「新規事業を立ち上げたいが、社内の調整やシステム開発に時間がかかりすぎる」「DXが業務効率化で止まり、収益創出につながらない」――こうした悩みを抱えていませんか。

少子高齢化による労働力不足や“2025年の崖”問題が現実味を帯びる中、日本企業にはスピードと柔軟性を兼ね備えた事業変革が求められています。特に生成AIとローコード開発の進化は、新規事業の立ち上げプロセスそのものを塗り替えつつあります。

本記事では、ServiceNowを単なるITSMツールではなく「ビジネス変革のAIプラットフォーム」として再定義し、製造・通信・金融・公共分野の具体事例や市場データをもとに、新規事業を成功に導く実践的な戦略を体系的に解説します。構想からスケールまでを一気通貫で実現するヒントをお届けします。

なぜ今、新規事業に“プラットフォーム戦略”が不可欠なのか

市場環境が激変する中で、新規事業の成否を分けるのはアイデアの斬新さだけではありません。重要なのは、そのアイデアをいかに速く形にし、拡張し、収益化まで持ち込めるかという「実行基盤」です。その中核に位置づくのがプラットフォーム戦略です。

従来のように個別最適なシステムを都度構築するアプローチでは、スピードと柔軟性の両立が困難です。部門ごとに分断されたシステムは、新規事業のスケール時に大きな足かせになります。ServiceNowのCEOビル・マクダーモット氏が語る「System of RecordからSystem of Actionへ」という転換は、まさにこの構造課題を突いています。

新規事業においては、単発のプロダクト開発ではなく、事業を連鎖的に生み出せる“基盤”を持つことが競争優位になります。

その必要性は市場データにも表れています。IDC Japanによれば、国内のローコード／ノーコード開発市場は2023年の1,225億円から2028年には2,701億円へ拡大し、年平均成長率は17.1％と予測されています。生成AIの活用がLOB部門の開発を後押ししていると同社は分析しています。

項目 数値 示唆
2023年市場規模 1,225億円 既に実用フェーズへ移行
2028年予測 2,701億円 基盤整備への投資加速
CAGR 17.1% 構造的需要の高まり

この成長が示すのは、単なる開発効率化ニーズではありません。事業部門自らが価値創出に関与できる環境への転換が求められているということです。App EngineやNow Assistのような仕組みは、自然言語からアプリの骨子を生成する「Text to App」などを通じて、アイデアの実装までの時間を劇的に短縮します。

さらに重要なのは、プラットフォームが「統合レイヤー」として機能する点です。既存のERPやCRMを置き換えるのではなく横断的に接続し、ワークフローを統合することで、新規事業が既存資産と衝突せずに成長できます。これはレガシー問題を抱える日本企業にとって現実的な選択肢です。

2025年を「AIエージェント元年」と位置付けるServiceNow Japanの戦略も象徴的です。AIエージェントが業務を自律的に処理する世界では、個別最適なシステム群ではなく、エージェントを統率できる統合基盤が前提になります。

新規事業は単発の挑戦ではなく、継続的な創出プロセスです。だからこそ、事業を“作る力”そのものを内包したプラットフォーム戦略が、今や前提条件になっているのです。

ServiceNowの再定義：System of RecordからSystem of Actionへ

ServiceNowの再定義：System of RecordからSystem of Actionへ のイメージ

従来の企業ITは、ERPに代表される「System of Record」、すなわち正確に記録するための基幹システムが中心でした。財務、人事、販売などのデータを厳密に保存・管理することが主目的であり、安定性と統制が最優先されてきました。

しかし、ServiceNowのCEOであるビル・マクダーモット氏が繰り返し強調しているのは、現代の競争環境では「記録」だけでは不十分だという点です。市場がリアルタイムで変化する中、企業に求められているのは“データに基づいて即座に動く力”です。

そこで登場するのが「System of Action」という概念です。これは既存システムを置き換えるのではなく、それらを横断し、部門をまたいだワークフローを自動化・最適化するレイヤーとして機能します。

観点 System of Record System of Action
主目的 正確な記録・保存 横断的な実行・自動化
データの扱い 部門ごとに管理 全社横断で統合
価値創出 統制・効率化 俊敏性・新規価値創出

多くの日本企業では、レガシーシステムが部門ごとにサイロ化し、意思決定や顧客対応のスピードを阻害しています。経済産業省が指摘する「2025年の崖」問題も、こうした分断構造が一因とされています。

ServiceNowは「Platform of Platforms」として、ERPやCRMなど既存のSystem of Recordと連携し、その上に共通のワークフロー基盤を構築します。データを“眠らせる”のではなく、“動かす”ことに価値の重心を移す点こそが本質的な進化です。

たとえば、顧客からの注文変更が発生した場合、従来は営業、在庫、物流が個別に確認し、メールや電話で調整していました。System of Actionでは、関連システムを横断した一連のプロセスが自動的に連携し、承認や通知が即時に実行されます。

この違いは単なる業務効率化ではありません。リアルタイムで行動できる組織へと変わることが、ビジネスモデルそのものの変革を可能にするのです。

IDC Japanがローコード／ノーコード市場の年平均成長率を17.1％と予測している背景には、こうした「実行基盤」への需要拡大があります。記録中心のITから、アクション中心のITへ。これはツールの進化ではなく、企業経営の思想転換といえます。

新規事業開発の現場においても、重要なのはアイデアを素早く試し、顧客接点で即座に改善を回す仕組みです。System of Actionは、部門横断の調整コストを極小化し、仮説検証のスピードを最大化します。

結果として、IT部門は単なる運用管理の担い手ではなく、全社のアクションを設計・駆動する戦略中枢へと進化します。ServiceNowの再定義とは、企業を「記録する組織」から「動ける組織」へ変える構造転換にほかなりません。

ローコード市場の急拡大とIDC予測が示す成長機会

ローコード市場は、いま新規事業開発にとって無視できない成長領域です。IDC Japanの発表によれば、国内のローコード／ノーコード／生成AI開発テクノロジー市場は2023年に1,225億円規模に達し、2028年には2,701億円へ拡大すると予測されています。2023年から2028年までの年間平均成長率（CAGR）は17.1％とされ、エンタープライズIT市場の中でも際立った伸び率です。

項目 数値 出典
2023年市場規模 1,225億円 IDC Japan
2028年予測市場規模 2,701億円 IDC Japan
CAGR（2023-2028年） 17.1% IDC Japan

この成長の背景には、生成AIの実装が開発プロセスそのものを変革している事実があります。IDCは、生成AIの活用がLOB（事業部門）主導の開発を加速させていると分析しています。つまり、IT部門だけでなく、事業責任者や現場担当者が自らアプリケーションを構築できる環境が整いつつあるのです。

ここで重要なのは、市場拡大が単なるツール需要の増加ではなく、「開発主体の民主化」を意味している点です。従来は予算確保、要件定義、外部ベンダー調整という長いプロセスが必要でしたが、ローコードと生成AIの組み合わせにより、アイデア検証までのリードタイムが大幅に短縮されています。

新規事業においては、仮説検証のスピードが競争優位を左右します。CAGR17.1％という数字は、単に市場が伸びているというよりも、企業が「スピード経営」へ本気で舵を切り始めているシグナルと読み解くべきです。特に日本市場では、労働人口減少やIT人材不足という構造課題があり、省人化と高速開発を両立する技術基盤への投資が加速しています。

さらに注目すべきは、ローコード市場に生成AIが組み込まれた点です。自然言語からアプリを生成する機能やコード補完機能は、従来の「設定ベース開発」を超えた創造性の拡張を可能にします。これにより、専門エンジニアでなくとも、事業アイデアを即座にプロトタイプ化できる環境が整ってきました。

市場規模の拡大は、参入企業の増加と競争激化を意味します。だからこそ、新規事業開発責任者にとっては「市場が伸びるか」ではなく、「いかに早く乗るか」が本質的な問いになります。IDCの予測が示す成長カーブは、今後数年が競争優位を築くための決定的なタイミングであることを示唆しています。

ローコード市場の急拡大は、単なるITトレンドではありません。それは、企業が事業創出の方法論そのものをアップデートする転換点に入ったことを示す、明確なマクロシグナルなのです。

App EngineとText to Appが変えるMVP開発のスピード

App EngineとText to Appが変えるMVP開発のスピード のイメージ

新規事業における最大のボトルネックは、アイデアそのものではなく、それを検証可能な形にするまでの時間です。
市場の反応を確かめる前に開発が長期化すれば、仮説は陳腐化します。
App EngineとText to Appは、この“検証までの時間”を劇的に圧縮する装置です。

ServiceNowのApp Engineは、ローコード開発基盤としてビジネス部門主導のアプリ開発を可能にします。
さらにNow Assistの「Text to App」により、自然言語からアプリの骨子を自動生成できます。
従来の要件定義→設計→開発という直線的プロセスを、対話的かつ反復的なプロセスへと変えます。

観点 従来型開発 App Engine＋Text to App
MVP構築までの流れ 要件定義書作成後にIT部門へ依頼 自然言語入力から即時プロトタイプ生成
主導者 IT部門中心 事業部門主体＋ITガバナンス
改善サイクル 数週間〜数か月単位 日単位で反復可能

たとえば「サブスクリプション型保守サービスの申込・契約管理アプリを作りたい」と入力するだけで、必要なデータテーブル、フォーム、承認フローのひな型が生成されます。
これにより、企画会議の場でそのままデモ画面を提示できます。
構想段階から“動く画面”を伴う議論へと進化することが、意思決定速度を加速させます。

IDC Japanは、国内ローコード／ノーコード市場が2023年の1,225億円から2028年には2,701億円へ拡大し、年平均成長率17.1％で成長すると予測しています。
同社は生成AIの活用がLOB開発を後押ししていると分析しています。
つまり、MVP開発の主戦場はすでに「IT部門の専管領域」ではなくなっています。

さらにText to Code機能を活用すれば、開発者はコメントベースでスクリプトを生成できます。
高度なカスタマイズが必要な場合でも、ゼロから記述する時間を削減できます。
結果として、実験的プロジェクトでも開発コストの心理的ハードルが下がります。

MVPは“完璧な製品”ではなく、“最速で学習するための装置”です。App EngineとText to Appは、その学習速度を最大化します。

新規事業では、3か月後に正しいものを出すよりも、3週間後に仮説を修正できる体制のほうが競争優位になります。
App EngineはIntegration Hubと組み合わせることで既存ERPやCRMとも連携できるため、試作がそのまま本番基盤へスケール可能です。
試作と本番の断絶がないことも、スピード経営を支える重要な要素です。

アイデアを語るだけの会議から、即日プロトタイプを触りながら議論する会議へ。
この変化こそが、MVP開発の質と速度を同時に高めます。
App EngineとText to Appは、新規事業の実行フェーズを一段階前倒しする戦略的武器です。

生成AI「Now Assist」とAIエージェントがもたらす業務自律化

生成AI「Now Assist」とAIエージェントの進化は、単なる業務効率化を超え、業務そのものを自律化する段階に入りつつあります。特にServiceNowが掲げる「AI platform for business transformation」という構想は、人が操作するシステムから、AIが主体的に動くプラットフォームへの転換を意味しています。

Now Assistは、従来のチャットボットとは一線を画します。自然言語での指示からアプリやコードの骨子を生成するText to AppやText to Codeは、開発工程の圧縮だけでなく、意思決定から実装までのリードタイムそのものを短縮します。ServiceNowの公式情報によれば、要約や回答生成機能も含め、日常業務に直接組み込まれる設計になっています。

重要なのは、生成AIが「支援ツール」にとどまらず、業務フローの中で役割を持つ“実行主体”へと進化している点です。

さらに2025年を「AIエージェント元年」と位置づけるServiceNow Japanの発信が示す通り、最新リリース「Yokohama」ではAI Agentオーケストレーターが導入されています。これは複数のAIエージェントを統括し、業務横断でタスクを完遂させる仕組みです。

機能 役割 業務への影響
Now Assist 要約・生成・分類 判断と作業の高速化
Text to App 自然言語からアプリ生成 企画から実装までの短縮
AI Agentオーケストレーター 複数エージェントの統制 部門横断プロセスの自律実行

例えば、顧客からの注文変更が発生した場合、CRM領域のエージェントが顧客対応を行い、在庫確認や物流手配までを他エージェントが連携して処理します。人間は逐次指示を出すのではなく、例外対応や最終判断に集中できます。

この構造は、労働力不足が深刻化する日本市場において特に意味を持ちます。熟練者の判断ロジックをワークフローとAIに組み込むことで、技能伝承と業務標準化を同時に実現できます。単なる自動化ではなく、業務判断の再設計が進むのです。

新規事業の観点では、スケール時のオペレーション設計が競争優位を左右します。AIエージェント前提でプロセスを設計すれば、立ち上げ初期から人員増強に依存しない拡張モデルを構築できます。生成AIとエージェントは、コスト削減の道具ではなく、事業の再現性と拡張性を担保する基盤として機能し始めています。

製造業のサービス化事例：Siemens Healthineersに学ぶサブスク転換

製造業における最大の構造課題は、製品の高性能化が進む一方で価格競争が激化し、ハードウェア単体では持続的な収益拡大が難しくなっている点です。

その打開策として注目されているのが、製品を「売り切る」のではなく、稼働価値を継続的に提供するサブスクリプションモデルへの転換です。

Siemens Healthineersの取り組みは、まさにその象徴的な事例です。

従来モデル 転換後モデル 価値の源泉
機器販売＋都度修理 常時接続型サービス契約 稼働率・アップタイム保証
故障後対応（Break-Fix） 予兆検知・リモート保守 IoTデータ活用

同社は世界で20万台以上の医療機器を展開していますが、医療現場ではダウンタイムが直接的に診療機会の損失につながります。

そこでServiceNowのCustomer Service Managementを活用し、機器から取得するIoTデータを基盤に「Always-on Service」を構築しました。

故障後に技術者を派遣するのではなく、予兆を検知しリモートで解決する体制へと転換したのです。

ServiceNowのケーススタディによれば、同社は分散していたサービス基盤を単一プラットフォームへ統合し、1,200名以上のサービススタッフが共通環境で顧客情報や機器履歴にアクセスできる体制を整えました。

これによりグローバルで均質なサービス品質を実現し、デジタルポータルを通じたオンライン対応を強化しています。

ポイントは、製品中心の組織から「顧客成果中心」の組織へと業務プロセスそのものを再設計したことです。

サブスクリプション化の本質は、売上の計上タイミングを変えることではありません。

顧客の成果指標をKPIに組み込み、アップタイムやパフォーマンス保証を契約価値に変えることにあります。

これにより単発収益から継続収益（ARR）へと収益構造を転換できます。

さらに重要なのは、サービス提供過程で蓄積される稼働データです。

収集されたデータは次世代製品の設計改善に還元され、製品開発とサービスが循環型に結びつきます。

つまり、サブスク化は営業モデルの変更ではなく、開発・保守・顧客接点を統合する経営変革なのです。

製造業のサービス化は「製品＋保守」ではなく、「データ＋稼働価値」を売るビジネスへの転換です。

新規事業開発の観点では、自社製品が常時接続可能か、稼働データを取得できるか、そしてそのデータを価値に変換するワークフロー基盤を持てるかが分水嶺になります。

Siemens Healthineersの事例は、プラットフォームを中核に据えることで、製造業でも本格的なサブスクリプションモデルが成立することを示しています。

製造業の未来は「モノ売りの高度化」ではなく、「成果を提供し続ける仕組みづくり」にあるのです。

通信業界の売上20％成長事例：Radius Telecomsの自動化戦略

フィリピンの通信事業者Radius Telecomsは、B2B中心の事業から家庭向け光回線「RED Fiber」へと参入する中で、急成長のボトルネックに直面していました。戸別訪問による営業活動では紙の申込書を使用しており、受注後にバックオフィスで手入力を行う必要があったため、開通までのリードタイムが長期化していたのです。

このアナログな業務フローは、入力ミスや処理遅延を引き起こし、顧客体験の低下と機会損失につながっていました。通信業界では顧客獲得スピードが競争優位を左右しますが、同社は成長にオペレーションが追いつかない状況にありました。

そこで導入されたのが、ServiceNowのTelecommunications Service Management（TSM）とAutomation Engineです。営業から開通までをエンドツーエンドでデジタル化し、プロセスそのものを再設計しました。

項目 導入前 導入後
申込方法 紙ベース モバイルアプリ入力
データ処理 手動転記 自動連携
人員配置 入力専任14名 付加価値業務へ再配置

営業担当者はタブレット上のアプリから顧客情報を入力し、そのデータは即座にバックエンドへ連携されます。従来必要だった転記や確認作業は自動化され、14名の専任入力スタッフはより戦略的な業務へと再配置されました。

ServiceNowの事例資料によれば、この改革により前年比20％の売上成長を達成しました。単なるコスト削減ではなく、プロセス高速化がトップライン拡大に直結した点が重要です。

さらに、フィールドオペレーションチームは1日あたり合計72時間の作業時間削減を実現しました。これは人件費削減というよりも、対応可能件数の増加、すなわちスケーラビリティの獲得を意味します。

バックオフィスの自動化はコスト削減策ではなく、成長エンジンの再設計です。

新規事業においては、営業力やマーケティング施策ばかりに注目が集まりがちです。しかしRadiusの事例が示すのは、受注後の業務フローが成長の上限を決めてしまうという事実です。オペレーションがアナログであれば、どれほど需要があっても拡大できません。

通信業界のように契約・開通・課金・サポートが複雑に絡み合うビジネスでは、ワークフロー統合基盤が競争力の源泉になります。Radius Telecomsは、自動化によって顧客体験と内部効率を同時に高めることで、B2C市場参入を成功に導きました。

自動化は守りではなく、攻めの戦略です。売上20％成長という成果は、デジタル基盤が新規事業のスケールを支えることを明確に示しています。

モビリティ×API連携：Teslaフリート管理アプリに見る新規事業創出

モビリティ領域におけるAPI連携は、新規事業創出の格好の実験場です。特にTesla車両とServiceNowを連携させたフリート管理アプリの事例は、ITプラットフォームが物理世界へ拡張する瞬間を示しています。

ServiceNowパートナーであるPlat4mationは、ハッカソンを通じてTeslaの公開APIとServiceNowのApp Engineを接続し、車両をリアルタイムで制御・可視化するプロトタイプを開発しました。その後、この構想は「Stave Fleet Manager」としてServiceNow Storeで提供されるアプリへと進化しています。

既存のIT資産管理の仕組みを「車両」という物理アセットに拡張した点が、最大のイノベーションです。

具体的な機能は次の通りです。ServiceNowの画面上からTesla車両の位置情報確認、ドアのロック／アンロック、エアコンの遠隔操作などを実行できます。また、車両情報をCMDBで管理し、点検期限やメンテナンススケジュールをワークフローで自動通知する設計が可能です。

連携要素 活用技術 創出価値
Tesla車両データ 公開API リアルタイム位置・状態把握
資産情報管理 CMDB IT資産と同等の統合管理
業務プロセス App Engine / ワークフロー 点検・更新の自動化

ここで重要なのは、ゼロから専用システムを構築したのではなく、既存のNow Platform上にAPI連携で拡張した点です。ServiceNowが掲げる「Platform of Platforms」という思想の通り、外部システムを置き換えるのではなく統合することで、短期間で市場投入可能なアプリを実現しています。

このモデルは、EVフリート管理にとどまりません。配送車両、建設機械、シェアモビリティなど、APIを持つあらゆるモビリティ資産が対象になります。物理アセットをデジタルワークフローに組み込み、サブスクリプション型で提供すれば、新たな収益源を構築できます。

ハッカソン発の試作が製品化まで進んだ事実は、新規事業開発における示唆に富んでいます。ローコード開発基盤と外部APIを掛け合わせることで、アイデア検証から商用化までのリードタイムを圧縮できるのです。モビリティ×API連携は、まさにデジタルとフィジカルを横断する次世代ビジネス創出の象徴といえます。

金融業界のリスク管理高度化：Mastercard連携と富士通の全社DX

金融業界では、デジタル化の進展とともに不正取引の高度化が進み、リスク管理のリアルタイム化と業務プロセスの抜本的な再設計が競争力を左右しています。ここで注目されるのが、Mastercardとの連携による不正対策の高度化と、富士通に見る全社DXの実践です。

ServiceNowのFinancial Services Operationsは、Mastercardの「Ethoca Alerts」と統合され、不正利用が疑われる取引を即座に検知・可視化できます。アラートはServiceNow上でケース化され、銀行担当者が加盟店へ迅速に通知するワークフローが自動起動します。

これにより、商品発送停止や注文キャンセルといった初動対応を前倒しでき、チャージバック発生前に損失を抑制できます。事後処理中心の対応から、未然防止型のリスクマネジメントへと転換できる点が本質的な価値です。

従来型 連携後 ビジネス効果
不正確定後に返金処理 疑義段階で即時アラート チャージバック削減
部門間の手動連携 ワークフロー自動化 対応時間短縮
個別最適な管理 統合プラットフォーム管理 監査性・透明性向上

金融機関にとって重要なのは損失回避だけではありません。加盟店に対し「安全な商流を守るパートナー」としての価値を提供できる点にあります。リスク管理そのものが付加価値サービスへ進化しているのです。

一方、富士通の事例は、内部統制と意思決定プロセスのDXがリスク管理高度化の土台になることを示しています。同社は老朽化した決裁システムを刷新し、デザイン思考を取り入れてグローバル共通基盤を構築しました。

全世界約12万人に展開された新基盤では、承認プロセスの標準化と可視化が進み、承認時間を30％短縮しました。これは単なる効率化ではなく、ガバナンス強化と経営スピード向上の両立を実現した取り組みです。

金融業界におけるリスク管理は、外部不正への対応と内部統制の高度化の両輪で成立します。Mastercard連携が「取引リスクの即時制御」を担い、富士通型の全社DXが「意思決定リスクの最小化」を支える構図です。

新規事業開発の観点では、リスク管理基盤を共通プラットフォーム上に統合することで、新サービス展開時の審査・監査・コンプライアンス対応を迅速化できます。結果として、攻めの事業展開と守りの統制を同時に強化できる体制が整います。

リスク管理はコストではなく、信頼を収益化する戦略領域へと変わりつつあります。金融機関が次に問われるのは、これらの基盤をいかに全社戦略と結びつけ、新たな競争優位へ昇華させられるかです。

日本市場特有の課題とServiceNow Japanの2025年戦略

日本市場における最大の構造課題は、経済産業省が指摘する「2025年の崖」に象徴されるレガシーシステムの複雑化と、深刻なIT人材不足です。多くの企業では基幹系システムがブラックボックス化し、改修のたびに時間とコストが膨らみます。

さらに少子高齢化により、業務を属人的に支えてきた熟練人材の引退が加速しています。単なる効率化ではなく、人手不足を前提とした業務モデルそのものの再設計が急務になっています。

こうした日本特有の制約条件に対し、ServiceNow Japanは「置き換え」ではなく「接続と抽象化」による変革を戦略の中核に据えています。

日本市場の課題 従来型アプローチ ServiceNowの戦略
レガシーの老朽化 全面刷新（高コスト・長期化） 既存資産を活かしワークフローで統合
IT人材不足 外部委託依存 ローコード＋AIで内製民主化
属人化 マニュアル整備 AIエージェントによる知識の構造化

週刊BCN+の報道によれば、ServiceNow Japanは2025年を「AIエージェント元年」と位置づけています。これは単なる生成AI活用ではなく、業務を自律的に実行するエージェント群を組織に実装する構想です。

例えば、問い合わせ対応、承認処理、契約更新といった一連の業務を、人の指示を逐一待たずにAIが横断的に処理する体制を目指します。労働力の代替ではなく、組織能力の拡張という発想が特徴です。

また、日本ではSIerの影響力が大きいという市場構造も無視できません。そのためServiceNowはNTTデータや富士通などとの連携を強化し、パートナーエコシステムを通じた変革推進を加速しています。単独ベンダー主導ではなく、協業型で市場を広げる戦略です。

公共分野も重要な成長領域です。渋谷区がHR Service Deliveryで職員ポータルを構築した事例は、自治体DXの現実解を示しました。行政内部の効率化から始め、将来的な住民サービス高度化へと拡張する道筋が描かれています。

つまり2025年戦略の本質は、レガシーを抱えたままでも前進できる現実的DXと、AIエージェントによる生産性革命の同時実行にあります。大規模刷新か現状維持かという二択ではなく、接続・統合・自律化による第三の選択肢を提示している点が、日本市場における最大の差別化要因といえます。

公共分野への展開可能性：渋谷区事例から見るGtoC拡張

公共分野におけるDXは、単なる業務効率化にとどまらず、住民との接点そのものを再設計するフェーズに入っています。その具体例として注目されるのが、渋谷区によるServiceNow活用事例です。

報道によれば、渋谷区はServiceNowのHR Service Deliveryを活用し、職員向けポータルサイトを構築しました。これは自治体内部の問い合わせや手続き対応をデジタル化し、職員体験を向上させる取り組みです。

まずは庁内業務の高度化から着手している点が、公共分野における現実的かつ戦略的なアプローチといえます。

観点 従来 ServiceNow活用後
職員からの問い合わせ 電話・メール中心 ポータルで一元管理
対応状況の可視化 属人的 ワークフローで進捗管理
ナレッジ活用 分散・検索困難 FAQ・履歴を統合

この取り組みの本質は、単なる内部効率化ではありません。標準化されたワークフロー基盤を整備することで、将来的なGtoC（Government to Citizen）拡張の土台を築いている点にあります。

たとえば、職員向けに構築した申請・承認フローやナレッジ管理の仕組みは、市民向けオンライン申請や問い合わせ対応にも応用可能です。内部で磨かれたプロセスは、そのまま外部サービスへとスケールできます。

ServiceNowはもともと部門横断ワークフローを統合する「System of Action」として設計されています。自治体のように縦割り構造が強い組織においても、部局横断での情報共有と進捗管理を実現できる点は大きな強みです。

庁内DXはコスト削減施策ではなく、市民体験を高度化するための“実証フィールド”として機能します。

さらに、日本では少子高齢化に伴い行政職員の人材確保も難しくなっています。ServiceNow Japanが「AIエージェント元年」と位置付ける戦略の文脈に照らせば、将来的にはAIによる一次対応や問い合わせ分類を自治体業務に組み込むことも現実的です。

24時間対応のチャットボット、申請状況の自動通知、複数部局にまたがる手続きの自動連携など、GtoC領域での展開余地は広がっています。内部基盤が整っていなければ実現できないサービスです。

新規事業開発の視点で見ると、公共分野は単なる販売先ではありません。自治体を起点に、住民向けデジタルサービスという巨大な市場へ展開できるプラットフォーム戦略が描けます。

渋谷区の事例は、まず職員体験を変革し、その先に市民体験の再設計を見据える段階的アプローチの好例です。GtoBからGtoCへと拡張するモデルは、今後の公共DXにおける標準的な成長ルートになり得ます。

新規事業責任者のための実践ステップ：Think Big, Start Small, Scale Fast

新規事業責任者に求められるのは、壮大なビジョンと現実的な実行力を両立させることです。その実践フレームが「Think Big, Start Small, Scale Fast」です。

ServiceNowのようなプラットフォームを活用すれば、この3段階を分断せず、一気通貫で設計できます。重要なのは順番ではなく、構造として同時に構想することです。

大きく構想し、小さく検証し、成功パターンを一気に展開する設計思想こそが、現代の新規事業の勝率を高めます。

Think Big：ビジネスモデル単位で構想する

Think Bigとは、単なる新サービスではなく「業界構造をどう再定義するか」を描くことです。ビル・マクダーモットCEOが述べるように、ServiceNowは“AI platform for business transformation”を志向しています。

例えば製造業であれば、製品販売から常時接続型サービスへの転換までを射程に入れます。Siemens Healthineersのように、機器のアップタイム保証モデルまで設計する視点がThink Bigです。

Start Small：MVPを数日単位で形にする

一方で、最初から全社導入を狙う必要はありません。App EngineやNow AssistのText to App機能を活用すれば、自然言語からアプリの骨子を生成できます。

IDC Japanによれば、国内ローコード／ノーコード市場は年平均17.1%で成長すると予測されています。この成長の背景には、LOB主導の迅速な開発ニーズがあります。

フェーズ 具体アクション 活用機能
構想 収益モデル・顧客体験を設計 ワークフロー全体設計
検証 MVPを短期間で開発 App Engine / Text to App
改善 利用データをもとに高速改善 統合データ基盤

重要なのは、完璧な要件定義よりも「動く試作品」です。社内外のユーザーに触ってもらい、データで意思決定します。

Scale Fast：成功モデルを指数関数的に拡張する

小さく成功した施策を、いかに早く拡張できるかが競争優位を決めます。Radius Telecomsは受注プロセスをデジタル化し、前年比20%の収益成長を実現しました。

この背景には、プロセスを最初からスケール前提で設計していた点があります。ServiceNowの統合基盤上で構築していたため、業務量増加にも耐えられました。

Start Smallで終わらせないためには、最初からScaleを想定したアーキテクチャを選ぶことが不可欠です。

Think Bigは経営視点、Start Smallは実験思考、Scale Fastはプラットフォーム戦略です。この三位一体を実装できるかどうかが、新規事業責任者の力量を決定づけます。

ビジョンだけでも、実行力だけでも足りません。構想・検証・拡張を一つの流れとして設計することが、持続的な事業創出への最短距離になります。

CoE設計とガバナンス：市民開発と統制を両立する方法

市民開発を推進すると、アイデア創出のスピードは飛躍的に高まります。しかし同時に、野良アプリの乱立やセキュリティリスクという副作用も生まれます。そこで鍵となるのがCoE（Center of Excellence）の設計です。

CoEの本質は、統制する組織ではなく「加速させるための統治機構」であることです。ビジネス部門の創造性を止めるのではなく、安心して挑戦できる土台を整える役割を担います。

CoEの基本設計

領域 役割 具体的機能
標準化 開発ガイドライン策定 命名規則、データ設計原則、API利用方針
可視化 全体把握 アプリ一覧管理、利用状況モニタリング
統制 リスク管理 権限設計、セキュリティレビュー
育成 人材開発 トレーニング、ハッカソン支援

ServiceNowのApp Engine Management Centerは、誰がどのアプリを作成し、どのデータにアクセスしているかを可視化できます。これにより、シャドーIT化を防ぎながら市民開発を拡張できます。

IDC Japanが指摘するように、生成AIの活用はLOB主導の開発を加速させています。だからこそ、AIによるText to Appでアプリが量産される時代には、事後監視ではなく事前設計型のガバナンスが不可欠です。

重要なのは「禁止」ではなく「ガードレール」の設置です。自由度を確保しながら、越えてはいけない境界を明確にします。

具体的には、共通データモデルの提供、承認済みコネクタのみ利用可能にする設定、個人情報を扱うアプリの自動レビューなどが挙げられます。これらをプラットフォーム上で仕組み化することで、人手による監査負担を最小化できます。

さらに、CoEは単なるIT部門ではありません。ビジネス代表者、セキュリティ責任者、アーキテクトを横断的に含むハイブリッド型組織にすることで、スピードと統制を両立できます。

統制なき民主化は混乱を生み、統制過多はイノベーションを止めます。CoE設計の巧拙が、新規事業の拡張性と持続性を左右します。市民開発を戦略資産に変えるためには、プラットフォーム機能と組織設計を一体で構築する視点が欠かせません。

参考文献