IBMとServiceNowが挑む「真の壁」——企業AIを阻むレガシーシステムと悪しきデータ

第二の壁：AI未対応データ問題

こちらは、より目に見えにくい障壁だ。仮に最新のインフラを整えたとしても、企業内のデータが散在し、統制が取れておらず、品質に問題があれば、AIの学習や推論には全く使い物にならない。この提携では、ServiceNowの「Workflow Data Fabric」をIBM watsonx.dataで拡張し、「データ品質」「可観測性（Observability）」「マスターデータ管理」の機能を提供する。これらはServiceNowのデータカタログを通じて一元管理される。目指すのは、骨の折れる一回限りのデータクレンジング作業ではなく、企業データを継続的に「AI-ready（AIがすぐに使える状態）」に保つ仕組み作りである。

三つの注力分野

この二つの障壁を打破するため、協業は以下の三つの具体的なソリューション領域に構造化されている。

1. アプリケーションのモダナイゼーション（刷新）
中核を担うのは、レガシーコードの理解とリファクタリングを得意とするAIエージェント「IBM Bob」と、Javaアプリケーション向けの「IBM Enterprise Application Runtimes」である。既存の環境内で作業することで、システムをゼロから作り直すことなく、段階的に進化させる手助けをする。

2. エンタープライズデータガバナンス（企業データ統制）
ServiceNow Workflow Data Fabricを拡張し、IBM watsonx.dataのレイヤーを追加する。これにより、組織はデータ品質の管理、データの流れの監視、マスターデータの維持を一貫した方法で行えるようになる。すべての情報はServiceNowのデータカタログにひも付き、可視化とコントロールが効く状態になる。

3. 自律的なインフラ運用
Red Hat Ansible、Instana、IBM Bob、そしてHashiCorpのインフラツール群を組み合わせ、問題がビジネスに影響を及ぼす前に検知し、修復する。これらはServiceNowのITワークフローに直接統合され、運用チームの役割を「事後対応の消防活動」から「AIによる事前対応と自動解決」へと変革することを狙う。

市場投入は2026年後半

IBMとServiceNowは、これらの共同開発ソリューションを2026年後半に顧客向けに提供開始する予定であると発表している。当初の発表には、詳細な価格やティア（プラン）に関する情報は含まれていない。これは、技術統合の深化に合わせて、段階的に展開されていくことを示唆している。

10年に及ぶAI協業の積み重ね

多くの注目を集めるパートナーシップ発表が短命に終わる中、今回の動きは、現在の生成AIブームが企業の注目を集めるはるか以前から始まった、10年以上にわたる協業の積み重ねの上にある。

• 2011年： IBMはServiceNowの全ポートフォリオを扱うマネージド・サービス・プロバイダーとして関係を開始。
• 2017年： IT、人事、カスタマーサービス、セキュリティの各領域におけるインテリジェント・オートメーション（高度な自動化）を焦点とした、複数年にわたるグローバルな戦略的パートナーシップを正式に締結。
• 2020年： AIをIT運用に適用し、運用リスクの低減とコスト削減を目指すことで合意し、提携を拡大。
• 2023年： ServiceNowがIBMを中心的な戦略的サービスパートナーとして、アライアンス・エコシステムを正式に強化。
• 2024年： 5月、ServiceNowの年次カンファレンス「Knowledge」にて、IBMのwatsonx.aiと大規模言語モデル「Granite」をServiceNowの生成AI機能「Now Assist」に統合し、共同で生成AIのセンター・オブ・エクセレンス（専門組織）を立ち上げることを発表。さらに7月には、IBMのスキル分類データと人事変革の専門知識をServiceNowのプラットフォーム上で融合させ、AIを活用した従業員のスキル向上ソリューションを発表。

こうした足跡を振り返れば、2026年6月の発表は論理的な到達点であることが分かる。それはAIの機能をさらに重ねるのではなく、企業のAIプロジェクトがそもそも成功するかどうかの前提条件――「そのデータは信頼できるのか」「そのシステムは実際にAIモデルを動かせるのか」という根本に、真正面から取り組むものなのだ。