インシデント対応に追われる日々から、AIによる“予防”と“即解決”へ
インシデント対応は、発生してから動くリアクティブ（受動的)なやり方だけでは、もはや追いつかない時代です。今、求められているのは、トラブルの兆候をいち早く捉え、発生前に手を打つプロアクティブ（能動的）な対応です。
「もし、過去のインシデントデータから、次に起こりうる問題を予測できたなら」「もし、ユーザーからの問い合わせを待たずに、先回りしてサポートできたなら」これらを実現できれば、サポート現場のストレスも、サービス停止のリスクも、大幅に減らせる可能性があります。
ServiceDesk PlusのAI機能は、機械学習によるインシデント予測と、GenAIチャットボットによる自己解決支援で、ヘルプデスク業務にプロアクティブなインシデント対応力をもたらします。
* 2025年4月現在：AI機能は「米国もしくは英国データセンター」かつ「設定言語が英語」の環境でのみ利用可能です。AI機能の詳細は、グローバルページ（英語）をご覧ください。
インシデント管理を変える、AIの力
インシデント管理において、現場の負荷を増大させる最大の要因は、初動対応の遅れと誤りです。手作業による優先度設定、経験に依存するチケットの分類、属人的なルーティング判断。これらが重なることで、インシデント対応の遅延や二次障害のリスクが高まる場合があります。
こうした課題を、根本から変える可能性を秘めているのがAIの力です。ServiceDesk Plusは、AIと機械学習を活用し、インシデント管理の自動化と効率化を加速させることができます。
AIの活用ポイントとなるのは、主に次の2つのアプローチです。
1. 予測分析：Predictive Intelligence
インシデントの優先度やカテゴリ、担当者を、AIが自動で予測・提案。これにより、初動対応の精度が向上し、チケット処理のスピードも飛躍的に高まります。
詳しくはこちら： AI駆動のインシデント管理で、迅速で正確な優先順位付けが可能に
2. AIチャットボット：Virtual Agent
ユーザーからの問い合わせには、バーチャルエージェント（AIチャットボット）が自然言語で即応答。ナレッジベースを活用して自己解決を促し、担当者へのチケット転送や作業依頼まで自動化します。
詳しくはこちら： AIで強化するインシデント対応とナレッジ管理
さらに、ワークフロー自動化により、発生したチケットのルーティングやステータス更新もAIが支援。人的判断を介さずに、最適なフローへとチケットを流すことが可能になります。
詳しくはこちら： AI活用のチケットルーティングとワークフローの自動化
インシデントを、起きる前に予測する力：予測分析
従来のインシデント管理は、トラブルが発生してから対応する「リアクティブ型」が中心でした。しかし、ビジネスのスピードが加速し続ける今、発生後の対応だけではリスクを最小化できない時代になっています。そこで注目されるのが、「インシデント発生前の予測」です。
ServiceDesk Plusに搭載されたAI「Zia」は、過去のインシデントログを学習データとして活用。類似パターンをクラスタリング分析することで、潜在的な障害リスクや傾向を事前に検知します。チケット作成時には、インシデントの内容に応じて、最適なカテゴリ・優先度・担当技術者を自動で予測・提案。これにより、誤った部門や担当者への振り分けミスや初動対応の遅延を防ぎ、より迅速かつ正確なサービス提供を支援します。
* 2025年4月現在：AI機能は「米国もしくは英国データセンター」かつ「設定言語が英語」の環境でのみ利用可能です。詳細は、グローバルページ（英語）をご覧ください。
参考例：AIによるインシデント予測がもたらす効果
1. ソフトウェアアップデートによる障害予測
- 過去の障害ログを学習し、更新直後に起こりやすいトラブルパターンを特定。
- 次回アップデート時には、影響が出る可能性の高い端末リストを自動抽出し、事前にテストと対策を実施。
期待される効果の例：アップデート後の障害件数を70％削減。
2. ネットワーク負荷集中によるシステム遅延リスク検知
- 過去のアクセスログと障害発生パターンから、特定時間帯・特定拠点に負荷集中する傾向をAIが検出。
- 想定されるピーク時に帯域拡張と負荷分散設定を事前実施。
期待される効果の例：大規模障害の発生ゼロ、対応コストも削減。
3. ヘルプデスクでのチケット誤分類防止
- インシデントログの分類パターンを学習し、よく誤分類されやすいカテゴリを特定。
- チケット登録時に、AIがカテゴリ・優先度を自動補完・提案。
期待される効果の例：チケットの誤ルーティングを40％削減し、対応遅延を防止。
ユーザー対応を進化させる、Ziaバーチャルエージェント：AIチャットボット
インシデントが発生した際、ユーザー側は「誰に聞けばいいか分からない」「すぐに答えがほしい」と考えます。そんなユーザーの「今すぐ」のニーズに対応できるのが、ServiceDesk PlusのZiaバーチャルエージェントです。
エンドユーザーは、Webポータル、モバイルアプリ、またはMicrosoft Teamsから、自然文あるいは音声でそのまま問い掛けるだけで、Ziaが組織のナレッジベースをGenAI検索でリアルタイムに探索し、最適な回答を要約して提示します。
さらに、バーチャルエージェントは単なるナレッジ応答にとどまらず、チケットの作成・承認・進捗確認、さらにはレポート生成まで、チャットの中だけで完結することが可能です。ユーザーは、待たされることなく、業務の中断を最小限に抑えながら課題を解決できるようになります。
* 2025年4月現在：AI機能は「米国もしくは英国データセンター」かつ「設定言語が英語」の環境でのみ利用可能です。詳細は、グローバルページ（英語）をご覧ください。
参考例：Ziaバーチャルエージェントを使った場合の効果
1. 会議中に、高優先度チケットを音声で登録
会議中に発覚したインシデント情報を、スマートフォンから「高優先度でチケット登録して」と話すだけで即時登録。メモを取ったり、会議を中断してPCを開く必要がありません。
2．「Wi-Fiに接続できない」とチャット入力 → 自動診断フロー提示
ユーザーが「Wi-Fiにつながりません」とチャットに入力すると、Ziaがナレッジベースから接続障害時のチェックリストを即座に提示。再起動手順や設定確認をガイドし、自己解決まで導きます。
3．「業務システムに入れない」とチャット入力 → トラブルシュート案内
ユーザーが「社内システムにログインできない」とチャットに入力すると、ZiaがID／パスワード確認手順、ネットワーク設定チェック、キャッシュクリアなど、基本的な対応フローを即提示し、自己解決を促します。
よくある質問：インシデント管理におけるAI活用について
質問1：
ServiceDesk Plusは、日本語環境でもAI機能を使えますか？
回答1：
2025年4月現在、ServiceDesk PlusのAI機能（Predictive Intelligence、Virtual Agentなど）は、「米国または英国のデータセンター」かつ「設定言語が英語」の環境でのみ利用可能です。ただし、日本語環境でも、ワークフロー自動化・チケットルーティング自動化といった高度な自動化機能を活用することで、人的負担を大幅に軽減することが可能です。
詳しくはこちら： リクエストを最適な技術担当者に自動的に割り当て
質問2：
インシデント管理にAIを導入すると、具体的にどんな効果がありますか？
回答2：
AIを活用することで、以下のような効果が期待できます。
- インシデント発生前のリスク予測による、対応遅れの防止
- チケットの優先度設定・担当者アサインの自動化による初動ミス削減
- チャットボットによる自己解決促進による、サポート工数の削減
- 全体のMTTR（平均解決時間）の短縮と、ユーザー満足度の向上
質問3：
Virtual Agent（バーチャルエージェント）は、どのような問い合わせに向いていますか？
回答3：
Virtual Agentは、特に次のような「標準化された対応パターン」に効果を発揮します。
- システムやネットワーク障害に関する一次対応
- パスワードリセット、アカウントロック解除などの定型リクエスト
- ナレッジベースに掲載されているFAQレベルの自己解決案内 → これらをAIが即座に処理することで、サポートチームの負荷を大幅に軽減できます。
質問4：
予測分析（Predictive Intelligence）は、どんな場面で役立ちますか？
回答4：
予測は、主に以下のような場面で役立ちます。
- ソフトウェアアップデート後の障害リスク予測
- 特定時間帯・拠点におけるネットワーク負荷集中の事前検知
- チケット分類ミスを防ぐためのカテゴリ・優先度自動提案 → インシデント対応を事後から事前型（プロアクティブ型）へ転換する強力な支援機能です。
インシデント管理において、いま求められているのは、対応の「スピード」だけでなく、組織全体のインシデント管理をインテリジェントに進化させることです。ServiceDesk Plusは、AIと機械学習を駆使して、インシデントの予兆検知から、自己解決支援、対応プロセスの最適化までを一貫して支援します。