サービス依頼管理を改善する

最適化に向けた6つのステップガイドで、業務効率を高めましょう。
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259 プロセス

ボトルネックを見つけ、サービスリクエストの効率を改善

ProcessMindは、サービス依頼プロセスに潜む重大な遅延、手戻りのループ、不要なステップを明らかにします。プロセスの効率や顧客満足度に影響する、見えにくいボトルネックやばらつきを可視化します。データを分析し、業務の効率化、コスト削減、システム全体でのサービス提供の改善につながる具体的なインサイトを提示します。

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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サービスリクエスト管理は、組織の業務を円滑に進めるうえで欠かせません。効率的なサポートを提供し、顧客と従業員の満足度を高く保つための重要なプロセスです。しかし、多くの組織では、ワークフローが見えにくく、手作業によるボトルネックが続き、解決までに時間がかかっています。その結果、生産性が低下し、サービス品質にも影響が及びます。ProcessMindは、最初の申請から最終的な解決まで、基盤となるシステムを問わず、サービスリクエストの流れを最初から最後まで把握できるようにします。イベントログを分析して実際のアクティビティの順序を再構成することで、見えにくい非効率、予想外の遅延、コストにつながる手戻りを明らかにします。従来のレポートでは見つけにくい問題も把握できます。リクエストがどこで滞っているのか、解決が長引く根本原因は何か、どの作業を自動化または標準化できるかを確認できます。業務データを詳しく分析することで、サービスリクエストのワークフローで何が起きたのかだけでなく、各ステップでなぜ起きたのかも把握できます。

サービスリクエスト管理では、処理のばらつき、手作業による引き継ぎの多さに伴う業務コストの増加、顧客や従業員の不満など、さまざまな課題が生じます。ITサポート、複雑な人事関連の問い合わせ、施設管理、その他の社内外のサービスを問わず、プロセス逸脱やコンプライアンス違反は、業務上のリスク、リソースの浪費、評判の低下につながる可能性があります。ProcessMindは、リクエストが実際にたどる経路を可視化し、定められた標準手順からの逸脱や、リスクや遅延につながる未承認のステップやアクティビティを明らかにします。このプロセスを分析することで、リクエストの解決時間の短縮、不要なステップや重複作業の削減による業務コストの抑制、実際の作業量に基づくリソース配分、社内外の顧客満足度の向上が期待できます。また、プロセスのどこを自動化すれば効果が大きいかを特定し、時間のかかる手作業を迅速な自動処理に置き換える方法や、重要なサービスレベル契約をより確実に守る方法を検討できます。

ProcessMindでは、プロセスのバリアントを詳しく調べ、並行するアクティビティが全体のサイクルタイムに与える影響を把握し、リクエスト種別ごとの手戻りの頻度とコストを測定できます。優先度の高いリクエストに最も効率的な経路、チームや個々のエージェントが解決時間に与える影響、サービス提供の枠組みに潜むコンプライアンス上の不備など、重要なインサイトを見つけられます。こうした詳細な分析を通じて、現在のワークフローを改善するだけでなく、特定のソースシステムに依存せず、将来に向けてより柔軟で効率的なプロセスを設計できます。サービスリクエスト管理を、後手に回り混乱しがちな業務から、先を見通して効率よく運営できる業務へと変えてみませんか。導入は簡単です。まず、関連するイベントログを含むサービスリクエストのデータをシステムから安全に抽出します。必要なフィールドと推奨形式については、詳細なデータテンプレートをご確認ください。スムーズかつ正確に、短時間で分析を始められます。ProcessMindは既存のデータ基盤と連携できるよう設計されており、サービス業務の改善に向けた分析を始めやすくします。

サービスリクエスト管理 プロセスマイニング プロセスの最適化 効率の改善 ボトルネックの特定 コンプライアンスのモニタリング サービス提供 ワークフロー分析 チケット管理 チケット管理 サービスカタログ セルフサービスポータル リクエスト対応 ITヘルプデスク サービスデスク

よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決に時間がかかると、ユーザーの不満や生産性の低下につながり、業務目標の達成も難しくなります。サイクルタイムが長引けば顧客満足度に直接影響するうえ、リソースを長期間拘束することで業務コストが増加する可能性があります。

ProcessMindは、ソースシステム上のサービスリクエストの流れを最初から最後まで分析し、大幅な遅延を引き起こすアクティビティ、チーム、引き継ぎを特定します。実際のプロセスの流れを可視化してクリティカルパスを明らかにすることで、ワークフローを効率化し、解決時間を短縮できます。

サービスレベル契約(SLA)の目標を継続的に達成できないと、ペナルティや評判の低下、関係者からの信頼の損失につながります。サービス品質を保ち、契約上の義務を果たすには、未達の根本原因を把握することが欠かせません。

ProcessMindは、定められたSLA目標に照らしてすべてのサービスリクエストを自動で監査し、未達につながりやすい具体的なプロセス経路を明らかにします。コンプライアンス違反の原因となる段階やアクティビティを特定し、対象を絞った対応と改善につなげます。

サービスリクエストが担当者やチーム間で頻繁に引き継がれると、引き継ぎに時間がかかり、必要な情報が失われることがあります。このような「たらい回し」に加え、手戻りが繰り返されることで、解決までの時間が延び、担当者の貴重なリソースが費やされます。これは、初期の振り分けやスキルの割り当てに課題があることを示しています。

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、再割り当てや手戻りが繰り返されるパターンを明らかにします。非効率の原因となっている具体的なアクティビティ、担当者、チームを特定できるため、振り分けルールの見直しや、初回対応での解決率向上に役立ちます。

社内レビューや外部ベンダーとの調整など、特定のアクティビティがサービスリクエストのワークフロー全体を遅らせる要因になることがあります。こうしたボトルネックは未処理案件を増やし、全体の処理量やサービスの納品に影響します。しかし、プロセス全体を見渡せなければ、原因の特定は容易ではありません。

ProcessMindは、システムのイベントログを分析し、待ち時間や処理時間が通常より長いアクティビティを特定します。サービスリクエストのプロセスにあるボトルネックとその影響を数値で示すため、リソースの適切な配分や業務の流れの改善に役立ちます。

同様のリクエストでも、担当者やチームによって対応方法が異なると、結果や品質にばらつきが生じ、コンプライアンス上のリスクにつながる可能性があります。対応が標準化されていないと、業務の拡大や一貫した顧客体験の提供も難しくなります。

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の対応パターンをすべて明らかにし、理想的なプロセスと比較します。標準からの逸脱や例外的な対応を把握できるため、研修の必要性を見極め、コンプライアンスを徹底し、対応を標準化して、安定した品質のサービスを提供できます。

一部の担当者やチームに業務が集中する一方で、余力のある担当者やチームがいると、負荷の偏りが生じ、疲弊やリソースの未活用につながる可能性があります。こうした偏りは、サービスデスク全体の業務効率と従業員の意欲に影響します。

サービスリクエストの割り当てデータを分析すると、ProcessMindで担当者やチームごとの実際の業務負荷を把握できます。負荷が集中している箇所を特定し、データに基づくインサイトを提示することで、人員配置の見直しや業務の再配分に役立ちます。

外部ベンダーから必要な情報やサービスが届くまでに時間がかかり、サービスリクエストが停滞することがあります。外部への依存状況が見えにくいと、全体のサイクルタイムが延び、解決時期の予測も難しくなります。

ProcessMindは、外部関係者が関わるリクエストの全過程を追跡し、ベンダーの回答や対応を待つ時間を数値化します。こうした依存関係がエンドツーエンドのサイクルタイムに与える影響を明らかにし、ベンダーに関連するボトルネックを特定します。

サービスリクエストの受付後に、担当者が利用者へ追加情報を何度も求めると、解決までの時間が延び、顧客体験も損なわれます。受付時の情報収集が不十分だったり、要件が明確でなかったりする可能性があります。

ProcessMindは、追加情報を依頼するアクティビティの頻度やタイミングを分析します。こうした中断がどこで、なぜ発生するのかを把握できるため、データ収集の手順や受付フォームを見直し、担当者が最初から必要な情報を得られるようにできます。

一般的な目標

成功の基準を定義

解決までに時間がかかりすぎると、利用者の不満が高まり、サービスデスクの負担も増します。この目標では、リクエストの受付から完了までの時間を大幅に短縮し、顧客満足度と業務効率の向上を目指します。

ProcessMindは、ソースシステムの一意のIDを使って、各サービスリクエストのエンドツーエンドの流れを分析します。遅延の原因となるボトルネック、過剰な待ち時間、非効率なプロセス経路を自動で特定し、データに基づく改善によるサイクルタイムの短縮を支援します。

サービスレベル契約(SLA)への違反が頻発すると、利用者の信頼を損ない、プロセスに構造的な問題がある可能性も示します。SLAを継続して守ることは、安定したサービスを示し、業務上の約束を果たすうえで重要です。

ProcessMindは、SLAパフォーマンスを可視化し、違反とその根本原因を自動で検出します。SLAを守れなかったリクエストの経路を分析し、原因となった担当者、チーム、アクティビティを特定することで、遵守率を高めるための先回りした対応を支援します。

リクエストが複数の担当者間で引き継がれたり、解決後に再開されたりすると、時間とリソースが無駄になります。この目標では、非効率な引き継ぎや手戻りを減らし、初回対応での迅速な解決と業務コストの削減を目指します。

ProcessMindは、サービスリクエストの全体の流れを可視化し、頻繁な再割り当てや手戻りをすぐに把握できるようにします。初期の振り分けの誤りや知識不足など、根本原因を特定し、引き継ぎの見直しと解決品質の向上に役立てられます。

プロセス内に隠れたボトルネックがあると、業務が滞留し、全体の遅延やサービスの納品の遅れにつながります。こうした滞留箇所を特定して解消することは、処理量の向上、待ち時間の短縮、リソースの有効利用に欠かせません。

ProcessMindは、システムのイベントデータからサービスリクエストのプロセス全体をマッピングし、待ち時間が最も長いアクティビティを自動で示します。各ボトルネックの影響を数値化するため、リソースの再配分や手順の見直しに必要な情報を得られ、業務の流れを改善できます。

サービスリクエストへの対応にばらつきがあると、結果が予測しにくくなり、コンプライアンス上のリスクや顧客の不満につながります。プロセスを標準化すれば、すべてのリクエストを最適かつコンプライアンスに沿った経路で処理でき、品質と解決時間の安定につながります。

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の対応パターンをすべて明らかにし、設計したプロセスと比較して可視化します。逸脱を特定して影響を数値化できるため、ベストプラクティスの徹底、研修の見直し、プロセスのばらつきの低減に役立ち、業務効率を高めます。

業務負荷が偏ると、一部の担当者が疲弊してサービスが遅れる一方で、ほかのリソースが十分に使われないことがあります。負荷を均等にすれば、リクエストに迅速に対応し、担当者のキャパシティを有効に使えるため、チームの意欲と生産性の向上につながります。

ProcessMindは、すべての担当者とチームのアクティビティのパターンや処理時間を分析します。業務負荷の偏りやリソースの制約を明らかにし、振り分けルールの調整やタスクの再配分に必要なデータを提示します。これにより、より公平で効率的な業務配分を実現できます。

利用者に何度も追加情報を求めると、大幅な遅延や不満につながります。こうしたやり取りの繰り返しは、受付時の情報収集が不十分で、リクエストの処理期間が不必要に延びていることを示す場合があります。

ProcessMindは、プロセスの流れの中で情報提供を繰り返し依頼するパターンを特定します。こうしたやり取りが発生する箇所を分析することで、受付フォームや担当者向けの研修、ナレッジベースの記事を見直し、必要な情報を最初にそろえられるようにできます。

外部ベンダーからの情報や対応を待つことで、全体の解決時間が大幅に延びることがあります。こうしたアクティビティは直接管理できないため、業務の流れを保つには、引き継ぎやフォローアップの見直しが欠かせません。

ProcessMindは、外部関係者が関わるすべてのアクティビティを切り分け、その所要時間を測定します。遅延の大きな原因となっているベンダーややり取りを特定し、連絡手順の改善、フォローアップ方法の調整、サービス契約の再交渉に必要なデータを提示します。

サービスリクエスト管理を最適化する6つのステップ

1

接続してプロセスを把握

実施内容

システムからイベントログのデータを抽出し、各イベントのサービスリクエストID、アクティビティ名、タイムスタンプを含めます。これがプロセス分析の基礎になります。

重要な理由

信頼できるプロセスモデルを作成するには、正確で十分なデータが欠かせません。データによって、組織内でサービスリクエストがどのように処理されるかを正しく把握できます。

期待される結果

プロセスマッピングと分析に使える、正確で完全なイベントログ。

得られること

サービス依頼の実際の流れを把握する

ProcessMindは、サービス依頼管理の実際の進み方を可視化し、見えにくい非効率な箇所や改善の機会を明らかにします。
  • サービス依頼の開始から完了までの流れを可視化
  • 重大なボトルネックと逸脱を特定
  • 解決が遅れる根本原因を特定
  • ワークフローを改善し、サービス提供を迅速化
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

サービスリクエスト管理の大幅な改善

これらの成果は、サービスリクエスト管理のワークフローにプロセスマイニングを適用し、非効率を特定してプロセスを最適化することで、組織が実現できる改善を示しています。

0 %
サービスの解決を迅速化

リクエストのサイクルタイムを平均で短縮

プロセスマイニングは遅延を特定して解消し、受付から解決までのサービスリクエストの流れを効率化します。これにより、サービスをより迅速に提供できます。

0 %
SLA遵守率を向上

サービスレベル契約の遵守率を向上

SLA違反の根本原因を特定することで、組織はボトルネックやプロセスの逸脱に先回りして対処できます。合意した時間内に解決できるリクエストが増えます。

0 %
手戻りを削減

追加作業が必要なリクエストを削減

エラーや情報不足によってリクエストが前の段階に戻ったり、同じ作業を繰り返したりする状況を明らかにします。無駄な作業とコストを大幅に削減できます。

0 %
プロセスの適合性を向上

標準手順の遵守率を向上

プロセスの逸脱を明確に把握し、サービス担当者が標準業務手順に沿って対応しているかを確認できます。これにより、リスクを抑え、すべてのリクエストで一貫性を高められます。

0 %
サービスの引き継ぎを効率化

不要な引き継ぎと待ち時間を削減

サポートチーム間やプロセスの各ステップ間の移行を可視化して最適化します。待ち時間を減らし、連携を改善することで、リクエストの進行と解決を迅速化できます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況によって異なります。ここに示す数値は、さまざまなサービスリクエスト管理の導入事例で一般的に確認された改善を表しています。

推奨データ

重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて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

各サービスリクエストのケースを一意に識別するIDです。リクエストの作成からクローズまでを追跡するために使用します。

重要な理由

サービスリクエストに関するすべてのイベントを結び付け、プロセス全体を把握するために必要なIDです。

サービスリクエストのライフサイクルで発生した特定のタスク、イベント、またはステータス変更の名称です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、実際のプロセスフローやボトルネック、逸脱の把握に役立ちます。

アクティビティまたはイベントの開始時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを正しい順序に並べ、サイクルタイムやボトルネックなど、時間に関する指標を算出するために重要です。

イベント発生時点におけるサービスリクエストの現在または過去のステータスです。「対応中」や「クローズ」などがあります。

重要な理由

各状態でリクエストが費やす時間を分析し、プロセスのボトルネックや遅延を把握できます。

リクエストの業務への影響度と緊急度を示す優先度です。

重要な理由

業務上の重要度に応じてリクエストが処理されているかを分析し、優先度が解決時間に与える影響を把握するために必要です。

ユーザーが依頼したサービスのカテゴリまたは種類です。

重要な理由

リクエストのカテゴリごとにプロセスを絞り込んで比較し、それぞれに固有のボトルネックや非効率な点を把握できます。

現在、サービスリクエストを担当しているユーザーまたは担当者です。

重要な理由

担当者ごとのパフォーマンスや業務量の分布、担当者間での再割り当ての頻度を分析できます。

現在、サービスリクエストを担当しているサポートグループまたはチームです。

重要な理由

チーム間の引き継ぎを分析し、移管の遅れを特定して、チームのパフォーマンスを比較するために重要です。

サービスレベル契約(SLA)に基づき、リクエストの解決が予定されている日時です。

重要な理由

パフォーマンスを測定する基準です。SLA適合率の算出や、SLA未達のリクエストの特定に使います。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

プロセスの最初のアクティビティで、新しいサービスリクエストの正式な受付と記録を示します。利用者がポータル、メール、その他のチャネルからリクエストを送信すると記録され、一意のケース識別子が発行されます。

重要な理由

このアクティビティはプロセスの開始点となり、全体のサイクルタイムの計算やリクエスト件数の分析に欠かせません。

サービスリクエストの作業を完了する担当者またはチームに割り当てられた状態です。初期の振り分けから履行キューへの移行を示します。

重要な理由

割り当てまでの時間に関する重要業績評価指標(KPI)を測定し、チームや個人間の業務負荷を把握するうえで重要な節目です。

割り当てられた担当者またはチームが、サービスリクエストの履行作業を開始した状態です。リクエストがキューから実作業中の状態に移ったことを示します。

重要な理由

このアクティビティは、履行作業にかかる時間の計測開始点です。この段階の所要時間を分析すると、プロセスの非効率を特定できます。

履行担当者が作業を進めるために、依頼者から追加情報を得る必要がある状態です。通常、リクエストは保留または一時停止となり、履行時間の計測も中断します。

重要な理由

このアクティビティは依頼者への依存を示し、サイクルタイムが長くなる主な原因の1つです。頻度と所要時間を追跡すると、コミュニケーション上の不足を把握できます。

担当者が履行作業を完了し、サービスリクエストが満たされたと判断した状態です。リクエストは「解決済み」となり、多くの場合SLAの計測が停止します。

重要な理由

履行プロセスにおける最も重要な節目です。作成から解決までの時間は、パフォーマンスを測る主要な重要業績評価指標(KPI)です。

一度解決したサービスリクエストがアクティブな状態に戻った状態です。依頼者が解決策の効果がなかった、または問題が再発したと伝えた場合によく発生します。

重要な理由

リクエストの再開は、手戻りや初回解決率の低さを直接示します。サービス品質の改善には、こうしたイベントの分析が欠かせません。

サービスリクエストを正式にクローズし、以降の操作ができないアーカイブ状態にします。ライフサイクルの最後のアクティビティです。

重要な理由

このアクティビティは、プロセスの最終段階を示します。解決からクローズまでの時間を確認すると、解決内容の確認にかかる遅れを把握できます。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、ボトルネック、逸脱、手戻りを特定します。遅延や非効率の根本原因を明らかにし、データに基づく最適化を支援します。プロセスの透明性が高まり、継続的な改善にもつながります。

プロセスマイニングでは、解決時間の長期化、サービスレベル契約(SLA)違反の頻発、再割り当てや手戻りの多さなどを特定できます。また、リクエストのプロセスにおける非効率な振り分け、リソース配分の問題、対応方法のばらつきも明らかになります。これにより、重大なボトルネックや望ましい経路からの逸脱を把握できます。

基本となるのはイベントログです。各イベントのケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプが含まれます。サービスリクエスト管理の場合は、サービスリクエストID、実行された具体的な操作、その日時が必要です。担当者、部門、リクエストの種類などの属性を加えると、分析の幅が広がります。

サービスリクエストの解決時間の大幅な短縮と、サービスレベル契約(SLA)の遵守率向上が期待できます。プロセスマイニングは、手戻りや再割り当ての削減、情報収集の効率化、リソース配分の改善に役立ち、業務効率と利用者の満足度に直接影響します。自動化できる箇所も明らかになります。

最初のデータ抽出とモデルの設定は、データの複雑さやIT環境の準備状況によりますが、通常は数週間で完了します。データを最初に読み込んだ後は、主なバリアントの把握や大きなボトルネックの特定など、初期のインサイトを比較的早く得られることがあります。その後も継続的にモニタリングすることで、改善の機会を見つけられます。

通常、標準のレポートツール、データベースクエリ、API連携を使ってソースシステムからデータを抽出できます。必要なケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログを、通常はCSVまたはデータベーステーブルの構造化された形式で取得します。この作業では、システム管理者やデータエンジニアに相談すると役立つことがあります。

データ抽出のためにソースシステムへアクセスできることに加え、プロセスマイニングのソフトウェアプラットフォームが必要です。このプラットフォームでイベントログデータの取り込み、分析、可視化を行います。多くのソリューションはクラウドベースのため、必要なのはウェブブラウザーだけです。オンプレミスでの導入に対応しているものもあります。

はい。プロセスマイニングは、コンプライアンスの確認に役立ちます。実行されたすべてのステップを客観的に把握できるため、定められた手順や規制要件からの逸脱を簡単に検出できます。透明性が高まることで、すべてのサービスリクエストが定められたガイドラインや要件に沿って処理されているかを確認できます。

一般的なレポートでは、集計指標やあらかじめ定義されたビューを確認できます。一方、プロセスマイニングでは、個々のサービスリクエストの実際のエンドツーエンドの流れを明らかにします。プロセス全体を視覚的に再構成し、従来のレポートでは見落とされがちな逸脱、手戻り、ボトルネックを示します。これにより、根本原因の詳細な分析と先回りした改善が可能になります。

いいえ。プロセスマイニングは、規模を問わずあらゆる組織に役立つインサイトをもたらします。小規模なチームでも、サービスリクエスト管理の非効率を見つけ、コンプライアンスを改善し、リソース配分を最適化できます。効果は、プロセスの複雑さや処理量に応じて広がります。

今日からサービス依頼管理の改善を始めましょう

非効率な箇所を見つけ、インサイトをもとに解決時間を短縮しましょう。