鴻池運輸がServiceNow AIで開発時間70％削減へ

鴻池運輸は、IT統合ポータル「GIPS」のアプリケーション開発に生成AIを適用します。
ServiceNowの「Creator Pro Plus」を調査、設計、実装、テストの工程で活用します。
2027年3月末までに、開発作業時間を70％削減する目標です。

記事の概要

鴻池運輸は、ServiceNow AI Platformを基盤とする「GIPS」を運用しています。
GIPSでは、PCのライフサイクル管理や社内ヘルプデスクのチケット管理を行っています。
IT資産管理やIT関連申請のワークフローもGIPSに集約しています。
今回、GIPSにおけるServiceNow AI Platformの適用範囲をアプリケーション開発へ広げます。
7月から生成AIを使った「Creator Pro Plus」を開発工程に採用します。
同サービスは依存関係の検出や解決策の提案、根本原因の絞り込みを支援します。
鴻池運輸はAIの提案を人間が確認し、削減した時間を要件整理や品質向上に充てる方針です。

記事のポイント

1. 開発工程に生成AI： Creator Pro Plusを調査、設計、実装、テストに適用し、工程全体の効率化を進めます。
2. AI提案を人が確認： 依存関係や根本原因の分析、設計案の比較をAIが支援し、人間が提案内容を確認します。
3. ヘルプデスクも高度化： CTIシステムとServiceNowを連携し、チケット自動発行やボイスボット対応を計画します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 開発工程の一部ではなく、調査からテストまでを対象に効果を測る前例になります。AIの提案を人が確認する運用と、削減時間の再配分まで設計する必要がありそうです。
• 物流・運輸の同業： IT資産管理や申請に加えてアプリ開発にもAIを広げることで、既存の業務基盤を開発効率化へ転用する視点が得られます。削減目標の置き方も比較材料になりそうです。
• ServiceNow開発担当者： 依存関係や根本原因の分析、設計案の比較をAIに担わせることで、作業者の役割は実装中心から要件整理や品質確認へ移る可能性があります。
• IT運用部門： 開発時間を要件整理や品質向上に充てる方針は、効率化の成果を単純な工数削減で終わらせない考え方です。運用改善への再投資が求められそうです。

このニュースの背景

鴻池運輸は、PC管理や社内ヘルプデスク、IT資産管理、申請ワークフローをGIPSに集約しています。
GIPSの基盤であるServiceNow AI Platformの適用範囲を、既存のIT運用からアプリケーション開発へ広げる流れです。
Creator Pro Plusは、依存関係の検出や解決策の提案、根本原因の絞り込みに加え、設計・実装・テストも支援します。
AIの提案を人間が確認し、削減した時間を要件整理や品質向上、ナレッジ整備に充てる運用が示されています。

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• 鴻池運輸はServiceNowにIT業務を集約し、生成AIで開発効率化を進めます。
• 日立社会情報サービスがIT運用基盤にAIエージェントを追加し、インシデント対応工数を約60％削減しました。
• ガートナージャパンは、国内企業のAI活用で効率化に加え、事業変革への期待が高まる状況を調査で示しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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鴻池運輸は、IT運用業務に「ServiceNow AI Platform」を利用している。…