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インシデント管理を改善

6つのステップでインシデント解決を効率化します。
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ServiceNow Problem Managementの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を特定します。非効率なワークフローや、サービスレベル合意の未達につながるステップを明らかにします。これらの領域を把握することで、対象を絞った対策を講じ、プロセスを効率化し、全体的な満足度を高められます。その結果、解決時間の短縮とコンプライアンスの向上につながります。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

インシデント管理の効率化が重要な理由

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す。デジタル化が進み、変化の速い現在の環境では、インシデントが未解決のまま残る1分ごとに、ユーザーの生産性や顧客満足度、場合によっては収益にも大きな影響が及びます。ServiceNowには高機能なツールが備わっていますが、システムを導入しただけで効率が保証されるわけではありません。多くの組織では、解決の遅れ、頻繁な再割り当て、インシデントによって解決時間が異なる理由の見えにくさが課題になっています。こうした非効率は運用コストを押し上げ、貴重なサポートリソースを消費し、サービスレベル合意に違反する可能性を高めます。その結果、組織の評判が損なわれ、違約金が発生することもあります。インシデント管理プロセスの実際の流れを把握することが、運用の質を高める第一歩です。

プロセスマイニングでServiceNowのインシデントフローを可視化

プロセスマイニングは、ServiceNow上で実行されているインシデント管理プロセスを、データに基づいて詳しく理解するための手法です。推測や個別の経験に頼るのではなく、ServiceNowのデータ、特にincidentテーブルとproblem、problem_task、known_errorテーブルとの関連からイベントログを直接抽出します。インシデントごとに、初回報告から最終クローズまでの経路を再構成し、すべてのプロセスバリアントを視覚的に示します。このエンドツーエンドの視点により、インシデントがどこで最も長く滞留しているのか、想定外の迂回がどこで発生しているのか、遅延の根本原因は何かを正確に把握できます。「Incident Reported」「Diagnosis Initiated」「Transferred to Specialized Team」「Resolution Applied/Tested」などの重要なアクティビティを追跡し、実際の進み方を確認できます。この分析機能は、データに基づくプロセス改善に欠かせません。

インシデント解決の改善ポイントを特定

プロセスマイニングを使うと、改善の余地がある領域を明確に把握できます。具体的には、次の点を確認できます。

  • ボトルネックの特定： インシデントが繰り返し滞留したり、長時間待機したりする段階、グループ、担当者を簡単に特定できます。初期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： インシデントが標準とは異なる経路をたどる理由と、その違いが処理時間やリソース消費に与える影響を分析できます。効率的な進め方の標準化にも役立ちます。
  • 手戻りループと再割り当て： インシデントが頻繁に再割り当てされたり、前の段階に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、チーム内のスキル不足に関する課題を把握でき、繰り返し発生する問題の分析と予防に向けたServiceNowのProblem Managementにも役立ちます。
  • SLAコンプライアンスの監視： SLAの達成状況を集計値だけでなく、個々のインシデント経路まで掘り下げて確認できます。なぜSLAに違反したのかを把握し、先回りした対策を検討できます。
  • 自動化の機会： ServiceNow内で自動化できる反復的な手作業や予測可能な判断ポイントを特定できます。解決を早め、人的ミスを減らし、インシデントの処理時間を短縮できます。

具体的な成果：解決の迅速化と満足度の向上

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につながります。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、次の成果が期待できます。

  • インシデント処理時間の短縮： 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遵守率の向上： サービスレベル合意を継続的に達成または上回り、信頼とコンプライアンスを高めます。
  • 運用コストの削減： リソース配分を最適化し、無駄な作業を減らすことで、サポート業務の費用対効果を高めます。
  • ユーザー満足度の向上： インシデントをより迅速かつ効率的に解決することで、エンドユーザーと顧客の体験を改善します。
  • プロアクティブなProblem Management： インシデントのパターン分析で得た情報をServiceNowのProblem Managementに直接つなげ、影響が広がる前に繰り返し発生する問題を特定して防止します。
  • データに基づく意思決定： 事後対応のトラブルシューティングから、先回りしたプロセス改善へ移行し、継続的な改善の文化を育てます。

インシデント管理の質を高める取り組みを始める

インシデント管理の改善は、現状を理解することから始まる継続的な取り組みです。ServiceNowのデータにプロセスマイニングを適用することで、チームは効果の大きい変更に必要な情報を得られます。その結果、インシデント解決の迅速化、ダウンタイムの短縮、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変えられます。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引き出してください。

インシデント管理 サービスデスク IT運用 SLAコンプライアンス 根本原因分析 問題解決 ITILプロセス サービス改善 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

インシデントの解決が遅れると、ユーザーの生産性と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可能性があります。解決時間が長引くと、サービスレベル合意への違反によって違約金が発生し、組織の評判が損なわれることもあります。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Management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る具体的な段階、チーム、担当者を特定します。プロセスフローを可視化することで、インシデントが頻繁に滞留する箇所を示し、解決を早めるための改善に取り組めます。

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、評判の低下、契約上の違約金につながる可能性があります。これは、重大な問題を適時に処理できないインシデント管理プロセスに、構造的な課題があることを示しています。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、どのインシデントの種類、部門、割り当てグループがSLA違反を起こしやすいかを正確に特定します。インシデントが実際にたどった経路を可視化し、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、場当たり的な対応に陥り、運用コストとユーザーの不満が増えることがあります。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementでインシデントの分類と優先度の設定過程を追跡し、初回割り当て後の再分類や優先度変更のパターンを明らかにします。トレーニング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。

インシデントがチームや担当者間で頻繁に再割り当てされると、解決時間の増加、作業の重複、ユーザー体験の分断につながります。引き継ぎのたびに遅延や情報の欠落が生じる可能性があり、効率とスタッフの生産性に大きな影響を与えます。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、さまざまな割り当てグループや担当者を通るインシデントの全経路をマッピングします。インシデントが頻繁に移管される箇所を可視化し、引き継ぎが全体の解決時間に与える影響を数値化するとともに、プロセスループを特定します。

繰り返し発生するインシデントが多い場合、根本的な問題が十分に特定・解決されていない可能性があります。その結果、同じ問題への対応と無駄な作業が繰り返され、インシデント管理プロセスからProblem Managementへ適切にエスカレーションし、連携する仕組みに課題があることが示されます。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、同じ、または非常に似た解決経路をたどる類似インシデントの集まりを特定します。明確な根本原因が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示し、改善の取り組みを導きます。

恒久的な解決ではなく回避策を繰り返し実施すると、すぐに問題を収められる一方で根本原因は解消されません。その結果、技術的負債や将来のサービス障害につながる可能性があります。この慣行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こともあります。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、類似インシデントについて、回避策の実施頻度と期間を最終的な解決と比較します。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、より深いProblem Managementが必要な領域を示します。

インシデントの割り当てが非効率だと、一部の担当者に負荷が集中し、別の担当者が十分に活用されない状態になります。その結果、疲弊や士気の低下、サポート待ち行列の長期化が生じます。チーム全体の効率とインシデント解決の速さにも影響します。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、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時系列を分析します。担当者ごとの作業量を可視化して偏りを特定し、リソース配分とチームの効率、対応時間を改善する機会を示します。

インシデントが定められた解決経路から外れると、ばらつきやエラー、コンプライアンス上のリスクが生じ、結果の予測やサービス品質の確保が難しくなります。手作業の増加やプロセス管理の不足につながることもあります。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで実際のインシデントフローを、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、逸脱がどこで、なぜ発生するのかを特定します。これにより、プロセスの遵守やトレーニング内容を見直せます。

インシデント解決中に影響を受けるユーザーへの連絡が不十分だと、インシデントが時間内に技術的に解決していても、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。ユーザー満足度とサービスデスクの評判にも影響します。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementにおけるインシデント管理プロセスで、ユーザー通知アクティビティのタイミングと頻度を追跡します。フロー内で通知が遅れている、または欠落している箇所を特定し、コミュニケーションの接点を改善する機会を示します。

診断や専門チームへの移管など、インシデントライフサイクルの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長くな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、効率的なサービス提供を阻み、不要なバックログを生みます。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementにおけるインシデント管理プロセスで、各アクティビティと遷移にかかった時間を正確に数値化します。インシデントが最も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正確に特定します。

サービスレベル合意が一貫して適用されていない、または正確に追跡されていない場合、パフォーマンスの測定、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、客観的なパフォーマンス指標も不足します。ProcessMindは、ServiceNowのProblem Managementで、すべてのインシデントについて、実際の所要時間とSLA目標をカテゴリや優先度別に分析します。SLAの計算に問題がある箇所や、特定のインシデントタイプが継続的に目標を超えている箇所を示し、ポリシーやプロセスの見直しにつなげます。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、初回報告から最終クローズまで、インシデントの解決にかかる平均時間を短縮することです。解決が早まれば、ダウンタイムの短縮、サービス可用性の向上、ユーザー満足度の向上に直結します。インシデント管理を効率化するうえで欠かせない取り組みです。
ProcessMindは、インシデントライフサイクル全体を正確にマッピングし、遅延につながる具体的な段階や引き継ぎを特定します。実際のプロセスフローを可視化することで、ボトルネックを特定し、不要な手順をなくして、ServiceNowのProblem Managementで解決時間を最大20～30％短縮できます。

この目標は、重大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です。SLA違反が頻発すると、運用の非効率が明らかになり、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、インシデントの期間を合意した時間枠と比較して追跡し、定義済みのSLA目標からの逸脱をすべて明らかにします。違反が最も多いインシデントカテゴリやサポートグループを示し、ServiceNowのProblem ManagementでSLA遵守率を15～25％向上させるための対策を可能にします。

正確な分類と優先順位付けは、効率的なインシデント対応の基本です。インシデントを適切なチームに振り分け、必要な対応を受けられるようにします。分類を誤ると、解決の遅れ、誤った割り当て、インシデント管理におけるリソースの無駄につながります。
ProcessMindは、カテゴリ、優先度、割り当てグループなどのインシデント属性を分析し、分類ミスや再分類が頻発するパターンを検出します。エラーの根本原因を特定することで、組織は分類体系とトレーニングを見直し、ServiceNowのProblem Managementで分類ミスを10～15％削減できます。

サポートグループや担当者間で再割り当てや引き継ぎが過度に発生する場合、責任範囲の不明確さ、スキル不足、振り分けルールの非効率が疑われます。移管を減らすことで、解決プロセスを効率化し、遅延を防ぎ、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ピングし、すべての再割り当てと各段階で費やされた時間を視覚的に示します。非効率な振り分け方法と、インシデントが何度も別の担当先へ回される箇所を明らかにし、ServiceNowのProblem Managementで引き継ぎを15～20％削減できます。

この目標は、根本的な問題が恒久的に解決されていないために繰り返し発生するインシデントの件数を減らすことです。繰り返し発生するインシデントが多いと、リソースに負荷がかかり、運用コストが増え、ユーザーの不満も高まります。Problem Managementとの連携を改善する必要があることを示す兆候でもあります。
ProcessMindは、表面的には異なるインシデントであっても、共通の根本原因を示す類似インシデントの集まりを特定します。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、チームが恒久的な修正を優先して実施できるようにし、ServiceNowのProblem Management全体で繰り返し発生するインシデントを20～30％削減できる可能性があります。

一時的な回避策から恒久的な解決策へ移行することは、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。この目標は、一時的な修正ではなく根本原因への対処によって解決されるインシデントの割合を高めることです。一時的な修正は、再発につながることがあります。
ProcessMindは、解決コードと問題レコードへの関連付けを分析し、回避策で解決されたインシデントと恒久的な修正で解決されたインシデントを区別できます。恒久的な修正が遅れている、または見過ごされている状況を特定し、ServiceNowのProblem Managementで恒久的な修正の採用率を10～15％高めます。

担当者間でインシデントの作業量に偏りがあると、一部の担当者が疲弊し、別の担当者が十分に活用されず、インシデント解決全体が遅れる可能性があります。この目標を達成することで、担当者の処理能力を生かしながらインシデントを効率的に割り当て、対応時間を短縮できます。
ProcessMindは、割り当てパターンと、個々の担当者やグループがインシデントに費やした時間を分析し、偏りを示します。負荷が継続的に高い担当者や、十分に活用されていない担当者を特定できるため、ServiceNowのProblem Managementで待ち行列の管理を改善し、リソース配分を5～10％向上させる可能性があります。

標準業務手順からの逸脱は、インシデント解決の品質に非効率、エラー、ばらつきをもたらす可能性があります。この目標は、ベストプラクティスと事前定義されたワークフローの遵守を徹底し、予測可能で信頼性の高いインシデント対応を実現することです。
ProcessMindは、実際のインシデント経路をすべて可視化し、理想的なフローや規定のフローと比較します。許可されていない近道や長い迂回を簡単に特定できるため、組織は標準プロセスの遵守を徹底し、ServiceNowのProblem Managementで標準解決経路の遵守率90％以上を目指せます。

インシデントのライフサイクル全体を通じて、影響を受けるユーザーに効果的かつ適時に連絡することは、期待値を管理し、ユーザー満足度を高めるうえで欠かせません。連絡が不足すると、不満や追加の問い合わせが生じ、サポートチームの負荷が増える可能性があります。
ProcessMindは、インシデントプロセスにおけるユーザー通知と確認に関するイベントを追跡します。ユーザーへの更新連絡が遅れたり、抜け落ちたりしやすい段階を示し、ServiceNowのProblem Managementで連絡手順を改善し、適時のユーザー通知を10～15％増やせるようにします。

インシデント解決プロセスの特定の段階が滞留点になると、インシデントが蓄積し、全体の解決が大幅に遅れる可能性があります。この目標は、こうしたボトルネックを特定して取り除き、インシデントが継続的かつスムーズに流れる状態を実現することです。
ProcessMindは、所要時間が異常に長い、または待ち行列が多いプロセスステップを自動的に示し、ボトルネックを特定します。各段階の処理量と待ち時間を可視化することで、ServiceNowのProblem Managementにおける重要箇所を正確に改善し、待ち時間を20～30％削減できます。

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、適切な優先順位付け、実際のパフォーマンスの報告が難しくなります。この目標は、対象となるすべてのインシデントに対して、SLAを統一的かつ正確に管理することです。
ProcessMindは、さまざまなインシデントタイプ、優先度、割り当てグループに対して、SLAがどのように適用・追跡されているかを分析します。SLAの開始、一時停止、違反の扱いに差異がないかを明らかにし、ServiceNowのProblem ManagementでSLAポリシーを一貫して公平に適用できるようにします。

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
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスをモニタリング
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の抽出専用に設計されたExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、分析に適した正しい形式でデータを構成できます。

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により、データの不整合やエラーを防ぎ、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。

期待される成果

インシデント管理データに適した列構造を備えた、すぐに使えるExcelテンプレートです。

得られる成果

実際のインシデント解決プロセスを明らかにする

ProcessMindは、インシデント解決が実際にどのように実行されて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の問題管理における逸脱やボトルネックを詳しく把握できます。
  • 実際のインシデント解決フローを可視化
  • 遅延と再作業の根本原因を特定
  • 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
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

インシデント管理の効率化による成果

ServiceNowのProblem Management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ワークフローを明確に把握できます。得られた分析結果から非効率な箇所を特定し、対象を絞った改善を実施することで、具体的な成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により、ボトルネックや手戻りを特定できます。チームは解決経路を効率化し、問題解決を迅速に進められるため、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

重大インシデントにおけるSLA違反の削減

コンプライアンスに反する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へ先回りして対応し、SLA違反率を大幅に削減できます。
0 % fewer handoffs
インシデントの引き継ぎ削減

インシデントの割り当てを効率化

プロセスの分析結果から過剰な再割り当てを明らかにし、チームはルーティングルールを最適化できます。初回対応での解決率も高まり、引き継ぎを減らしながら解決を迅速化できます。
0 % reduction
再発する問題の削減

繰り返し発生するインシデントの削減

プロセスマイニングにより、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。恒久的な対策を実施することで、同じ問題の再発件数を全体として減らせます。
0 % faster communication
ユーザー満足度の向上

コミュニケーションと更新通知の迅速化

コミュニケーションの遅れを減らし、適切なタイミングで更新情報を提供することで、組織はインシデント解決中のユーザー体験を高め、満足度の向上につなげられます。

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。ここで示す成果は、プロセスマイニングソリューションを利用する組織で一般的に得られる改善例です。

推奨データ

まず最も重要な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扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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であり、ライフサイクル全体を追跡するための主キーです。

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、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にする基本的なケースIDです。

インシデントのライフサイクルにおいて、ある時点で発生した特定のイベントまたはタスクの名称です。

重要な理由

プロセスマップ上のステップを定義し、すべてのプロセスマイニング分析と可視化の基盤となります。

アクティビティが発生した正確な時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプにより、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計算できます。

現在インシデントの対応を担当している個人ユーザーまたはエージェントです。

重要な理由

エージェントの業務負荷、パフォーマンス、個人間の引き継ぎを分析でき、リソース効率の把握に役立ちます。

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、業務負荷、グループ間の引き継ぎを分析できます。

必要な対応の緊急度を決める、インシデントの優先度です。

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、SLAコンプライアンスの監視とリソース配分に欠かせません。

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、各段階の滞在時間を分析してプロセスのボトルネックを特定するうえで重要です。

アクティビティ

追跡・最適化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で、インシデントのライフサイクルが始まります。このイベントは、インシデントレコードの作成時刻を使って明示的に取得します。

重要な理由

これ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と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担当の特定のサポートグループに割り当てられたときに発生します。ルーティングプロセスの重要なステップであり、割り当てグループ項目の変更を確認して取得します。

重要な理由

割り当てを追跡することで、引き継ぎ、各グループの待ち時間、ルーティングの非効率やボトルネックを分析できます。

エージェント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時点から推定します。

重要な理由

このマイルストーンは、初期のキュー待ち時間の終了と、解決に向けた実作業の開始を示します。作業開始までの時間を測定することは、ボトルネック分析に欠かせません。

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移管されたことを表します。初回入力後に「assignment_group」項目が変更されたことを確認して取得します。

重要な理由

再割り当てが頻繁に発生する場合、初期ルーティングの誤り、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」KPIの測定に欠かせません。

サポートエージェントが修正を実施し、インシデントを「Resolved」状態に変更した時点を示します。最終クローズ前の重要なマイルストーンです。

重要な理由

このアクティビティは実作業の終了と確認フェーズの開始を示します。ここから「インシデントクローズ」までの時間を確認すると、ユーザー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あり、インシデントが完全に解決され、確認が完了し、追加対応が不要になったことを示します。クローズ時刻を使って明示的に取得します。

重要な理由

確定した終了イベントとして、インシデントのライフサイクル全体の期間や、解決後の処理にかかった時間を分析するために欠かせません。

よくある質問

よくある質問

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、実際のプロセスフローを明らかにします。ボトルネック、標準経路からの逸脱、解決時間の長期化やSLA違反につながる領域を特定し、最適化に向けたデータに基づくインサイトを提供します。

まず、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が必要です。インシデントのカテゴリ、優先度、割り当てグループなどの追加項目があると、分析をさらに深められます。通常は、ServiceNowのインシデントテーブルと関連テーブルからデータを抽出します。

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作成できる場合が多く、ボトルネックや逸脱をすぐに把握できます。より詳細な分析や変更の実施には、特定した問題の複雑さや組織の対応力に応じて、さらに時間がかかります。

インシデントの解決時間短縮、重大インシデントにおけるSLAへの適合性向上、インシデントの再割り当て削減が期待できます。プロセスマイニングにより、解決経路の標準化や担当者間の業務負荷の最適化も進み、より効率的で一貫したサービス提供につながります。

主な技術要件は、データ抽出のためにServiceNowのインスタンスへアクセスできることです。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直接アクセスします。また、イベントログデータを取り込み、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。

はい。プロセスマイニングでは、繰り返し発生するインシデントのパターンや、同じ問題につながりやすいプロセスを効果的に特定できます。共通する経路やアクティビティを可視化することで、問題の再発に関係す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複雑なプロセスで特に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ワークフローにも大きな価値を提供できます。プロセスの規模にかかわらずインサイトを得られますが、得られる分析結果の深さは異なる場合があります。

はい。安全かつ効率的にデータを抽出するには、通常、一定レベルのITサポートまたはServiceNow管理者の関与が必要です。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連携の設定を支援してもらえます。

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