ServiceNowは2026年10月6日、企業が自動化に適した業務を見つけ、ワークフローを構築し、AIエージェントで継続的に改善するため、AI Workflow FactoryとAutonomous Engineerを発表しました。同社によると、2つの製品は業務の発見、AIを使った開発、ワークフローの実行を組み合わせ、個別のAIプロジェクトを継続的な業務改善につなげます。改善の過程で次の対象業務が見つかる場合もあるとしています。

AI Workflow Factoryは、Process Mining、Autonomous Engineer、Build Agent、App Engineを連携させます。Process Miningは業務指標を使って改善対象を特定し、開発ツールがワークフローの変更を構築・テストし、App Engineが大規模に実行します。同社は、変更の結果から次の改善機会を探す継続的なループとして説明しています。

ServiceNowは、問い合わせ案件の削減を活用例に挙げました。Process Miningで案件を別の対応先に振り分けられる箇所を特定し、AIエージェントが部門横断のワークフローを構築・展開して、目標に沿って調整します。人は方針を定め、結果を承認し、AIが構築と運用の作業をより多く担う設計です。Greyhound Researchのチーフアナリスト、サンチット・ヴィル・ゴギア(Sanchit Vir Gogia)は、導入が速くなっても業務プロセスの責任者を定め、プロセスを再設計する必要はなくならないと指摘しました。CIOには、業務上の効果と継続的なプラットフォーム費用を比較し、ワークフローの廃止も考慮して、本番稼働後も削減効果が続くかを確認するよう助言しました。

Autonomous Engineerは、計画・構築・テストの「無人コーディング」を通じて、要件をアプリケーションやワークフローに変換することを目指します。重要な判断は開発者が管理し、人の承認後に実装計画を作成して開発とテストを進めるとServiceNowは説明しています。ゴギアは、作業の明確さとやり直しやすさに応じて委任範囲を決め、リリース前に独立した検証を行うべきだと述べました。企業開発の何％を安全に委任できるかを一律に示す基準はないとし、AIが生成したテストも実装と同じ要件解釈に依存する可能性や、本番環境での責任を明確にする必要性を指摘しました。ServiceNowは計画の承認と人による検証を工程に組み込み、ゴギアは権限の範囲設定、隔離された環境、取り消し手順のテスト、復旧手段によってエージェントの権限と影響を抑えられると述べました。

ServiceNowはAI Control Towerを通じてガバナンスを組み込み、AI Workflow Factoryで稼働するAIワークフロー、判断、エージェントの行動を一元的に監督します。同社によると、Action Fabricは第三者のAIエージェントやツールにも対象を広げ、他社の開発ツールを共通の監督画面から利用できるようにします。ゴギアは、相互運用性が同等のルール適用や持ち運べる管理機能を保証するわけではないと注意を促しました。ポリシーや監査記録が特定のプラットフォームへの依存につながる場合がある一方、オープンな規約が可能にするのはシステム間の通信だと述べています。CIOはエージェントの権限を取り消せるか、管理基盤の障害から復旧できるか、統治の記録を失わずに別のプラットフォームへ移行できるかを検討すべきだとしました。AI Workflow Factoryは世界で利用可能で、Autonomous Engineerは申請制の早期アクセスプログラムを通じて提供されます。

ServiceNowは2026年10月6日、企業が自動化に適した業務を見つけ、ワークフローを構築し、AIエージェントで継続的に改善するため、AI Workflow FactoryとAutonomous Engineerを発表しました。同社によると、2つの製品は業務の発見、AIを使った開発、ワークフローの実行を組み合わせ、個別のAIプロジェクトを継続的な業務改善につなげます。改善の過程で次の対象業務が見つかる場合もあるとしています。

AI Workflow Factoryは、Process Mining、Autonomous Engineer、Build Agent、App Engineを連携させます。Process Miningは業務指標を使って改善対象を特定し、開発ツールがワークフローの変更を構築・テストし、App Engineが大規模に実行します。同社は、変更の結果から次の改善機会を探す継続的なループとして説明しています。

ServiceNowは、問い合わせ案件の削減を活用例に挙げました。Process Miningで案件を別の対応先に振り分けられる箇所を特定し、AIエージェントが部門横断のワークフローを構築・展開して、目標に沿って調整します。人は方針を定め、結果を承認し、AIが構築と運用の作業をより多く担う設計です。Greyhound Researchのチーフアナリスト、サンチット・ヴィル・ゴギア(Sanchit Vir Gogia)は、導入が速くなっても業務プロセスの責任者を定め、プロセスを再設計する必要はなくならないと指摘しました。CIOには、業務上の効果と継続的なプラットフォーム費用を比較し、ワークフローの廃止も考慮して、本番稼働後も削減効果が続くかを確認するよう助言しました。

Autonomous Engineerは、計画・構築・テストの「無人コーディング」を通じて、要件をアプリケーションやワークフローに変換することを目指します。重要な判断は開発者が管理し、人の承認後に実装計画を作成して開発とテストを進めるとServiceNowは説明しています。ゴギアは、作業の明確さとやり直しやすさに応じて委任範囲を決め、リリース前に独立した検証を行うべきだと述べました。企業開発の何％を安全に委任できるかを一律に示す基準はないとし、AIが生成したテストも実装と同じ要件解釈に依存する可能性や、本番環境での責任を明確にする必要性を指摘しました。ServiceNowは計画の承認と人による検証を工程に組み込み、ゴギアは権限の範囲設定、隔離された環境、取り消し手順のテスト、復旧手段によってエージェントの権限と影響を抑えられると述べました。

ServiceNowはAI Control Towerを通じてガバナンスを組み込み、AI Workflow Factoryで稼働するAIワークフロー、判断、エージェントの行動を一元的に監督します。同社によると、Action Fabricは第三者のAIエージェントやツールにも対象を広げ、他社の開発ツールを共通の監督画面から利用できるようにします。ゴギアは、相互運用性が同等のルール適用や持ち運べる管理機能を保証するわけではないと注意を促しました。ポリシーや監査記録が特定のプラットフォームへの依存につながる場合がある一方、オープンな規約が可能にするのはシステム間の通信だと述べています。CIOはエージェントの権限を取り消せるか、管理基盤の障害から復旧できるか、統治の記録を失わずに別のプラットフォームへ移行できるかを検討すべきだとしました。AI Workflow Factoryは世界で利用可能で、Autonomous Engineerは申請制の早期アクセスプログラムを通じて提供されます。