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サービスリクエスト管理を改善する

Ivanti Service Managerのプロセスを最適化する6つのステップ

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Ivanti Service Managerでサービス依頼管理を改善

複雑なプロセスは、予想外の遅延やサービス目標の未達につながることがあります。ProcessMindを使うと、見えにくい非効率な作業を特定し、ボトルネックや改善すべき箇所を明らかにできます。問題の実態を把握することで、解決までの時間を短縮し、顧客満足度を高め、オペレーショナルエクセレンスの実現につなげられます。

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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サービス依頼管理の改善が重要な理由

効率的なサービス依頼管理は、効果的なITサービス提供の基盤です。変化の速い今日のビジネス環境では、従業員の生産性と顧客満足度を保つため、組織はサービス依頼を迅速かつスムーズに解決する必要があります。Ivanti Service Managerでサービス依頼管理プロセスを適切に整備できていないと、サービス提供の遅れ、手戻りや非効率による運用コストの増加、サービスレベル契約（SLA）の目標未達、そしてユーザー体験全体への悪影響など、広範な問題につながる可能性があります。プロセスを把握して見直すことは、問題を解決するだけではありません。ビジネス価値を高め、Ivanti Service Managerへの投資効果を最大限に引き出すことにもつながります。

プロセスマイニングによるサービス依頼分析の変革

プロセスマイニングを使えば、サービス依頼管理の実態を把握し、改善できます。推測や個別の経験談に頼るのではなく、Ivanti Service Managerが記録した実際のイベントデータから、プロセスの開始から完了までの流れを再構成して可視化します。データに基づく分析により、依頼の受付から完了まで、実際にどのように処理されているかが明らかになります。ボトルネックの発生箇所や遅延の根本原因、見えにくい手戻り、想定したプロセスからの逸脱を正確に特定できます。たとえば、チーム間で依頼が頻繁に再割り当てされ、不要な引き継ぎや解決時間の長期化を招いていないか、特定の依頼タイプが承認の段階で滞留していないかを確認できます。この詳細で客観的な把握は、具体的な改善策を見つけ、Ivanti Service Managerの運用状況を最適化するうえで欠かせません。

Ivanti Service Managerで改善できる主な領域

Ivanti Service Managerのサービス依頼データにプロセスマイニングを適用すると、改善すべき領域を絞り込めます。一般に、次のような領域で大きな改善の機会が見つかります。

サイクルタイムの短縮：各プロセスのステップにかかる時間を分析し、大幅な遅延を招くアクティビティやキューを特定することで、依頼の申請から解決までの時間を短縮します。
ボトルネックの特定：サービス依頼が滞留し、未処理の依頼や待ち時間の増加につながっているエージェント、チーム、プロセスのステップを特定します。
手戻りの削減：追加情報を求めて依頼を差し戻すケースや、同じステップを繰り返すケースを検出します。こうした状況は、プロセスの非効率や最初の要件の不明確さを示しています。
SLA遵守の向上：依頼タイプごとに、実際の処理時間と定められたSLA目標を比較して監視し、コンプライアンスとサービスの信頼性を高めます。
自動化の機会：予測可能な流れに沿って処理される、定型的で件数の多い依頼を特定します。Ivanti Service Managerで自動化できれば、エージェントのキャパシティを確保できます。
リソース配分：エージェントの業務負荷を把握し、タスクをより適切に配分する機会を見つけることで、疲弊を抑え、応答時間を短縮します。

改善効果の測定

プロセスマイニングによるサービス依頼管理の改善効果は数値で測定でき、組織に大きなメリットをもたらします。サービス依頼の平均サイクルタイムが大幅に短縮され、解決の迅速化と、より迅速に対応できるIT環境につながります。SLA遵守率が高まれば、顧客と従業員の満足度が向上し、信頼できるサービスを提供する組織としての評価も高まります。非効率な処理や手戻りをなくすことで、手作業や処理時間の長期化に伴う運用コストを削減できます。さらに、リソースを効率よく使うことで、エージェントはより複雑で付加価値の高い業務に集中でき、全体の生産性向上にもつながります。こうした改善により、Ivanti Service Managerが効率的で効果的なサービス提供を支えます。

改善に向けて

Ivanti Service Managerのサービス依頼管理を見直しませんか。プロセスマイニングを使えば、推測に頼らず、データに基づいて的を絞った効果的な改善を進めるための明確な情報が得られます。実際のプロセスを可視化することで、効率の向上、コスト削減、サービス品質の大幅な改善につながる判断ができます。今日からサービス依頼管理プロセスの改善に取り組み、Ivanti Service Manager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

サービス依頼の解決が遅れると、ユーザー満足度と業務効率に直接影響します。待ち時間が長引けば、ユーザーの不満や問い合わせの増加、サービスレベル契約の未達につながり、ITサービスへの信頼が損なわれるおそれがあります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービス依頼の全体の流れを可視化し、遅延の発生箇所を明らかにします。ボトルネックとなっているアクティビティ、チーム、エージェントを特定できるため、対象を絞った対策を講じてプロセスを効率化し、解決を早められます。

依頼処理におけるサービスレベル契約（SLA）の未達は、重要なパフォーマンス目標を満たせていないことを示します。ユーザーの不満だけでなく、金銭的なペナルティや生産性の低下、組織内でのITサービスの評価低下につながる可能性があります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで定められたSLAに違反するサービス依頼を自動的に特定します。各アクティビティの実際の所要時間を目標と比較し、コンプライアンス未達につながる段階や引き継ぎを特定することで、今後の遵守に向けた先回りの対策を可能にします。

サービス依頼がエージェントやチーム間を何度も行き来したり、同じ情報を繰り返し求めたりすると、業務効率が大きく低下します。手戻りによって解決時間が延び、リソースが余分に消費されます。また、プロセスのステップやエージェントのトレーニングが不明確である可能性を示し、ユーザーの不満にもつながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローにおける手戻り、ループ、不要な再割り当てをすべて明らかにします。依頼の誤振り分けや追加情報が必要になる一般的な経路を示すため、プロセスのステップを見直し、初回対応での解決率を高められます。

サービス依頼の処理中に、ユーザーが同じ情報を何度も求められることがあります。これは不満や遅延を招きます。最初の情報収集が不十分であるか、ステップやチーム間で詳細が一貫して共有されない分断されたプロセスが原因となり、解決までの時間が長引いている可能性があります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローで「依頼者への情報依頼」アクティビティが複数回発生するパターンや、処理の後半で発生するパターンを特定します。この分析により、最初のデータ収集フォームやナレッジ管理の不足を把握し、効率とユーザー体験の改善につなげられます。

サービス依頼が定められた標準プロセスから逸脱すると、一貫性の欠如やコンプライアンス上のリスク、予測できない結果につながる可能性があります。全体像を把握できなければ、こうした逸脱が見過ごされやすく、ベストプラクティスの徹底や業務の管理が難しくなります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービス依頼の実際の流れを自動でマッピングし、想定した経路からの逸脱をすべて明らかにします。よく見られるプロセスのバリアントを示すことで、シャドーITの実態を把握し、コンプライアンスを徹底して、管理しやすいワークフローに標準化できます。

業務負荷の偏りや特定のエージェント、チームへの過剰な集中は、深刻なボトルネックを生み、サービス依頼プロセス全体を遅らせる可能性があります。その結果、疲弊やキューの長期化、サービス需要への対応力の低下が起こり、生産性と満足度に影響します。
ProcessMindは、Ivanti Service Manager内のエージェントとチームのアクティビティログを分析し、業務負荷の分布を可視化して、リソースが集中している箇所を特定します。ボトルネックの影響を数値で示し、人員配置の最適化や業務の再配分に役立つデータに基づくインサイトを提示します。

サービス依頼の優先順位が適切に管理されず、重大な依頼に必要な緊急度で対応できないと、業務に大きな支障が生じ、ユーザーの不満につながる可能性があります。初期のトリアージとその後の処理が連携していないことを示しており、影響の大きい問題の解決が遅れる原因になります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービス依頼の全体の流れを追跡し、設定された優先度と実際の解決時間や処理経路を照合します。優先度の高い依頼が遅れたり、非効率な経路をたどったりするケースを明らかにし、優先順位付けのルールを徹底する機会を示します。

一部のサービス依頼の処理を外部ベンダーに委託すると、予測や管理が難しい遅延が生じることがあります。外部への依存関係がブラックボックス化すると、責任の所在が不明確になり、解決までの時間が延びて社内ユーザーの不満につながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローにおける「外部ベンダーへの依頼」アクティビティを可視化し、依頼がその状態にとどまる時間を追跡します。ベンダーに起因する遅延を数値化し、サービス依頼を繰り返し遅らせているベンダーとのやり取りを特定することで、契約交渉や管理の改善に役立てられます。

特に反復作業を手作業に大きく依存するプロセスでは、人的ミスやばらつきが生じやすく、処理にも時間がかかります。現在のワークフローをデータに基づいて把握できなければ、どこに自動化を導入すべきかを見極めるのは困難です。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービス依頼の詳細な流れをマッピングし、手作業のアクティビティとその発生頻度を示します。プロセス全体を可視化することで、自動化に適した件数が多く複雑さの低いタスクを特定し、サイクルタイムの短縮とリソースの確保につなげます。

VIPと一般ユーザーなど、顧客セグメントによってサービス品質や解決時間にばらつきがあると、不満やリソース配分の不公平につながる可能性があります。こうした違いが見えなければ、意図したとおりに公平なサービスやセグメントごとのサービスを提供することは困難です。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerの「顧客セグメント」属性を使い、セグメントごとのプロセスの流れ、サイクルタイム、SLA遵守状況を比較します。サービス提供の格差を明らかにし、各セグメントの期待に一貫して応えられるよう、プロセスとリソースの改善を支援します。

サービス依頼をエージェントやチーム間、またはIT部門から外部ベンダーへ引き継ぐ際に、重大な遅延が発生することがあります。引き継ぎの段階で依頼が滞留し、サイクルタイムが延びたり、担当が不明確になったりする可能性があります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるアクティビティ間や担当変更後の所要時間を詳細に追跡します。引き継ぎによる遅延を可視化し、連絡手順の改善や自動振り分けが必要な具体的な移行箇所を特定します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、サービス依頼の申請から完了までにかかる平均時間を大幅に短縮することを目指します。解決時間の短縮は、顧客満足度と業務効率の向上、依頼の長期化に伴うコストの削減に直結します。ユーザーの問題や依頼に迅速に対応することで、生産性全体とサービスへの信頼を高められます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのサービス依頼管理プロセスを開始から完了まで分析し、ボトルネック、アクティビティ間の過剰な待ち時間、遅延の根本原因を特定します。各非効率要因の影響を数値化するため、組織は改善箇所を絞り込み、目標を定めた短縮に取り組めます。解決時間を15～30％短縮できる可能性があります。

この目標を達成するには、サービス依頼の解決に関して定められたサービスレベル契約（SLA）を継続的に満たす、または上回る必要があります。SLA違反が繰り返されると、ユーザーの信頼が損なわれ、金銭的なペナルティにつながる可能性があります。また、サービス提供プロセスに根本的な非効率があることを示します。遵守率の向上は、信頼性と高品質なサービスへの取り組みを示すものであり、社内外の関係者にとって重要です。
ProcessMindは、各サービス依頼の解決目標時間に対する進捗を追跡し、SLAパフォーマンスを継続的に監視します。違反につながりやすいアクティビティ、エージェント、プロセスのバリアントを特定するため、リソースの再割り当てやIvanti Service Manager内の優先順位付けルールの見直しなど、対象を絞った対策を講じられます。遵守率を10～25％高められる可能性があります。

この目標では、サービス依頼の再オープン、複数回の再割り当て、解決までの作業の繰り返しを減らします。手戻りや過剰な再割り当ては、リソースの浪費、運用コストの増加、サイクルタイムの長期化を招き、エージェントと依頼者の双方に負担をかけます。こうした非効率を抑えることで、初回解決率とプロセスの安定性を高められます。
ProcessMindは、サービス依頼の流れを可視化し、Ivanti Service Manager内の手戻りのループやチーム間・担当者間での頻繁な再割り当てを示します。最初の情報不足、エージェントの専門知識の不足、引き継ぎ手順の不明確さなど、根本原因を特定できます。組織は対象を絞ったトレーニングやプロセスの明確化、自動化を実施し、手戻りを20～40％削減できる可能性があります。

この目標では、サービス依頼の処理中に依頼者へ追加情報を求める回数を減らします。情報の再依頼は大幅な遅延やユーザー体験の低下、不要なやり取りにつながります。情報収集の流れを見直すことで、依頼を最初からスムーズかつ効率的に進められます。
ProcessMindは、情報を求める前後のアクティビティを分析し、重要なデータが不足または不完全になりやすい箇所とその理由を特定します。特定のサービス種別や依頼チャネルに関連するパターンを示すことで、Ivanti Service Managerの依頼フォームの改善、最初のデータ収集の見直し、情報取得の自動化に役立ちます。情報を求めるサイクルを10～20％削減できる可能性があります。

この目標では、すべてのサービス依頼が標準化されたプロセスの流れと業務ルールに従うようにします。承認されていないプロセス逸脱はリスクを招き、サービス提供のばらつきや監査の複雑化につながるほか、業務の拡大を難しくする可能性があります。コンプライアンスを確保することで、予測可能性と品質が高まり、業務上のリスクを抑えられます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービス依頼の実際の流れを自動で把握し、事前に定めた理想モデルと比較します。すべての逸脱を可視化し、コンプライアンスに沿わない経路に関わるアクティビティやエージェントを特定して、その頻度を数値化します。これにより、組織はベストプラクティスの徹底や対象を絞ったトレーニング、システム制御の導入を進め、コンプライアンスを90～100％改善できる可能性があります。

この目標では、サービスエージェントやチーム間で業務負荷を効率よく配分し、ボトルネックを防ぎながらリソースを均等に使えるようにします。配分が適切でないと、一部のエージェントに負荷が集中する一方で、十分に活用されない人員が生じ、遅延や疲弊、サービス品質の低下につながります。配分を最適化すれば、依頼の流れがスムーズになり、エージェントの生産性を高められます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerでサービス依頼の種類ごとに、業務負荷の分布、エージェントのアクティビティパターン、処理時間を分析します。リソースのボトルネックとサイクルタイムへの影響を特定し、タスクの再割り当て、チーム構成の調整、シフトパターンの最適化に役立つデータに基づくインサイトを提示します。リソースの利用効率と業務の流れを10～25％改善できる可能性があります。

この目標では、重大な依頼に優先して対応できるよう、サービス依頼の優先順位付けの正確性と効果を高めます。優先順位付けが適切でないと、影響の大きい問題への対応が遅れ、リソース配分が不適切になり、業務に悪影響を及ぼす可能性があります。優先順位付けを改善することで、ビジネスニーズに沿ったサービス提供が可能になります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで優先度ごとの実際の処理状況を分析し、最初に設定された優先度と実際の解決時間やリソース配分を比較します。エージェントによる優先度の変更や、優先度の定義が不明確であることなど、差異とその原因を特定します。これにより、組織は優先順位付けルールの見直しやエージェントのトレーニングを進め、サービス提供の効果を10～20％高められる可能性があります。

サービスリクエスト対応プロセスにおいて、外部ベンダーが担当するアクティビティに伴う遅延を減らすことが目標です。ベンダーに起因する遅延は、組織が直接管理できない場合が多い一方で、解決までの時間や顧客満足度に大きく影響します。これらのアクティビティを迅速化することで、プロセス全体の流れを改善できます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで外部ベンダーが関与するすべてのアクティビティの所要時間を切り分けて測定します。遅延が頻発するベンダーやリクエストの種類を特定し、遅延の影響を定量化するとともに、引き継ぎやフォローアップの手順にあるボトルネックを明らかにします。このデータは、ベンダー管理や契約交渉、プロセスの見直しに役立ち、ベンダーに起因する遅延を10～20％削減するための判断を支援します。

この目標では、サービスリクエスト管理プロセスにおいて、繰り返し発生するルールベースのタスクを特定し、自動化する機会を見つけます。自動化を進めることで、手作業を減らし、処理を速め、人的ミスを抑えられます。また、担当者がより複雑なタスクに集中できるようになり、大幅なコスト削減と業務効率の向上につながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるアクティビティの頻度、所要時間、依存関係を分析し、標準化され、頻繁に行われている自動化に適したタスクを特定します。特定のアクティビティを自動化した場合の時間とコストの削減効果を定量化するため、組織は優先順位を付けて、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）やワークフロー自動化の取り組みを進められます。これにより、自動化の対象範囲を15～30％拡大できます。

顧客セグメントやサービスの種類にかかわらず、一貫したサービス品質とプロセスの実行を実現することが目標です。サービスにばらつきがあると、利用者の体験に差が生じ、一部のグループの不満やブランド評価の維持の難しさにつながります。品質を標準化することで、公平で予測しやすいサービスを提供できます。
ProcessMindは、顧客セグメント、サービスの種類、影響度などの属性に基づいてサービスリクエストを分類し、Ivanti Service Manager上でプロセス全体の流れとパフォーマンス指標を比較します。セグメント間の解決時間、手戻り率、プロセス手順の違いを明らかにし、一貫して高品質なサービスを実現するために、プロセスの標準化や適切な個別対応が必要な領域を特定します。

この目標では、異なるチーム、部門、担当者の間でサービスリクエストを円滑に引き継げるようにします。遅延や意思疎通の不足、コンテキストの欠落を伴う非効率な引き継ぎは、サイクルタイムの増加やミス、担当者の負担につながります。引き継ぎの効率を高めることで、プロセスをよりスムーズかつ迅速に進められます。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスのすべての引き継ぎ箇所を可視化し、各引き継ぎでの待ち時間を測定します。また、Ivanti Service Managerで大幅な遅延や差し戻しが頻発する経路を特定します。文書化の不備やコミュニケーション不足など、引き継ぎが滞る根本原因を明らかにすることで、チーム間のプロセスやシステム連携を的確に改善し、引き継ぎの遅延を10～25％削減できます。

サービスリクエスト管理を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

サービスリクエスト管理のデータに合わせて設計されたProcessMindの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、Ivantiのデータを適切な形式で整理できます。

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

適切なテンプレートを使えば、データを正しい形式に整えられ、分析を進めやすくなります。データのインポート時に発生する問題も防げます。

期待される結果

Ivanti Service Managerのデータを取り込み、分析できるように整えたExcelテンプレート。

得られること

Ivantiのサービスリクエスト管理における遅延を特定

ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスの各ステップとバリアントをインタラクティブなマップで表示します。Ivanti Service Managerでリクエストが実際にどのように処理されているかを、視覚的に把握できます。

サービスリクエストの実際の流れを可視化
Ivantiのプロセスにおけるボトルネックを特定
解決までの時間とSLA遵守状況を追跡
リソースの割り当てを見直し、サービスを迅速化

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

サービスリクエスト管理の改善によって組織が得られる成果

これらの成果は、Ivanti Service Managerのサービスリクエスト管理ワークフローにプロセスマイニングを適用することで、組織が得られる具体的な効果を示しています。サービス提供の効率化と利用者の満足度向上につながります。

0 %

解決時間の短縮

サイクルタイムの平均短縮率

ボトルネックを特定して遅延をなくし、サービスリクエストの解決にかかる時間を大幅に短縮することで、利用者の満足度向上につなげます。

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SLA遵守率の向上

サービス目標の達成率向上

SLAで定められたプロセスからの逸脱を特定し、是正措置を講じることで、合意した期間内に解決できるサービスリクエストを増やします。

0 %

手戻りの削減

繰り返し発生するアクティビティの削減

手戻りのループと根本原因を分析し、サービスリクエストに追加作業が必要となる回数を減らします。品質と担当者の業務効率も向上します。

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プロセスコンプライアンスの向上

定められたワークフローの遵守

プロセス逸脱を明確に把握し、サービス担当者が標準手順に沿って対応していることを確認できます。リスクを抑え、一貫性を高めます。

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引き継ぎの効率化

チーム間の待ち時間を短縮

サポートチーム間の引き継ぎを可視化して改善し、待ち時間を減らします。連携を強化し、リクエストへの対応を迅速化できます。

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、さまざまな導入事例で一般的に確認された改善幅です。

推奨データ

まず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ます。

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を一意に識別するID。

重要な理由

関連するすべてのアクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付ける、基本となるケース識別子です。プロセス全体を分析できます。

サービスリクエス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。

重要な理由

プロセスマップ上のステップを定義し、プロセスの流れを可視化・分析できます。手戻りやボトルネック、逸脱の特定にも役立ちます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプ。

重要な理由

このタイムスタンプは、イベントを時系列に並べ、所要時間に基づくすべての指標を計算するために必要です。これらの指標はパフォーマンス分析の要となります。

アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

個々のアクティビティの所要時間を算出できるため、プロセスのボトルネックや長時間にわたるタスクの特定に役立ちます。

サービスリクエストの分類またはカテゴリです。

重要な理由

リクエストの種類ごとにプロセスを分けて分析すると、遅延や手戻り、SLA違反が起きやすい種類を特定できます。

サービスリクエストを現在担当しているサポートチームまたはグループです。

重要な理由

担当チームと引き継ぎを追跡し、チーム間の遅延や業務負荷の偏り、プロセスのボトルネックとなっているチームを分析できます。

サービスリクエストを担当する個人ユーザーまたは担当者です。

重要な理由

個人ごとの業務負荷やパフォーマンス、再割り当ての傾向を分析できます。研修やスキル、最初の振り分けに関する問題の把握にも役立ちます。

サービスリクエストに設定された優先度です。

重要な理由

優先順位付けの有効性を評価し、優先度の高いリクエストが低いリクエストより早く解決されているかを確認するうえで重要です。

イベント発生時点でのサービスリクエストのステータスです。

重要な理由

各時点でのリクエストの状態を把握できます。特定の状態での滞留時間を算出し、プロセスの停滞を見つけるうえで欠かせません。

サービスリクエストが正式に解決された日時です。

重要な理由

主要なプロセスのサイクルタイムを算出する終了時点を定めます。サービス提供の効率を測る重要業績評価指標（KPI）に関わる項目です。

サービスリクエストの解決予定日時です。

重要な理由

実際のパフォーマンスを測る基準となり、SLAの遵守率の算出や、期限に間に合わない可能性のあるリクエストの特定に直接役立ちます。

サービスリクエストがSLA期限内に解決されたかどうかを示します。

重要な理由

サービスに関する約束に対するパフォーマンスを直接測定します。サービス品質の評価とユーザーの信頼維持に欠かせません。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

新しいリクエストが正式に送信され、Ivantiに記録された時点で、このアクティビティがサービスリクエストのライフサイクルの開始を示します。Service Requestビジネスオブジェクトに新しいレコードが作成され、一意のサービスリクエストIDが付与されたときに、このイベントが記録されます。

重要な理由

これはプロセスの主な開始イベントです。この時点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プロセス効率を測定するうえで基本となります。

サービスリクエストが対応を担当する特定のサポートチームに割り当てられた状態です。Service Requestレコードの「OwnerTeam」フィールドに値が設定されたとき、または値が変更されたときに記録されます。

重要な理由

このイベントは、チームごとのパフォーマンスや作業負荷の配分、チーム間の引き継ぎ時間を分析するうえで重要です。プロセスのボトルネックとなっているチームを特定できます。

特定の担当者がサービスリクエストを引き受けた状態です。通常、個々の担当者を示す「Owner」フィールドに初めて値が設定されたとき、または値が更新されたときに推定されます。

重要な理由

最初の待ち時間やキューでの待機が終わる時点を示します。このアクティビティまでの時間を測定すると、リソース配分の問題を特定でき、担当者の作業負荷ダッシュボードにも役立ちます。

サービスリクエストが解決し、解決策が利用者に提示された状態です。ステータスが「解決済み」に変わったときに記録される主要な節目であり、多くの場合、SLAの計測が停止します。

重要な理由

解決時間とSLA遵守状況を測定するうえで、重要な終了点です。作成からこのアクティビティまでの時間は、プロセスのパフォーマンスを示す主要なKPIです。

サービスリクエストが正式にクローズされ、それ以上の対応ができない状態です。「解決済み」の状態が一定期間続いた後に自動でクローズされることが多く、ライフサイクルの最終段階を示します。

重要な理由

このアクティビティはプロセスの最終終了点です。「解決済み」から「クローズ済み」までの時間から、確認の遅れやシステムの自動処理にかかる時間を把握できます。

よくある質問

プロセスマイニングは、Ivanti Service Managerのサービスリクエス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では、実際のサービスリクエストのワークフローを可視化し、ボトルネックや手戻り、承認されていない逸脱を特定できます。解決時間の長期化、SLA違反の頻発、非効率な引き継ぎの根本原因を見つけ、業務の流れを改善できます。

プロセスマイニングには、Ivanti Service Managerからどのようなデータが必要ですか？

まず、通常はケース識別子（サービスリクエストIDなど）、アクティビティ名またはステータスの変更履歴、それぞれのタイムスタンプが必要です。担当者の割り当て、リクエストの種類、解決時の記録などの属性を加えると、分析をさらに詳しく行えます。こうしたイベントログデータが、プロセスを明らかにするための基盤になります。

サービスリクエスト管理にプロセスマイニングを適用すると、どのような改善を数値で確認できますか？

サービスリクエストの解決時間の大幅な短縮や、サービスレベル合意（SLA）の遵守率向上が期待できます。プロセスマイニングにより、手戻りや再割り当てを減らし、情報収集の流れを改善し、リソース配分を見直せます。これらは業務効率と利用者の満足度に直接影響します。

Ivanti Service Managerのデータをプロセスマイニングツールと連携する際、技術面で考慮すべきことは何ですか？

主な検討事項は、Ivanti Service Managerから必要なイベントログデータを安全に抽出することです。Ivantiのデータベースへのアクセスや、レポート・エクスポート機能の利用が必要になる場合があります。多くのプロセスマイニングツールはコネクターを備えているほか、CSVやSQLなどの標準的なデータ形式にも対応しており、データを取り込みやすくなっています。

サービスリクエスト管理にプロセスマイニングを導入し、初期の結果を得るまでには、通常どのくらいかかりますか？

データの複雑さやIT環境の準備状況によりますが、初期のデータ抽出とモデル設定は通常数週間で完了します。主なプロセスのバリアントや大きなボトルネックの特定など、初期のインサイトは最初の1か月以内に得られることが多くあります。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。

サービスリクエスト管理において、プロセスマイニングは標準的なレポートやビジネスインテリジェンスのダッシュボードとどう違いますか？

標準的なレポートでは、集計指標やあらかじめ定めら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プロセス全体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ることのある逸脱や手戻り、ボトルネックを示すため、根本原因を詳しく分析できます。

プロセスマイニングは、複雑なサービスリクエスト管理プロセスを持つ大企業にしか役立ちませんか？

いいえ。プロセスマイニングは、規模を問わずさまざまな組織に有益な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な部分を見つけ、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。得られる効果は、プロセスの複雑さや処理量に応じて変わります。

プロセスマイニングを始めるにあたり、チームに専門的なプロセスマイニングやデータサイエンスのスキルが必要ですか？

最新のプロセスマイニングツールは使いやすいインターフェースを備えており、ビジネスアナリストやプロセスオーナーも利用できます。データとプロセスの基本的な理解は役立ちますが、初期分析に高度なデータサイエンスのスキルが必ずしも必要なわけではありません。ただし、データの準備にはIT部門やデータエンジニアの支援が必要になる場合があります。

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