ServiceNow、AI Workflow Factoryで業務改善を自律化

ServiceNowは10月6日、AI Workflow FactoryとAutonomous Engineerを発表しました。
企業全体でAIワークフローを構築・実行・拡張する手法を提供します。
Process Mining、Autonomous Engineer、Build Agent、App Engineを接続します。
AIコントロールタワーのガバナンス下で、改善を継続する仕組みです。

記事の概要

AI Workflow Factoryは、既存ワークフローの改善箇所を見つけ、新たなワークフローを構築・実行するループです。
Process MiningはKPIに紐付けて、変更すべき業務プロセスを特定します。
Autonomous EngineerおよびBuild Agentは、新たな改善の構築と品質管理を支援します。
App Engineは、改善したワークフローを安全かつ大規模に実行します。
例えば、複数の事業部門にわたりケースデフレクション率を20％向上させる課題に対応できます。
Process Miningで自動解決の候補を特定し、AIエージェントを複数部門へ並行展開します。
AIコントロールタワーは、ワークフローや意思決定、エージェントのアクションを統制します。
AI Workflow Factoryは全世界で利用可能で、Autonomous Engineerはリクエストに応じて早期アクセスを提供します。

記事のポイント

1. 改善候補をKPIで特定： Process Miningで事業部門のKPIと業務プロセスを結び付け、ケース自動解決などの改善候補を特定します。
2. 自律型開発を支援： Autonomous EngineerとBuild Agentが、ワークフローの計画や構築、テスト、品質管理を支援します。
3. ガバナンスを一元化： AIコントロールタワーが、ワークフローや意思決定、エージェントのアクションを監査・統制します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 部門ごとの個別案件ではなく、KPIから改善箇所を選び、構築・実行・再改善までを一つの運用単位として設計する必要がありそうです。
• 業務自動化ベンダー： ワークフローを作る機能だけでなく、複数部門への展開、品質管理、成果測定までを連続させる提案力を問われる可能性があります。
• AI統制担当者： エージェントの利用可否だけでなく、意思決定やアクションを監査できる共通ルールを、開発の初期段階から整えることが求められそうです。

このニュースの背景

企業では、断片化したレガシーインフラに起因する実行ギャップが、AIによる業務改善を広げる際の課題になっています。
AIで改善できるかを問う段階から、安全性を保ちながら成果を測定し、迅速に拡張する段階へ移りつつあります。
AIがより多くの作業を担うほど、特に規制の厳しい業界では、ワークフローや意思決定、エージェントの行動を可視化・統制する必要性が高まっています。

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