投稿者 global-ai-media 
ServiceNowがOpenAIとの連携を強化し、単なるテキスト生成を超えた「アクションにつながるAI」の実装を加速させています。本記事では、この事例を端緒に、日本企業がチャットボットの導入にとどまらず、基幹業務プロセスに生成AIを組み込むための戦略と、そこで直面するガバナンスの課題について解説します。
「チャット」の先にある「ワークフロー」の変革
ServiceNowがOpenAIの最新モデル（フロンティアモデル）を活用し、企業のワークフロー、要約、検索、音声操作を強化するというニュースは、生成AIの活用フェーズが「実験」から「実務への深い統合」へと移行していることを象徴しています。
これまで多くの日本企業が導入してきた生成AIは、Webブラウザ上のチャットインターフェースを通じて、メールの下書きやアイデア出しを行う「独立したツール」としての利用が主でした。しかし、今回のServiceNowのようなSaaSプラットフォームとLLM（大規模言語モデル）の深い統合は、AIが企業の「システム・オブ・レコード（記録のシステム）」に直接触れ、具体的なアクションを起こす段階に来たことを意味しています。
「Actionable AI」がもたらす日本企業へのインパクト
「Actionable AI（行動可能なAI）」とは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーの意図を理解し、APIを通じてシステム上の操作（チケットの起票、承認プロセスの進行、データの更新など）を代行できるAIを指します。
日本のビジネス現場、特にITサービス管理（ITSM）や人事、カスタマーサービスの領域では、依然として定型的な入力作業や、膨大なマニュアルからの情報検索に多くの工数が割かれています。ServiceNowとOpenAIの連携事例は、こうした「現場の負荷」を、AIがシステム操作レベルで肩代わりできる可能性を示しています。例えば、障害対応において、過去の膨大なインシデントログから類似案件を検索・要約し、解決策を提示するだけでなく、報告書のドラフト作成から関係部署への通知までをシームレスに行うことが可能になります。
SaaS組み込み型AIか、独自開発か
日本企業がAI活用を進める際、「自社独自の生成AI基盤を構築するか（Build）」、「既存のSaaSに組み込まれた機能を利用するか（Buy）」という意思決定が重要になります。
独自開発は柔軟性が高い反面、RAG（検索拡張生成）の精度向上や、モデルのバージョン管理、インフラ維持に多大なコストとエンジニアリソースを要します。一方で、ServiceNowのようなプラットフォーマーが提供するAI機能は、対象ドメイン（IT業務や人事プロセス）に特化したチューニングが施されており、データセキュリティやガバナンスの枠組みもプラットフォーム側に委ねることができます。エンジニア不足が叫ばれる日本企業においては、コア業務に関わるAI活用ほど、こうした「SaaS組み込み型」を積極的に採用し、設定や運用で差別化を図る方が、ROI（投資対効果）が出やすい傾向にあります。
実務におけるリスクと「Human-in-the-loop」
システムを直接操作できるAIには、当然リスクも伴います。AIが誤った判断で処理を自動実行してしまう（ハルシネーションによる誤操作）リスクです。特に日本の商習慣では、ミスの許容度が低く、正確性が重視されます。
ここで重要になるのが「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」のデザインです。AIはあくまで「提案」や「下書き」を行い、最終的な「承認」や「実行ボタンの押下」は人間が行うというプロセス設計です。AIに全権を委任するのではなく、AIを「優秀な起案者」として位置づけ、人間を「承認者」とする役割分担は、日本の組織文化やガバナンス観点とも親和性が高いと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
ServiceNowとOpenAIの連携事例から、日本企業が取り入れるべき視点は以下の3点に集約されます。
1. 「対話」から「プロセス統合」へのシフト
ChatGPTのようなチャットツールを配る段階を卒業し、社内の基幹システムやワークフローツールの中にAIをどう組み込むかを検討してください。業務プロセスの「断絶」を埋めることにこそ、生成AIの真価があります。
2. 「作る」より「使い倒す」戦略の再評価
セキュリティやモデルの更新に追われる独自開発に固執せず、既存のSaaSベンダーが提供するAI機能を最大限活用する方針も検討すべきです。これにより、企業はAIの「裏側の仕組み」ではなく、「どう業務を変えるか」にリソースを集中できます。
3. 責任分界点の明確化
AIによる自動化範囲を広げる際は、必ず「人間が確認するポイント」をプロセスに埋め込んでください。これにより、AIのリスクをコントロールしながら、現場の生産性向上を実現することが可能になります。