投稿者 global-ai-media 
ServiceNowがAIエージェントのイノベーションを加速させるためにグローバルパートナープログラムを刷新しました。この動きは、エンタープライズAIの潮流が「人間の支援（Copilot）」から「業務の代行（Agent）」へと本格的にシフトし始めたことを象徴しています。日本企業におけるAI活用の現場へどのような影響があるのか、技術と組織の両面から解説します。
AIエージェント時代の到来とSaaSプラットフォーマーの狙い
ServiceNowがパートナープログラムを刷新し、「AIエージェント」の開発・実装支援を強化するというニュースは、これまでの生成AIブームとは異なる、新しいフェーズへの移行を示唆しています。
これまで多くの企業が導入してきたのは、チャットボットや検索拡張生成（RAG）といった、人間が情報を探したり文章を作ったりするのを「手助け」するツールでした。しかし、AIエージェントは一歩進んで、人間の代わりにシステム操作やワークフローの実行を「自律的」に行うことを目指しています。ITサービス管理（ITSM）や人事、カスタマーサービスなどの領域で強みを持つServiceNowがここに注力するのは、AIに単に回答させるだけでなく、「チケットの起票」「承認プロセスの回付」「設定の変更」といった実務を完遂させる狙いがあります。
日本市場における「パートナーエコシステム」の重要性
今回の発表で特筆すべきは、技術そのものではなく「パートナープログラム」に焦点が当てられている点です。これは、AIエージェントの実装には、汎用的なモデルを導入するだけでなく、各企業の業務プロセスへの深い理解と、既存システムとの緻密な連携が不可欠であることを物語っています。
特に日本市場において、この視点は極めて重要です。日本企業は欧米企業に比べて、独自の商習慣や複雑な承認フロー（いわゆるハンコ文化のデジタル版）をシステム内に抱えているケースが多々あります。また、ユーザー企業自身にエンジニアリソースが不足しており、SIer（システムインテグレーター）やコンサルティングファームに依存する構造があります。
AIエージェントが誤った操作を行わないよう、各社の業務ルールに合わせて安全に実装するためには、顧客の業務を熟知したパートナー企業の役割が従来以上に大きくなります。ServiceNowの動きは、AI活用が「ツールの導入」から「業務プロセスの再設計と実装」という、より泥臭く実務的なフェーズに入ったことを意味します。
自律化に伴うリスクとガバナンスの課題
一方で、AIエージェントには特有のリスクも伴います。これまでのチャットボットであれば、AIが間違った回答（ハルシネーション）をしても、人間がそれを読んで「おかしい」と判断すれば済みました。しかし、AIエージェントがシステム操作権限を持つ場合、誤って重要なデータを削除したり、不適切な発注を行ったりするリスクが生じます。
日本企業、特に金融や製造、インフラなどの信頼性を重視する業界では、こうした「AIの暴走」に対する懸念が導入の大きな障壁となり得ます。そのため、AIに完全に任せる領域と、必ず人間が承認（Human-in-the-loop）を行う領域を厳密に区分けするガバナンス設計が求められます。単に「便利になる」というメリットだけでなく、エラー時の責任分界点や、監査証跡（ログ）をどう残すかという実務的な議論を避けて通ることはできません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のServiceNowの動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の点に留意してAI戦略を進めるべきです。
1. 「支援」から「代行」へのロードマップ策定
現在導入しているAIツールが「情報の提示」に留まっているか、「アクションの実行」まで視野に入れているかを見直してください。定型的なワークフロー（パスワードリセット、休暇申請の処理、一次問い合わせ対応など）については、AIエージェントによる自動化の費用対効果が高い領域です。
2. パートナー選定基準の再考
AI導入を支援するベンダーやSIerを選定する際、単に最新のLLMに詳しいだけでなく、「自社の業務フローを深く理解し、AIエージェントに落とし込める実装力」があるかを重視する必要があります。業務整理ができないままAIエージェントを導入しても、混乱を招くだけです。
3. リスク許容度に応じた権限管理
AIエージェントには最初から全権限を与えず、まずは「下書き」や「提案」までを行わせ、最終実行ボタンは人間が押すという運用から始めるのが、日本の組織文化に馴染みやすく、かつ安全なアプローチです。徐々に信頼度を確認しながら、自律稼働の範囲を広げていく段階的な導入計画が推奨されます。