Serval、エンタープライズ自動化の構築とIT問題の予測対応に向けてCatalystを提供

Servalは2026年8月20日、同社のプラットフォームを利用するすべての組織に向けて、インテリジェントエージェント「Catalyst」の提供を開始し、デフォルトで有効化した。同社はCatalystを、ITサービス管理プラットフォーム上に構築された統合管理レイヤーと位置付けている。Catalystは反復的な業務を分析し、何を自動化すべきかを提案したうえで、管理者が各手順を手作業で指定するのを待たずに、自動化に必要なコンポーネントを準備できる。

Catalystは、サポートチケットの履歴、標準作業手順（SOP）、自然言語で書かれた指示を調査し、ヘルプデスク向けのワークフローやスキル、アクセス管理のフォームとポリシー、従業員の入社・退社に関するジャーニー、ダッシュボードを準備できる。ユーザーは文書化された手順やスプレッドシートをアップロードし、それを実行可能なシステムに変換するよう依頼することもできる。ただし、公開前には成果物がレビュー用のドラフト段階にとどまる。

テキストによる依頼から実行可能なワークフローへ

Servalの共同創業者兼CEOであるJake Stauchが行ったデモでは、Okta、Google Workspace、Microsoft Entraなどの接続システムを検出した後、Catalystがパスワードリセット用のワークフローを作成した。また、処理を実行するためのTypeScriptで書かれた基本コードも生成し、承認の追加や、そのワークフローを実行できる対象者の制限も可能にした。

Servalによると、Catalystは同プラットフォームの設定における主要なインターフェースとなるよう設計されており、将来的には従来の管理者向けインターフェースで利用できるすべての機能をCatalystから実行できるようになるという。同プラットフォームは、運用上の問題の調査や、ワークフローの失敗状態の修正にも対応する。

チケットが起票される前に動くエージェント

Catalystで最も特徴的なのは、接続されたシステム上でスケジュールに従って動作するバックグラウンドエージェントだ。これらは複数のシグナルを関連付け、新たに発生しつつある問題を探し、修正案を提案する。Servalが示した例では、あるエージェントが2つのオフィスで発生したネットワーク障害を、スイッチ、DHCP、チケット履歴のデータと関連付けた。エージェントはハードウェア障害と無線干渉を除外し、原因は設定のずれだと結論付けたうえで、管理者の承認を必要とする対応ワークフローを作成した。

この発表が重要な理由ここで焦点は、チケットの処理サイクルを改善することから、チケット自体の数を減らすことへ移っている。パスワードのリセット依頼、アクセス問題、繰り返し発生する障害を待つのではなく、同プラットフォームは反復的な業務を再利用可能な自動化へ変換し、さらに追加の機会を継続的に探そうとしている。ただし、この方向性はServal独自のものではない。ServiceNowはBuild AgentやAI Agent Advisorなどのツールを提供し、AtlassianはRovoの機能を、FreshworksはFreddy AI Agent Studioを通じたエージェント作成機能を提供している。そのため、Servalの主張の核心は、単なる一文からのワークフロー生成ではなく、自動化の機会の発見、構築、ガバナンスのサイクルを単一の管理インターフェースに圧縮することにある。

モデル、ガバナンス、データ

Servalは独自の基盤モデルを開発しておらず、複数の研究所のモデルをテストし、タスクごとに最適なものを選んでいるという。Stauchは2026年5月にSequoia Capitalとのインタビューで、OpenAIのモデルはユーザーとの対話とツール呼び出しにおいて優れていた一方、AnthropicのSonnetおよびOpusモデルはコード生成でより強い結果を示したと述べた。同社の文書では、企業の管理者が自社のOpenAIまたはAnthropicのキーを入力できると説明されており、専用の互換エンドポイントも含まれる。ただし、公開されている資料からは、すべてのユーザーがセルフサービスの一覧から任意のモデルを自由に選択できることまでは確認できない。

Servalによると、Catalystはユーザーの権限を継承し、ユーザーのチームのワークスペース内に限定される。また、Catalystが作成するものはすべてドラフトとして開始する。組織は公開権限を制限したり、自動化を有効化する前に正式なレビューと承認を必須にしたりできる。マスターサービス契約に基づき、顧客は自らの素材とServalの成果物に対する権利を保持する。また同社は、顧客の入力や出力を自社または他社のモデルのトレーニングに使用しないとしている。それでも、Servalおよび承認された下請け業者は、契約条件に従い、サービスの運用、サポート、保護のために顧客データを処理する。

サービスはSaaSクラウドとして、または顧客環境内で運用できる。これには、顧客が所有するAWSアカウント内でServalが管理するデプロイや、クラウドまたはオンプレミスのKubernetesクラスター上で顧客が管理するデプロイが含まれる。価格は公開されておらず、デプロイ規模と利用量に応じて決定される。通常はプラットフォーム料金が1つ設定され、要件を見積もるための初期トライアルが提供される。

利用状況の指標と今後の試験

Servalによると、試験版に参加した顧客の90%以上がCatalystを通じて自動化を開始した。同社が提供するケーススタディによれば、Rampはワークフローの構築を50%高速化し、600台のノートパソコンの交換を自動化して150時間を節約した。一方、Together AIは、必要に応じてインフラストラクチャへのアクセス要求の95%をServalが自動化しているとしている。これらの数字はServalまたは同社の顧客がケーススタディで示したものであり、独立した評価を意味するものではない。

最も重要な試金石は、大規模でカスタマイズされ、複雑な企業環境でCatalystが動作できるかどうかだ。競合他社もアプリケーションの作成や自動化の機会の発見に向けたツールを開発している。そのため、Servalの価値は、運用記録、コード、権限、承認、プロアクティブなエージェントを、ガバナンス可能な単一のサイクルにどれだけうまく結び付けられるかにかかっている。