投稿者 global-ai-media 
ServiceNowがOpenAIとの連携を強化し、単なるチャットボットを超えた「AIエージェントによるワークフローの自律化」へと舵を切りました。この動きは、企業のAI活用が「生成」から「行動・実行」へとシフトしていることを象徴しています。本稿では、このトレンドが日本の実務に与える影響と、企業が取るべき戦略について解説します。
「対話」から「実行」へシフトするAI戦略
ServiceNowがOpenAIとの提携を強化し、自社のプラットフォーム上で「AIエージェント」のオーケストレーション（統合管理）を推進する方針を打ち出しました。これは、単にSaaSツールに生成AI機能が追加されたというニュースにとどまらず、エンタープライズAIの主戦場が「対話型アシスタント（Copilot）」から、自律的にタスクを遂行する「エージェント（Agent）」へと移行しつつあることを明確に示しています。
これまで多くの日本企業が導入してきた生成AIは、主に議事録作成やコード生成、アイデア出しといった「人間の支援」に主眼が置かれていました。しかし、今回のServiceNowの動きに見られるように、グローバルの潮流は、AIがバックエンドのシステムと連携し、承認プロセス、チケット起票、データ更新といった具体的な「実務ワークフロー」を自律的にこなすフェーズへと進んでいます。
オーケストレーション層としてのプラットフォーム
ここで重要なキーワードとなるのが「オーケストレーション（Orchestration）」です。企業内には人事、IT、顧客対応など無数の業務プロセス（ワークフロー）が存在し、それぞれ異なるシステムやデータソースに依存しています。これら個別のシステムごとにAIエージェントが乱立すれば、管理不能な状態に陥るリスクがあります。
ServiceNowの戦略は、すでに企業内で稼働している膨大なワークフローの上に立ち、複数のAIエージェントを指揮・管理する「オーケストレーション層」を担おうとするものです。日本企業においても、部門ごとに個別最適化されたAIツールが導入され、ガバナンスが効かなくなる「AIサイロ化」の懸念が生じています。今後は、自社開発のLLMアプリだけでなく、既存のSaaSプラットフォームが持つオーケストレーション機能をいかに活用し、システム全体を統合管理できるかが、ITアーキテクチャ設計の鍵となるでしょう。
日本企業における実装の課題と「職務定義」の壁
AIエージェントによる自動化は強力ですが、日本の商習慣においては特有のハードルも存在します。欧米型のジョブ型雇用と比較して、日本の業務現場では「職務範囲の曖昧さ」や「暗黙知による運用」が多く残っています。
AIエージェントにタスクを委譲するためには、業務プロセスが標準化され、入力と出力が明確に定義されている必要があります。「いい感じにやっておいて」という指示はAIには通じません。ServiceNowのようなプラットフォームを活用してAIエージェントを導入しようとする際、技術的な実装よりも、まず現場の業務プロセスを棚卸しし、標準化するという泥臭い作業が最大の障壁となる可能性があります。
ガバナンスとリスク管理の高度化
また、AIが「回答」するだけでなく「実行」するようになれば、リスクの質も変化します。これまでのハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは誤情報の拡散でしたが、エージェント型AIでは「誤った発注を行う」「不適切な権限変更を承認する」といった実害に直結する可能性があります。
日本企業がこの技術を採用する場合、AIの行動ログをどう監査するか、どのレベルの権限までAIに委譲し、どこで人間（Human-in-the-loop）の承認を挟むかという、厳格なガバナンスルールの策定が不可欠です。便利だからといって安易に権限を与えすぎると、セキュリティインシデントやコンプライアンス違反に繋がりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
今回のServiceNowとOpenAIの連携強化から、日本のAI活用推進者が読み取るべき要点は以下の通りです。
1. 「作る」から「繋ぐ」への意識転換
すべてを自社開発するのではなく、ServiceNowのような主要SaaSベンダーが提供する「エージェント機能」や「オーケストレーション機能」を使いこなす視点が重要です。既存のワークフローに乗せることで、導入スピードと安定性を確保できます。
2. 業務プロセスの標準化がAI活用の前提
AIエージェントに働いてもらうためには、業務の「標準化」と「デジタル化」が必須です。AI導入プロジェクトの前工程として、BPR（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）を徹底することが、結果としてAIのROI（投資対効果）を高めます。
3. 「実行系AI」に向けたガバナンスの再設計
情報生成だけでなく、システム操作を伴うAI利用を前提としたガイドラインが必要です。特に「AIが何を実行したか」を追跡できるトレーサビリティの確保と、異常時の緊急停止（キルスイッチ）の仕組みを検討してください。