企業AIの前に立ちはだかる二つの壁

今回の提携は、これまで企業のAIプロジェクトを小規模な実験段階に留め、あるいは完全に頓挫させてきた二つの根本的な障壁を明確に特定し、その解決に取り組む。

第一の壁：レガシーアプリケーション層

これは、より分かりやすい問題だろう。大企業の業務は、何十年にもわたって構築され、複雑に絡み合ったシステムの上で動いている。それらをすべて置き換えることは、莫大なコストとリスクを伴い、現実的ではないケースが多い。IBMとServiceNowが取るアプローチは、破壊的なスクラップ・アンド・ビルド（ scrap and build ）ではない。IBM Bob、IBM Enterprise Application Runtimes、そしてwatsonx.dataといったツール群を使い、基幹システムを稼働させたまま、その老朽化したコード（多くの場合Javaベース）をスキャンし、リファクタリング（再構築）することで、AI時代に対応させることを目指す。

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。

企業AIの前に立ちはだかる二つの壁

今回の提携は、これまで企業のAIプロジェクトを小規模な実験段階に留め、あるいは完全に頓挫させてきた二つの根本的な障壁を明確に特定し、その解決に取り組む。

第一の壁：レガシーアプリケーション層

これは、より分かりやすい問題だろう。大企業の業務は、何十年にもわたって構築され、複雑に絡み合ったシステムの上で動いている。それらをすべて置き換えることは、莫大なコストとリスクを伴い、現実的ではないケースが多い。IBMとServiceNowが取るアプローチは、破壊的なスクラップ・アンド・ビルド（ scrap and build ）ではない。IBM Bob、IBM Enterprise Application Runtimes、そしてwatsonx.dataといったツール群を使い、基幹システムを稼働させたまま、その老朽化したコード（多くの場合Javaベース）をスキャンし、リファクタリング（再構築）することで、AI時代に対応させることを目指す。

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。