21 世紀の傾向として、IT 企業はメタ化していく傾向があり、ServiceNow も例外ではありません。
SAPの収益を押し上げたビル・マクダーモット氏が新CEOに就任して以来、最大の製品リリースとなる今回のクラウドビジネスプロセス企業は、自らを「プラットフォームの中のプラットフォーム」と位置付けています。これは、プラットフォーム化がプラットフォームにも当てはまることを如実に示しています。
エッシャー風の抽象化の崩壊を避けるには、Now Platform Orlando が実際に何を行うのか、そしてそれが誰の役に立つのか（もし役に立つとすれば）を検討するのが最善です。
ServiceNowのツールは、日常的な業務をより容易かつ円滑にすることを目的としており、同社はこれにインテリジェンス、アナリティクス、AIを追加していくとしている。
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新入社員が入社したとしましょう。人事・給与システムの設定、IT機器やアプリケーションへのアクセス、施設管理者による適切なデスクと作業スペースの提供、建物のセキュリティアクセス、そして場合によっては法的書類への署名が必要になるかもしれません。
ServiceNow の製品マーケティング ディレクターの David Flesh 氏は、複数の人がそれぞれ異なる IT システムでこれらの作業を実行するのではなく、他のすべての必須アプリケーションにアクセスできる単一のプラットフォームを使用して 1 人の担当者が作業を行うようにすると述べている。
同社はまた、不運な従業員にチャットボットを導入しようとしています。1月には、顧客が多言語対応のチャットボットを構築できるよう支援するスタートアップ企業、Passage AIを買収しました。同社はこの技術を活用し、人事部やITサービスデスクに寄せられる最も一般的な問い合わせ、例えばパスワードのリセットやWi-Fiへのアクセスといった業務を支援する仮想アシスタントを開発しています。
これにより、従業員はどこにリクエストを送るかを心配する必要がなくなります。例えば、親になることが分かったばかりの従業員は、人事部や上司、財務部門ではなく、エージェントに質問を投げかけることができます。同社は、「エージェントは、従業員が情報を見つけ、組織の複雑さを抽象化する優れた方法です」と述べています。
ServiceNowは、例えばIT運用管理に機械学習を導入しています。システムデータを用いて、サービス品質が低下している時期やその原因を特定します。「原因に関するより具体的な情報と、問題を実際に解決するための推奨アクションが得られます」とフレッシュ氏は述べています。
この機能の利用を希望するお客様は、通常のMLパイプラインと同様に、自社の運用から取得した過去のデータセットを用いて機械学習モデルをトレーニングし、モデルを検証する必要があります。しかし、ServiceNowは、このプロセスをよりグラフィカルにし、運用上の問題の一般的な予測因子に関する知識も提供します。
最後に、今回のアップデートでは分析機能が新たに追加されました。ユーザーは作成したワークフローに主要業績評価指標（KPI）を含めることができ、プラットフォームにはそれらのKPIを追跡・分析し、パフォーマンス改善方法を提案するツールが搭載されています。また、有用なKPIも提案されます。
分析ツールのもう一つの用途は、従来同社の中核ユーザーであったITチームによるクラウドサービスの監視です。ServiceNowによると、このツールは「営業時間全体にわたる利用管理、適切なリソースの選択、利用ポリシーの適用に関するインテリジェントな推奨事項の提供」によって、組織のクラウド利用の最適化を支援します。
McDermott の登場と、多数の新機能および顧客事例により、ServiceNow は大きな注目を集めていますが、これらのテクノロジの多くは他の製品にも存在しています。
一般的なタスクに自動化を組み込む独立系ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ベンダーが存在する一方、アプリケーションベンダーも自社環境に自動化を導入しています。しかし、アプリケーションとプラットフォームのアップグレードサイクルが遅く、RPAの拡張が困難であることが明らかになっているため、ServiceNowは、その「プラットフォームの中のプラットフォーム」に好意的な顧客層を見つけることができるかもしれません。®
