ServiceNow（$NOW）は、そのプラットフォーム拡張計画を発表し、人工知能（AI）が企業導入においてますます顕著になっている核心的な課題である「ガバナンス」、「セキュリティ」、「実行力」に焦点を当てている。この動きは、AIが第一線に急速に浸透している一方で、それを効果的に管理し、実作業の完結を保証する体系が依然として不足しているという企業の共通の悩みに直接応えるものである。今回の発表の核心は、「AIコントロールタワー」のアップグレードにある。ServiceNowは、この機能を通じて、企業が一つのプラットフォーム上でAIモデルやエージェント型ワークフローを監視、管理、保護できると述べている。同時に、自律的なセキュリティ機能やAIエージェントで構成される組織「自律労働力」も拡張された。ServiceNowのプロダクトマネジメント副社長Nenshad Bardoliwallaは、「顧客からは、AIはあちこちに展開されているが、それらは相互に関連せず、ガバナンスも欠如しており、実作業を本当に完結できていないと聞いている」と述べている。彼は、AIコントロールタワーはこれらの問題に対する解決策だと指摘した。AIコントロールタワー： 「監視者」から「統一指揮中枢」へ進化2025年に初めて導入されたAIコントロールタワーは、当初の簡易監視ツールから、企業のAI運用を統括する中央指揮システムへと拡大している。現在、このプラットフォームは、「発見」、「ガバナンス」、「セキュリティ」、「可視性」、「コスト計測」の五つのコア機能を備えている。ServiceNowによると、このシステムは複数のクラウド環境や企業アプリケーションに散在するAI資産を識別し、モデル、データセット、プロンプト、エージェントに対して戦略的な管理を行うことができる。特に、「ランタイム可視性」機能は強化されており、稼働中のAIエージェントの意思決定過程を追跡し、必要に応じて介入できる。さらに、このシステムは米国国立標準技術研究所（NIST）のサイバーセキュリティフレームワークやEUの「AI法案」などの規制基準に基づくリスクフレームワークとも連携可能だ。ServiceNowはまた、「AIゲートウェイ」を新たに導入し、リアルタイムの制御範囲を外部のAIシステムに拡大し、管理の境界を自社プラットフォーム外のサードパーティAIにまで延ばす意向を示している。これにより、企業は従来の「バラバラ」なツールを用いた断片的な運用から、スケールの大きいAI運用を支える統一管理体系へと移行している。非人間アカウントの急増に対応……自律セキュリティ機能も強化ServiceNowの今回の拡張は、IT環境における非人間のアイデンティティや自律エージェントの急増傾向とも合致している。AIを利用した攻撃の速度が増す中、従来の人的検知と対応に頼るセキュリティモデルは次第に限界に直面している。ServiceNowのコア製品管理上級副社長John iCienは、「AIを用いた攻撃者の行動速度は、チームの手動対応や検知を超えている」と述べている。これに対応し、ServiceNowは「自律セキュリティとリスク管理」サービスを導入した。このサービスは、最近買収したVezaやArmisの技術を融合し、資産リストとアイデンティティ、アクセス権の関係を同時に把握できるようにしている。要するに、「誰」や「どのシステム」が特定のデータやシステムアーキテクチャにアクセスできるかを一目でマッピングできる仕組みだ。このプラットフォームは、資産、権限、意思決定の過程で生成される信号を関連付けることで、不正なデータアクセスやポリシー違反などのリスクを識別し、必要に応じて自動的に修正措置を実行できる。企業はまた、必要に応じて人間の承認ステップを設定できる。ServiceNowはこれにより、セキュリティの運用を従来の「事後対応」から「継続的なAIガバナンス」へと変革することを目指している。AIの「提案」から「実行」へ……業務代理の大幅拡大ServiceNowはまた、「自律労働力」の拡充を図り、IT、カスタマーサービス、CRM、リスク管理などの分野にAIの「エキスパート」を新たに追加した。これらの代理の設計目的は、情報提供だけでなく、既存のガバナンス枠組み内で、独立して実作業を完結させることにある。同社は、今年2月に発表した「自律労働力」は、新型のAI従業員であり、人間のチームの一員のように思考・行動・作業を行えると説明している。新たに加わった代理は、トラブルシューティングやサービスリクエストの処理、販売ワークフローの実行などのタスクを担う。これらの代理は同一プラットフォーム上で稼働し、データコンテキストやワークフローの編成、戦略の管理を共有している点も特徴だ。従って、個別のツールを組み合わせた従来の方法と比べて、運用の一貫性が高いと解釈されている。これは、従来のAIが洞察を提供するだけで「実行」には至らなかった課題を補う戦略と見なされている。ロールスロイス、「現場作業時間30万時間削減」……成果と課題発表会では実際の導入事例も紹介された。ロールスロイスホールディングスは、ServiceNowの生成型AIプラットフォーム「Now Assist」を活用し、IT運用だけで5,000時間の効率化を実現したと述べている。全体の製造ワークフローにおいても生産性の向上が見られる。ロールスロイスのグローバルビジネスサービス責任者Phil Priestは、AI導入におけるデータの準備とガバナンスの重要性を強調した。彼は、「基礎データやプロセスが適切に整理されていなければ、AIはむしろ既存の非効率を拡大しかねない」と指摘している。また、Now AssistをIT部門以外の他の機能領域に拡張する際には、既存のナレッジドキュメントを再整理し、AIが理解・活用できる状態にしていると述べた。これは、AIエージェントが展開されていても、ユーザーが迅速かつ正確な回答を得るには、「質の高いデータ」が不可欠であることを示している。Priestは、AIによる最大の効果は製造業にあるとし、「現場作業時間を30万時間削減した。これはコスト削減に直結する数字だ」と語った。企業のAI競争、最終的には「統一運用層」の確立へServiceNowの戦略の核心は、データ、ワークフロー、ガバナンスを一つの統一運用プラットフォームに統合し、AI機能を点在する個別の解決策に分解しないことである。その理由は、エージェントを基盤としたシステムが増加する中、断片的なツールだけでは複雑性や拡張性の課題に対応できなくなるためだ。要するに、今回の発表は、企業のAI市場における競争の焦点が、単なるモデル性能から「制御可能な実行環境」へと移行していることを示している。ServiceNowは、可視性、アイデンティティガバナンス、ワークフロー自動化を組み合わせることで、AI運用の「コントロール層」を先行して確立しようとしている。企業にとっては、多くのAIを安全かつ一貫して運用できることが、導入数の多さよりも重要な評価基準となりつつある。
ServiceNow強化企業AI「コントロールタワー」…統合ガバナンス、安全性と実行力
ServiceNow（$NOW）は、そのプラットフォーム拡張計画を発表し、人工知能（AI）が企業導入においてますます顕著になっている核心的な課題である「ガバナンス」、「セキュリティ」、「実行力」に焦点を当てている。この動きは、AIが第一線に急速に浸透している一方で、それを効果的に管理し、実作業の完結を保証する体系が依然として不足しているという企業の共通の悩みに直接応えるものである。
今回の発表の核心は、「AIコントロールタワー」のアップグレードにある。ServiceNowは、この機能を通じて、企業が一つのプラットフォーム上でAIモデルやエージェント型ワークフローを監視、管理、保護できると述べている。同時に、自律的なセキュリティ機能やAIエージェントで構成される組織「自律労働力」も拡張された。
ServiceNowのプロダクトマネジメント副社長Nenshad Bardoliwallaは、「顧客からは、AIはあちこちに展開されているが、それらは相互に関連せず、ガバナンスも欠如しており、実作業を本当に完結できていないと聞いている」と述べている。彼は、AIコントロールタワーはこれらの問題に対する解決策だと指摘した。
AIコントロールタワー： 「監視者」から「統一指揮中枢」へ進化
2025年に初めて導入されたAIコントロールタワーは、当初の簡易監視ツールから、企業のAI運用を統括する中央指揮システムへと拡大している。現在、このプラットフォームは、「発見」、「ガバナンス」、「セキュリティ」、「可視性」、「コスト計測」の五つのコア機能を備えている。
ServiceNowによると、このシステムは複数のクラウド環境や企業アプリケーションに散在するAI資産を識別し、モデル、データセット、プロンプト、エージェントに対して戦略的な管理を行うことができる。特に、「ランタイム可視性」機能は強化されており、稼働中のAIエージェントの意思決定過程を追跡し、必要に応じて介入できる。
さらに、このシステムは米国国立標準技術研究所（NIST）のサイバーセキュリティフレームワークやEUの「AI法案」などの規制基準に基づくリスクフレームワークとも連携可能だ。ServiceNowはまた、「AIゲートウェイ」を新たに導入し、リアルタイムの制御範囲を外部のAIシステムに拡大し、管理の境界を自社プラットフォーム外のサードパーティAIにまで延ばす意向を示している。
これにより、企業は従来の「バラバラ」なツールを用いた断片的な運用から、スケールの大きいAI運用を支える統一管理体系へと移行している。
非人間アカウントの急増に対応……自律セキュリティ機能も強化
ServiceNowの今回の拡張は、IT環境における非人間のアイデンティティや自律エージェントの急増傾向とも合致している。AIを利用した攻撃の速度が増す中、従来の人的検知と対応に頼るセキュリティモデルは次第に限界に直面している。
ServiceNowのコア製品管理上級副社長John iCienは、「AIを用いた攻撃者の行動速度は、チームの手動対応や検知を超えている」と述べている。
これに対応し、ServiceNowは「自律セキュリティとリスク管理」サービスを導入した。このサービスは、最近買収したVezaやArmisの技術を融合し、資産リストとアイデンティティ、アクセス権の関係を同時に把握できるようにしている。要するに、「誰」や「どのシステム」が特定のデータやシステムアーキテクチャにアクセスできるかを一目でマッピングできる仕組みだ。
このプラットフォームは、資産、権限、意思決定の過程で生成される信号を関連付けることで、不正なデータアクセスやポリシー違反などのリスクを識別し、必要に応じて自動的に修正措置を実行できる。企業はまた、必要に応じて人間の承認ステップを設定できる。ServiceNowはこれにより、セキュリティの運用を従来の「事後対応」から「継続的なAIガバナンス」へと変革することを目指している。
AIの「提案」から「実行」へ……業務代理の大幅拡大
ServiceNowはまた、「自律労働力」の拡充を図り、IT、カスタマーサービス、CRM、リスク管理などの分野にAIの「エキスパート」を新たに追加した。これらの代理の設計目的は、情報提供だけでなく、既存のガバナンス枠組み内で、独立して実作業を完結させることにある。
同社は、今年2月に発表した「自律労働力」は、新型のAI従業員であり、人間のチームの一員のように思考・行動・作業を行えると説明している。新たに加わった代理は、トラブルシューティングやサービスリクエストの処理、販売ワークフローの実行などのタスクを担う。
これらの代理は同一プラットフォーム上で稼働し、データコンテキストやワークフローの編成、戦略の管理を共有している点も特徴だ。従って、個別のツールを組み合わせた従来の方法と比べて、運用の一貫性が高いと解釈されている。これは、従来のAIが洞察を提供するだけで「実行」には至らなかった課題を補う戦略と見なされている。
ロールスロイス、「現場作業時間30万時間削減」……成果と課題
発表会では実際の導入事例も紹介された。ロールスロイスホールディングスは、ServiceNowの生成型AIプラットフォーム「Now Assist」を活用し、IT運用だけで5,000時間の効率化を実現したと述べている。全体の製造ワークフローにおいても生産性の向上が見られる。
ロールスロイスのグローバルビジネスサービス責任者Phil Priestは、AI導入におけるデータの準備とガバナンスの重要性を強調した。彼は、「基礎データやプロセスが適切に整理されていなければ、AIはむしろ既存の非効率を拡大しかねない」と指摘している。
また、Now AssistをIT部門以外の他の機能領域に拡張する際には、既存のナレッジドキュメントを再整理し、AIが理解・活用できる状態にしていると述べた。これは、AIエージェントが展開されていても、ユーザーが迅速かつ正確な回答を得るには、「質の高いデータ」が不可欠であることを示している。
Priestは、AIによる最大の効果は製造業にあるとし、「現場作業時間を30万時間削減した。これはコスト削減に直結する数字だ」と語った。
企業のAI競争、最終的には「統一運用層」の確立へ
ServiceNowの戦略の核心は、データ、ワークフロー、ガバナンスを一つの統一運用プラットフォームに統合し、AI機能を点在する個別の解決策に分解しないことである。その理由は、エージェントを基盤としたシステムが増加する中、断片的なツールだけでは複雑性や拡張性の課題に対応できなくなるためだ。
要するに、今回の発表は、企業のAI市場における競争の焦点が、単なるモデル性能から「制御可能な実行環境」へと移行していることを示している。ServiceNowは、可視性、アイデンティティガバナンス、ワークフロー自動化を組み合わせることで、AI運用の「コントロール層」を先行して確立しようとしている。企業にとっては、多くのAIを安全かつ一貫して運用できることが、導入数の多さよりも重要な評価基準となりつつある。