インシデント管理を改善する

Jiraのインシデント管理を改善するための6つのステップガイド。
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Jira Service Managementのインシデント管理を改善し、解決を迅速化

インシデントを適切に管理するには、遅延や非効率がどこで発生しているかを把握する必要があります。分析機能を使うと、ボトルネックを特定し、手戻りのパターンを把握して、SLAの遵守状況を確認できます。プロセス全体を見直すことで、解決までの時間を短縮し、満足度の向上につなげられます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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インシデント管理の改善が重要な理由

効果的なインシデント管理は、信頼性の高いITサービスを支える基盤であり、ユーザー満足度、業務の継続性、組織の収益に直接影響します。変化の速い今日の環境では、インシデントを迅速に特定、解決し、再発を防ぐことが欠かせません。しかし、多くの組織では、Jira Service Managementのような信頼性の高いシステムを利用していても、インシデント管理プロセスに潜む非効率やボトルネックに悩まされています。その結果、サービス停止の長期化、サービスレベル合意(SLA)の目標未達、ユーザーの不満、さらには運用コストの増加につながることがあります。理論上のプロセスマップだけでなく、インシデントの実際の流れを理解することが、データに基づいて解決時間を短縮し、サービス品質を高めるために必要です。見えにくい手戻り、不要な引き継ぎ、見過ごされた遅延は、気付かないうちに効率を損ないます。インシデント管理を詳しく分析することで、改善の糸口が見つかります。

Jira Service Managementのプロセスマイニングで、プロセスを詳しく把握

プロセスマイニングを使うと、Jira Service Managementにおけるインシデント管理プロセスの実際の進み方を把握できます。従来のレポートやダッシュボードとは異なり、イベントログに基づいて、インシデントの報告からクローズまでの経路を再構成します。実際のプロセスフローを可視化し、想定した経路からの逸脱や遅延の発生箇所を明らかにできます。調査の長期化、サポートグループ間での繰り返しの割り当て、ユーザー確認の遅れなど、ボトルネックの原因となっているアクティビティや移行箇所を特定できます。インシデント対応の実態を客観的なデータで示すことで、思い込みに頼らず、インシデント管理の改善に最も効果が見込める領域に取り組めます。

インシデント解決に向けた主な改善領域の特定

Jira Service Managementのインシデントデータにプロセスマイニングを適用すると、改善の余地がある領域を具体的に把握できます。インシデントの種類、深刻度、影響を受けたサービスごとにサイクルタイムを分析し、解決に時間がかかるインシデントとその理由を明らかにできます。たとえば、専門チームへの転送が必要なインシデントで待機時間が長くなっている、または優先度の高いインシデントの診断に想定以上の時間がかかっていることがわかる場合があります。また、インシデントが再オープンされたり、再割り当てされたりする手戻りのループも確認できます。これは、初期診断、解決の品質、ユーザーとの連絡に問題がある可能性を示します。こうした傾向を把握することで、担当者のトレーニング不足、エスカレーション経路の不明確さ、非効率な連絡手順などの根本原因に対処し、インシデント管理のサイクルタイムを短縮できます。

効果を確認し、継続的に改善

Jira Service Managementのインシデント分析にプロセスマイニングを利用すると、組織は測定可能な改善を目指せます。インシデントの平均解決時間が大幅に短縮され、重要なサービスの停止時間が減り、ユーザー満足度が高まることが期待できます。プロセスの遵守状況を把握することで、SLA目標の継続的な達成、さらには目標超過にもつながります。ボトルネックや手戻りを特定して解消すれば、リソース配分を見直し、運用コストを抑えながら、サポートチームがより戦略的な業務に取り組めるようになります。継続的なプロセス改善を通じて、効率化と先回りした問題解決を組織に根付かせ、将来のニーズに応じてインシデント管理の能力を高め、サービス品質を改善できます。ワークフローの見直しと、より迅速で質の高いサービスの提供に必要なインサイトが得られます。

インシデント管理の改善を始める

改善は簡単に始められます。適切なツールとJira Service Managementのインシデントデータを把握することで、プロセスに隠れた実態をすぐに明らかにできます。詳細な分析に基づいて判断し、インシデント管理の能力を高めることで、サービスの回復力とユーザー満足度の向上につなげられます。今すぐプロセスマイニングでインシデントデータを調べ、効率と有効性を高める可能性を見つけてください。インシデント管理のパフォーマンスを正しく把握し、改善するための身近な方法です。

インシデント管理 SLA遵守 サービスデスク IT運用 根本原因分析 停止時間の削減 チケット解決 チケット管理 チケット管理 ITヘルプデスク 平均解決時間 MTTR サービス復旧 インシデント解決 ITサポート

よくある問題と課題

影響している課題を特定

インシデントがサービスレベル合意の目標時間を頻繁に超過し、ユーザーの不満やペナルティにつながるおそれがあります。解決プロセスに潜む非効率やボトルネックが、サービス品質と顧客満足度に影響している可能性があります。ProcessMindは、インシデントに時間がかかりすぎている箇所を明らかにし、SLA違反を繰り返し引き起こすアクティビティや引き継ぎを特定します。Jira Service Managementの実際のプロセスフローを可視化することで、違反につながる逸脱のパターンを把握できます。

インシデントがサポートグループ間で頻繁に転送されたり、別の担当者に再割り当てされたりすると、遅延が生じ、解決時間が長くなります。引き継ぎのたびに連絡の行き違いやコンテキストの切り替えが発生し、効率が低下するおそれがあります。ProcessMindは、Jira Service Management内の再割り当てと転送をすべて可視化し、こうしたループに頻繁に関わる部門や担当者を示します。この分析により、誤った振り分けを特定し、初期割り当ての見直しやナレッジ共有の改善につなげられます。

診断や調査の段階で、原因がわからないまま待ち時間が長引いたり、処理に時間がかかったりしています。問題解決が遅れ、影響を受けたユーザーの停止時間が延びるほか、解決までの時間全体にも影響します。ProcessMindは、「診断開始」と「調査実施」のアクティビティにかかった時間を可視化し、遅延の発生箇所と原因を明らかにします。Jira Service Management内で遅延を引き起こしているキュー、リソースの制約、プロセスステップを特定できます。

インシデントの作成時にカテゴリや優先度が一貫して設定されず、重大な問題の優先度が下がったり、小さな問題に過剰な対応が行われたりしています。このリソース配分の偏りは、インシデントの適切な解決やSLAの遵守に影響します。ProcessMindは、初期のカテゴリや優先度を、その後の解決経路やSLAの遵守状況と照らし合わせて分析します。Jira Service Managementで特定のカテゴリや優先度が予想外の遅延や頻繁な優先度変更につながるパターンを示し、ガイドラインの明確化が必要な箇所を特定します。

インシデントが、再調査や解決策の再適用など、完了済みのステップに何度も戻っています。こうした手戻りはリソースを浪費し、解決時間を延ばすだけでなく、担当者と影響を受けたユーザーの双方に負担をかけます。ProcessMindはインシデントの実際の流れを可視化するため、よくある手戻りのパターンを簡単に見つけられます。Jira Service Managementで同じインシデントに対して「診断開始」や「解決策の適用/テスト」などのアクティビティが繰り返されている箇所も特定できます。

インシデントが専門チームに転送された後に滞留し、キューが膨らんで解決が長引くことがあります。特定の専門チームでリソースが不足している、または引き継ぎの仕組みが非効率である可能性があります。ProcessMindは、「専門チームに転送」された後の平均待ち時間と処理量を示します。Jira Service Managementの設定でボトルネックになっている専門チームを特定し、プロセス全体の効率への影響を把握できます。

恒久的な解決策を探している間に、回避策の実施が遅れたり、十分な効果が得られなかったりして、ユーザーへの影響が長引くことがあります。その結果、一時的な対処としての回避策が十分に機能しません。ProcessMindは、「診断開始」から「回避策の実施」までにかかった時間と、その後のプロセスステップを分析します。Jira Service Managementのインシデント管理で回避策の実施が遅れている、または実施後も遅延が続いているパターンを特定し、非効率な箇所を明らかにします。

解決策を適用してからユーザーが有効性を確認するまでに大幅な遅れが生じ、インシデントのクローズが滞ることがあります。これは「解決までの時間」などの指標に影響し、連絡の行き違いやユーザーの関与に関する問題を示している可能性があります。ProcessMindは、「ユーザーへの通知送信」から「ユーザー確認の受領」までの時間を測定し、確認に一貫して時間がかかっているインシデントやユーザーグループを特定します。この分析は、Jira Service Managementにおける連絡や通知のプロセス改善に役立ちます。

「根本原因カテゴリ」属性が未入力、汎用的な内容、または予防策と結び付いていないことが多く、同様のインシデントが繰り返し発生しています。根本原因を適切に特定できなければ、インシデント管理は事後対応にとどまり、予防につながりません。ProcessMindは、「根本原因カテゴリ」属性が頻繁に欠落しているインシデントや、類似インシデントの再発パターンを示します。Jira Service Managementのプロセスフローを分析し、「根本原因カテゴリ」が予防策の検討に適切に使われているかを確認できます。

適切な確認を行わずにインシデントがクローズされ、問題の再発やユーザーの不満につながることがあります。重要な「インシデント確認」ステップを省略すると、解決の品質や持続性が損なわれるおそれがあります。ProcessMindは、Jira Service Managementで「インシデント確認」アクティビティが省略されているケースや、「インシデントクローズ」の直前に短時間で済まされているケースを特定できます。これにより、解決プロセスの品質管理を徹底できます。

種類や優先度が似ているインシデントでも、解決までの経路が大きく異なることがあります。これは、手順やベストプラクティスが標準化されていない可能性を示します。ばらつきが大きいと、サービス品質に一貫性がなくなり、解決時間も予測しにくくなります。ProcessMindは、インシデント解決で見つかったすべてのプロセスバリアントを可視化し、理想的な経路からの一般的な逸脱を示します。Jira Service Managementのフローを分析することで、効率と一貫性の向上に向けて標準化が必要な箇所を特定できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

サービスレベル合意への違反は、ユーザー満足度と事業の評判を損ないます。この目標は、合意した時間内にインシデントを継続して解決し、重要なサービスを迅速に復旧して、ユーザーの信頼を保つことです。達成すれば、サービス品質と運用の信頼性が高まります。ProcessMindは、Jira Service Managementにおけるインシデント解決の全体像を示し、遅延やSLA違反につながるプロセスステップとボトルネックを特定します。インシデントの滞留箇所や不要な転送を明らかにし、コンプライアンスに適合しない経路を示すことで、ワークフローの見直しに役立つインサイトを提示します。これにより、解決の迅速化と、SLA違反の大幅な削減(20~30%となる可能性があります)を目指せます。

チームや担当者間での頻繁な引き継ぎは、遅延や解決時間の長期化を招き、ユーザーとサポート担当者の双方に負担をかけます。引き継ぎを最小限に抑えれば、最初から適切なチームが効率よくインシデントに対応でき、初回対応での解決率とプロセス全体の流れが改善します。その結果、運用コストの削減とチームの士気向上につながります。ProcessMindは、Jira Service Managementでインシデントがたどる経路を可視化し、再割り当ての発生箇所と頻度を明らかにします。不要な引き継ぎの根本原因を特定し、データに基づいてワークフローを調整することで、組織はチーム間の振り分けルールを見直し、再割り当てを15~25%減らせる可能性があります。

インシデントの根本原因や初期の問題を特定するまでに時間がかかると、解決が大幅に遅れ、サービス停止時間が延びて事業への影響も大きくなります。診断を迅速化すれば、問題の性質を早期に特定し、解決策の策定と適用を速められます。その結果、サービスを早く復旧し、業務への影響を抑えられます。この目標は、サービス復旧能力の向上に直結します。ProcessMindは、Jira Service Managementにおけるインシデント管理の診断段階をマッピングし、調査を遅らせているアクティビティ、担当者、グループを明らかにします。一般的なアクティビティの順序やその違いを可視化することで、優れた対応方法やトレーニングの必要性を特定できます。既存のワークフローを効率化し、診断サイクルを10~20%短縮できる可能性があります。

優先順位付けにばらつきがあると、重大なインシデントが見過ごされる一方で、軽微な問題に過剰な対応が行われることがあります。その結果、リソースの配分が偏り、事業継続にも影響します。優先順位付けを標準化すれば、影響度と緊急度に基づいてインシデントを一貫して分類でき、事業上の優先事項に沿って対応し、最も重大な問題から解決できます。ProcessMindは、Jira Service Managementの重大度や影響度などのインシデント属性を分析し、実際の優先順位付けと定められた方針との差を明らかにします。最初に設定された優先度によって解決までの経路や時間がどう変わるかを可視化し、分類や優先順位付けのルールをデータに基づいて見直せます。これにより、一貫性を30%高め、リソース配分を最適化できます。

インシデントが状態やチーム間を行き来する手戻りは、大きな非効率や労力の浪費、解決時間の長期化を示しています。こうした手戻りをなくすことで、プロセスの流れがスムーズになり、繰り返しの作業や不要な遅延を防いで、担当者の生産性とユーザー満足度を高められます。ProcessMindは、Jira Service Managementのインシデントプロセスにおける手戻りやアクティビティの繰り返しを特定し、その発生件数を定量化します。手戻りにつながるきっかけや条件を明らかにし、再発を防ぐプロセスの見直しや不要な手順の削減に役立てられます。その結果、インシデントのサイクルタイム全体を10~15%短縮できます。

複雑な問題への対応には専門チームへの引き継ぎが必要ですが、適切に管理されていないと大幅な遅延につながることがあります。必要な情報をそろえてインシデントをスムーズかつ迅速に引き継げば、ボトルネックを防ぎ、複雑なインシデントの解決を早められます。これにより、高度なサポートを担うチームの効率が向上します。ProcessMindは、Jira Service Managementで専門チームに引き継がれたインシデントの経路を分析し、引き継ぎの前後や最中に発生する遅延を特定します。非効率な待ち行列や情報不足を明らかにし、エスカレーション手順やチーム間の連携を重点的に改善できます。引き継ぎに伴う遅延を20%削減できる可能性があります。

重大なインシデントの影響を抑えるには、恒久的な解決策を開発する間に回避策を速やかに実施し、サービスの一部を早期に復旧することが重要です。インシデントの特定から機能する回避策の導入までの時間を短縮し、業務への影響を抑え、ユーザー体験を向上させます。ProcessMindは、Jira Service Managementで回避策を特定して導入するプロセスをマッピングし、この重要な段階を長引かせる遅延や不足している手順を特定します。アクティビティの順序やリソース配分を分析してワークフローの改善に役立てることで、回避策の実施時間を15~25%短縮し、レジリエンスを高められます。

解決策を適用した後、ユーザーからの確認を長く待つと、解決時間の指標が実態より長くなり、インシデントのクローズも遅れます。確認を早めれば、速やかにフィードバックを得て解決を検証し、適切なタイミングでインシデントをクローズできます。これにより、サービスの実際の復旧状況を反映し、サービス指標の精度を高められます。ProcessMindは、Jira Service Managementの「ユーザーへの通知送信」から「ユーザー確認の受領」までの所要時間とアクティビティを可視化します。遅延につながる傾向や特定の担当者、ユーザーを特定し、連絡方法の改善や自動リマインダーの導入に役立てられます。確認までの時間を最大30%短縮し、最終的なクローズを早められます。

根本原因分析(RCA)が不十分だと、恒久的な解決に至らず、インシデントや問題が繰り返し発生します。その結果、業務の中断や労力の浪費が続きます。RCAの精度を高めるには、インシデントを十分に調査して根本原因を特定し、再発を防ぐことで、システムの長期的な安定性とサービスの信頼性を向上させます。ProcessMindは、Jira Service Managementで再発したインシデントや、繰り返し修正が必要になったインシデントを追跡し、RCAプロセスの有効性を評価するのに役立ちます。インシデントの分類と最終的な解決コード、根本原因を関連付け、RCAが表面的なものにとどまっている箇所や実施されていない箇所を特定できます。RCAの質を高めることで、再発インシデントを10~20%削減できます。

適切なインシデント検証により、報告された問題が一時的に抑えられただけでなく、本当に解決したことを確認できます。これにより、早すぎるクローズや再オープンを防げます。検証手順を守ることで品質を確保し、解決プロセスに対するユーザーの信頼を高め、サービスの信頼性向上につながります。ProcessMindは、Jira Service Managementの「インシデント検証」アクティビティをマッピングし、検証手順が省略されたり、十分に行われなかったりしたケースを特定します。標準の検証手順から外れたプロセスのバリアントを明らかにし、組織がコンプライアンスを徹底して解決の質を高めるのに役立ちます。解決後の再オープンを15%減らし、プロセスの健全性を高められます。

必要以上にインシデントの対応方法にばらつきがある場合、標準化が不十分である可能性があります。その結果、サービス品質の不一致やエラー、非効率が生じることがあります。不要なばらつきを減らし、インシデント解決までの経路を明確で予測しやすいものにすることで、一貫した結果と業務効率の向上につながります。ProcessMindは、Jira Service Managementで実際にたどられたインシデント対応の経路をすべてマップに表示し、一般的な経路と、想定された流れから外れるまれな経路を明らかにします。各バリアントの発生頻度を定量化することで、価値を生まない経路やコンプライアンスに反する経路を特定して排除できます。これにより、プロセスを標準化し、全体の予測可能性を高められます。

インシデント管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

インシデント管理データ用にあらかじめ構成されたExcelテンプレートを入手します。このテンプレートを使うと、正確な分析に必要な情報を漏れなく記録できます。

重要な理由

最初に適切なデータ構造を使うことで、手戻りを防ぎ、インシデント管理プロセスをスムーズかつ効果的に分析できます。

期待される結果

Jira Service Managementのインシデント管理に合わせた、すぐに使えるデータテンプレートです。

得られること

インシデント管理のボトルネックを今すぐ特定

ProcessMindは、インシデント管理の実際の流れを可視化し、各ステップとやり取りを明らかにします。遅延やSLAの遵守状況、優先的に改善すべき箇所を把握できます。
  • インシデント解決の実際の流れを可視化
  • 見えにくい遅延やワークフローのボトルネックを特定
  • SLAの遵守状況を監視し、違反を防止
  • インシデント管理プロセスを効率化
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

インシデント解決における実際の効果

これらの成果は、Jira Service Management内のプロセスマイニングでボトルネックを特定し、ワークフローを最適化することで実現した、インシデント解決の効率と有効性の大幅な向上を示しています。

0 % faster
インシデント解決を迅速化

開始から終了までの所要時間の平均削減率

プロセスマイニングでボトルネックを特定して解消することで、インシデント解決にかかる全体の時間を大幅に短縮し、サービスの提供を改善できます。

0 % fewer
SLA違反を削減

目標未達のインシデントを削減

遅延やコンプライアンス違反の根本原因を特定することで、組織は問題に先回りして対処し、より多くのインシデントでサービスレベル合意の目標を達成できます。

0 % reduction
引き継ぎと手戻りを最小化

プロセスの流れを効率化

不要な引き継ぎや繰り返しの作業手順を特定してなくすことで、インシデント解決までの流れがスムーズかつ直接的になり、業務効率が高まります。

0 % fewer variants
プロセスの一貫性を向上

インシデント対応経路の種類を削減

プロセスマイニングでインシデント対応のあらゆる違いを明らかにし、チームが優れた対応方法を標準化して、異なるプロセス経路の数を減らせます。これにより、結果の予測可能性が高まります。

0 % improvement
解決の質を向上

検証と根本原因分析を改善

インシデントの検証や根本原因分析などの重要な手順を一貫して実施することで、より効果的な解決策につながり、同様の問題の再発を防げます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織ごとの状況によって異なります。ここに示す数値は、さまざまなインシデント管理への導入で一般的に確認された改善例です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティをインポートし、必要に応じて分析対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

Jira Service Managementの各インシデントチケットを一意に識別するIDです。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つのケースにまとめるための基本IDです。プロセスマイニング分析の基盤となります。

インシデントで発生した個々のイベントまたはステータス変更の名前です。

重要な理由

アクティビティはプロセスマップの基盤となり、インシデントのライフサイクルを可視化して分析できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

タイムスタンプは、時間に関する指標の算出、プロセス所要時間の把握、パフォーマンスのボトルネックの特定に欠かせません。

現在インシデントの対応を担当しているユーザーです。

重要な理由

個人ごとの作業負荷の追跡、特定のエージェントに関するボトルネックの特定、引き継ぎが解決時間に与える影響の分析に役立ちます。

インシデントの対応を担当するチームまたはグループです。

重要な理由

チームのパフォーマンスや処理量、異なるサポート階層や専門グループ間の作業の流れを分析するうえで重要です。

インシデントのライフサイクルにおける現在の段階です。

重要な理由

インシデントの進捗を直接示し、プロセスの各ステップや待ち時間を特定するための主な情報源です。

インシデントに設定される優先度で、解決を急ぐ必要性を示します。

重要な理由

SLAパフォーマンスの分析や、特に対応が必要なインシデントにリソースが適切に配分されているかの確認に欠かせません。

インシデントがシステムで最初に作成された日時です。

重要な理由

エンドツーエンドのサイクルタイムやSLAの測定を始める基準となります。

インシデントが解決済みとして記録された日時です。

重要な理由

解決プロセスの終了時点を示し、サイクルタイム全体とSLAパフォーマンスの算出に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

インシデントの報告が送信され、Jiraで新しい課題が作成された時点を、インシデントのライフサイクルの正式な開始として示します。システムに「インシデント」タイプの新しい課題が記録されると、このイベントが明示的に記録されます。

重要な理由

これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから解決までの時間を分析することは、サイクルタイム全体とSLAの遵守状況を測定するうえで基本となります。

割り当てられた担当者が、インシデントの診断に着手したことを示します。通常は、インシデント課題のステータスが「オープン」または「新規」から「進行中」に変わった時点から推定します。

重要な理由

この重要な節目は、解決に向けた実作業の開始を示します。このアクティビティまでの時間を測定すると、初期の待ち行列による遅延やリソース不足を特定できます。

最初の割り当て後に、インシデントが別の担当者またはグループに引き継がれたときに発生します。「担当者」または「割り当て先グループ」フィールドの変更から推定します。

重要な理由

引き継ぎを分析するには、再割り当ての追跡が欠かせません。再割り当てが多い場合、プロセスの非効率や知識不足、最初の振り分けの誤りが考えられ、解決の遅れにつながることがあります。

サポートチームが顧客からの情報や対応を待っている状態を示します。「顧客からの回答待ち」など、専用の待機ステータスへの変更から推定します。

重要な理由

この保留時間を切り分けることは、正確なSLA測定に欠かせません。多くの場合、解決時間の計算から除外されるためです。顧客からの回答の遅れを分析するのにも役立ちます。

解決策が特定されて適用され、インシデントが確認または最終検証を待っていることを示します。ステータスが「解決済み」に変わった時点から推定します。

重要な理由

これは重要な節目であり、サポートチームの実作業が終了したことを示します。多くの場合、このイベントでSLAの計測が停止します。

インシデントが正常に解決し、サービスが復旧したことを確認するアクティビティです。「解決済み」ステータスへの変更と同時に発生することがよくあります。

重要な理由

これはプロセスが正常に完了したことを示す主要な節目です。この時点までの所要時間は、解決までの時間(TTR)を表す最も一般的なKPIです。

解決と検証が完了した後、インシデントチケットを最終的に事務処理上クローズすることを示します。ステータスが「クローズ」に変わった時点から推定します。

重要な理由

これはプロセスの終了イベントです。「解決済み」から「クローズ」までの時間を分析すると、事務処理やユーザー確認の遅れを明らかにできます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、インシデントの実際の流れを可視化し、見えにくいボトルネックや手戻り、コンプライアンスに反する手順を明らかにできます。SLA違反が続く理由や過剰な引き継ぎの原因を特定し、改善すべき箇所を絞り込めます。データに基づいて、インシデント解決プロセスを最適化する判断ができます。

主に必要なのは、ケース識別子となるインシデントID、各手順を示すアクティビティ名、各アクティビティの発生時刻、アクティビティに関連するリソースまたはユーザーです。優先度、カテゴリ、担当者などの属性を加えると、分析をさらに充実させられます。これらの基本データが、プロセスマイニングに使うイベントログになります。

インシデントのSLA違反や診断時間の大幅な削減に加え、過剰な引き継ぎや手戻りの減少が期待できます。分析で得られたインサイトは、インシデントの優先順位付けの標準化や専門チームへの引き継ぎの効率化に役立ちます。最終的には、インシデント解決プロセスの効率と有効性が高まります。

通常は、API、データベースへの直接アクセス、またはエクスポート機能を通じて、Jira Service Managementのデータにアクセスできる必要があります。また、プロセスマイニングソフトウェアのプラットフォームと、データの抽出や変換を行う基本的なデータエンジニアリングの能力も必要です。データの安全な取り扱いとプライバシーに関する規制の遵守も重要です。

プロセスマイニングは、ボトルネックや逸脱、遅延の原因となる特定の手順など、プロセス内で問題が発生している箇所の特定に役立ちます。従来型の根本原因分析を自動で行うものではありませんが、専門家が根本原因を効率よく特定するために必要な、正確な証拠とコンテキストを提示します。この証拠に基づく方法により、RCAを大幅に迅速化できます。

通常、データの抽出にはJiraのREST APIを利用します。Jiraをオンプレミスで運用している場合はデータベースに直接クエリを実行する方法もあり、対象のテーブルやカスタムレポートには組み込みのエクスポート機能も使えます。抽出した生のデータをクリーニング、変換、整形し、プロセスマイニングツールで使える標準形式のイベントログにします。正確に分析するには、この準備が欠かせません。

データの入手状況や複雑さによりますが、初期のインサイトは数日から数週間で得られることが多いです。より詳細な分析や大きな改善機会の特定には、データモデルを繰り返し見直し、調整しながら数週間かかるのが一般的です。結果が得られるまでの時間は、データの準備状況とチームの連携に大きく左右されます。

従来型のレポートは、特定時点の状況や集計指標を示し、「何が」起きたかを明らかにします。一方、プロセスマイニングは、各インシデントの開始から終了までの経路を再構成し、実際に起きたイベントの順序や見えにくいプロセスの違い、想定された経路からの逸脱を示します。これにより、「どのように」「なぜ」起きたかを把握できます。プロセスの実行状況を、データに基づいて動的に確認できます。

プロセスマイニングの前に、生のデータのクリーニングや変換が必要になることはよくあります。プロセスマイニングツールは実際の業務データを扱えるよう設計されており、初期分析でデータ品質の問題自体が明らかになることもあります。問題に応じて改善できます。通常は、データの準備と調整を繰り返しながら、最適な結果を目指します。

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