ServiceNow AI Agent

エージェントオートメーション基盤

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~ エージェントオートメーション基盤

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ServiceNow AI Agentとは

強み

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

ServiceNow AI Agentとは

ServiceNow AI Agentは、ServiceNowプラットフォーム上で動作するエージェントオートメーション基盤です。AIエージェントがITサービス管理や顧客対応タスクを自律的に遂行することを想定した製品で、自然言語インターフェースを通じた問い合わせ対応やワークフロー自動化に対応しています。従業員は音声やテキストでAIに指示を出しながら業務を進めることができます。ITILプロセスの自動化機能や組織内検索との連携機能も備えているとされ、大企業のIT部門やバックオフィス業務の効率化での活用が想定されます。また、エージェントファブリックを活用することでカスタムエージェントの開発も支援されており、企業固有の業務要件に応じた対応も可能とされています。FitGapの要件チェックでは、カテゴリ36製品中5位の対応範囲で、業務プロセス自動化や動的条件判断、無人環境での自動実行に対応しています。

強み

全社データの横断的な統合

ServiceNow AI Agentは、組織全体の情報を横断的に統合し、AIが迅速かつ的確な意思決定を行えるよう設計されています。各部門のデータを一元的に活用できるため、部門間のサイロ化を解消し、分析や判断に必要な情報を扱いやすくなります。社内の知識資産を引き出して活用できる点で、ビジネス全体の効率化に寄与すると考えられます。FitGapの要件チェックでは、API呼び出し自動化と永続メモリ保存がいずれも○(対応)で、外部システムとの接続や実行データの再利用を含む運用を検討しやすい製品です。

業務領域に合わせたAI活用

ServiceNow AI Agentは、業務領域に特化した大規模言語モデルと推論エンジンを組み合わせることで、ビジネスコンテキストを踏まえた応答や判断を可能にしています。一般的なAIでは捉えにくい専門用語や業界特有のニュアンスも考慮した振る舞いにより、現場に即したアウトプットの実現を目指しています。各組織のドメイン知識に寄り添う形でAIを活用できるため、導入効果の向上が期待できます。FitGapの機能性評価はカテゴリ37製品中9位で、動的条件判断やタスク内動的判断も○(対応)です。業務文脈に応じて処理経路や制御を変えたい企業では、AIの判断を業務フローへ組み込めるかを検討しやすい製品です。

ネイティブな自動化と継続稼働

ServiceNow AI Agentは、Now Platform上で各種システムやワークフローとネイティブに連携し、エンドツーエンドでタスクを自動実行します。24時間365日体制で人手を介さずに処理を継続できるため、サービス停止やヒューマンエラーのリスクの削減に寄与します。ITSMやHRなど様々な社内プロセスに組み込むことで、常に最新の情報に基づいた対応をスピーディーに行えることが特長です。FitGapの要件チェックでは、アンアテンド運用対応、スケジュール実行、永続セッション維持がいずれも○(対応)です。定期処理や長時間の自動実行を含む業務で、人手を介さない運用を検討しやすい製品です。

注意点

上位プラン限定のAI機能

ServiceNow AI Agentの高度な機能は標準プランには含まれておらず、追加のアドオン購入や上位SKUへのアップグレードが必要です。エージェントアシスト機能や生成AIを活用した機能などは、基本プランでは利用できず、ProやEnterpriseといった上位プランで提供される仕組みとなっています。必要なAI機能を利用する際は、実質的に高額なプラン契約が前提となる可能性がありますので、導入前に対象機能とプラン体系を確認することをお勧めします。FitGapの料金評価はカテゴリ37製品中34位で、費用面は比較時に確認したい項目です。AI機能をどの範囲まで使うか、利用部門と対象ワークフローを事前に絞り込むことが重要です。

大規模利用時の高コスト

ServiceNow AI Agentはモジュール数やユーザー数に応じて料金が増加するライセンス体系を採用しており、大規模に活用する場合は費用が増加する傾向があります。初期契約時にボリュームディスカウントが適用されるケースもありますが、追加ユーザーやカスタマイズを重ねると中長期的にコスト負担が大きくなる可能性があります。特に5,000名未満規模の企業では割高になりやすいとの指摘もあるため、導入規模や利用範囲を踏まえた投資対効果の検討が重要となります。FitGapの企業規模別シェアでは、大企業がカテゴリ37製品中9位である一方、中堅企業と中小企業はいずれも26位です。大企業以外で導入する場合は、利用人数、対象部門、カスタマイズ範囲を絞って費用対効果を確認する必要があります。

導入・運用に専門知識が必要

ServiceNow AI Agentを効果的に活用するには、プラットフォームに精通した人材やパートナー企業の支援が不可欠であり、その確保にはコストが伴います。実際、ServiceNow開発者の人件費や外部コンサルティング費用は高額になる傾向があり、AIエージェント機能を含めた本格的な運用には相応の投資が必要となる場合があります。内部リソースが不足している場合には、教育プログラムや専門サービスへの支出を見込んで、導入計画を立てることが求められます。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ37製品中33位で、初期設計や運用体制を含めた準備を確認したい製品です。一方で、FitGapのサポート評価はカテゴリ37製品中1位のため、外部支援を前提に導入を進める企業では、支援範囲と社内担当者の役割分担を明確にすることが重要です。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

ServiceNow AI Agentのエージェントオートメーション基盤マーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

ServiceNow AI Agentの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

エージェントオートメーション基盤

業務プロセス自動化設計

マルチエージェント連携管理

フロー設計・可視化

アンアテンド運用対応

アテンド運用対応

Human-in-the-Loop対応

ステップリトライ制御

再試行ポリシー定義

ステップスキップ制御

並列実行対応

並列分岐管理

サブフロー再利用

キュー／トランザクション管理

スケジュール実行

ファイル監視トリガ

メールトリガ

UI操作自動化（ノーコード）

API呼び出し自動化

DB操作自動化

ブラウザ自動操作

LLM標準連携（複数ベンダー）

マルチLLM切替

LLM構造化出力

RAG連携

ガードレール（安全制御）

LLM出力検証

LLMツール呼び出し

LLMリトライ・タイムアウト制御

LLMコスト・レート制御

自動プラン生成

動的条件判断

自動改善ループ

自動停止条件

チェーン実行制御

自然言語フロー設計

マルチエージェント実行

並列ジョブスケジューラ

永続メモリ保存

プロンプト整形・最適化

タスク優先度制御

タスク内動的判断

永続セッション維持

チェックポイント再開

自動エラー回避

チェックポイント復元

例外シナリオ設計

状態制御・フロー管理

ServiceNow AI Agentとよく比較されるサービス

ServiceNow AI Agentとよく比較される製品を紹介！ServiceNow AI Agentはエージェントオートメーション基盤の製品です。ServiceNow AI Agentとよく比較されるメジャー製品は、UiPath Platform、SS&C Blue Prism、Zapier Agentsです。