OpenAIとServiceNowの連携から決めるAIワークフローの権限と承認
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AIを業務システムへつなぐとき、最初に決めるのは接続方法ではなく、AIに許す操作です。OpenAIとServiceNowの2026年10月28日の発表は、ChatGPTから業務コンテキストやワークフローを扱い、既存のルールと権限を適用する方向を示しました。自社で試すなら、その考え方を小さな承認表へ置き換えます。
ServiceNow連携が示す業務システム接続の形
発表では、ServiceNowのAction Fabricが業務ルールと権限を適用し、利用者が使える機能を組織の設定に合わせると説明されています。ChatGPTからインシデントを探し、変更リスクを確認し、許可されたレコードを更新する例も示されました。これは「AIが何でも操作する」発表ではありません。接続先の権限を前提に、次の行動を決める形です。
利用できる機能は段階的に案内されています。ServiceNow MCPプラグインはマーケットプレイスで利用可能とされていますが、セキュリティやCodex連携などは発表時点で将来予定です。自社で使える範囲は契約、地域、管理者設定で変わるため、発表内容をそのまま利用可否と決めません。
操作を三つの箱に分ける
最初の試行では、AIが読むだけの情報、下書きまで作る情報、人の承認後に更新する情報を分けます。顧客情報や予約データは読む範囲を限定し、外部へ送る文章は下書きで止め、登録変更や通知送信は担当者が確認してから実行する。境界が見えると、接続テストの失敗を小さくできます。
同じ表に、承認者、ログの保存場所、失敗時の戻し方、停止する条件を書きます。担当者が不在でも代替者が判断できるよう、操作名ではなく「何が変わるか」で記録します。
小さな業務で権限と承認を試す
いきなり全社の顧客管理へ接続せず、過去の問い合わせを分類する、社内チケットの重複を探すなど、外部送信とデータ変更が少ない仕事から始めます。読み取り、提案、承認、実行の順に一度ずつ確認し、作業時間だけでなく確認にかかった時間も測ります。
ServiceNowの発表から学べるのは、新しい接続先の名前より、既存の権限と承認をAIの動作へ引き継ぐ設計です。業務システムへAIをつなぐ権限と承認の境界を整理したい場合は、COZITOへ
連携に渡す情報は、業務に必要な項目だけへ絞ります。顧客情報や社内文書を扱う場合は、保存期間、閲覧できる役割、外部共有の可否を表にし、テスト用のデータで権限が期待どおりに働くかを確かめます。
承認を省ける操作と、人の確認が必要な操作を分け、実行結果と差し戻し理由を記録します。小さな部署の一つの申請から始め、誤操作が起きたときに止める手順と元へ戻す手順を試してから、対象業務を広げるのが安全です。
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著者: 松井 勇樹