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インシデント管理を改善する

6つのステップでインシデント解決を最適化するガイドです。

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ServiceNowの問題管理におけるインシデント解決を最適化

このプラットフォームは、インシデント解決を遅らせる一般的なボトルネックの特定に役立ちます。非効率なワークフローや、サービスレベル契約の未達につながるステップを明らかにします。該当箇所を把握することで、対象を絞った対策を講じ、プロセスの効率と全体的な満足度を高められます。その結果、解決までの時間を短縮し、コンプライアンスを向上できます。

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最適化が重要な理由

インシデント管理は、信頼できるITサービスを支える基盤です。デジタル化が急速に進む現在、インシデントの解決が遅れるたびに、ユーザーの生産性や顧客満足度、場合によっては売上にも影響が及びます。ServiceNowにはさまざまな機能がありますが、システムを導入しただけで業務が効率化するわけではありません。多くの組織が、インシデント解決の遅れ、頻繁な担当変更、解決に時間がかかる理由を把握できないといった課題を抱えています。こうした非効率は運用コストを押し上げ、貴重なサポート要員の時間を消費します。また、サービスレベル合意（SLA）を達成できず、組織の評判を損ねたり、違約金が発生したりするおそれもあります。インシデント管理の実際の流れを把握することが、オペレーショナルエクセレンスへの第一歩です。

プロセスマイニングでServiceNowのインシデント対応を可視化

プロセスマイニングを使うと、ServiceNow上でインシデント管理が実際にどのように進んでいるかを、データに基づいて詳しく把握できます。推測や個別の経験談に頼るのではなく、ServiceNowのデータからイベントログを抽出します。特に、incidentテーブルとproblem、problem_task、known_errorテーブルとの関連を分析します。インシデントの受付から完了までの経過を再構成し、プロセスのさまざまなバリアントをマップで表示します。この全体像から、インシデントがどこで長く滞留しているか、想定外の経路をたどっていないか、遅延の根本原因は何かを把握できます。「インシデント報告」「診断開始」「専門チームへ移管」「解決策の適用・テスト」などのアクティビティを追跡し、実際の進み方を確認できます。こうした分析は、データに基づくプロセス改善に欠かせません。インシデント解決への取り組み方を見直す手がかりになります。

インシデント解決の改善点を特定

プロセスマイニングを使うと、改善の余地がある箇所を明確に把握できます。たとえば、次の点を分析できます。

ボトルネックの特定： インシデントが滞留したり、解決までに時間がかかったりする段階、グループ、担当者を特定できます。たとえば、最初の分類に時間がかかっているのか、サポート階層間の引き継ぎで待ち時間が発生しているのかを確認できます。
プロセスバリアントの分析： 標準的でない経路を特定し、理想的な流れから外れる理由や、サイクルタイムとリソース消費への影響を分析できます。効率のよい対応方法を標準化する際にも役立ちます。
手戻りと担当変更の分析： インシデントの担当が頻繁に変わったり、前の段階に差し戻されたりする状況を可視化できます。初期診断、ナレッジベースの記事、チームのスキルに課題がある可能性を把握できます。繰り返し発生する問題を明らかにし、さらに分析することで、ServiceNowの問題管理にも役立てられます。
SLAコンプライアンスの監視： 集計値だけでなく、個々のインシデント経路をドリルダウンして、SLAを達成できなかった理由を確認し、事前の対策を検討できます。
自動化の機会： ServiceNowで自動化できる反復的な手作業や予測可能な判断箇所を特定できます。解決を早め、人為的なミスを減らし、全体の効率向上とインシデントのサイクルタイム短縮につなげます。

解決の迅速化と満足度向上を実現

ServiceNowのインシデント管理にプロセスマイニングを適用すると、組織全体で測定可能な改善を目指せます。特定したボトルネックに対処し、プロセスを効率化することで、次のような効果が期待できます。

インシデントのサイクルタイム短縮： インシデントの平均解決時間（MTTR）を大幅に短縮し、ユーザーがより早く業務に戻れるようにします。
SLA達成率の向上： サービスレベル合意を継続的に達成し、信頼とコンプライアンスの向上につなげます。
運用コストの削減： リソース配分を見直し、無駄な作業を減らすことで、サポート業務のコストを抑えます。
ユーザー満足度の向上： インシデントを迅速かつ効率的に解決することで、エンドユーザーや顧客の体験を改善します。
問題管理の強化： インシデントの傾向分析で得られたインサイトをServiceNowの問題管理に役立て、より多くのユーザーに影響が及ぶ前に、繰り返し発生する問題を特定して防止できます。
データに基づく意思決定： 問題が起きてから対応するのではなく、情報に基づいて先回りしたプロセス改善を進め、継続的な最適化を組織に根付かせます。

インシデント管理の改善を始める

インシデント管理の最適化は、現在の状態を把握することから始まる継続的な取り組みです。ServiceNowのデータを使ったプロセスマイニングにより、チームは効果的な変更に必要なインサイトを得られます。インシデント解決の迅速化、ダウンタイムの削減、ユーザー満足度の向上につながり、ITサービスの提供方法を大きく見直すきっかけになります。データに基づくアプローチで、インシデント管理プロセスの可能性を最大限に引き出しましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

インシデントの解決が遅れると、ユーザーの生産性や満足度に直接影響し、ダウンタイムの増加や金銭的損失につながるおそれがあります。解決に時間がかかると、サービスレベル合意に違反し、違約金が発生したり、組織の評判が損なわれたりする可能性もあります。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるインシデント管理プロセス全体を分析し、ボトルネックの原因となっている段階、チーム、担当者を特定します。プロセスの流れを可視化して、インシデントが滞留しやすい箇所を明らかにすることで、解決を早めるための改善につなげます。

インシデント解決に関するサービスレベル合意を継続的に達成できないと、ユーザーの不満や評判の低下、契約上の違約金につながるおそれがあります。これは、重大な問題に迅速に対応できないという、インシデント管理プロセスの構造的な課題を示しています。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理で、どの種類のインシデント、部門、担当グループがSLA違反を起こしやすいかを特定します。実際のインシデント経路を可視化し、コンプライアンス違反につながる標準手順からの逸脱を明らかにします。

インシデントの分類や優先度を誤ると、誤った担当先への振り分け、重大な問題の解決遅延、リソース配分の非効率につながります。その結果、体系的な問題解決ではなく、場当たり的な対応が増え、運用コストやユーザーの不満が高まることがあります。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるインシデントの分類と優先度の設定を追跡し、最初の割り当て後に分類や優先度が変更されるパターンを明らかにします。これにより、研修の不足やガイドラインの不明確さを把握し、初期対応の改善につなげられます。

インシデントの担当がチームや担当者の間で頻繁に変わると、解決時間が延び、作業が重複し、ユーザー体験が分断されます。引き継ぎのたびに遅延やコンテキストの喪失が生じる可能性があり、業務効率やスタッフの生産性に大きく影響します。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理で、インシデントが担当グループや担当者の間をどのように移動するかをマップで示します。頻繁に移管される箇所を可視化し、引き継ぎが解決時間全体に与える影響を数値化するとともに、プロセスのループを特定します。

再発インシデントが多い場合、根本的な問題を十分に特定・解決できておらず、同じ問題への対応が繰り返されている可能性があります。これは、インシデント管理プロセスから問題管理へ適切にエスカレーションし、連携する仕組みが弱いことを示している場合があり、リソースを圧迫します。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理で、同一または類似の解決経路をたどるインシデントのまとまりを特定します。根本原因が特定されないまま一時的な回避策が繰り返し適用されている箇所を明らかにし、改善の方向性を示します。

恒久的な解決策ではなく回避策を繰り返し適用すると、当面の問題は解消できても根本原因は残り、技術的負債や将来のサービス中断につながるおそれがあります。この対応はインシデント件数を増やし、IT運用に潜む構造的な問題を見えにくくする可能性があります。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理で、類似インシデントに対する回避策の適用頻度や期間を、最終的な解決策と比較して追跡します。回避策が過度に使われているサービスやインシデント分類を特定し、問題管理をさらに掘り下げるべき領域を明らかにします。

インシデントの割り当てが適切でないと、一部の担当者に業務が集中する一方で、十分に活用されない担当者も生じます。その結果、疲弊や士気の低下、サポート待ちの長期化につながり、チーム全体の効率と解決速度に影響します。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるインシデントの割り当てパターンと担当者のアクティビティの推移を分析します。担当者ごとの業務量を可視化して偏りを特定し、リソース配分やチームの効率、対応時間を改善する機会を明らかにします。

インシデントが定められた解決経路から外れると、対応にばらつきや誤りが生じ、コンプライアンス上のリスクが高まる可能性があります。結果を予測したり、サービス品質を確保したりすることも難しくなります。手作業が増え、プロセスを管理しにくくなるおそれもあります。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理における実際のインシデントの流れを、定義済みの目標プロセスやベストプラクティスと比較します。すべてのバリアント経路とその頻度を示し、逸脱が起きる箇所と理由を特定することで、プロセスの遵守や研修内容の見直しに役立てられます。

インシデントの解決中に影響を受けるユーザーへ十分に連絡できていないと、インシデント自体は期限内に解決していても、不満や問い合わせの繰り返し、サービス品質への不信につながる可能性があります。ユーザー満足度やサービスデスクの評判にも影響します。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるインシデント管理プロセスで、ユーザーへの通知のタイミングと頻度を追跡します。通知が遅れたり、抜けたりしている箇所を特定し、連絡の改善につなげます。

診断や専門チームへの移管など、インシデントのライフサイクルにおける特定の段階で遅延が繰り返されると、全体の解決時間が大幅に延びる可能性があります。こうしたボトルネックはプロセスの流れを妨げ、サービス提供を遅らせ、不要な滞留を生みます。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるインシデント管理プロセスの各アクティビティと移行にかかる時間を正確に測定します。インシデントが長く滞留する段階を視覚的に示し、改善対象となるボトルネックを特定します。

サービスレベル合意が一貫して適用されていなかったり、正確に追跡されていなかったりすると、実績の測定、責任の所在の特定、インシデントの適切な優先順位付けが難しくなります。その結果、サービスへの信頼が損なわれ、客観的な実績指標を得られない可能性があります。ProcessMindは、ServiceNowの問題管理におけるすべてのインシデントについて、分類や優先度ごとに実際の所要時間とSLA目標を分析します。SLAの計算に誤りがある箇所や、特定の種類のインシデントで目標を継続的に超過している箇所を明らかにし、方針やプロセスの見直しに役立てます。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、インシデントの報告から最終的な完了までにかかる平均時間の短縮を目指します。解決が早まれば、ダウンタイムの短縮、サービスの可用性向上、ユーザー満足度の向上につながります。インシデント管理を効率よく進めるうえで欠かせません。
ProcessMindは、インシデントのライフサイクル全体を正確にマップし、遅延の原因となる段階や引き継ぎを特定します。実際のプロセスの流れを可視化することで、ボトルネックや不要な手順を明らかにし、ServiceNowの問題管理における解決時間を最大20～30％短縮することを目指せます。

この目標は、重大なインシデントについてサービスレベル合意を継続的に達成、または上回ることを意味します。SLA違反が頻発している場合、業務の非効率があり、違約金や信頼の低下につながる可能性があります。コンプライアンスを改善することで、優先度の高い問題に迅速に対応し、サービス品質を維持できます。
ProcessMindは、インシデントの所要時間を合意済みの期限と照らし合わせ、SLA目標からの逸脱を明らかにします。違反が多いインシデント分類やサポートグループを特定し、ServiceNowの問題管理におけるコンプライアンス率を15～25％向上させるための対策を検討できます。

正確な分類と優先順位付けは、インシデントを適切なチームに割り当て、必要な対応を行うための基本です。分類を誤ると、インシデント管理で遅延や誤った割り当て、リソースの浪費が生じます。
ProcessMindは、分類、優先度、担当グループなどのインシデント属性を分析し、誤分類や頻繁な再分類のパターンを検出します。誤りの根本原因を特定することで、組織は分類体系や研修を見直し、ServiceNowの問題管理における誤分類を10～15％減らすことを目指せます。

サポートグループや担当者間で担当変更や引き継ぎが頻繁に発生する場合、責任の所在が不明確であること、スキルが不足していること、振り分けルールが非効率であることが考えられます。こうした移管を減らすと、解決プロセスがスムーズになり、遅延を防いでインシデント管理全体の効率を高められます。
ProcessMindは、インシデントの全経路をマップし、担当変更と各段階にかかった時間を可視化します。非効率な振り分けを明らかにし、インシデントが何度も別の担当へ回される箇所を特定することで、ServiceNowの問題管理における引き継ぎを15～20％削減することを目指せます。

この目標では、根本的な問題が恒久的に解決されず、繰り返し発生するインシデントの件数を減らすことを目指します。再発インシデントが多いと、リソースが圧迫され、運用コストが増加し、ユーザーの不満も高まります。問題管理との連携を見直す必要があることを示しています。
ProcessMindは、表面上は異なるように見えるインシデントでも、共通の根本原因を示す類似インシデントのまとまりを特定します。インシデントを根本的な問題や既知のエラーに関連付けることで、チームが恒久対策を優先して実施できるよう支援し、ServiceNowの問題管理全体で再発インシデントを20～30％削減することを目指せます。

一時的な回避策にとどまらず、恒久的な解決策を実施することは、インシデント管理の長期的な安定性と効率を高めるうえで重要です。この目標では、一時的な対処ではなく根本原因に対応して解決するインシデントの割合を高め、再発を防ぎます。
ProcessMindは、解決コードを分析し、問題レコードとの関連を調べることで、回避策で解決したインシデントと恒久対策を実施したインシデントを区別できます。恒久対策が遅れている、または見落とされている状況を特定し、ServiceNowの問題管理における恒久対策の適用率を10～15％高めることを目指せます。

担当者間でインシデントの業務量に偏りがあると、一部の担当者が疲弊し、ほかの担当者の稼働が十分に活かされず、全体の解決も遅れる可能性があります。この目標では、担当者のキャパシティを考慮してインシデントを効率よく割り当て、対応時間の改善を目指します。
ProcessMindは、割り当てのパターンと、個々の担当者やグループがインシデントを担当している時間を分析し、偏りを明らかにします。業務が集中している担当者や、稼働に余裕がある担当者を特定することで、キューの配分を見直し、ServiceNowの問題管理におけるリソース配分を5～10％改善することを目指せます。

標準手順からの逸脱は、インシデント解決の非効率や誤り、品質のばらつきにつながる可能性があります。この目標では、ベストプラクティスや事前に定めたワークフローに沿った対応を徹底し、予測可能で信頼できるインシデント対応を目指します。
ProcessMindは、実際のインシデント経路をすべて可視化し、理想的な流れや規定の経路と比較します。許可されていない近道や長引く迂回を特定し、組織が標準プロセスの遵守を徹底できるよう支援します。ServiceNowの問題管理において、標準的な解決経路の遵守率90％以上を目指せます。

インシデントのライフサイクルを通じて、影響を受けるユーザーに適切なタイミングで連絡することは、期待値の調整や満足度の向上に欠かせません。連絡が不足するとユーザーの不満や追加の問い合わせが増え、サポートチームの業務負荷も高まります。
ProcessMindは、インシデントプロセスにおけるユーザーへの通知や確認に関するイベントを追跡します。ユーザーへの連絡が遅れたり、抜けたりしやすい段階を明らかにし、連絡手順の改善と、ServiceNowの問題管理における適時通知の10～15％向上につなげます。

インシデント解決プロセスの特定の段階が滞留箇所となり、インシデントが積み上がって全体の解決が大幅に遅れることがあります。この目標では、ボトルネックを特定して解消し、インシデントが滞りなく進む状態を目指します。
ProcessMindは、所要時間が異常に長いプロセスの段階や、キューが増えている箇所を自動で示し、ボトルネックを明らかにします。各段階の処理量と待ち時間を可視化することで、ServiceNowの問題管理における重要な箇所に対策を絞り、待ち時間を20～30％削減することを目指せます。

サービスレベル合意の適用や追跡に一貫性がないと、公平な評価や適切な優先順位付けが難しくなり、実績の報告にも支障が出る可能性があります。この目標では、対象となるすべてのインシデントでSLAを均一かつ正確に管理することを目指します。
ProcessMindは、インシデントの種類、優先度、担当グループごとに、SLAの適用と追跡の状況を分析します。SLAの開始、一時停止、違反の扱いに差がある箇所を明らかにし、ServiceNowの問題管理でSLA方針を一貫して公平に適用できるよう支援します。

インシデント管理を改善する6つのステップ

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の抽出に合わせて設計されたExcelテンプレートを入手します。データを正しく分析できるよう、所定の形式に整えられます。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

標準化されたテンプレートを使うことで、データの不整合や誤りを防ぎ、正確なプロセス分析と信頼できるインサイトの基盤を整えられます。

期待される結果

インシデント管理データに適した列構成の、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られること

インシデント解決の実態を明らかにする

ProcessMindは、インシデント解決が実際にどのように進んでいるかを明らかにし、各ステップをわかりやすく可視化します。ServiceNow問題管理における逸脱やボトルネックを把握できます。

実際のインシデント解決フローを可視化
遅延や手戻りの根本原因を特定
SLAの遵守状況と逸脱を監視
チームとプロセスのパフォーマンスを比較

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

インシデント管理の効率向上

ServiceNowの問題管理データにプロセスマイニングを適用すると、組織はインシデント管理のワークフローを明確に把握できます。そこから非効率な箇所を特定し、対象を絞った改善を行うことで、具体的な効果につなげられます。

0 % faster

インシデント解決の迅速化

解決時間の平均短縮率

プロセスマイニングでボトルネックや手戻りを特定すると、チームは解決までの経路を効率化し、問題解決を早められます。その結果、インシデント全体のサイクルタイムを短縮できます。

0 % fewer breaches

SLAコンプライアンスの向上

重大インシデントのSLA違反の減少

コンプライアンスに適合しない経路や遅延を特定することで、組織は重大インシデントに影響する問題に先手を打って対処し、SLA違反率を大幅に抑えられます。

0 % fewer handoffs

インシデントの引き継ぎを削減

インシデントの割り当てを効率化

プロセスのインサイトから過剰な再割り当てが明らかになるため、チームは振り分けルールを見直し、初回対応での解決率を高められます。引き継ぎを減らし、解決を早めることにもつながります。

0 % reduction

再発する問題を削減

繰り返し発生するインシデントの減少

プロセスマイニングで、繰り返し発生するインシデントの根本原因を特定できます。恒久的な対策を講じることで、同じ問題の再発を減らせます。

0 % faster communication

ユーザー満足度の向上

迅速な連絡と状況の共有

連絡の遅れを減らし、適切なタイミングで状況を共有することで、組織はインシデント解決中のユーザー体験を向上させ、満足度を高められます。

結果は、インシデント管理プロセスの複雑さや業務データの品質によって大きく異なります。ここで示すのは、プロセスマイニングソリューションを利用する組織でよく見られる改善例です。

推奨データ

まず重要度の高い属性とアクティビティから始め、分析の進行に合わせてデータを追加してください。

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

各インシデントレコードを一意に識別するIDです。ライフサイクル全体を追跡するための主キーとして使います。

重要な理由

インシデントのライフサイクルにおけるすべてのイベントを結び付ける、必須のケースIDです。プロセス全体を分析するために使います。

インシデントのライフサイクルにおいて、特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

プロセスマップの各手順を定義します。あらゆるプロセスマイニング分析と可視化の基礎となります。

アクティビティが発生した正確な日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

すべてのアクティビティを時系列に並べ、サイクルタイムやボトルネックなど、所要時間に基づく指標を算出できます。

現在インシデントの対応を担当しているユーザーまたは担当者です。

重要な理由

担当者の業務負荷やパフォーマンス、個人間の引き継ぎを分析できます。リソースの効率を把握するうえで重要です。

インシデント対応を担当するサポートチームまたはグループです。

重要な理由

担当チームを追跡し、チームのパフォーマンスや業務負荷、グループ間の引き継ぎを分析できます。

インシデントの優先度です。必要な対応の緊急度を決定します。

重要な理由

業務上の重要度に応じてインシデントを分類できます。SLAコンプライアンスの監視やリソースの割り当てに欠かせません。

ライフサイクルにおけるインシデントの現在の状態です。

重要な理由

インシデントの進捗を追跡し、各段階にかかった時間の分析やプロセスのボトルネックの特定に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

ServiceNowに新しいインシデントが正式に記録された時点を示し、インシデントのライフサイクルの開始となります。このイベントは、インシデントレコードの作成日時を使って明示的に記録します。

重要な理由

このイベントは、プロセスの主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、全体のサイクルタイムやSLAコンプライアンスを測定するうえで基本となります。

インシデントが対応を担当する特定のサポートグループに割り当てられたときに発生するアクティビティです。振り分けプロセスの重要な段階であり、割り当てグループのフィールドの変更を確認して記録します。

重要な理由

割り当てを追跡すると、引き継ぎや各グループの待ち時間を分析し、振り分けの非効率な箇所やボトルネックを特定できます。

担当者がインシデントの調査または対応を実際に開始したことを示します。通常、インシデントの状態が「New」または「Assigned」から「In Progress」などの対応中の状態に変わったときに推定します。

重要な理由

この節目は、初期の待ち時間が終わり、実際の解決作業が始まったことを示します。作業開始までの時間を測定することは、ボトルネック分析の要点です。

インシデントがあるサポートグループから別のグループへ引き継がれたことを示します。最初の割り当て後に「assignment_group」フィールドが再度変更されたことを確認して記録します。

重要な理由

再割り当てが頻繁に発生する場合、最初の振り分けの誤り、プロセスの複雑さ、知識不足などが考えられます。このアクティビティは、「インシデントあたりの平均引き継ぎ回数」という重要業績評価指標（KPI）の測定に欠かせません。

サポート担当者が修正を実施し、インシデントの状態を「Resolved」に変更した時点を示します。最終的なクローズに先立つ重要な節目です。

重要な理由

このアクティビティは、実作業の終了と確認段階の開始を示します。この時点から「インシデントのクローズ」までの時間を調べると、ユーザーによる確認や検証の遅れを把握できます。

ライフサイクルの最後のアクティビティです。インシデントが完全に解決され、確認も済み、追加対応が不要になったことを示します。クローズ日時を使って明示的に記録します。

重要な理由

最終的な終了イベントとして、このアクティビティはインシデントの全ライフサイクルにかかった時間の算出や、解決後の処理時間の分析に欠かせません。

よくある質問

プロセスマイニングでServiceNowのインシデント管理をどのように改善できますか？

プロセスマイニングは、ServiceNowのインシデント管理データを分析し、実際のプロセスの流れを明らかにします。ボトルネックや標準経路からの逸脱、解決時間の長期化やSLA違反につながる箇所を特定し、データに基づく改善のためのインサイトを提示します。

インシデント管理のプロセスマイニングを始めるには、ServiceNowからどのようなデータが必要ですか？

通常、まず必要となるのは、少なくともインシデントID、アクティビティの説明、タイムスタンプ、各アクティビティを担当した担当者またはシステムを含むインシデントログです。インシデントの分類、優先度、担当グループなどの項目を加えると、分析をさらに詳しく行えます。通常、ServiceNowのincidentテーブルと関連テーブルからデータを抽出します。

インシデント管理のプロセスマイニングで、結果が出るまで通常どのくらいかかりますか？

データの抽出と準備から数週間以内に初期インサイトを得られることが多く、ボトルネックや逸脱を早期に把握できます。さらに詳しい分析や変更の実施には、特定した課題の複雑さや組織の対応力に応じて、より長い時間がかかります。

インシデント管理プロセスでは、どのような改善が期待できますか？

インシデントの解決時間の短縮、重大インシデントに関するSLAのコンプライアンス向上、インシデントの再割り当て件数の減少が期待できます。プロセスマイニングを使うと、解決までの経路を標準化し、担当者の業務負荷を適切に配分できます。その結果、サービスの効率と一貫性の向上につながります。

ServiceNowのインシデント管理にプロセスマイニングを導入する際の技術的な前提条件は何ですか？

主な前提条件は、データ抽出のためにServiceNowインスタンスへアクセスできることです。通常は、環境やセキュリティポリシーに応じて、APIまたはデータベースへの直接アクセスを利用します。また、イベントログのデータを取り込み、処理し、可視化できるプロセスマイニングツールも必要です。

プロセスマイニングで、繰り返し発生するインシデントや根本原因を特定できますか？

はい。プロセスマイニングを使うと、繰り返し発生するインシデントのパターンを特定し、同じ問題につながりやすいプロセスを明らかにできます。共通する経路やアクティビティを可視化することで、問題の再発に関わる根本原因の候補を絞り込み、恒久的な対策につなげられます。

プロセスマイニングは、大規模で複雑なインシデント管理プロセスにしか使えませんか？

プロセスマイニングは複雑なプロセスで効果を発揮しますが、小規模または比較的単純なインシデント管理のワークフローにも役立ちます。プロセスの規模を問わず分析できますが、得られる知見の詳しさは異なる場合があります。

ServiceNowからデータを抽出する際、特別なITサポートが必要ですか？

はい。通常、安全かつ効率的にデータを抽出するには、一定のITサポートまたはServiceNow管理者の協力が必要です。必要なアクセス権の設定、適切なレポートの作成、必要なインシデントログデータを取得するためのAPI連携などを支援してもらえます。

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