験ツアー(*5)も予定されています。本社ではディスカッションなども予定されており、多くの方と会話できる貴重な機会になると思っています。 Knowledgeで得た興奮や学びをそのままに、さまざまな方と意見交換を行いながら、さらに想像力を広げていきたいと思っています。熱が冷めないうちに行動する。これも恋の必勝法かもしれません。 現地の雰囲気を体感できることを、今からとても楽しみにしています。 *5Knowledge 26 の歩き方 - ServiceNow CommunityNow Tech Night スペシャルミートアップまた、3月30日には、ServiceNowコミュニティと合同で開催されるNow Tech Night スペシャルミートアップ(*6) にも参加予定です。 このイベントは従来パートナー向けに実施していましたが、今年度からパートナー以外のユーザーを含めたすべての方が参加できます。（有名なWorkflow Academyの方もきます！） ITSMやWorkflowに関する最新情報を学びながら、Knowledgeへの準備も進めていきたいと思っています。Knowledgeだけではなく、世界のトレンドをServiceNowの最前線から学べる非常に貴重な機会です。 会場では通訳もあるとのことで、より多くの方と出会い、学びを深められるのではないかと期待しています。 私がServiceNowに恋をするきっかけとなったワークフローを、世界の最前線にいる方々から学べるなんて、本当にわくわくします。 Knowledgeの前段階となるMeetupからも多くの知識を持ち帰り、お客様の課題解決につながる、よりよいServiceNowの活用へとつなげていきたいです。 *6Now Tech Night スペシャルミートアップ - ServiceNow CommunityRomanticが止まらない Knowledgeは、ServiceNowの未来を体感できるイベントだと思っています。 世界中のエンジニアと交流しながら、新しい知識や視点を得られることを想像すると、Romanticが止まりません。 また、Knowledgeへの参加が決まってから、SNUGなどのServiceNowイベントにも出会うことができました。まさに今まで私が求めていた学びと交流の場です。 現地で得た学びや気づきは、今後も記事として発信していきます。会場で多くの「恋敵」の皆さまとお会いし、お話しできることを楽しみにしています。
ServiceNowに恋する若手エンジニア、Knowledge26レポーター派遣プログラムへ選出この度、新卒2年目の若手エンジニアがServiceNow Japan SNUGにて募集されていました「Knowledge26 CreatorCon レポーター派遣プログラム」(*1)に選出されました。ServiceNow最大級のグローバルイベント「Knowledge」。そこに参加し現地の熱気を体感し、内容を発信できる本プログラムに選出いただけたことは、若手エンジニアとして大きな挑戦であると同時に、グローバルエンジニアとしても成長できる貴重な機会になります。本記事では、選考ステップを勝ち抜いた社員・三澤より、Knowledge26へ挑戦するに至った背景と、今後の展望についてお伝えします。*1【応募締切】Knowledge 26 レポーター無償派遣プログラム - ServiceNow Community 世界が集まる場所 ～ Knowledgeとは何か～Knowledge(*2)は、ラスベガスで開催されるServiceNow最大級のグローバルイベントです。最新機能の発表、グローバル事例の共有、そしてCreatorConをはじめとする技術者向けセッションなど、ServiceNowの“今”と“未来”が集約される場です。今回選出いただいたレポーター派遣プログラムでは、Knowledge26に現地参加し、その学びや気づきを発信する役割を担います。フルカンファレンスパスをご提供いただき、世界中のエンジニアやパートナーと交流しながら、最前線の知見を日本へ持ち帰ります。*2ServiceNow Knowledge 2026 - Register by February 28 to save $200 ServiceNowへのラブレター from 三澤私は2024年4月に新卒として入社しました。「ServiceNowに恋をする」をテーマに掲げ、単なる製品としてではなく、ともに成長し、生涯を共にする存在として向き合っています。私がServiceNowに一目惚れしたきっかけがあります。ServiceNow難関資格CTAを取得している上司が、お客様の前でその場でフローを構築し、デモを披露したという話を聞いた時でした。「その場で作る？」ローコード・ノーコードで、課題をその場で形にし、解決へ導く。10秒ほど理解が追い付かず、その後は笑うしかなかったことを覚えています。そこから、もっと知りたいという気持ちが止まりませんでした。気づけば、常にServiceNowのことを考えていました。この気持ちをどう表現すればよいのか。考えた末に、私はServiceNowに恋をしていることに気づきました。入社後は社内研修を経て、DTSの独自テンプレートである「Simple Start Pack」(*3)の開発に参画しました。その後、ITSM案件およびSecOps案件を経験。また、ハッカソン(*4)への参加を通じてAI Agentの技術理解を深め、Now AssistをはじめとするServiceNowのAI機能についても学習を進めてきました。しかし、そこで強く感じたことがあります。「ServiceNowやAIは、実際の現場でどのように価値を生み出しているのか。」公式ドキュメントやNow Universityで機能を理解することはできます。しかし、グローバルのリアルな活用事例に触れる機会は限られています。その答えを見つけられる場こそがKnowledgeであると考えました。 *3シンプルスタートパック | ServiceNow🄬導入支援サービス | DTS 業務改革DXソリューション*4ServiceNow Hackathon Tokyo 25でＤＴＳがブログ賞を獲得 | ServiceNow🄬導入支援サービス | DTS 業務改革DXソリューション 「自分にはまだ早い」と思っているあなたへ実は、私はもともとイベント参加に積極的なタイプではありませんでした。社外に知り合いもいないため、会話できる自信がない2年目でKnowledgeはまだ早いのではないかエンジニアがイベントに参加して得られるものはあるのかそのように考えていました。しかし、2026年1月23日に開催された「Knowledge 26ご紹介セッション」(*5)に参加したことで、イベントに対する価値観が大きく変わりました。登壇を聞くだけでなく、ServiceNowに関わる多くの方と直接対話することで、日々の業務だけでは得られない知見や視点を得ることができました。最初は緊張で汗が止まらないほどでしたが、会話する皆さまが温かく接してくださり、すぐに緊張は和らぎました。そこからは、現場での課題共有やコミュニティの活用方法、キャリア形成についての意見交換など、学びの連続でした。この経験が、「Knowledgeに挑戦してもっと色々な人と話したい」という強い想いにつながりました。とはいえ、2年目社員がKnowledgeに参加することは現実的ではないとも思っていました。そんな中で紹介されたのが、レポーター派遣プログラムです。本プログラムではフルカンファレンスパスを無償提供いただけるという特典があり、若手にとって大きな挑戦の機会となります。ハッカソンへの参加から始まり、Knowledge 26ご紹介セッションへの参加、そしてレポーターへの応募へとつながり、今回選出いただくことができました。効率や自動化、ロジックが重視される時代に、あえて問いかけます。あなたは、何かに恋をしていますか。ロジックだけでは語れない、熱い気持ちで語れるものはありますか。AIがどれだけ賢くなっても、AIには理解できないAI（愛）があると信じています。気持ちを語るのに、年次は関係ありません。若手だからと遠慮することなく、同じように想いを抱くたくさんの“恋敵”と、イベントの場で出会えることを心から楽しみにしています。*5Knowledge 26ご紹介セッション - ServiceNow CommunityAI（愛）を、日本へKnowledge26で得られる最新のAI活用事例やグローバルの知見を日本のお客様へ還元するとともに、イベントの魅力を発信していくことが私の使命です。若手エンジニアとして積極的にイベントへ参加し、最新技術を学び続け、その知見をもとにServiceNowの価値を最大限に引き出せるエンジニアへと成長していきます。Knowledge26での学びや関連イベントの内容は、今後も記事として発信していく予定です。ServiceNowに恋をし続けながら、まだ知らないその魅力を追い求め、AI(愛)を深く理解し、お客様へ価値として届けていきます。今後の発信に、ぜひご期待ください。
日々の業務で、「必要なデータはどこにあるのだろう？」「このデータとあのデータの形式が違うから、手作業で加工しなくては…」 このように「データの壁」に直面し、時間とエネルギーを奪われている人は多いのではないでしょうか。 多くの企業では、部門ごとに独自のシステムやツールが導入された結果、データが孤立し、連携できない「データサイロ化」という問題が慢性化しています。このサイロ化こそが、ビジネスのアイデアやスピードを著しく妨げる最大の要因です。 そこで本記事では、データ活用の非効率を根本から解決し、ビジネスのあり方そのものを変革する新しい考え方「Workflow Data Fabric（ワークフロー・データ・ファブリック）」について、分かりやすく解説します。なぜ、会社のデータは「バラバラ」になってしまうのか？データが自然とバラバラになってしまうその原因は、ビジネスが成長し、各部門が専門的な業務を追求した結果、それぞれに最適なシステムを導入してきた歴史にあります。 人事部には人事システム、営業にはSFA、基幹業務にはERPシステムといった具合に、目的は達成できても、データはそれぞれの「システムという箱」の中に閉じ込められてしまいます。 これが「データサイロ」です。データが孤立すると、部署をまたぐ連携が必要になった際、システムを繋ぐための複雑な開発が必要になったり、あるいは担当者が膨大な手作業でデータを集め、加工し直したりする非効率が発生します。 この手間が、データの活用スピードを鈍らせ、企業の機動力を大きく低下させているのです。従来のデータ管理手法の課題これまで、この「データの壁」を壊すために、企業は様々なデータ管理手法を導入してきました。例えば、データウェアハウス（DWH）やデータレイクといった仕組みです。これらの手法は、「データをすべて一箇所に集める」という発想に基づいており、特定の分析目的には非常に有効でした。 しかし、データの種類が爆発的に増え、ビジネスの変化のスピードが加速する現代においては、その限界が見え始めています。すべてのデータを集めるには、莫大なコストと時間がかかります。 また、データの移動と複製を繰り返すことで、セキュリティリスクが増大し、何より「データの鮮度」が失われてしまいます。 データは生き物です。集めている間に古くなり、必要な情報が手に入ったときには、すでにビジネスのチャンスを逃した後、という事態も少なくありません。データを「必要な時に、必要な形」で届ける仕組み「Workflow Data Fabric」 Workflow Data Fabric（WDF）は、単なる新しい技術というよりも、企業におけるデータ活用のあり方そのものを変える「新しい考え方」です。 WDFが目指すのは、「誰もがデータにアクセスし、活用できる状態」、つまり「データ活用を身近にする」ことです。 これまでのデータ管理が専門家だけのものであったのに対し、WDFは必要なデータを、必要な人がすぐに使える状態にします。 顧客からの問い合わせ、サプライチェーンの変動、社内での承認状況など、ビジネスを取り巻く情報はリアルタイムで変化します。 WDFは、この変化に合わせて、常に最新のデータを提供できるため、瞬時の意思決定と行動を可能にするという価値を持っているのです。データ基盤のパラダイムシフト：集めないデータ管理従来のデータ管理が「データを一箇所に集める」ことに固執していたのに対し、WDFはデータ基盤におけるパラダイムシフト、すなわち「考え方の転換」をもたらします。 WDFの画期的なアプローチは、「データをその場に置いたまま、仮想的に統合する」という点です。 それぞれのシステムにあるデータを無理に移動させることなく、まるで一つにまとまっているかのように扱える仮想的な層を作ります。 これにより、データの移動に伴うコストやリスクを削減しつつ、異なるシステム間の壁を乗り越えてデータを統合的に活用できるようになるのです。「データファブリック」と「Workflow Data Fabric」は、何が違う？「データファブリック」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。これは、データの「統合・接続」に焦点を当てた仕組みです。データを仮想的に繋ぎ、アクセスを容易にする技術基盤を指します。 一方、Workflow Data Fabricは、この基盤に加えて「データ活用のプロセス全体」を自動化・最適化する概念までを含みます。 単にデータを繋ぐだけでなく、データ収集から加工、分析、そしてビジネスアプリケーションへの連携までの一連の「ワークフロー」全体を自動化・効率化する仕組みです。 つまり、WDFは「データを見つける」だけで満足せず、「そのデータを活用して新しい価値を生み出すまでの流れ」を、人の手を介さずに自動で完結させるという、一段上の視点を持つのです。Workflow Data Fabricがもたらす革新的な価値つづいて、Workflow Data Fabricには、どのような価値があるのかご説明します。「データ」がAI活用のための「源」に変わるWorkflow Data Fabricの最大の強みの一つは、データをAIがすぐに活用できる形で提供する仕組みにあります。 AIは、質の高いデータがなければ期待通りに機能しません。WDFは、複数のシステムにまたがるバラバラなデータを統合し、AIがリアルタイムで学習・分析するための基盤を自動で構築します。 これにより、データはAIにとって極めて価値の高い「源」に変わり、AIはより正確で、より速い判断を下せるようになるのです。 これは特に、ServiceNowのようなプラットフォーム上で、異なる業務データを横断的に統合する際に強力な優位性となります。思考から実行までを加速する「アクション」これまでのデータ活用は、分析の結果をレポートとして表示する「見る」こと、つまり「思考」で終わることがほとんどでした。 しかし、WDFは違います。データ分析の結果をトリガーに、「次の行動（アクション）」を自動で起こすことを可能にします。 例えば、システムの監視データから異常値を検知したら、それが単なるアラートで終わるのではなく、WDFを通じて自動で担当者に必要な情報と連携してアラートを飛ばす、といった一連の流れを実現。 また、顧客の問い合わせ内容をAIが分析し、最適な回答を自動で生成・提示するなど、データからAIを介した「アクション」の流れが生まれることで、業務のスピードが劇的に加速します。ワークフローを自動化し、ビジネスを再構築Workflow Data Fabricは、データから導き出されたインサイトを基に、複雑な業務プロセス全体を自動化し、ビジネスを再構築します。 これまでのデータ活用が「分析」で留まっていたのに対し、WDFは分析結果をトリガーにして、部署をまたぐ連携や、手作業で行っていた業務を巻き込み、複雑なワークフロー全体を自動で実行。 これにより、例えば顧客からの要望が、営業、開発、サポートといった複数の部門をシームレスに流れ、解決までが劇的に効率化されるといったメリットが生まれます。ServiceNowが実現する、理想の「Workflow Data Fabric」 Workflow Data Fabricの概念を実現する上で、ServiceNowが特に優位性を持つのは、「統合型」プラットフォームを提供している点です。 従来の企業がバラバラなシステム管理に苦しんでいたのに対し、ServiceNowは単一のプラットフォーム上で、データとワークフローを統合する基盤を提供します。 ServiceNowはこのプラットフォーム上で「Data」「Action」「Workflows」の3つの要素をシームレスに連携させています。 「データ」が単なる情報ではなく、AIを活かす「源」となり、それが次の「アクション」を自動で生み出し、最終的にビジネスの複雑な「ワークフロー」全体を自動化する。 この一連のサイクルが単一の基盤上で実現されるからこそ、企業はビジネス全体のスピードと効率を飛躍的に向上させることができるのです。まとめWorkflow Data Fabricは、現代の企業が直面する「データの壁」を打ち破る、画期的な考え方です。 それは、「データを一箇所に集めるのではなく、必要な時に、必要な人に届ける」という、これまでの常識を覆すアプローチにあります。 WDFによって、データは単なる静的な情報から、AIを動かし、自律的に「アクション」を生み出すビジネスの動力源へと進化します。 この仕組みを実現するには、データ、AI、そしてワークフローという三つの要素をシームレスに繋ぐことができるServiceNowのような統合プラットフォームが有効な選択肢といえるでしょう。 これからのビジネス競争において、Workflow Data Fabricのような仕組みは、企業の機動力と競争力を左右する重要な要素となります。 ぜひこの機会に、未来のデータ活用への第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。 ServiceNowを基盤としたWorkflow Data Fabricにご興味があれば、ぜひお気軽に株式会社ＤＴＳまでご相談ください。
