生成型 AI の採用: ITSM の未来

IT サービス管理 (ITSM) は、ビジネス運営をサポートし、急速に進化するデジタル環境においてテクノロジー インフラストラクチャのシームレスな統合を確保するために重要です。

高度な AI 機能を活用することで、組織は ITSM プロセスを合理化し、効率を高め、優れた IT サービスを提供できます。

したがって、ITSM における生成 AI テクノロジーの変革力を探ることが不可欠になります。

これには、インシデント管理、問題管理、変更管理、資産管理、サービス レベル管理など、幅広い活動が含まれます。

まず、ITSM の概念と企業にとってのその重要性を詳しく掘り下げ、生成 AI テクノロジーから恩恵を受けることができる主要なプロセスに焦点を当てましょう。

ITSMはビジネスにとって重要です

ITSM の主な目的は、IT サービスをビジネスのニーズと目的に合わせて調整し、最適なサービスの提供を保証し、顧客満足度を高めることです。 これには、IT サポートを社内で利用する場合の従業員のエクスペリエンスも含まれる場合があります。

今日のテクノロジー主導の世界では、企業は業務をサポートするために IT インフラストラクチャに大きく依存しています。 IT サービスの中断や非効率性は、従業員の生産性、顧客エクスペリエンス、および全体的なビジネス パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

ITSM は、IT サービスを管理および最適化するための構造化されたフレームワークを提供し、組織が問題を積極的に特定して対処し、ダウンタイムを最小限に抑え、スムーズな IT 運用を確保できるようにします。 これには、Web サイトのパフォーマンスから電子メール サービスまであらゆるものが含まれます。

効果的な ITSM プラクティスを採用することで、企業は業務効率を向上させ、コストを削減し、IT サービスの提供に関連するリスクを軽減できます。

重要なITSMプロセスの例

ITSM 内では、IT サービス、ひいては企業の円滑な機能を確保するために、いくつかのプロセスが重要です。 組織がよく遭遇するいくつかの重要なプロセスを見てみましょう。

クラウドサービス管理

クラウド コンピューティングの普及に伴い、クラウド サービスを効率的に管理することが ITSM の重要な側面になりました。

このプロセスには、クラウド リソースのプロビジョニング、監視、最適化が含まれ、クラウドベースのアプリケーションとインフラストラクチャの可用性、拡張性、セキュリティを確保します。

エンタープライズバックアップとリカバリ

データ損失はビジネスに損害を与える可能性があるため、バックアップとリカバリは重要な ITSM プロセスになります。

これには、重要なデータの定期的なバックアップの作成と、システム障害や災害が発生した場合のデータ損失を最小限に抑えてビジネスの継続を促進するための堅牢な回復メカニズムの実装が含まれます。

ネットワークセキュリティ管理

サイバー脅威が高度化する時代においては、ネットワーク セキュリティ管理が最も重要です。

このプロセスには、ネットワーク インフラストラクチャと機密データを保護するためのファイアウォール管理、侵入検出、脆弱性評価、セキュリティ インシデント対応が含まれます。

電子メールサービス管理

電子メール通信はビジネス運営に不可欠な部分であり、電子メール サービスを効率的に管理する必要があります。

ITSM プラクティスにより、信頼性の高い電子メール配信、スパム フィルタリング、メールボックス管理、およびユーザー サポートが確保され、組織内の円滑なコミュニケーション チャネルが維持されます。

リモートサポートとインシデント管理

リモートワークの普及が進むにつれ、ユーザーにリモートサポートを提供し、インシデントを効果的に管理するために ITSM が重要になります。

このプロセスには、技術的問題のタイムリーな解決、ユーザー支援、インシデント追跡が含まれ、混乱を最小限に抑えて通常の運用を迅速に回復します。

上記のサービスは、ビジネスが円滑に機能するために必要です。 また、ITSM のベスト プラクティスを実現するための複数のフレームワーク、SOP、ガイドラインがあります。

ただし、完璧な ITSM アーキテクチャは存在しません。

従来の ITSM は適切に機能するために人間の要素に大きく依存していますが、依然として複数のギャップがあります。 生成 AI は、この状況を変えることを約束します。

従来のITSMとその課題

ITSM における AI の役割を理解するには、そもそもなぜ AI の使用を検討しているのかを理解する必要があります。

従来の ITSM 実践は、長い間、組織内の IT サービス管理の根幹を成してきました。 これらの実践には通常、サービスプロバイダーがさまざまなプロセスを手動で処理する、構造化されたサービスの提供と管理のアプローチが含まれます。

しかし、それらは課題とギャップに満ちており、それらを解決するにはAIなどの革新的な技術的飛躍が必要です。

従来の ITSM に関連するいくつかの一般的な課題と、それがビジネスにどのような影響を与えるかを見てみましょう。

コミュニケーションギャップ

従来の ITSM における主要な課題の 1 つは、サービス配信チェーンに関与するさまざまな関係者間にコミュニケーション ギャップが存在することです。 これは、期待のずれ、問題解決の遅れ、そして最終的にはユーザー間の不満につながる可能性があります。

シームレスな IT サービスの提供には、効果的なコミュニケーションとコラボレーションが不可欠です。

ユーザーがサービス デスクに問題を報告するシナリオを考えてみましょう。 従来の ITSM セットアップでは、ユーザー、サービス デスク、テクニカル サポート チーム間のコミュニケーション フローに複数回のハンドオーバーが含まれる可能性があり、その結果、遅延や問題の誤解が生じる可能性があります。 たとえば、新入社員のログイン資格情報の作成には数日かかる場合があります。

サービスの存続期間 (TTL) が長い

従来の ITSM プロセスでは、サービス プロビジョニング、変更管理、およびインシデント解決の存続期間 (TTL) が長くなることがよくあります。

これによりダウンタイムが延長され、業務運営やユーザーの生産性に影響を与える可能性があります。 TTL が長いと、組織が変化するビジネス ニーズや新たなテクノロジーに迅速に適応する能力が妨げられる可能性もあります。

たとえば、新しいソフトウェア アプリケーションを従業員に展開することを計画している企業は、従来の ITSM プロセスを通じて必要なインフラストラクチャをプロビジョニングし、必要なソフトウェア ライセンスを構成する際に遅れが生じる可能性があります。 これにより、従業員の不満が生じ、新しいアプリケーションの導入が遅れる可能性があります。

手動または反復的なタスクと人的エラー

従来の ITSM プラクティスはタスクの手動実行に大きく依存しており、時間がかかり、エラーが発生しやすい可能性があります。 反復的なタスク中の人的エラーは、サービスの中断、データ侵害、またはその他の運用の非効率を引​​き起こす可能性があります。

組織は手動介入を最小限に抑え、反復的なタスクを自動化して精度と効率を高める必要があります。

たとえば、従来の ITSM セットアップでは、多くの場合、新入社員のオンボーディングには、ユーザー アカウントのプロビジョニング、アクセス許可の割り当て、デバイスの構成など、いくつかの手動手順が含まれます。 この手動プロセス中に間違いや遅延が発生すると、従業員の生産性や全体的なオンボーディング エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。

財源不足

多くの組織は、熟練した IT 人材や予算の制約など、限られたリソースに苦労しています。 これは、ITSM プロセスを効果的に管理し、最適なサービス提供を保証する上で重大な課題を引き起こします。

リソースが不足すると、インシデント解決の遅れ、サポートの不足、サービス レベルの維持の困難が生じる可能性があります。

たとえば、中小規模の組織はリソースの制約に直面し、増大する IT サービス リクエストの処理が困難になる場合があります。 適切なリソースがなければ、組織はサービス レベル アグリーメントを遵守し、ユーザーにタイムリーなサポートを提供することが困難になる可能性があります。

リアルタイムのインシデント管理の欠如

従来の ITSM は手動のインシデント管理プロセスに依存しているため、インシデントとそのビジネスへの影響をリアルタイムで把握できない場合があります。 これにより、インシデントの検出が遅れ、解決時間が長くなり、ダウンタイムが増加する可能性があります。

リアルタイムのインシデント管理は、問題を事前に特定し、迅速に解決するために不可欠です。

たとえば、電子商取引 Web サイトがトラフィックの突然の急増に直面していると想像してください。 従来の ITSM セットアップでは、インシデント管理プロセスは、Web サイトのパフォーマンスと潜在的なボトルネックに関するリアルタイムの洞察を提供しない可能性があります。 その結果、組織はパフォーマンスの問題に直面し、顧客体験の低下や収益の損失につながる可能性があります。

エンタープライズITナレッジマネジメント

ナレッジ管理は、効果的な ITSM において重要な役割を果たします。 ただし、従来のアプローチでは、組織内で知識を収集、整理、広めることが困難になることがよくあります。

これにより、知識の共有が妨げられ、作業の重複が生じ、効率的な問題解決に過去の経験を活用することが困難になる可能性があります。

たとえば、従来の ITSM セットアップでは、複雑な問題を解決するには、複数のプラットフォームにわたって関連情報を検索したり、個々の専門知識に頼ったりする必要がある場合があります。

この分散したナレッジ管理アプローチは、将来同様の問題を解決する際に遅延や非効率を引​​き起こす可能性があります。

従来の ITSM に関連する課題を克服するには、組織が最新のアプローチとテクノロジーを採用する必要があります。 生成 AI ベースのテクノロジーは ITSM に革命をもたらし、これらの課題に正面から取り組むことができます。

特定のタスクやドメインに焦点を当てた従来の AI システムとは異なり、生成 AI はオリジナルのコンテンツを生成し、斬新な出力を生成できます。

すでにご存知かもしれませんが、生成 AI の顕著な例の 1 つは、OpenAI によって開発された ChatGPT です。 ChatGPT は人間のような会話を行い、コンテキストとプロンプトに基づいてテキストを生成できます。

生成 AI の機能とアプリケーションを理解することで、企業はこのテクノロジーを活用してプロセスを自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させ、新たな機会を開拓することで競争力を高めることができます。

たとえば、生成 AI は、データから学習したパターンに基づいて貴重な洞察と提案を提供することで、意思決定の負担を軽減できます。

もう 1 つの利点は、超高速の作業プロセスを促進できることです。 自動コンテンツ生成により、企業は大量のテキスト、画像、その他のデータを迅速に作成できます。 これは、マーケティング キャンペーン、コンテンツ制作、さらには機械学習モデルをトレーニングするためのデータ拡張においても特に有益です。

生成 AI テクノロジーは、日々猛スピードで進化するため、人間の能力を強化し、プロセスを合理化することで、さまざまな業界を変革する可能性を秘めています。

ここで、ITSM における AI と、それがいくつかの課題をどのように解決できるかを見てみましょう。

ITSM の生成 AI は課題に対処できる

生成 AI テクノロジーは、従来の ITSM 実践が直面する課題に革新的なソリューションを提供します。

これを導入することで、組織はコミュニケーションギャップを克服し、サービスの TTL を削減し、手動タスクを自動化し、リソース利用を最適化し、リアルタイムのインシデント管理を可能にし、一元的なナレッジ管理を確立できます。

リアルタイム通信と高可用性

生成 AI テクノロジーにより、IT サービスの提供に関わる関係者間のリアルタイムのコミュニケーションとコラボレーションが可能になります。

生成 AI を活用したチャットボットは、ユーザーに即座に応答してサポートを提供し、コミュニケーションのギャップを減らし、支援の高可用性を確保します。

これらの AI 駆動のチャットボットは、ユーザーのクエリを理解し、関連情報を提供し、さらには問題解決のための段階的なガイダンスを提供することもできます。

たとえば、生成 AI と統合された顧客対応チャットボットは、リアルタイムで会話を行い、ユーザーのクエリに対応し、サービス リクエストのステータス更新を提供し、一般的な IT 問題を支援できます。

これにより、ユーザーは人間の介入を待つ必要がなくなり、すぐにサポートを受けることができます。

ダウンタイムの場合の可能な限り短い TTL

生成 AI テクノロジーにより、組織はダウンタイムやサービス中断時のサービスの TTL を最小限に抑えることができます。

このテクノロジーは、インシデント対応と解決プロセスを自動化することで問題を迅速に特定して修復し、業務運営とユーザー エクスペリエンスへの影響を軽減します。 これにより、TTL が短くなり、サービスの復元が高速化されます。

たとえば、重大なシステム障害が発生した場合、生成 AI テクノロジーが問題を自動的に検出し、根本原因を分析し、適切な修復アクションを開始できます。 この自動化されたインシデント対応により TTL が最小限に抑えられ、迅速なサービスの復旧が保証されます。

手動タスクや反復的なタスクを自動化する

生成 AI テクノロジーは、ITSM プロセスに含まれる手動タスクや反復タスクの自動化に優れています。 過去のデータに基づいて AI モデルをトレーニングし、ベスト プラクティスを確立することで、組織は生成 AI を活用して、パスワードのリセット、ソフトウェアのインストール、ユーザーのオンボーディングなどの日常的なタスクを自動化できます。

これにより、人間の介入への依存が軽減され、エラーが排除され、IT 担当者はより複雑で戦略的な取り組みに集中できるようになります。

たとえば、組織は生成 AI を活用した自動化を通じてユーザーのオンボーディング プロセスを合理化できます。

AI システムは、ユーザー アカウントのプロビジョニング、アクセス許可の割り当て、必要なソフトウェアの構成を自動的に行うことができるため、新入社員のシームレスなオンボーディング エクスペリエンスが保証されます。

リソースに依存しないソリューション

生成 AI テクノロジーは、ITSM の課題に対してリソースに依存しないソリューションを提供します。 人間の能力や可用性などの要因に制限されることなく、複数のタスクを同時に処理できます。

この拡張性と柔軟性により、組織はリソース使用率を最適化し、ワークロードのスパイクを効率的に管理し、一貫したサービス品質を提供することができます。

たとえば、サービス需要が高い時期には、生成 AI が複数のユーザーの問い合わせを同時に処理できるため、迅速な応答が保証され、待ち時間が短縮されます。 このリソースに依存しない機能により、組織は人的リソースを追加することなくサービス提供を拡張できます。

リアルタイムのインシデント管理

生成 AI テクノロジーは、リアルタイムの洞察とインテリジェントな意思決定機能を提供することで、インシデント管理を強化します。

生成 AI ツールは、システムのパフォーマンスを継続的に監視することで、プロアクティブに異常を検出し、潜在的な問題を予測し、自動化されたインシデント管理ワークフローをトリガーできます。 これにより、組織はインシデントをリアルタイムで特定して解決し、業務運営への影響を最小限に抑えることができます。

たとえば、組織は生成 AI を通じて、ネットワーク パフォーマンス、サーバーの健全性、アプリケーションの安定性をリアルタイムで監視するインテリジェントなインシデント管理システムを実装できます。

逸脱または異常が発生すると、自動通知とプロアクティブな修復アクションがトリガーされ、サービスの中断が最小限に抑えられます。

一元化されたエンタープライズ IT 知識と高いアクセシビリティ

Generative AI により、企業の IT 知識の一元化とアクセスが可能になります。

生成 AI は、さまざまなソースから情報を取得して整理することで、IT 担当者やエンドユーザーがアクセスできる包括的な知識ベースを作成できます。 これにより、効率的な問題解決が促進され、意思決定が迅速化され、セルフサービス機能が促進されます。

たとえば、生成型 AI を活用したナレッジ マネジメント システムを使用すると、組織は、ユーザーがチャットボットと会話することで、トラブルシューティング ガイド、FAQ、ベスト プラクティスの膨大なリポジトリにアクセスできる一元化されたプラットフォームを提供できます。

これにより、ユーザーは独自にソリューションを見つけられるようになり、IT サポート チームの負担が軽減され、ユーザーの満足度が向上します。

生成 AI と ITSM: 有望な未来

生成 AI は、従来のアプローチが直面する課題に対処することで、ITSM の分野に大きな進歩をもたらします。

リアルタイム通信、自動化、最適化されたリソース利用、一元化されたナレッジ管理を活用することで、組織はサービス提供を強化し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、運用効率を高めることができます。

ITSM を超えて、生成 AI は人事や知識管理などの他のビジネス分野にも影響を及ぼします。 人事プロセスの自動化、従業員エクスペリエンスの向上、組織全体での知識の共有とコラボレーションの促進に役立ちます。

生成 AI は、情報を取得、整理し、簡単にアクセスできるようにすることで、ナレッジ マネジメントに革命をもたらします。

ビジネスにおける生成 AI の将来の可能性は膨大です。

この技術が進歩するにつれて、自然言語理解、画像生成、意思決定能力のさらなる向上が期待できます。 組織は生成型 AI を採用し、さまざまなドメインでの潜在的なアプリケーションを探求する必要があります。

AIOps ツールを使用して課題に取り組み、IT 運用を改善する方法を学びます。