「Knowledge 2026」で語られた“感知・判断・実行・保護”のポートフォリオ拡充

AIエージェントを野放しにしない ― ServiceNowは“AI司令塔”で自律とガバナンスを両立

AIの目（感知）：Workflow Data Fabricの進化

　「Sense（感知）」を担うのが「Workflow Data Fabric」だ。企業のあらゆるデータをつなぎ、人とAIが広大なデータの集合体を「1つのもの」として扱えるようにする統合基盤データレイヤーである。

　データおよびアナリティクス製品担当 EVP 兼 GMのガウラヴ・レワリ（Gaurav Rewari）氏は、既存製品との違いを「多くのデータファブリックはインサイトのためのものだが、Workflow Data Fabricはインサイトとアクション、両方のために設計されている」と説明した。

　今回の主な発表は3点だ。1つ目が、既存の250種類以上のコネクタに加え、100種類以上のゼロコピーコネクタを新たに追加したことだ。データをServiceNowに移動させることなく、あらゆる場所のデータにアクセスできる。

　2つ目は、MCPクライアントのフルサポートだ。これにより、AIエージェントがMCP対応のあらゆるデータソースと連携可能になる。3つ目は対話型UIであるOttoのサポートだ。Ottoを通じて、自然言語での指示だけでデータインテグレーションを自動構築できる。

システムやワークフローを横断してAIに業務を遂行させる対話型UI「Otto」

　「ServiceNow Data Catalog」も発表した。メタデータ管理・データリネージ・プライバシー管理を統合し、AIエージェントが信頼できるデータだけを使って判断を下せる環境を整備する。

　さらに、データベースエンジン「Raptor DB Pro」も強化し、ホット／コールドデータをシームレスにクエリできる「Live Archive」や、既存のBIツールをETLなしでリアルタイム接続できる「Live Connect」が追加された。

AIの頭脳（判断）：Context Engineと4つのグラフ

　データを集めるだけではAIは賢くならない。「Decide（判断）」の核となるのが「Context Engine」だ。AIプロダクト担当グループバイスプレジデントのナンシェド・バロワラ（Nanshed Barrowala）氏は、「一般的なLLMは会社のことまでは知らない。だが、ServiceNowには20年分の企業運営のデータがある」と語る。

　Context Engineは、Knowledge・Action・Access・Asset・Decisionという5種類のグラフを、CMDB（構成管理データベース）に統合した「グラフのグラフ」である。すべての決定・アクション・結果を取り込み、使うほど賢くなっていく。

　イベントでは、このContext Engineを基盤とした「Autonomous Data Analytics」も発表。組織全体のデータに対して、「何が起きたか」「何が起きるか」「何をすべきか」といった問いに答える常時稼働のAIアナリストとして利用できる。

Autonomous Data Analytics

　デモでは社員の部署異動を想定し、User Graph、Knowledge Graph、Security Graph、Decision Graphの4つが連鎖的に動く様子を披露した。

　ある社員の異動を指示すると、まずUser Graphが、新部署で必要な権限を洗い出す。次にKnowledge Graphが、社内ポリシーやSOXコンプライアンスを確認。Security Graphは、アクセス状況のギャップを検出し、過剰な権限を自動削除する。最後にDecision Graphが過去の異動事例を分析して、最適な研修を推薦するという流れだ。