近年、業務のデジタル化が急速に進み、企業のIT部門やバックオフィス部門にはこれまで以上に高度な対応力が求められています。
- より早く対応するスピード
- より正確な判断
- より少ない工数での運用
- そして慢性的な人材不足への対応
こうした課題に対し、ServiceNowは単なるワークフロー基盤にとどまらず、AIをプラットフォームの中核に組み込んだ次世代型業務基盤へと進化しています。
その中心に位置するのが、Now AssistとAI Agentsです。
本記事では、それぞれの役割や違い、具体的なユースケース、そして企業にもたらす戦略的価値について詳しく解説します。
Now Assistとは？- 業務の“アシスタント”になる生成AI
Now Assistは、ServiceNowのAIプラットフォーム上で動作する生成AI機能群です。
従来のワークフロー自動化に加え、自然言語処理（NLP）と大規模言語モデルを活用することで、日常業務における「人による判断・文章作成・情報検索」を強力に支援します。
Now Assistの主な機能
- インシデントやケースの自動要約
- ナレッジ記事の自動生成
- メール返信文のドラフト作成
- 問い合わせ内容の自動分類
- チャットボットによる自然言語回答
例えばITSMでは、インシデントの長文記載を自動的に要約し、担当者が瞬時に状況を把握できるようにします。
またCSMでは、顧客への返信メール案を生成し、エージェントの対応時間を短縮します。
Now Assistの本質
Now Assistは「人を置き換えるAI」ではありません。
あくまで人の判断力を強化する“副操縦士”のような存在です。
- 対応時間の短縮
- 品質の均一化
- 新人の早期戦力化
- 属人化の解消
といった効果が期待できます。
AI Agentsとは？- AIが“自律的に業務を進める”新しい自動化
AI Agentsは、従来のRPAや単純な自動化とは一線を画します。
目標（ゴール）に基づいて、複数のタスクを自律的に実行するAIエージェントです。
AI Agentsの特徴
- ゴール指向型
- 複数ステップを自律的に実行
- ワークフローとの連携
- 他システムとのAPI統合
- 結果まで完遂する能力
例えば、「VPNに接続できない」という問い合わせが来た場合、以下のような一連の流れを自律的に完結できます。
- ログ分析
- 過去ナレッジとの照合
- アカウント状態確認
- パスワード再発行
- ユーザー通知
- チケットクローズ
AI Agentsの本質
AI Agentsは単なる支援ではなく、“業務そのものを遂行する”AIと言えます。
これは単なる効率化ではなく、業務自律化への進化です。
Now AssistとAI Agents の違い
Now Assistは主にユーザーのサポート業務を効率化する“補助的”なAIとして機能します。
ユーザーが操作し、指示を与えることで、必要な情報の提供やプロセスの補助を行います。
一方、AI Agentsはユーザーの介在をほとんど必要とせず、あらかじめ設定された目標やルール、ワークフローに基づいて、タスクを“自律的”に実行します。
この違いにより、AI Agentsはより複雑な業務の自動化や、24時間365日継続的な業務遂行が可能となります。
| 観点 |
Now Assist |
AI Agents |
| AIの役割 |
“助ける” |
“自律的に実行する” |
| 使う技術 |
生成AI（文章理解・生成） |
自律エージェント + ワークフロー |
| できること |
要約・文章生成・分類 |
タスク完了・レコード更新・自動実行 |
| 主な用途 |
エージェント効率化 |
業務の自動化 |
| 人の関与 |
多い |
少ない |
両者は競合するものではなく、補完関係にあります。
Now Assistが判断支援を行い、AI Agentsが業務完結まで実行する。
この組み合わせが、最大の効果を生みます。
Now AssistとAI Agentsは実際の業務ではどう役立つ？簡単なユースケース
例えばカスタマーサポート部門では、Now Assistが問い合わせ内容を自動分類し、適切な担当部署へエスカレーションすることで対応時間を短縮できます。
また、AI Agentsを活用すれば、問い合わせの受付から解決までの一連の流れをAIが自律的に処理し、複雑なケースでも人的介入を最小限に抑えられます。
さらに、IT運用の現場では、パスワードリセットやアカウントロック解除などの繰り返し発生する業務をAI Agentsが自動処理することで、システム管理者の負担を軽減し、セキュリティ面でも一貫性した運用に繋げることができます。
例：
🔹 ITSM（ITサービス管理）
・Now Assist がインシデントの内容を要約し、対策案を提示
・AI Agents がログ分析 → 既存フローに基づいて自動修復 → チケットをクローズ
🔹 HR（人事）
・Now Assist がFAQ文書を生成
・AI Agents が従業員からの依頼に応じて、各種申請を自動で処理
🔹 CSM（カスタマーサポート）
・Now Assist が問い合わせへのメール案を生成
・AI Agents が返品や交換の処理をバックエンドシステムで実行
Now AssistとAI Agentsが経営・組織に与えるインパクト
ServiceNowのAIは、単なる業務効率化ツールではありません。
それは「現場の改善」にとどまらず、企業のコスト構造・組織設計・競争優位性そのものを変える経営課題でもあります。
① 人材不足対策 “人を増やす”のではなく“生産性を増やす”
多くの企業が直面しているのが、慢性的な人材不足です。
IT部門・カスタマーサポート・バックオフィスは特にその傾向が顕著です。
AI導入の本質は「人を削減すること」ではありません。
✔ 反復業務の自動化
- パスワードリセット
- 定型問い合わせ対応
- 申請処理
- レポート作成
こうした業務をAIが担うことで、人材を“処理業務”から解放し、企画・改善・顧客価値創出へシフトできるようになります。
✔ 組織の役割再設計
AIがベース業務を担うことで、
- エージェント → 問題解決コンサルタントへ
- IT運用者 → サービス改善責任者へ
- バックオフィス → データ活用を推進する部門へ
という役割の高度化が進みます。
これは単なる効率化ではなく、人的資本の価値最大化につながります。
② コスト構造の転換 “変動費型モデル”への進化
従来の業務運用は、人件費を中心とした固定費構造に依存していました。
AI導入により、以下のことが可能になります。
- 人件費の増加抑制
- 残業削減
- 外注費の最適化
- 教育コストの低減
✔ 24時間365日対応
AI Agentsは休みません。
これにより、追加採用や一時的な外注に頼らない運用が可能になります。
✔ ミス削減による“見えないコスト”の削減
人的対応では、どうしてもばらつきが生じます。
AIによる標準化は、以下のような潜在的な損失コストを大幅に削減します。
結果として、コスト削減 × リスク低減 × 品質向上という三位一体の効果を実現します。
③ 業務品質の標準化 - 属人化から“再現性”へ
多くの組織では、「この人でないと回らない」という状態が常態化しています。
これは短期的には効率的でも、長期的には大きなリスクです。
✔ AIによる判断支援
Now Assistは、以下のことを通じて、対応品質をを一定水準に保ちます。
✔ AI Agentsによる自律実行
- 定型処理の完全自動化
- フローの逸脱防止
- 手順漏れの排除
これにより、「誰がやっても同じ品質」という再現性の高い業務運営が可能になります。
これはガバナンス強化にも直結します。
④ DXからAXへ - 業務設計思想の転換
DX（Digital Transformation）は、「業務をデジタル化する」ことが中心でした。
しかし今求められているのは、AIを前提に業務を再設計すること。つまりAX（AI Transformation）です。
✔ AXの特徴
- AIを組み込んだプロセス設計
- 人とAIの役割分担の明確化
- 自律型オペレーションの構築
- データ主導経営の加速
AXでは、人がAIを使うのではなく、AIが業務の中核に存在する状態を作ります。
これは単なるIT投資ではなく、以下のことを意味します。
- 経営モデルの再構築
- 競争優位の確立
- 生産性の飛躍的向上
まとめ：ServiceNowのAIは“効率化”から“自律化”の時代へ
ServiceNowのAIは2層構造で業務を進化させます。
- Now Assist：人を強化するAI支援
- AI Agents：業務を自律的に遂行するAI
この組み合わせにより、以下のことが実現可能になります。
- 作業時間短縮
- コスト削減
- 業務品質向上
- 人材配置の最適化
- 24時間365日の継続的な業務運用
もはやAIは“補助ツール”ではありません。
業務そのものを担う“デジタルワーカー”の時代が始まっています。
ServiceNowは、SaaS業界におけるAI活用の中核プラットフォームとして、今後も進化を続けるでしょう。
※サムネイル画像は、生成AIで作成したイメージです 。
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