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ADM 運用モデルのサービス統合レイヤー
サービス統合レイヤーは、ビジネス要件と技術実行の重要なブリッジとして機能し、IT サービス間のインタラクションを調整します。AI をこのレイヤーに統合することで、サービス管理とサービスガバナンスが変わります。
サービス管理
次の表は、サービス管理に関連する主要な問題に関する生成 AI の現在の状態と、それに対応する将来の状態を示しています。
現在の状態 |
生成 AI の将来の状態 |
|---|---|
内部ナレッジベース検索と手動で作成された標準運用手順 (SOPs) を使用したセルフヘルプ |
エンタープライズリポジトリを使用して動的 SOPs を生成する AI を活用したセルフサービスエージェント |
データへのアクセスやソフトウェアのインストールなどの標準サービスリクエスト用のセルフサービスツール |
AI を活用したエージェントワークフローを使用した自動サービスリクエスト |
ユーザーからの問い合わせに応答するヒューマンエージェント |
AI を活用したチャットボットでコンテキストに応じた即時応答を実現 |
言語と通信チャネルのオプションが限られている |
チャット、音声、SMS、仮想アシスタントでの多言語、マルチチャネルのサポート |
事後対応型の問題管理 |
一般的な問題を予測し、問題が発生する前にユーザーにソリューションを積極的に提案する AI を活用したサービスデスク |
サービスガバナンス
次の表は、サービスガバナンスに関連する重要な問題についての生成 AI を使用した現在の状態と対応する将来の状態を示しています。
現在の状態 |
生成 AI の将来の状態 |
|---|---|
サービスレベルアグリーメント (SLA) 管理への事後対応アプローチ |
潜在的な SLA 違反を予測するための予測サービスレベル管理 |
手動可用性管理 |
継続的なサービス提供のための AI 拡張可用性管理 |
静的容量とパフォーマンス管理 |
リソース割り当てを最適化するためのインテリジェントな容量とパフォーマンスの管理 |
手動サービスの検証とテスト |
自動化されたサービスの検証とテスト |
設定管理データベース (CMDB) の定期的な更新 |
CMDB のリアルタイム更新のための AI 駆動型設定管理 |
ビジネスレイヤーとサービス統合レイヤーの生成 AI を使用した以前の将来の状態の例は、ほんの始まりにすぎません。AI テクノロジーが進化するにつれて、より革新的なソリューションが登場することが期待されます。これらの進歩は、プロアクティブ、効率的、自動化された IT サービス管理とガバナンスの強化に役立ちます。
これらの例を、生成 AI トランスフォーメーションに対する組織のアプローチの出発点として使用します。ADM 運用モデルの変更とともに、これらの例を検討してください。組織のニーズと目標に合った新しい AI アプリケーションを継続的に評価します。この先を見越したアプローチは、IT サービス管理 (ITSM) イノベーションの最前線を維持するのに役立ちます。
