「ServiceNow Knowledge 2026 」では、ラスベガスのザ・ベネチアンに数万人のITおよびセキュリティのリーダーが集まり、3日間にわたり、基調講演やセッション、そしてエンタープライズテクノロジーの将来像をめぐる議論が行われました。 特に注目されたのは、AIエージェントと自律型ワークフローであり、これらは単なる構想の段階から実装の段階へと移行しており、ITチームやセキュリティチームには、その変化に遅れを取らないよう対応が求められています。
Taniumはゴールドスポンサーとして参加し、マクドナルドとのセッションをはじめ、示唆に富むセッションを主導しました。そのマクドナルドとのセッションは、まさに目から鱗が落ちるような内容でした。 また、大きな製品発表もありました。中でも特に注目すべきは、Taniumを基盤とする「ITOM AI Prime」です。これは、「 」における業界初の共同ソリューションであり、ServiceNowの「ITOM AI Prime」とTaniumの「」を統合したもので、リアルタイムのエンドポイントインテリジェンスを、ServiceNowのCMDB、AIOps、ワークフロー、AIと組み合わせたものです。 また、Tanium社は、数百万台のデバイスにわたるリアルタイムのエンドポイント情報を、継続的に稼働するAIエージェントと組み合わせた、新しい自律型オペレーティングシステム「Tanium Atlas」を発表しました。
「 」カンファレンス（ ）が終了した後、私たちは、同カンファレンスで非常に目立った存在だった、Taniumのソリューション・アーキテクチャ担当副社長兼グローバル・ServiceNow CIOであるサキブ・カーン氏にインタビューを行いました。 ステージ上で何が起きたか、そして会場の雰囲気について話し合いました。 何よりも重要なのは、各セッションや発表が、組織が「洞察」と「実行」の間のギャップを埋め、AIの持つ可能性を現実のものにするためにどのように役立つかについて議論したことです。
Q: このカンファレンスのテーマは「3日間で学ぶAI」でした。 「長年にわたる影響。」 会場の実際の雰囲気はどうでしたか――人々はどのような話をしていたのでしょうか。また、どのような緊張感が感じられましたか？
カーン氏： 概して、業界の動向や、ServiceNowが展開していたAI機能、特にセキュリティやリスクに関するものについて、「うわぁ、これはすごい」という反応でした。 しかし、[ServiceNowのCEO]ビル・マクダーモット氏の冒頭の発言から、彼が聴衆に理解してもらいたいと考えていたことがうかがえました。確かに、AIがSaaSに与える影響や、AIエージェントがソフトウェアを支配し、置き換えていくことについては多くの憶測が飛び交っていますが、実際には、AIエージェントが爆発的に普及するためには、すべてが相互につながった、厳格に管理・統制されたエコシステムが必要なのです。 IT、セキュリティ、リスク、CRM、人事――そのすべてです。 ビジネスプロセスと成果は、それらが運用されるのと同じシステム内で管理されます。
カーン氏とトリシア・リゲル氏が、『The Autonomous State of the Restaurant』の舞台に登場しました。
Q: マクドナルドのセッション「レストランの自律的な状態」は、注目のハイライトとなりました。 エンタープライズ製品・プラットフォーム担当副社長のトリシア・リゲル氏に、マクドナルドが 105 カ国にまたがる約50,000 店舗を、変更管理データベースに登録された100万台以上のデバイスを活用してどのように管理しているかについて、参加者の皆様に詳しくご説明いただきました。 観客の心に深く響いた場面は、どこだったのでしょうか？
カーン： そのセッションは、参加者の皆さんにリセットの機会を提供するために企画しました。 こうした驚くべきAIの機能が次々と披露されていましたが、聴衆の大多数は依然として第一段階にとどまり、中核となる課題、すなわち基礎的なデータの問題に取り組んでいたのです。 CMDB。
トリシアの話は、AIが質の高いデータへの依存や、規模の拡大に伴う課題に苦戦しているという現実を理解する一助となりました。 AIは今この瞬間も稼働しており、皆様の作業をサポートしています。 しかし、そのAIが古くなったビジネスデータや技術データに基づいて動作している場合、その出力結果の信頼性を疑わざるを得ません。 今まさに故障しているアイスクリーム製造機は、先週故障したアイスクリーム製造機のリストとは、マクドナルドにとってまったく別の問題です。
そこで、セッションの焦点は純粋な技術から、実際の成果へと移りました。 そして、最初からしっかりと基礎を築くことがなぜそれほど重要なのかについて、トリシアが示した洞察を、多くの人々が心から評価していたと思います。
Q: また、ServiceNow社のマドゥリ・マニコンド氏と共に、「Now on Now: Journey Toward Zero Controllable Incidents」のセッションにも登壇されました。 そこでの学びは何でしたか？
カーン： 『Now on Now』は、基盤が整ったときに「良さ」がどのようなものになるかを描いた作品でした。 これは、今すぐ貴組織で運用できるプログラムです。 これは、まさに最良の意味で革新的な取り組みだと思います。なぜなら、目の前にある「手近な成果」を浮き彫りにしてくれるからです。 これまで長年にわたり、基本的なツールを使って自動化を試みてきたタスクも、今では、より高速かつ正確に、そしてより大規模に処理できるエージェントによって処理できるようになりました。
セッション開始前のカーン氏と、ServiceNowのデジタルテクノロジーおよびAI運用担当シニアディレクター、マドゥリ・マニコンド氏。
ServiceNowは業界に模範を示そうとしており、実際にそれができたと思います。 それは議論というよりは、実演に近いものでした。 マドゥリ氏は、ServiceNowのAIワーカーが既存のサービスデスクおよび運用チームを支援している様子を紹介しました。Taniumが検証、妥当性確認、および実行時インテリジェンスのために組み込まれているため、AIワーカーは自信を持って業務を遂行しています。 ServiceNowが社内で確認した成果は、その効果を如実に物語っています。平均解決時間の 60％以上の短縮、インシデントの著しい削減が実現しており、現在、本番環境で稼働中です。 24/7を稼働させる、複雑でマルチスレッド化されたベンダー環境において、これはまさに、このプラットフォームが実現できることを如実に物語っています。
Q: まず、今回の注目すべき発表についてお話ししましょう： Tanium を搭載した ITOM AI Prime です。 ServiceNowは、これまでに他のどのパートナーとも、このような共同ソリューションを提供したことはありません。 このパッケージは、お客様にどのようなメリットをもたらすのでしょうか？
カーン氏： これはまさに唯一無二の取り組みであり、ServiceNowとTaniumが、過去5年間にわたって築き上げてきたパートナーシップを深く重視しているからこそ、今こうして実現しているのです。 お客様にとっては、混乱を軽減することができます。 以前は、「Taniumが をで発見し、ServiceNowが をで発見した――どちらを使えばいいのでしょうか？」といった会話が交わされていました。 それでは、次の話題に移りましょう。「これが、私たちが『一つの使命』として、共にこの問題を解決する方法です。」 そして何より重要なのは、このバンドルが単に隅々まで可視化することだけでなく、その可視化に基づいて行動を起こす能力にあるということです。
また、AIの面では、これにより、お客様は自律型サービスデスクへと至る明確かつ直接的な道筋を得ることができます。その上流にあるエージェントは、Taniumのリアルタイムなエンドポイントインテリジェンスによって支えられています。 これにより、始め方がずっと簡単になります。
Q: Tanium社は「Knowledge 2026」で「Atlas」も発表しました。 Atlasは、組織によるエンドポイントのセキュリティ対策と最適化の方法を一新し、一人ひとりがより迅速かつ効率的に業務を行えるようにします。 それは一体何なのでしょうか。また、ServiceNowの全体像の中でどのような位置づけにあるのでしょうか。
Khan： Tanium Atlas は、成果を重視したAIファーストのソリューションです。 これは、データ、ガイダンス、アクションを動的に統合し、Taniumに対する一種のワンストップ・ショップ的なアプローチを実現しています。
AtlasがServiceNowとどのように連携するかについては、ServiceNowの自律型エージェントがインシデントの優先順位付けを行い、根本原因に関する初期的な見解を示す、と想像するのが最もわかりやすいでしょう。 Atlas を使えば、ユーザーはワークスペースを立ち上げて、インシデントに関連するすべてのデータを一か所に集約し、自然言語クエリを使って詳細を掘り下げ、全体像を把握することができるようになりました。 また、ユーザーは次の手順に関する提案を受け取ることもできます。 コンテキストを切り替えているのではなく、単一の、管理された体験の中で、意図から結果へと移行しているのです。
Q: TaniumとServiceNowは、いずれも「自律型IT」という概念におけるリーダー企業です。 しかし、ほとんどの組織は、その取り組みをまだ本格的に始めていません。 彼らは、拡大し続けるハイブリッド環境、毎月のパッチ適用サイクルでは対応しきれないほど急増する脆弱性、そしてそのすべての上にさらに重ねられるエージェント型AIといった課題に苦慮しています。 では、実際にはどこから始めるのでしょうか？
カーン氏： まずは、短期的および長期的に達成したい成果を明確にし、それを自社の業界の視点に照らして整理することから始めます。 小売、金融、医療の各分野では、それぞれに適切なAIの活用成果が異なります。 その中で、御社には独自の要件と制約の組み合わせが存在します。
これらの成果から逆算してみると、ほぼ必ず同じ障害にたどり着きます。それは、データに対する信頼の欠如と、そのデータを活用して自律型エージェントを通じて意思決定を行うことができないという点です。 つまり、結局のところ、すべてがCMDBに帰着するわけです。 CMDBと基盤データは、あらゆる業務を行うための基礎となる要素です。
実践的な入り口として、まずはサービスデスクから始めてみてください。 パスワードのリセットやマシンのイメージ作成など、手順に大きなばらつきがなく、自動化の恩恵を直接受けられる反復可能なプロセスが実現します。 そこから、より複雑なタスクや、より広範なプログラムへと範囲を広げていきます。 重要なポイントは、まず自組織に即した業界の知見を取り入れ、その上でTaniumとServiceNowが、予想以上に迅速に目標を達成するためのアーキテクチャを提供することです。
Q: 「Knowledge 2026 」から、ITおよびセキュリティのリーダーたちの考え方に生じた最大の変化とは何でしょうか？ 発表内容ではなく、実際の考え方の変化についてお聞かせください。
カーンさん： いくつかあります。 まず、ServiceNowのセキュリティとリスクに対する取り組みが、はっきりと伝わってきました。 同社が進めている投資や買収により、これまでは実現できなかった形で、真のセキュリティやリスク管理の自動化、そしてAIを活用したワークフローが可能になるでしょう。
第二に、「ヘッドレス」なAI体験が到来しつつあること、そしてそれにはガバナンスが必要であるという認識が高まっています。 どの組織も、自組織に合ったAIツールやワークフローを活用したいと考えています。すべてが1つのプラットフォーム内に収まるわけではありません。 ServiceNowのデータ、アクション、およびオーケストレーションは、今後ますますヘッドレスモードで動作することが求められるようになり、他の場所に存在するAIチェーンやツールにサービスを提供する一方で、AIコントロールタワーがこれらすべてにわたる状況を統括することになります。 そのコントロールタワーは、多くの参加者にとって大きな気づきとなりました。つまり、企業はAIリスクガバナンスの中心をそこに据えるべきであり、将来的にはそれが自律的にリスクを軽減できるようになるかもしれない、という考え方です。
私が思うに、皆さんにしっかりと伝わったであろう、より広範なメッセージは、技術的なリスクがどのようにビジネスリスクにつながるかを理解した上で、ビジネスにとって適切な方法でAIを管理しなければならない、ということです。 「AIを単なる機能として捉えるのではなく、あらゆる層においてガバナンスを施し、信頼すべきものとして捉える」というこの考え方の転換こそが、参加者が最も重要な学びとして持ち帰ったものだったように感じられました。
会場では、Taniumの専門家たちが、3日間にわたるイベントを通じて、来場者の皆様にTaniumプラットフォームの威力を実演しました。
主なポイント
カーン氏が明らかにしているように、「ナレッジ 2026 」には伝えるべき知識が数多くありました。 参加者は、AIを活用した企業の近未来を垣間見るとともに、ServiceNowやTaniumといった業界のリーダー企業が、いかにして新たな可能性を切り拓いているかについて、洞察を得ることができました。 また、彼らは、ほとんどの組織が現在置かれている状況と、すでに実現可能なこととの間のギャップにも気づきました。
参加者の皆様は、AIエージェントが反復的な業務を処理し、CMDBデータがリアルタイムであるため信頼性が高く、ITチームが人間の判断を要する意思決定に集中できる、そんな世界の先取りを体験しました。 Taniumの発表――ServiceNowとの「ITOM AI Prime」バンドルや「Tanium Atlas」のリリース――は、5年にわたるパートナーシップを基盤として構築された、その未来を支える基盤となります。
トリシア・リゲル氏は、その実現方法を次のように説明しました。信頼性の高いリアルタイムデータを用いて信頼関係を築き、一歩ずつ着実に進めていくことです。 どんな旅も、そうやって始まるものです。
