コラム

第三弾：ServiceNowに恋する3年目エンジニア、Knowledge26へ～NowへのLoveをLive～

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。

企業が今すぐ取り組むべきAI運用・統制の基本

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。

「Autonomous IT（自律型IT運用）」とは？AIエージェントがもたらす次世代のIT運用

「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。

第二弾：ServiceNowに恋する2年目エンジニア、Knowledge26へ～Romanticが止まらない～

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。

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ServiceNow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。

Workflow Data Fabricで実現する、AIを活用したワークフローの自動化

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。

生成AIがもたらす従業員エクスペリエンスの革新

「働きがい」を感じる職場で働くことは、私たち一人ひとりにとって、そして企業にとっても重要なテーマです。しかし、多くの企業が生産性向上を追求する中で、従業員一人ひとりの「働きがい」や「職場で日々の積み重ね」は、後回しにされてしまうことがあります。今、その状況を変える力を持つツールが注目されています。それは、「生成AI」です。生成AIと聞くと、業務の効率化を想像するかもしれませんが、その可能性はそれだけに留まりません。特に、人事（HR）領域では、生成AIが従業員の日常業務やキャリア形成を支援することで、働き方そのものを根本から変える鍵を握っているのです。本記事では、生成AIがどのように私たちの職場での経験を豊かにするのか、その具体的な役割と未来の展望を探ります。なぜ今、従業員エクスペリエンスが重要なのか？私たちが会社でどのように感じ、どれだけモチベーションを維持できるかという、個人的な感情や感覚は、単なる日々の業務の積み重ねではありません。この「従業員エクスペリエンス（働きがい）」が満たされることで、一人ひとりのパフォーマンスは向上し、結果として組織全体の生産性や創造性が高まります。また、働きがいのある職場は、優秀な人材を引きつけ、彼らの定着率を高める効果も期待できます。しかし、多くの企業が、この見えにくい部分の改善に苦労しています。この課題を解決するために、テクノロジー、特に生成AIの力を借りるという新しい考え方が広がりつつあるのです。企業成長に不可欠な「働きがい」企業が持続的に成長し続けるためには、単に利益を追求するだけでは不十分です。社員一人ひとりが仕事にやりがいを感じ、自律的に成長できる環境が不可欠です。働きがいは、エンゲージメント、つまり会社に対する愛着や貢献意欲を高めます。これは、顧客満足度や企業のブランド価値向上にも繋がる重要な要素です。近年、労働市場の流動性が高まる中で、働きがいは企業が選ばれるための重要な競争力となりました。企業は、社員の声を丁寧に聞き、彼らが働く上で直面する課題を解決することで、この働きがいを育む必要があります。生成AIがもたらす働き方の新時代生成AIは、私たちの働き方を根本から変える新しい時代の幕開けを告げています。これまでのテクノロジーが、定型的なタスクの自動化を目的としていたのに対し、生成AIは、創造的で複雑な作業においても人間のパートナーとなり得ます。これにより、私たちはより創造的で、人間にしかできない仕事に集中できるようになります。単なる効率化を超え、私たちの仕事のあり方そのものを豊かにする変革と言えるでしょう。"生成AIがHRを変える"効率化と新たな価値創出人事（HR）部門は、これまで多くの事務作業や問い合わせ対応に追われ、本来注力すべき「人材の育成」や「組織づくり」に十分な時間を割くことが難しい状況でした。しかし、生成AIの登場によって、この状況は大きく変わり始めています。生成AIは、単純なルーティンワークを自動化することで、人事担当者の負担を軽減し、より価値の高い業務に専念できる環境を提供します。これにより、人事部門は単なる管理部門ではなく、従業員一人ひとりの成長を支援し、企業の未来を創り出すための戦略的なパートナーへと進化するのです。HR業務の効率化2024年版のServiceNow EXトレンドレポートによると、HR担当者の65%が生成AIによって仕事の進め方が変わると感じています。 AIエージェントは、人事担当者の強力なアシスタントとして機能し、面接のスケジュール調整や、多角的な視点から評価を行う360度フィードバックの収集といった、時間のかかる業務を自動的にこなします。これにより、人事担当者は、従業員とのコミュニケーションやキャリアカウンセリングなど、より人間らしい対応が求められる業務に集中できるでしょう。この効率化は、人事サービスの提供コストを削減し、組織全体の生産性向上にも大きく貢献します。従業員のためのセルフサービス強化給与明細の確認、福利厚生制度の利用方法、年末調整の手続きなど、従業員は日々さまざまな人事関連の疑問に直面します。これまでは、HR担当者に問い合わせるか、社内の膨大なマニュアルを読み込む必要がありました。しかし、AIエージェントが導入されることで、従業員は自分のスマートフォンやPCから、いつでも必要な情報にアクセスできるようになります。複雑な手順を踏まずとも、AIに質問するだけで答えを得られるのです。また、人事申請や手続きの多くがデジタル上で完結するため、従業員は待ち時間やストレスから解放され、よりスムーズに業務を進めることができます。未来志向のタレントマネジメント：生成AIによる人材育成とキャリア支援生成AIの活用は、単なる業務の効率化に留まらず、従業員一人ひとりのキャリア形成や能力開発にも寄与します。これまでの人材育成は、画一的な研修プログラムや、経験と勘に頼ったOJTが中心でした。しかし、生成AIは膨大なデータを分析することで、個人のスキルや適性、そして成長の可能性を正確に把握し、最適な学びの機会を提供します。これにより、私たちは自分の強みを活かし、未来に必要なスキルを効率的に身につけることができます。生成AIは、私たちのキャリアの旅路を支える心強い羅針盤となるのです。生成AIを活用した人材育成未来の変化に対応できる人材を育てるためには、まず、社員一人ひとりがどのようなスキルや経験を持っているのかを正確に把握することが重要です。生成AIは、職務経歴やプロジェクトの成果、社内での活動履歴などを分析し、個人のスキルセットを詳細に可視化します。これにより、企業は組織全体のスキルギャップを特定し、戦略的なリスキリングプログラムを計画できます。生成AIが提案する個別最適化された学習プランは、社員が自律的にスキルアップできる環境を創出し、組織全体の競争力を高める原動力となります。パーソナライズされたキャリア支援従業員一人ひとりのキャリアの夢は異なります。AIエージェントは、個人の目標や興味を深く理解し、それに合ったキャリアパスやメンターを提案します。例えば、ある従業員がマーケティング職に興味を持っている場合、生成AIはその職種に必要なスキルを提示し、社内でそのスキルを持つ人を紹介したり、関連するプロジェクトへの参加を促したりします。このようなパーソナライズされた支援は、従業員が自身のキャリアに主体性を持って向き合うことを促し、仕事に対する満足度やモチベーションを大きく向上させるでしょう。まとめ生成AIは、単なる業務効率化のツールではなく、従業員が日々の業務で直面する大小さまざまな瞬間に寄り添い、働きがいを育むパートナーとなります。人事部門の負担を軽減するだけでなく、個人のスキルアップやキャリア形成を支援することで、組織全体のパフォーマンスを向上させます。そして、これらの変革を実現するのが、生成AIが標準搭載された、ServiceNowのような統合型ワークフロープラットフォームです。※ServiceNowについて、詳しくは[ServiceNow®とは]をご覧ください。これまで手作業で行っていた承認プロセスや、複数の部門をまたぐ情報連携を生成AIが自動化することで、従業員は本来の業務に集中できます。企業が今後も持続的に成長していくためには、こうした生成AIの力を最大限に活用し、従業員一人ひとりの働きがいを継続的に刷新していくことが不可欠です。生成AIと人が共に進化する働き方を実現することで、私たちはより豊かな職業人生を歩むことができるでしょう。 ServiceNowを基盤とした生成AIソリューションにご興味があれば、ぜひお気軽に株式会社ＤＴＳまでご相談ください。

ServiceNowで実現するカスタマーサポートのDX｜CSM／FSMの活用事例と優位性

カスタマーサポートは、顧客からの問い合わせ対応、FAQやマニュアルの作成、顧客情報の管理、現場担当者との連携など多岐にわたります。限られた人員で、顧客満足度の高いカスタマーサポートを実現するには、どう工夫すれば良いのでしょうか。「ServiceNow」は、社内のあらゆる業務の効率化をサポートするプラットフォームです。ServiceNowでは、顧客対応を促進する「CSM（Customer Service Management）」と、現場担当者の適切な管理を実現する「FSM（Field Service Management）」を提供しています。本記事では、カスタマーサポートのDXにおけるServiceNowの特徴、CSM／FSMの機能と活用法、ServiceNowならではの優位性について解説します。カスタマーサポートのDXにおけるServiceNowの必要性とは顧客接点の多様化が進み、スピーディーな対応が強く求められる現在、カスタマーサポートの在り方は、企業の業績を左右する重要な要素となっています。カスタマーサポートのDXを推進するには、包括的なソリューションの導入が不可欠です。ここでは、従来のカスタマーサポートの課題と、ServiceNow導入で期待できる効果について解説します。従来の方法によるカスタマーサポートが抱える課題従来の方法によるカスタマーサポートで問題になりやすいのは、問い合わせ対応の遅延が発生しやすい点です。この問題は、顧客情報が共有されず特定の担当者しか対応できないことが原因でよく起こります。また、マルチチャネルやオムニチャネルを採用している企業に多いのは、サポート業務の負担が増加し、人的リソースが不足してしまう問題です。これらの問題が改善されなければ、顧客満足度が低下し、企業の競争力も失われてしまいかねません。ServiceNow導入で改善されるカスタマーサポートのワークフローServiceNowは、社内外のあらゆる業務をクラウド上で管理・効率化できるプラットフォームです。部署やシステムの垣根を超えたシームレスな情報共有とワークフローの統合を図れます。多様なチャネルの問い合わせ管理を一元化できるため、迅速なカスタマーサポートが可能です。データ共有と情報資産の活用が進むため、組織のサイロ化や属人化の問題を解決できます。また、AIによる顧客の自己解決促進や、ワークフローの自動化による人的リソースの最適化により、人員不足による顧客対応の質低下を防げます。ServiceNow CSM／FSMによるカスタマーサポート向上の実現イメージ CSM（Customer Service Management）とは、企業が顧客からの問い合わせや依頼に対応し、適切に問題を解決する業務全般です。また、FSM（Field Service Management）は、現場で活動する担当者や技術者の作業を最適化する業務管理です。 ServiceNowでは、顧客対応を支援するServiceNow CSMと、現場業務を効率化するServiceNow FSMを提供しています。これらはServiceNowプラットフォーム上で動作し、他のソリューションとも緊密に連携できる点が特徴です。ここでは、カスタマーサポートのDXを支えるCSMとFSMの主な機能と活用例を紹介します。CSM（Customer Service Management）の機能と活用シーンまずは、ServiceNow CSMの7つの機能を活用シーンを交えながら紹介します。 CTIによるスムーズな顧客対応チャットボット・AIによる問い合わせ自動化問い合わせ管理ツールによるサポート業務の効率化メール配信システムによる顧客フォローの最適化 CRMとの統合による顧客対応の強化ナレッジベースの活用による自己解決率の向上オムニチャネル対応による一貫性のあるカスタマーサポートの実現自社の課題に応じて組み合わせることも可能です。 CTIによるスムーズな顧客対応CTI（Computer Telephony Integration）は、電話とコンピューターを連携させるシステムです。ServiceNow CSMでは、ServiceNowプラットフォームとスムーズに統合できる「OpenFrame」が提供されており、CTI環境を容易に構築できます。電話着信と同時に、オペレーターの画面に顧客情報や過去の問い合わせ履歴などが即座に表示されるため、問い合わせ対応の品質やスピードを大きく改善できるでしょう。また、メールやチャットなど他チャネルでの履歴も併せて確認できるため、担当者が入れ替わっても一貫性のある対応が可能となります。顧客が同じ説明を繰り返すストレスがなくなるため、顧客体験（CX）向上にも効果的です。チャットボット・AIによる問い合わせ自動化ServiceNow CSMのAIチャットボットは、顧客からの問い合わせに対して自動で応答するAI搭載の対話型システムです。問い合わせ内容をもとに、関連するナレッジやFAQを即座に提示して自己解決を促進できます。また、AIが解決できない質問があった際は、オペレーターに自動で引き継ぐ機能も備えています。これにより、顧客の利便性向上と自社の業務負担軽減の両立が可能です。問い合わせ管理ツールによるサポート業務の効率化ServiceNow CSMには、ケースマネジメントシステムが備わっており、顧客からの問い合わせや対応履歴を「ケース」として一元管理できることが特徴です。各ケースには、対応状況、進捗、過去のやり取りが全てひもづき、リアルタイムで可視化されるため、対応漏れや遅延を防止できます。また、類似案件のナレッジを即座に参照することで迅速かつ的確な対応を実現し、サポート品質の向上や業務の標準化、顧客満足度の向上に貢献します。メール配信システムによる顧客フォローの最適化ServiceNow CSMでは、メールチャネルをケースマネジメントシステムに連携できます。例えば、顧客が問い合わせメールを送るだけで新規ケースが自動作成され、エージェントが対応を進めると、顧客に最新情報を自動通知する処理が可能です。また、解決策の提案メール内に「承認」「却下」といった返信ボタンを設け、次のアクションを選択してもらう処理も行えます。手動でのメール対応を大幅に減らせるため、対応漏れや遅延を防ぎながら、きめ細やかな顧客フォローを実現したい場合に効果的です。 CRMとの統合による顧客対応の強化ServiceNow CSMは、CRM（顧客管理システム）と連携できるため、サポート担当者は顧客の購買履歴や問い合わせ履歴などをすぐに確認できます。顧客の属性や行動履歴に基づいたパーソナライズ対応もしやすくなるため、顧客満足度の向上を図ることも可能です。 CRMは主に営業・マーケティングデータの管理や事後対応を担うのに対し、CSMは顧客対応の現場での問い合わせや問題解決に特化しています。CRMの連携により、CRM単体ではカバーしきれない領域をCSMで補完でき、全社的な業務改革を実現できるのです。ナレッジベースの活用による自己解決率の向上ServiceNow CSMでは、よくある質問や過去の問い合わせ対応、マニュアル、手順書などの情報を、誰でも簡単に検索・参照できるようにまとめたデータベースである「ナレッジベース」を構築できます。これにより、カスタマーサポート業務の属人化を防ぎ、経験の浅い担当者でも迅速な対応が可能です。さらに、ナレッジベースはFAQとして顧客にも提供でき、自己解決を促すことで問い合わせ件数の削減や、顧客満足度の向上にもつながります。オムニチャネル対応による一貫性のあるカスタマーサポートの実現ServiceNow CSMのオムニチャネル機能を利用すると、電話、メール、チャットなど、方法やデータ形式が異なる複数のチャネルへの問い合わせを一元管理でき、CSMの画面上から時系列で確認できます。例えば、顧客がWebチャットで問い合わせた内容を、後日別の担当者が電話やメールで円滑に引き継いで対応することが可能です。顧客に好みのチャネルを利用してもらいながら、全てのチャネルで一貫性のあるカスタマーサポートを実現できます。FSM（Field Service Management）の機能と活用シーン続いて、ServiceNow FSMの機能と活用シーンを3つ紹介します。フィールド作業のスケジュール最適化とリアルタイム管理モバイル対応による現場業務の効率化リモートサポートによる現場訪問回数の削減いずれも、カスタマーサポートの質と業務効率を同時に改善できる点が特徴です。フィールド作業のスケジュール最適化とリアルタイム管理ServiceNow FSMでは、担当者の現在位置やスキル、部品の在庫状況などを考慮して、現場作業（フィールドサービス）のスケジュールを自動で最適化する機能を提供しています。スケジュール調整や移動ルートの最適化によって、訪問時間やコストの削減、SLA（サービス品質基準）の遵守を支援します。これらはリアルタイムのデータを取り入れて実施できるため、急な依頼やキャンセルにも柔軟に対応し、作業の効率を最大化できる点が特徴です。適切な技術者を最適なタイミングで派遣することで、初回対応での問題解決率を向上させる効果も期待できます。モバイル対応による現場業務の効率化ServiceNow FSMはクラウド型のフィールドサービス管理ツールです。現場の担当者は、スマートフォンやタブレットからリアルタイムにシステムへアクセスし、作業の進捗や完了報告をその場で入力できます。また、過去の対応履歴やマニュアルも現場で参照可能です。場所を問わずデータ更新や情報共有ができるため、業務の効率化と対応スピードの向上を図れます。リモートサポートによる現場訪問回数の削減ServiceNow FSMは、外部システムやデバイスと連携することで、遠隔操作での機器の診断や、リモートでのソフトウエアの更新など、先進的なフィールドサービスマネジメントが可能です。例えば、CareARなどの外部ARソリューションとServiceNowを連携することで、フィールド技術者や顧客とリアルタイムで映像を共有しながら問題解決を図れます。リモートサポートを拡充すれば、不要な出張訪問を減らせるでしょう。また、新人技術者が現場で困った際に、ベテラン技術者がリモートで適切なフォローを行い、修理の質を向上させる体制を構築できます。 ServiceNowのカスタマーサポートの優位性｜ITSM・ITOMとの連携も可能 ServiceNowでは、ITサービス管理（ITSM）、IT運用管理（ITOM）のソリューションも提供しています。CSMやFSMと組み合わせると、さらに高度でプロアクティブなカスタマーサポートを実現可能です。例えば、顧客からシステムダウンの問い合わせを受けた際は、CSMからITSMのインシデント管理に自動でエスカレーションされます。IT部門は、ITSM上でインシデントを即時確認し、トラブルシューティングできます。また、サーバーやネットワークの異常をITOMのイベント管理で検知した際には、FSMを通じてフィールドエンジニアを現場に派遣することも可能です。他社製品では、ITSMやCSM、ITOMなどが異なるベンダーのツール間で連携するケースが多く、API開発や個別カスタマイズが必要です。一方、ServiceNowでは、各ソリューションがネーティブで連携可能で、全社一丸となったカスタマーサポート体制を構築できます。ServiceNow CSM／FSMで実現する先進的なカスタマーサポート顧客接点の多様化が進み、スピーディーな対応が求められる中、カスタマーサポートに課題を抱える企業は少なくありません。カスタマーサポートのDXを成功させるには、包括的なソリューションの導入が必須です。 ServiceNowは社内外のあらゆる業務をクラウド上で管理・効率化できるプラットフォームです。質の高い顧客対応を促進するServiceNow CSMと、現場業務を効率化するServiceNow FSMを提供しており、他のソリューションとの連携も可能です。ご不明な点やご相談があれば、ぜひお気軽にＤＴＳまでご相談ください。問い合わせフォーム

ServiceNow ITAMで実現するIT資産管理の効率化とセキュリティ強化

IT資産の管理に課題を抱える企業は少なくありません。リソースの浪費やセキュリティリスクが高まる中、適切な管理が求められています。本記事では、ServiceNow ITAMの導入がどのように課題を解決し、運用コストの削減や業務効率の向上、セキュリティの強化につながるかを解説します。また、実際の導入事例もご紹介。ServiceNow ITAMを活用し、効率的なIT資産管理の実現を目指しましょう。ITAM（IT Asset Management）とはITAM（IT Asset Management）とは、企業で使用するIT資産を把握・管理する仕組みを指し、「IT資産管理」とも呼ばれています。IT資産に含まれるものは、ソフトウェアやハードウェア、ライセンス、クラウドなどです。本章では企業におけるITAMの必要性や導入しないリスク、ITSMとの違いについて詳しく説明します。企業における役割と必要性ITAMは企業が保有する多様なIT資産を体系的に管理し、業務プロセスを効率化します。クラウドの普及やデジタルデバイスの多様化、DXの進展により、企業が抱えるIT資産は増加し続けています。膨大なIT資産を手作業で管理するのは、限界があるでしょう。 ITAMを活用すれば、企業が保有する全てのIT資産が可視化されるため、管理が楽になります。業務効率化につながり、必要なIT資産を把握して無駄をなくせばコスト削減も可能です。ITAMを導入しない場合のリスクIT資産の全体像を正確に把握できていない状況では、未使用の機器やソフトウェアの存在を見落としがちです。未把握の状況が続くと、下記のようなリスクが高まります。膨大な量のIT資産を手作業で管理すると人的ミスが増加し、業務効率が大幅に低下する不要な新規購入を行ったり、未使用の余分なライセンスが残ったりして、コスト増加につながる紛失や盗難があっても気付くまでに時間がかかり、情報漏えいのリスクにさらされる導入時期を記録していなかった機器が老朽化により突如停止し、業務が数時間ストップする ITAMを導入しないと、企業の業務継続性やセキュリティ面において深刻な問題を引き起こす可能性があります。ITAMとITSMの違いITAMと似た用語に、ITSM（IT Service Management）があります。ITSMとは、ユーザーの要望に応じたITサービスの提供・改善を行う一連のプロセスです。 ITSMは「ITサービス管理」とも呼ばれており、サービスに焦点を当て、業務を円滑に遂行するための設計・提供・管理・改善の流れを管理します。インシデント管理や変更管理を通じて、ITサービスの品質維持と業務の円滑な遂行を支援するのが特徴です。一方で、ITAMは組織における「資産」に重点を置き、導入から廃棄までのライフサイクルを通じた管理を行います。 ITAMとITSMがお互いに補完し合えば、効果的なIT運用が実現可能です。ServiceNow ITAMの機能・特徴 ServiceNow ITAMは、IT資産の把握から管理、ライセンス管理まで、包括的な機能を備えています。各機能の特徴と活用方法について詳しく解説します。IT資産の把握ServiceNow ITAMは、企業が保有するIT資産の全体像の把握に役立ちます。IT資産の一元管理により、現在の保有状況から将来的な調達計画まで、包括的な可視化の実現が可能です。例えば、ServiceNow ITAMのサブセットであるSAMは、ソフトウェア資産を自動で検出。シャドーITやライセンスのない資産の処分・削除を支援します。また、ServiceNow ITAMとServiceNow ITOM（IT運用管理）を連携させると、より効率的に管理できます。ITOMとは、ITシステムの運用・監視を行う管理プロセスです。問題を早期検出してインシデントを未然に防ぎ、安定したサービス提供と効率的な運用を支えます。 ITAMで調達したIT機器やソフトウェアは、ITOMによって適切な場所に自動展開が可能です。さらに、ITOMはITAMが管理する情報をもとに、導入したIT資産が適切に機能しているか確認できます。IT資産の体系的な管理ServiceNow ITAMは、企業のIT資産を効率的かつ体系的に管理します。 CMDB（構成管理データベース）を活用した情報の一元管理により、各IT資産の利用状況や契約内容を正確に把握できるのが利点です。未使用の機器やサービスを特定し、更新や解約の判断を適切に行えるため、コストの無駄を省けます。また、システムを通じて保証期間やリース契約、サポート終了時期を自動的に追跡可能です。手作業の管理と比べて作業負担が軽減され、ミスの防止にもつながります。ソフトウェアライセンス管理とコンプライアンスの遵守ServiceNow ITAMを導入すれば、ライセンス管理の負担を軽減しながら、コンプライアンスを遵守できます。またServiceNow ITAMの管理画面には、コンプライアンスの問題箇所が表示されます。どのような対応が必要かすぐ判断でき、素早い修正につなげられるでしょう。ServiceNow ITAMで解決できる課題 ServiceNow ITAMは、企業が抱えるIT資産管理のさまざまな課題を解決します。運用コストの削減やセキュリティ強化、業務効率化について詳しく説明します。運用コストの削減IT機器やソフトウェア、クラウドサービスの導入には多額の費用が発生するため、資産の可視化と適切な管理が欠かせません。ServiceNow ITAMでは資産の使用状況を正確に把握でき、無駄な運用コストを削減できます。例えば、ライセンスの最適化により余分な契約を見直せる他、機器の使用年数を自動で計算して買い替え判断がしやすくなります。金銭的なコストだけでなく、IT資産の導入判断に要する時間的・人的コストも削減できるでしょう。セキュリティリスク管理の強化ServiceNow ITAMは、企業のセキュリティを効果的に強化します。システムが自動的にソフトウェアの更新状況を確認し、必要なセキュリティパッチを特定。未許可のソフトウェア検出なども行い、潜在的なリスクの早期特定が可能です。また、外部メディアへのデータ書き出しや不適切なネットワーク接続も監視するため、情報漏えいを防止できます。例えば、従業員が許可されていないUSBメモリにデータを保存しようとした際に、システムが自動的に制限をかけます。さらに、セキュリティ上の脆弱性が発見された場合には、管理者に通知を送信。ServiceNow ITAMによるセキュリティリスク管理を徹底すれば、情報漏えいや不正アクセスのリスクを最小限に抑えられるでしょう。業務効率化による負担軽減ServiceNow ITAMを導入すれば、業務効率の向上と従業員の負担軽減につながります。システムがIT資産の所在や構成を自動的に把握するため、トラブル対応やアップデート作業が簡単になります。また、資産データが常に更新されることで、IT投資の最適化や不要なシステムの廃棄など、戦略的な意思決定が可能に。経営層への情報提供も迅速化されます。さらに、自動化により人的ミスも大幅に減少し、業務の正確性が向上するでしょう。作業負担を軽減しながら、より戦略的な業務へ注力できるようになります。ServiceNow ITAMの導入事例とある大手IT企業では、60万にものぼるIT資産を個別に管理しており、分散した資産の状況把握に苦心していました。パソコンやモバイル機器の管理が部門ごとに分断され、紙ベースでの作業も多く、資産の現状を正確に把握できない状況でした。そこで、ServiceNow ITAMを導入。IT資産が一元管理され、手動作業の50%が自動化されました。新しいIT資産はシステムに接続した時点で自動的に登録され、管理作業の大幅な削減に成功しています。また、従業員は定型作業から解放され、より創造的な業務に時間を使えるようになりました。このように、ServiceNow ITAMの導入は大規模なIT資産を効果的に管理し、作業効率の向上と企業全体の生産性向上に大きく寄与します。ServiceNow ITAMで効率的なIT資産管理をServiceNow ITAMを活用するとIT資産を一元管理でき、業務の負担を軽減できます。企業の規模が大きくなるほど、全ての資産を把握し、効率的に管理するのは困難です。手動での管理では時間がかかり、人的ミスも避けられません。 ServiceNow ITAMなら、システムによる自動化で業務効率が向上し、コスト削減やセキュリティ強化を実現できます。多数の導入実績もあり、効率的なIT資産管理を実現したい企業におすすめのソリューションです。 ServiceNow ITAMの導入をご検討の際は、お気軽にご相談下さい。