ITSMにAIを活用するには？機能や導入メリット、AIエージェントと協働するツール「Atlassian Service Collection」の自動化事例

ITSM（ITサービスマネジメント）におけるAI活用とは、従来の手動運用やルールベースの自動化を超え、AI（人工知能）や生成AI技術を用いてITサービスの提供・運用・保守業務全体を高度化・効率化するアプローチです。

ヘルプデスクへの問い合わせ対応から障害インシデントの管理、過去ナレッジの抽出まで、幅広い業務プロセスにAIを組み込むことで、IT部門の運用コスト最適化とサービス品質の向上を同時に実現します。

ITSM領域でAIが求められる背景と課題

多くの企業において、全社的なDX推進や多様なSaaSツールの導入、セキュリティ対策の厳格化に伴い、社内からのIT問い合わせやシステム障害の件数は増大の一途をたどっています。

一方で、情シス部門には単なる問い合わせ対応にとどまらず、全社の事業成長を支える「IT戦略の立案」や「セキュリティ基盤の強化」といった、より高度な役割（攻めのIT）が求められています。しかし、手動での業務対応に追われている現状では、本質的な付加価値を生む業務にリソースを割くことができず、組織としての成長が停滞する大きな壁となっています。

さらに、これからITSMを本格導入する企業にとっては「最初からAIが統合されたモダンなツールを選ぶこと」が短期間で成果を出す鍵となり、すでに従来のITSMツールを運用している企業にとっては「高額なAIオプションを追加するか、AI機能が標準化されたツールへ一新するか」という見直しのタイミングを迎えています。

ITSM領域に組み込まれるAI技術は、主に以下の4つの代表的機能によって運用の自動化と効率化を実現します。

機能	概要	主な効果・仕組み
AIチャットボット	自然言語処理（NLP）を活用し、ユーザーの自己解決を促進	Tier 0対応の自動化、一次問い合わせ件数の大幅削減
インシデント自動分類・ルーティング	過去の蓄積データに基づき、チケットを自動で分類・割り当て	振り分けミスの防止、割り当て工数の削減
対応履歴の自動要約	複雑化した長いやり取りを生成AIが要約	担当者間の引き継ぎスムーズ化、状況把握の短縮
ナレッジ自動生成	過去の解決策からFAQやナレッジベース記事を自動作成	ナレッジ蓄積の属人化解消、ドキュメント作成コスト削減

AIチャットボットによる自己解決（Tier 0）

自然言語処理（NLP）および大型言語モデル（LLM）を搭載したAIチャットボットは、エンドユーザーがチャット画面に入力した曖昧な質問意図を汲み取り、最適なナレッジベース記事やFAQを提示します。

これにより、従来であればヘルプデスク担当者が対応していた「パスワードリセット」や「Wi-Fi接続方法」といった定型的な一次問い合わせをユーザー自身で解決（Tier 0化）できるようになり、問い合わせ件数そのものを大幅に削減します。

インシデントの自動分類と担当者ルーティング

従来、受け付けた問い合わせチケットの優先度判断・適切な専門チームへの割り当て作業は人力で行われており、判断のタイムラグや対応品質のバラつきが生じる原因となっていました。

AIは、過去の膨大なチケットデータと対応結果を学習し、新規に発生したインシデントの内容から影響度・緊急度・カテゴリを高度な精度で自動識別します。即座に最適な担当チームへ自動ルーティングされるため、障害対応の初動を飛躍的にスピードアップさせます。

過去チケットの要約とナレッジの自動生成

長期間にわたる複雑な障害対応やスレッド形式の長いやり取りは、状況の把握や別担当者への引き継ぎに多大な時間を要します。生成AIは、これまでの対応履歴を瞬時に要約し、要点を分かりやすくまとめます。

さらに、解決に至った過去チケットの内容から成功パターンを分析し、新しいナレッジベース記事の原案を生成できます。多忙な現場でも、あまり人間の工数をかけることなく、ナレッジ作成・更新が継続でき、組織全体の知見を蓄積できます。

ITSM領域へのAI導入は、単なる業務のデジタル化にとどまらず、IT部門の費用対効果向上とユーザー体験の革新をもたらします。

ヘルプデスク業務の効率化と運用コスト削減

AIが一次対応や定型的な分類・入力作業を代替することで、ヘルプデスク担当者の手作業が大幅に削減されます。これにより、時間外労働の抑制や外部委託コストの削減（運用コスト削減）が実現します。

また、浮いたリソースや工数を、セキュリティ対策の強化やITインフラの刷新といった「事業成長に貢献する高度なコア業務（IT戦略立案など）」へ集中させることが可能になります。

ユーザー満足度の向上と問題解決時間の短縮

エンドユーザー（問い合わせをする社内社員）側にとっても大きなメリットがあります。24時間365日、AIエージェント（チャットボット）によって即時に適切な回答や手順書が得られるため、ヘルプデスクの業務時間外であっても待ち時間が発生しません。

また、高度な障害が発生した場合でも、AIによる適切な自動エスカレーションとナレッジ提示によって、平均解決時間（MTTR）が著しく短縮され、社内全体の業務停滞を防ぎ満足度向上に寄与します。

AIを搭載したITSMツールの導入効果を最大限に引き出すためには、ツールを導入する前の環境整備と安全な運用ルールの確立が欠かせません。

Garbage in, Garbage out-AIの精度を高めるCMDBとデータ品質の整備

ITの世界には「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）」という有名な言葉があります。どれほど優秀なAIであっても、学習・参照させる「データの質」が低ければ、期待通りの成果は得られないということを示しています。

「手元にある社内データをそのままAIに読み込ませれば、自動的に精度の高い回答が得られる」と考えがちですが、実態は異なります。社内Wikiの古い記述や、構成管理データベース（CMDB）内の不正確な機器情報、表記揺れの激しい過去チケットが混ざったままでは、AIは誤った回答を出力してしまいます。

AI ITSMを成功させるには、事前のデータクレンジングを行い、CMDBを常に正確かつ最新の状態に維持・整備しておく「下準備」が不可欠です。

AI活用におけるセキュリティとリスク管理

社内システムや運用データをAIに参照させるにあたり、機密情報の漏洩リスクやアクセス権限の適切な制御、そしてAIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘の生成）」への対策が必須となります。

入力された社内データがAIの外部学習に利用されないセキュアな環境を担保することや、ロール（役職・権限）に応じた情報参照範囲の制限、またAIが出力した解決策を人が最終確認するプロセスの策定など、社内ガバナンスを明確に構築することが求められます。

Atlassian Service Collectionとはなにか

ITSMにおけるAI活用を強力に推進する最新ソリューションとして注目を集めているのが、アトラシアン社が提供する「Service Collection」です。これまでITサービスマネジメントの中核を担ってきた「Jira Service Management」を中心に、現代のIT部門が抱える3つの大きな課題を解決する機能がひとつに統合された包括的なソリューションへと進化を遂げました。

1. 「問い合わせ対応が煩雑で、コア業務に集中できない」

▷ Jira Service Management（社内ITサービスデスク・インシデント管理）
社内のITヘルプデスク対応から重大インシデント管理、開発チームとのシームレスな連携までを一元化。

2. 「どこに何のPCやライセンス、サーバーがあるか把握しきれていない」

▷ Assets（IT資産管理・構成管理データベース／CMDB）
社内のハードウェア、ソフトウェアライセンス、システム構成情報を可視化・管理し、AIが参照する正しいデータ基盤を構築。

3. 「社内向けだけでなく、社外（顧客）からのサポート業務も限界を迎えている」

▷ Customer Service Management（社外向けカスタマーサポート）
社内情シス向けの運用ノウハウをそのまま「自社製品・サービスを利用する社外の顧客向けサポート」へと拡張。

3つの領域を縦横無尽に繋ぐAIエージェント「Rovo」

そして、これら3つの領域を横断して一気に連携・自動化させているのが、AtlassianのAIエージェント「Rovo（Atlassian Rovo）」です。

従来のAIツールは「チャットの返答」や「指示された文章の要約」といった単発の機能にとどまっていました。自律型AIエージェントであるRovoは、いわば「デジタル上の優秀な同僚」として機能します。

例えば、ユーザーから障害の問い合わせが入った際、Rovoは以下の一連のプロセスを自律的に判断して実行します。

1. 問い合わせ内容の解釈（Jira Service Management）
2. 関連するサーバーや機器の障害状況・契約情報の自動特定（Assets）
3. 社外顧客への影響範囲のチェックと一次回答案の自動生成（Customer Service Management）

人間（担当者）は、Rovoが裏でデータ（Assetsや過去ログ）を横断して収集・整理し、提示してきた解決案を確認して「承認」ボタンを押すだけ。意思決定をするという人間の仕事をしやすくします。

「課題解決のためのツール」がバラバラに存在するのではなく、「3つの強力な基盤をAIエージェント（Rovo）が繋ぐことで、人間とAIが自然に協働できる環境が整う」ことこそが、Atlassian Service Collectionを選ぶ最大のメリットです。

リックソフトの導入支援と関連事例

リックソフトは、数多くの企業へAtlassian製品の導入・定着化・データ移行を支援してきた豊富な実績を持っています。「既存ツールからのデータ移行手順が分からない」「社内データ（CMDB）のクレンジングやAI活用ガイドラインの策定に不安がある」といった企業に対して、要件定義から運用定着まで伴走型のサポートを提供します。

ITSMへのAI活用は、現場の運用負荷を劇的に削減し、ITサービス品質向上を実現するための強力な解決策です。

「既存ツールの運用コストが高騰している」「AI機能を活用してヘルプデスク業務を効率化したい」「円滑な移行アプローチを知りたい」とお考えの方は、ぜひアトラシアンの次世代ITSMツール「Service Collection」の無料トライアルでお試しください。

リックソフトでは、自社の運用に合わせた最適なAI活用のご提案やトライアル支援を実施しています。まずはお気軽にお問い合わせ・トライアルをお申し込みください。