Build Agent・AI Agentを活用し、ServiceNow開発のコスト削減と期間短縮へ

株式会社シスラボは、ServiceNowのBuild AgentやAI Agentを活用し、開発のコスト削減と期間短縮に向けた自社検証に取り組んでいます。

ServiceNow World Forum Tokyo 2026では、自社で新しい機能を試す中で得た知見や、活用に向けた試行錯誤をご紹介しました。

• 開発全体の時間と手戻りを減らすために

  業務アプリケーションの開発では、プログラムを書くこと以外にも、多くの時間が使われています。既存の仕組みの調査、要件の整理、業務部門との認識合わせ、テストや修正も欠かせません。

  例えば、同じ「案件管理」でも、管理する情報や数字を確定するタイミング、閲覧できる範囲は組織によって異なります。前提が曖昧なまま開発が進めば、実装後につくり直しが必要になることがあります。

  Build Agent・AI Agentの活用では、作成する作業の速さに加え、確認の待ち時間や手戻りを減らせるかも重要です。シスラボは、要件を整理し、形にし、確かめる一連の進め方を見直す可能性を探っています。

• Build Agentで、要件をアプリケーションへ

  Build Agentは、自然言語による指示をもとに、ServiceNow上のアプリケーション作成や変更を支援する開発機能です。

  公式ドキュメントでは、つくりたい内容を説明し、Build Agentが提示する計画を確認したうえで、作成を進める流れが紹介されています。利用者の役割や必要なデータ、実現したい状態を伝え、生成された内容にフィードバックしながら具体化できます。

  期待しているのは、検討している内容を、関係者が確かめられる形にするまでの時間を短くできることです。早い段階で画面や動きを確認できれば、足りない情報や業務に合わない部分を具体的に話し合えます。

• 既存アプリケーションの改善にも活用する

  稼働中のServiceNowにも、管理項目の追加や処理の見直し、画面の改善など、さまざまな要望が生まれます。

  Build Agentでは、対象のアプリケーションに対して変更内容を伝え、生成された変更を確認しながら改修を進められます。アプリケーションの形式によっては、利用に向けた変換などの準備が必要です。

  改修では、変更する箇所と維持すべき動作を明らかにすることが大切です。一つの項目を別の処理や帳票、連携先が使っている場合もあります。

  現在の仕様が生まれた理由や関連する業務を理解しておくことが、Build Agentへの指示や変更内容の確認にも役立ちます。

• AI Agentで、情報の確認から処理の実行までを考える

  ServiceNowのAI Agentは、与えられた役割や指示に沿って、情報の取得や分析、処理の実行などを行うための仕組みです。

  AI Agent Studioでは、役割や使用するツールを設定し、動作をテストできます。複数のAI Agentで、一つの目的に向けて作業を分担させる構成も用意されています。

  開発業務では、必要な情報の収集、記録の整理、条件に沿った確認などが、AI Agentの活用を検討できる作業です。実際に任せるには、参照する情報やツール、完了と判断する条件を設計し、動作を確かめる必要があります。

  公式ドキュメントでも、担う作業を明確にし、目的に合うツールと説明を用意することが重視されています。AI Agentが進める範囲と、人の確認につなぐ場面を決めることが、業務に組み込むための出発点になります。

• 業務の目的と条件を、AIに伝えられる形にする

  誰が、どの場面で使うのか。何を判断できるようにしたいのか。どのような例外に対応する必要があるのか。AIへの指示を考えることは、こうした前提を整理する機会にもなります。

  同じ情報を扱う仕組みでも、担当者の日々の対応を支えるのか、管理者が部門全体の見通しを判断するのかによって、必要な情報や見せ方は変わります。

  ServiceNowの公式ガイドラインでも、実装前の要件整理、明確な計画、データや画面を含む設計、具体的な用語による指示が推奨されています。

  業務を理解する人とServiceNowの構造を理解する人が協力し、Build AgentやAI Agentに目的と条件を伝えられる形にすることが、開発の重要な役割になります。

• 生成した内容を確かめ、修正につなげる

  Build Agentが生成したアプリケーションも、業務に沿った検証が必要です。情報が正しく保存されるか、適切な利用者だけが閲覧・更新できるか、入力不足や処理失敗に対応できるかを確認します。

  公式ドキュメントには、変更内容や差分のレビューに加え、対応する環境でATFと呼ばれる自動テストの仕組みを使い、Build Agentがテスト作成や実行を支援する流れも示されています。

  繰り返す確認の負担を減らせる可能性がある一方、何をテストし、どの状態を正しいと判断するかは、人が業務の目的に照らして考える必要があります。

  重要な条件がテストから抜けていれば、成功したという結果だけでは品質を判断できません。AIの支援を活かすためにも、確認すべき観点を明確にすることが大切です。

• コストと期間は、開発全体で確かめる

  実装が速くなっても、修正や確認に時間がかかれば、開発全体での効果は小さくなります。効果を確かめる際には、準備、実装、レビュー、テスト、修正までを含めて見ることが重要です。

  また、特定の担当者だけが扱える状態では、その後の改修や引き継ぎに負担が残ります。同じような作業でも効果を再現できるか、ほかのメンバーが理解し、改善を続けられるかも確認したい点です。

  自社検証では、Build Agent・AI Agentを活用しやすい作業と、人の知識や判断が必要な場面を見極め、実際の開発に取り入れられる方法を考えています。

• 自社の知見を、お客様の開発と改善へ

  シスラボは、自らBuild Agent・AI Agentを使い、期待した結果にならない場面にも向き合いながら、指示の伝え方や確認方法、既存の開発・運用への組み込み方を考えています。

  お客様ごとに、業務や既存環境、関わる部門や運用体制は異なります。その背景を理解し、AIを活用できる場面を見極めることが、成果につながると考えています。

  開発や確認の負担を減らし、着手を待っていた改善に取り組めるようにすることを目指して、自社で得た知見を、お客様のServiceNow開発や継続的な改善、内製開発のご支援につなげていきます。