※本記事は、Alex Montgomery氏(ServiceNow社Chief Digital & Technology Officer - Enterprise Industries)による講演「The Power of ServiceNow on AWS」の内容を基に作成されています。本講演は、2026年3月12日にアイルランド・キルケニーのLyrath Convention Centreにて開催された第5回AWS AI and Data Conference 2026にて収録されたものです。AWSイベントの詳細情報は https://go.aws/events でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演をご視聴いただくことをお勧めいたします。
1. 導入:パッチワーク・エンタープライズという課題
1.1 SaaSが約束した自由と、実際にもたらされた混沌
Alex Montgomery：皆さん、こんにちは。本日はお時間をいただきありがとうございます。これから「パッチワーク・エンタープライズ」、いわば断片化した企業システムの実態について、お話しさせていただきたいと思います。その前に、簡単に会場の皆さんに伺いたいのですが、ServiceNowをお使いのお客様はいらっしゃいますでしょうか。手を挙げていただけますか。ありがとうございます、後方にいくつか手が挙がっていますね。
Alex Montgomery：では続けてもう一つお伺いします。ServiceNowをITサービスマネジメント以外の用途で使っている方は、そのまま手を挙げたままにしていただけますか。……手が下がってしまいましたね。ServiceNowは伝統的にITサービスマネジメントのプラットフォームとして知られています。しかし本日私がお伝えしたいのは、まさにそのITサービスマネジメントの領域を超えた、さまざまなワークロードやワークフローにおいて、私たちが今何を実現しているかということです。具体的には、AWSとともにAIを実際の業務に落とし込むという取り組みについてです。
Alex Montgomery：この20年ほどの間、SaaSの登場とともにその可能性が語られてきました。SaaSは自由をもたらすと約束されました。柔軟性やアジリティを実現するという触れ込みでした。しかし、実際にもたらされたのは根本的には混沌だったと私は考えています。最近私が行った分析では、中堅企業クラスの組織において、平均して370ほどの個別アプリケーションが存在していることが分かりました。人事にはWorkday、営業にはSalesforceといった具合に、部門ごとに異なるSaaSサービスが導入されているのです。
Alex Montgomery：これらのアプリケーションはクラウドネイティブで、統合を前提として設計されていたはずです。しかし実際には、皆さんもよくご存知のとおり、これらのアプリケーションをまたいだ統合プロセスを本当の意味で駆動させることが、過去15年から20年にわたって顧客企業にとって大きな悩みの種となってきました。そして最近のAIの登場によって、多くの人が「この断片化した混乱状態の上にAIを走らせれば、必要な答えが得られるはずだ」と期待を膨らませました。しかし実際には、ジェネレーティブAIが本格的に登場してからの2〜3年を振り返ってみると、それほど単純で簡単な話ではなかったことが分かってきました。むしろAIは、既存の混沌を可視化し、露呈させてしまったのです。
Alex Montgomery：画面にあるQRコードは、私たちが今年で3回目となるAI成熟度調査を実施した際の分析結果へのリンクです。ぜひスキャンしてご覧いただければと思います。この調査結果によると、実際にインタビューを行ったお客様企業におけるAI成熟度は、前年比で9ポイント低下していました。これは前年比で20%の低下ということになります。これは組織がAIの導入に消極的だからではありません。実態は、断片化したアプリケーション群の上でAIを走らせているために、AIの恩恵を実感できずに苦労しているということなのです。エージェンティックAIの台頭についても、私たちはこれをSaaSで見られたのと同じ断片化のリスクとして捉える必要があると考えています。
1.2 従業員が本当に必要としているもの:回答ではなく行動
Alex Montgomery：これを従業員という視点にまで広げてお話しすると、従業員は必要な情報を見つけることに苦労し、業務を完遂することに苦労しています。「私の経費精算の状況はどうなっているのか」「自分の住所情報をどう更新すればよいのか」「顧客向けの見積もりをどうやって作成すればよいのか」といった問いです。実は本日この会場でも、他のベンダーやパートナーのセッションで、こうした具体例がいくつか紹介されていました。AIはこうした問いに対して提案を返すことができるようになってきています。私たちは皆、対話型AIが気の利いた回答を返してくれる場面をすでに目にしてきました。しかし、現時点で最も強力なAIであっても、複数システムをまたいだ給与計算上の不一致を解決することはまだできません。
Alex Montgomery：同様に、5つの異なるシステムをまたいで適切な承認プロセスを経たうえで従業員のアカウントをプロビジョニングし更新することもまだできませんし、規制産業に携わる方であれば特にお分かりいただけると思いますが、複数のベンダー、複数の法域にまたがるコンプライアンス上の例外事象を調査し、しかも規制当局の前で通用する監査証跡を作成しながら対応することも、現時点のAIにはまだ不可能です。従業員や企業が本当に必要としているのは、行動であって、単なる回答ではありません。今日の実態としては、依然として体験がサイロ化しており、統合は分断されたままだと私は考えています。従業員が求めているのは成果です。繰り返しになりますが、企業が必要としているのはインテリジェンス以上のものです。
Alex Montgomery：つまり企業には、考えるAIと、行動するワークフローの両方が必要なのです。ワークフローの要素が伴わなければ、AIは結局のところ「高価なアドバイス」、つまり高価な提案に過ぎないものになってしまいます。断片化されたまま提供される、単なる助言です。だからこそ私たちServiceNowは、データ、AI、ワークフロー、そしてセキュリティを一つに統合したプラットフォームこそが、組織が獲得すべきものだと考えています。
2. ServiceNowが提唱する統合プラットフォームとAIコントロールタワー
2.1 データ・AI・ワークフロー・セキュリティを統合する考え方
Alex Montgomery：私はまずデータについてお話ししたいと思います。なぜならAIというものは、それが活用するデータの質によってしか良くならないからです。組織はこれまで何年もかけて、データを一枚の画面、いわゆるシングルペイン・オブ・グラスで見られるようにしようと苦心してきました。データウェアハウスやデータレイクの構築、あるいはワンレイクのような取り組みを経て、クラウドへの移行を含む複数回のデータ近代化プロセスを繰り返してきたわけです。そこには一定の価値があったと思いますが、実際には人々が期待していたほどの価値がまだ実現されていないというのが実情ではないでしょうか。だからこそ、データに対して単一のリアルタイムなビューを持つことが非常に重要になります。この点については後ほどまた触れますが、ここで強く申し上げておきたいのは、ServiceNowはお客様のデータをServiceNowのプラットフォーム上に移動させることで価値を得るべきだ、とは主張していないということです。これは非常に重要な違いですので、後ほどまた詳しくお話しします。
Alex Montgomery：AIについて見てみますと、多くの組織がAIを既存のアプリケーションに後付けする形で導入してきました。これ用のコパイロット、あれ用のコパイロットといった具合です。しかし私たちは、AIには行動を起こす能力が組み込まれている必要があると考えています。それは土台から組み込まれ、プラットフォームの上に構築されるべきものです。ServiceNowには、まさにその能力があります。この点については後ほど詳しくご説明します。私は先ほどのキーノートにも参加していましたが、皆さんの多くもそこにいらっしゃったと思います。エージェントが持つ可能性は本当に素晴らしいものです。実際、いくつかのスピーチの中でもそのことがよく伝わってきました。
Alex Montgomery：ただ、私はここでも改めて申し上げたいのですが、先ほどのパッチワーク・エンタープライズの話に戻りますと、現在のリスクは、エージェントが各所で次々と立ち上げられ、個別のタスクをこなしてはいるものの、それらのタスクが統合されたエンタープライズ・ワークフロー・プラットフォームとしてまとめられていない、という点にあります。ここで少し例え話をさせてください。GPSは非常に価値のあるツールです。私たちはおそらく毎日、車の中でCarPlayなどを通じて使っていますし、どこかに向かうときにはまずGoogleマップを開くという方も多いでしょう。これは特定のタスクを遂行する孤立したエージェントの一例です。
Alex Montgomery：とても有用で、大規模に使われていますが、独立していて、サイロ化しています。……少し照明が落ちてきましたね。話を続けますと、GPSは独立していてサイロ化しており、自分だけで動いています。一方で航空管制はどうでしょうか。航空管制は、コンプライアンスやガバナンス、統制を伴いながら大規模なルーティングが行われる環境であり、複数の個別のエージェントや活動が統一され、統治され、全体として管理されることを保証する仕組みです。私はこれが、独立したエージェントたちを一つにまとめ、それらをどう統制していくかという課題を考えるうえで、非常に良い例えだと思っています。
Alex Montgomery：正直に申し上げると、先ほどのキーノートで十分に語られていなかったと私が感じたのは、これらのエージェントをまとめ上げ、ワークフローによって統治していく能力についてです。これはもちろんServiceNowの強みに直結する話ではありますが、それとは別に、私たちすべてが考えるべきことだと思います。つまり、これらのエージェントをどうやって意味のある統制のもとに集約していくかということです。そしてもちろん、セキュリティとガバナンスは非常に重要であり、当然のことながら、それらは土台の部分から組み込まれています。
2.2 AIコントロールタワーの4本柱その1:Sense(データの把握)
Alex Montgomery：ここからは、私たちが「ビジネス再構築のためのAIコントロールタワー」と位置づけているServiceNowの姿について、もう少し具体的にお話ししたいと思います。これは、Sense(把握)、Decide(判断)、Act(実行)、Govern(統治)という4つの異なる柱から成り立っています。私はすでにこれらについて少し触れましたが、ここでもう少し詳しく解き明かしていきたいと思います。まずはデータに関する話から始めます。
Alex Montgomery：ServiceNowのプラットフォームの中では、まず皆さんの環境全体に広がるデータを把握するところから始まります。ご存知のとおり、多くの大規模言語モデルは公開されているインターネット上の情報を学習していますが、これはRedditが好きな方にとっては素晴らしいことかもしれません。しかし実際には、そこに企業固有のコンテキストを補完する必要があります。ServiceNowは25年にわたって事業を展開してきており、私たちのお客様のために年間800億件を超えるワークフローを実行しています。私たちはエンタープライズの現場で育ってきた企業です。IT運用やITサービスマネジメントから始まり、今では人事、財務、営業など多岐にわたる領域をカバーしています。
Alex Montgomery：私たちは皆さんの企業内にあるデータのコンテキストを理解しており、そのうえで、皆さんの環境全体に広がる、より広範なデータを補完することができます。今から18か月ほど前に、私たちは「ワークフロー・データ・ファブリック」という取り組みを発表しました。これは3つの要素から構成されています。1つ目は、インテグレーション・ハブとそのスポークという概念です。画面の右下側にSAP、Workday、Oracleなどが並んでいますが、私たちのインテグレーション・ハブ・スポークは、250を超えるアプリケーションに対する事前構築済みのコネクタであり、その数は今も増え続けています。これによって、すぐに活用できるAPIやサポート済みの統合を通じて、それらのアプリケーションに接続することができます。データを把握したいのであれば、私たちはデータが実際に存在しているソースシステムの中にまで入り込んで、そのデータを理解することができるのです。
Alex Montgomery：ワークフロー・データ・ファブリックの2つ目の要素は、ゼロコピー・コネクタと呼ばれるものです。これによって、Amazon RedshiftやSnowflake、Databricks、Azure Fabricなどに入り込み、データをその場に置いたまま消費することができます。3つ目の要素は、コンテンツ・コネクタと呼ばれるものです。SharePointやファイルサーバーなどに情報がある場合には、そこにも接続することができます。私たちはこのようにデータを把握し、その上で推論を行うことによって、セマンティック・ナレッジグラフを構築しています。これは、皆さんの企業内にあるServiceNowのエンタープライズ・リポジトリのデータによって補完されるものです。これによって、データをあるべき場所に置いたまま、そのデータを把握し、そこに対して推論を行い、データが存在するどこであっても、そのデータに基づいて行動を判断できるようになります。
Alex Montgomery：私たちはお客様のデータを私たちのプラットフォームに移動させたいとは考えていません。皆さんはすでにデータが存在する場所に大きな投資をしてきています。そのデータが存在するソースシステムやリポジトリの中で、そのデータを理解し、活用していただきたいのです。これが私たちのアプローチにおける独自の差別化要因だと考えています。これがSenseの部分であり、これは私たちのRaptor DBという技術の上に構築されています。これは高性能かつ高スケールのデータベースであり、今日私たちが実行している年間800億件を超えるワークフローを支えています。
2.3 AIコントロールタワーの4本柱その2:Decide・Act・Govern
Alex Montgomery：2つ目の要素はDecide(判断)です。ここでは、データに対して生成AIモデルを実行し、推論を行うことができます。私たちは自社のプラットフォームに整合した独自のLLMであるNow LLMを持っていますが、それに加えて、皆さんがお使いの標準的な各社のファウンデーションモデルもサポートしています。Bedrockを実行することもできますし、Amazon Bedrock Foundationにアクセスすることもできます。Anthropicにも、OpenAIにもアクセスできます。私たちは主要な大規模言語モデルプロバイダーすべてとパートナーシップを結んでおり、その情報に対して推論を行うことができます。ここで多くの大規模言語モデルは止まってしまいます。つまりSenseとDecideまでで、提案を提示するところで終わってしまうのです。
Alex Montgomery：私たちがそこからさらに続けていく部分、それがActの部分です。これは私たちがエンタープライズ・ワークフロー・プラットフォームとして持つ、レガシーであり遺産でもある部分に根ざしています。コンタクトセンターのようなエンドツーエンドのプロセスを推進することを考えてみますと、この点については前のセッションにいらっしゃった方であれば分かると思いますが、少し後でまた触れます。どうすれば、その洞察をワークフローの最初から取り込み、エージェントをより効率的で効果的にすることができるのか。しかもその洞察を提供するだけでなく、実際にアプリケーションを横断し、ミドルオフィスやバックオフィスを通じて、効果的なワークフローを推進し、より良く顧客に応えることができるのか。ここが、ServiceNowのワークフロー・オートメーション・プラットフォームとしてのレガシーと遺産が本当に力を発揮する部分です。この点については、もう少し詳しく後ほどお話しします。
Alex Montgomery：4つ目の柱はGovern(統治)です。これはセキュリティやアイデンティティに関する部分です。ここで申し上げておきたいのは、私が今お話ししている多くのユースケースは、いわゆるエンドユーザーが操作するIT系の機能を中心としたものですが、私たちはOTシステムへの統合も当然含めています。私たちは比較的最近、Armisという企業を買収しました。これによって、工場やOT環境の中に存在するエージェントのアイデンティティを追跡できるようになりました。私たちはこれらを私たちのワークフローに取り込み、私たちのプラットフォーム全体を通じて、統治し、セキュリティを確保することができます。
Alex Montgomery：これこそが、私たちが本当の意味でのAIコントロールタワーと考えているものです。私たち自身のエージェント、外部のエージェント、ITアセットの中にあるエージェント、物理的なアセットの中にあるエージェント、これらすべてが1つのコントロールタワー、1枚の単一の画面の中に表現されます。Cスイートの方々はこれを見て、組織内で何が使われているかを理解し、統制の境界の外でシャドーIT的なエージェント活動が行われていないことを確認できるのです。これが、ServiceNowが今日、自らをどのように見ているか、そして私たちがどのようにエンタープライズのお客様と協働しているか、さらに私たちの事業にとって、市場に大きな価値をもたらしている成長エンジンそのものなのです。画面の下の方にAWSの小さなロゴがありますが、私たちはAWSとの取り組みをさらに広げており、その内容についても少しお話ししたいと思います。
3. AWSとの連携によるカスタマー/従業員ワークフロー
3.1 AWSパートナーシップの3本柱とコンタクトセンターにおける顧客ワークフロー
Alex Montgomery：先ほどの画面の下の方にAWSの小さなロゴがありましたが、私たちはAWSとの取り組みをさらに広げていますので、その内容について少し具体的にお話ししたいと思います。AWSのお客様である皆さんにとって最初の柱となるのは、コスト削減についてです。ServiceNowをAWS上でご希望のリージョンにデプロイすることで、データレジデンシー要件やパフォーマンス、調達上のニーズなどを満たすことができます。これは皆さんが標準的なAWS環境を使い続けられるということを意味します。2つ目の柱はイノベーションについてです。先ほどAWSを通じて利用可能なBedrockモデルを活用できるとお話ししましたが、Amazon Bedrock、Connect、IoT、Security Hubといったサービスを直接ServiceNowに取り込むことができます。これによって、AIによって駆動されるワークフローに力を与えることができるのです。
Alex Montgomery：つまり、エージェントによる提案や洞察を、エンタープライズクラスのワークフローに組み込むことで、実際の価値をもたらすことができるということです。そして3つ目はインパクトについてです。本日すでにいくつかのAWSセッションでお聞きになったと思いますが、価値実現までの時間を加速するということです。ServiceNowの最良の部分とAWSの最良の部分を統合し、お客様である皆さんがこのプラットフォームを活用できるようにする、これが私たちの狙いです。
Alex Montgomery：この考え方を少し具体的にお見せしたいと思います。すでに一部お話ししてしまった部分もあるかもしれませんが、まずはカスタマーワークフローについて考えてみましょう。多くの場合、私たちはここから始めることになりますが、この後で従業員ワークフローについてもお話しします。カスタマーワークフローというのは、ケースを解決するという一般的な考え方だとお考えください。それは何らかのケースであったり、営業からの問い合わせであったりするかもしれません。文脈がどのようなものであっても構いません。私が先ほどお話ししたSense、Decide、Act、GovernによるAIコントロールタワーのモデルを使うことで、私たちは今、顧客がどのチャネルから入ってきたとしても対応できる環境を実現しています。複数のAIエージェントが、たとえばAmazon Connectを使ったコンタクトセンターに入ってきたとき、どのように機能するかを考えてみましょう。
Alex Montgomery：エージェントたちは、異なるシステムに自動的に問い合わせを行うことで、その顧客が誰なのか、現在のステータスはどうなっているのか、ロイヤリティポイントはどれくらいあるのか、過去にどのような製品を購入してきたのかといったコンテキストを取得することができます。これは歴史的に大きなデータ上の課題でした。あらかじめ定義するか、あるいは想定を置いて、それに合わせた構成可能な統合ポイントを作ろうとする、というアプローチが取られてきたのです。しかし今、私たちは個々のタスクごとにエージェントを細かく分割し、できる限り粒度を細かくすることができ、それをワークフローの中でオーケストレーションすることができる世界にいます。ここで本当に重要なのは、そのコントロールをワークフローに組み込むという点です。
Alex Montgomery：つまりワークフローが横断的に走り、エージェントたちはその中で異なるシステムに問い合わせを行い、ユーザーのコンテキストを理解します。そして営業であれ、サービスであれ、その他どのような種類の関与であれ、顧客からのリクエストが進行していく中で、エージェントたちは私たちのコントロールタワーと、その基盤となるワークフロー・データ・ファブリックにアクセスすることができ、そのエンゲージメントの全体を通じて、エンドツーエンドでコンテキストを駆動することができるのです。これによって最終的に、顧客体験の向上や関与のシンプル化が実現され、私が思うにこの10年、12年、あるいは15年ほど期待され続けてきた約束が、ようやく実現されつつあります。エージェントの時代における今日のエージェンティックな機会は、まさにこの約束を実現するものだと考えています。
Alex Montgomery：ただ、ここでもう一度強調しておきたいのですが、皆さんがこれらのエージェントをワークフローエンジンを通じてどのように自動化するか、そしてエージェントによる確率論的な行動と、決定論的なワークフローの最良の部分をどのように組み合わせて統合するかを考えなければ、価値実現までに長い時間がかかってしまうか、あるいはコントロールを失った環境を運用するリスクを抱えることになります。それはまさに、統合されていないSaaSアプリケーション群によって生じた、あのパッチワーク・エンタープライズという概念に戻ってしまうということです。しかも今回は、370のアプリケーションというレベルではなく、エージェントを構築し展開する能力があまりにも急速に進んでいるために、その10倍、20倍、あるいは100倍、200倍という規模になってしまう可能性があるのです。この点については、私からAmazon Connectの観点で少しお話ししました。私たちはプラットフォームとワークフローエンジンを提供し、Amazon Connectは彼らの最良の部分を提供しています。これについてはすでにお話ししましたので、ここは飛ばしたいと思います。
3.2 従業員ワークフローの実践
Alex Montgomery：これがカスタマーワークフローの大まかな内容ですが、従業員ワークフローについて考えてみますと、これはエンタープライズの内側に話を戻し、皆さんが働く組織の中で効率性と効果を実際に推進していくことに関わってきます。画面の上部には幅広いステークホルダーが並んでいますが、皆さんの事業を推進し支えるエンタープライズプロセスは数多く存在します。ここに挙げているのは、その中でも代表的なものです。Source to Pay(調達から支払いまで)、Order to Cash(注文から現金化まで)、つまりキャッシュを迅速に事業へ変換し、収益を推進していくプロセスなどです。
Alex Montgomery：これは当然ながら非常に重要であり、最高収益責任者(CRO)や最高経営責任者(CEO)のダッシュボードにも表示されるようなものです。そしてHire to Retire(入社から退職まで)、つまり入社、異動、退職といった従業員の採用プロセスもあります。これらのプロセスはすべて、通常複数のシステム、複数のミドルオフィスやバックオフィスのシステムを伴っています。想像していただければ分かると思いますが、これらのプロセスを機能させるためには、アプリケーションを行き来する、いわゆる「スウィベルチェア」的な作業が多数発生しているのが実情です。
Alex Montgomery：そこで私たちServiceNowが現在取り組んでいるのは、こうしたプロセスを実際に遂行するエージェントを構築することです。エージェントはプロセス全体をエンドツーエンドで実行することもありますし、プロセスの一部を担い、それを皆さんの環境に取り込んで活用していただくこともできます。つまりドメイン特化型のAIエージェントが、画面の下部に表示されているすべてのシステムに接続する形で機能するということです。これらのドメイン特化型エージェントは私たちのプラットフォーム上に構築されており、特定のタスクを遂行できる状態で提供されているため、皆さんはそれらを、自分たちの環境に価値をもたらすためのワークフローに組み込むことができるのです。
4. 自律型ワークフローの実例
4.1 Autonomous IT:バーチャルエージェントによるゼロタッチ解決
Alex Montgomery：先ほどお話ししたドメイン特化型のエージェントに加えて、私たちが最近発表したことについても触れておきたいと思います。皆さんがすでに本日のブースにお立ち寄りいただいていれば、もう少し詳しい内容をご覧になっているかもしれませんし、まだの場合は後ほどぜひ見ていただきたいのですが、私たちは「Autonomous Workforce(自律型ワークフォース)」というものを最近発表しました。これは、私たち自身のバックエンドのエージェント能力を活用し、複数のエージェントを横断させて、特定のタスクを遂行する決定論的な「エージェントのエージェント」として構築するという取り組みです。その最初の事例がAutonomous ITです。
Alex Montgomery：ここで流れているビデオでは、Ingridというサービスデスクマネージャーが登場します。彼女はITサポートチームを運営していますが、多くのITサポートマネージャーと同じように、彼女のチームは人手が不足しており、平均解決時間(MTTR)は増加傾向にあり、CSATやNSATといった満足度指標は低下しています。しかも今は人材を新たに採用することも難しい状況にあります。そこで私たちが今回発表し、すでに市場で提供を開始しているのが、彼女のチームに追加できるバーチャルエージェントです。
Alex Montgomery：このバーチャルエージェントは、実質的に実在の人物と同じように振る舞います。たとえばPaulのように、アイデンティティを持ち、マネージャーを通じて業務を行い、チームの中の実際のキャパシティとして機能します。パスワードリセットやVPNの問題、マシンへのパッチ適用といった典型的なスキルをあらかじめ備えており、例外的な事象にも対応します。あらかじめ定義されたスキルを持ち、チームの中に位置づけられ、具体的なタスクを遂行するのです。ケースをトリアージし、すべてのナレッジベースにアクセスし、実際に特定のタスクを実行します。ビデオの中の適切なタイミングで、このエージェントが実際にどのようにケースをトリアージしているかを見ることができ、最終的にバックエンドでマシンにパッチを当て、VPNの問題を解決し、まさにゼロタッチでの対応を実現しています。
Alex Montgomery：実は私はServiceNowに入社してまだ9週間なのですが、これを社内で実際に使っているため、私自身がこれを目の当たりにしてきました。入社してから私自身もいくつかケースを起票してきましたが、人間の対応が必要だった1件を除いて、すべて完全に自律的に処理されました。私は一人の担当者とも話す必要がなく、問題はバックエンドで解決されました。これはまさに現実に起きていることであり、今日すでに実現しているものです。私たちはこのIT向けのものを発表しましたが、今後さらにHR向けなど、その他の領域にもエージェントが登場していく予定です。
4.2 Autonomous CRMとEmployee Works
Alex Montgomery：2つ目の自律型環境として、CRMについても簡単にお話ししたいと思います。CRMというものは古くから存在していますが、私はむしろ「サービス体験」という言い方で捉えるべきだと考えています。先ほどお話しした、エンタープライズ全体のコンテキストを持つという考え方に戻りますが、これはコンタクトセンターに関する先ほどのカスタマースライドの話にも少し通じるところがあります。エージェントと、ミドルオフィスやバックオフィスのシステムへの統合ポイントを持つことで、私たちは顧客を単に追跡し、その動きを見るだけではなく、実際にサービスを提供することができるようになります。
Alex Montgomery：私たちは実際に成果と価値を届けることができ、顧客が求めているものをそのコンテキストとともに提供し、顧客が期待する水準の顧客体験を実現することができます。これはそうした取り組みのスクリーンショットの一例です。FedExは私たちの大きな看板顧客の一社で、この機能を大いに活用し、荷物の追跡や変更を希望する顧客にサービスを提供しています。ここには実際にあった事例があります。最近の関税措置に関連して、企業向けの注文を行った顧客が、関税の発効前に受け取れるよう、より早い配送を求めて注文を変更したいというケースがありました。私たちのプラットフォームの柔軟性と、企業全体を横断する可視性のおかげで、私たちはそれを実現することができました。これはデモ環境を通じてお見せしている内容ですが、実際にあった事例です。
Alex Montgomery：ここで簡単にもう一つ、従業員がこうした仕組みにどのように関わるのかについてお話ししたいと思います。長らく目指されてきた理想は、単一の画面、統一されたフロントドアを従業員に提供し、セルフサービスで答えを得て、業務を完遂できるようにすることでした。長い間、それはイントラネットやSharePointであったり、最近ではChatGPTやコパイロットであったりしました。私は、その理想がいよいよ現実になりつつある方向に私たちは進んでいると思います。私たちは最近、Moveworksという企業を買収しました。Moveworksは私たちの事業の中で、Employee Worksという名称にリブランドされています。Employee Worksは、対話型UIであるエージェントに接続する単一の画面を提供します。
Alex Montgomery：つまりイメージとしてはChatGPTのようなもので、皆さんが期待する形で会話することができます。そこには事前構築されたエージェントや統合が備わっており、本セッションでお話ししてきたワークフローオートメーションのすべてを実現しています。実際に私は「休暇はどれくらい残っているか」と聞くことができますし、「夏に子どもが生まれるのだが、育児休暇について確認してもらえるか」といったことも聞けます。これは一見単純な問いに聞こえるかもしれませんが、実際には、私がその企業に買収によって加わった経緯があれば、私の契約における育児休暇の条件はPaulのものとは異なるかもしれません。エージェントはそれを理解し、それらのシステムに接続して情報を取得し、それを私に返す必要があるのです。ただ非常に大まかなレベルで言えば、これがEmployee Worksの機能です。ぜひブースのチームに話を聞いていただきたいと思います、これは本当に素晴らしい機能です。
4.3 独自エージェント構築とAutonomous Risk & Security
Alex Montgomery：私たちはこうしたエージェントを数多く持っていますが、もしエージェントが存在しない場合はどうすればよいのでしょうか。私たちは引き続きエージェントを構築していきますし、サードパーティのエージェントもサポートしていますが、皆さん自身でバイブコーディングによってエージェントを作ることもできます。たとえば、ServiceNowのプラットフォームの上に自分たちでエージェントを構築したいという場合、それをどう実現するかという事例をご紹介します。これはチャットインターフェースを通じて文字通り実現することができます。つまり私たちのプラットフォーム上でバイブコーディングを行い、そのエージェントを私たちの環境に公開し、AIコントロールタワーによって統治されるようにすることができるのです。
Alex Montgomery：そして最後になりますが、時間が迫ってきていますので、Autonomous Risk & Securityについてお話しします。私たちはもともとITサービスマネジメントのベンダーとして成長してきたため、皆さんの環境内にあるアセットに対する洞察を持っています。それはITだけでなく、先ほど申し上げたようにOTについても増えてきています。つまり私たちには、それらのアセットを理解し、そのステータスを追跡できるという遺産があり、それによって脆弱性やシグナルのプロアクティブなチェックを行うことができます。
Alex Montgomery：これは素晴らしいことですし、多くのベンダーがこうした機能を提供しています。しかし実際にお客様が求めているのは、何かが検知されたときにそれをプロアクティブに解決できることです。お客様は単にダッシュボード上で脆弱性があると知らされたいわけではありませんし、単にテキストメッセージや通知で問題があると伝えられたいわけでもありません。お客様が本当に求めているのは、システム自体が自己診断し、自己解決できることです。そしてまさにそれこそが、本日お話ししてきた各種の能力を活用することで、私たちがお客様のために実現していることなのです。
5. 導入事例とまとめ
5.1 顧客事例とROI、雇用への影響に関する議論
Alex Montgomery：それでは締めに入りたいと思いますが、次のスライドを丁寧に説明するのではなく、皆さんに10秒から30秒ほどお時間を差し上げて、ぜひ関連するQRコードをスキャンしていただきたいと思います。私たちは今、世界中のさまざまなお客様と協働しながら、Autonomous IT、CRM、従業員体験、そしてリスクとセキュリティといった各領域において、すでに今日この時点で価値を提供しています。AstraZenecaは、私が把握している事例の一つです。私はまだこの会社に入って9週間ですが、彼らはAutonomous ITに関して私たちと多くの取り組みを進めており、非常に大きな時間の節約を実現しています。
Alex Montgomery：そして、エージェンティックの世界において、多くの人々が効率性の向上を追求している一方で、取締役会は「AIに多額の投資を行っているが、そのリターンはどうなっているのか」と問いかけています。実際のところ、こうしたユースケースの中には、非常に明確な投資対効果を示しているものもあります。ここで、自律型ワークフォースについて、皆さんが気になっているであろう点にも簡単に触れておきたいと思います。それは、誰もが職を失うことになるのか、という問いです。私たちはそのようには考えておりませんし、私たちがこの取り組みを導入しているお客様の現場でも、そのような結果は見られていません。
Alex Montgomery：これは時間を解放するものです。繰り返しの多い、あまり価値を生まない業務に集中しなくてもよくなるということです。それによって、現在採用がうまくいっていない状況の中でも、対応すべき業務は山積みになっているわけですが、価値をあまり生まない業務から、本当に価値を生む業務へと人員を再配置することができるようになります。ロボットが仕事を奪ってしまうというディストピア的な見方については、私たちが実際に見ている現場からは、そうした結果は全く見受けられないと申し上げたいと思います。
5.2 ホワイトペーパー紹介とクロージング
Alex Montgomery：最後になりますが、こちらは意図的にかなり離して配置していますので、正しいQRコードをスキャンしていただくようにご注意ください。私たちは比較的最近、この内容を具体的に示すために、ServiceNowによるエージェンティックな世界への青写真に関するホワイトペーパーを2本、発表いたしました。左側にあるのはエグゼクティブブリーフです。こちらはやや高いレベルの内容で、コンテキストを提供するもので、実際に今日私がお話ししてきた内容の多くをより詳しく説明しています。そして右側にあるのは、もう少し技術的な内容に焦点を当てたもので、技術的な基盤について書かれています。ぜひどちらか、あるいは両方をスキャンしていただければと思います。
Alex Montgomery：スライドについては、後ほど配布されると承知していますので……そうですね、配布されるとのことです。ですので後ほどコピーをお受け取りいただけますが、今この場でスキャンしたいという方は、ぜひどうぞ。最後になりますが、本日お越しいただき、お話を聞いていただいたことに感謝申し上げます。興味深い内容だったこと、そしてServiceNowがAWS上でAIを実際の業務に活かし、意味のあるものにし、お客様のために、そしておそらく皆さんにとっても近い将来、実際の行動を推進していることをお伝えできていれば幸いです。
Alex Montgomery：本当にありがとうございました。素晴らしい一日をお過ごしください。