ServiceNowのダッシュボード、複雑すぎて使いづらいと感じたことはないか？
P1（優先度1）のインシデントが発生した際、ログインしてフィルターを適用し、割り当てグループを確認する……。この一連の手順は、AIエージェントが使える今の時代において、あまりに非効率だ。僕は最近、Model Context Protocol (MCP) を使って、ClaudeやCursorから直接ServiceNowの各機能を操作する方法を構築している。
実際に使ってみて感じたのは、AIが単なる「チャットボット」ではなく、「ITSMの司令塔」になるという感覚だ。
例えば、インシデント管理において、「割り当てられていないP1インシデントをすべて見せて」と指示してみる。するとAIは list_incidents ツールを使って、未対応のチケットを即座にリストアップしてくれる。「INC0012345 — Email Service Down (2時間前)」といった具体的な情報をチャット欄で確認できるため、ブラウザを開いて複雑なUIを操作する必要すらない。
変更管理も劇的に変わる。「DBAチーム宛てに『データベースのv15へのアップグレード』という内容で、通常の変更リクエストを作成して」と伝えるだけだ。create_record ツールが走り、change_request テーブルに必要なフィールドを埋めてレコードを作成してくれる。承認プロセスが進んでいるかを確認したいときも、AIに聞くだけだ。
また、ナレッジベースの検索（search_knowledge）は非常に強力だ。「VPN接続の問題について調べて」と頼めば、関連するKB記事を見つけ出し、解決策を要約して伝えてくれる。トラブルシューティングの初動が圧倒的に早くなる。
エンジニアにとって嬉しいのは、カスタマイズ性だ。標準的なモジュールだけでなく、query_table を使えばカスタムテーブル（u_ プレフィックス付き）へのクエリも可能で、ドットウォーキングによる関連フィールドの参照にも対応している。CMDBの調査（query_cmdb）や、特定のレコード件数の集計（count_records）なども、自然な言葉で行える。
複雑なダッシュボードを彷徨う時間はもう終わりにしよう。AIエージェントに権限を与え、使い慣れたインターフェースからインフラのライフサイクルを管理する。これがこれからのIT運用だ。
MCPはAIエージェントの音楽。カタログを構築しました。Vinkius MCPカタログを発見してください。