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サービスリクエスト管理を改善

Ivanti Service Managerのプロセスを最適化する6ステップガイド
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Ivanti Service Managerでサービスリクエスト管理を最適化

複雑なプロセスでは、予期しない遅延やサービス目標の未達が起こりがちです。当社のプラットフォームは、隠れた非効率を特定し、ボトルネックや改善すべき領域を明らかにします。問題を把握することで、より迅速な解決と顧客満足度の向上を実現し、業務の卓越性につなげられます。

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

サービスリクエスト管理の最適化が重要な理由

効率的なサービスリクエスト管理は、効果的なITサービス提供の基盤です。ビジネス環境の変化が速い現在、組織は従業員の生産性と顧客満足度を維持するため、サービスリクエストを迅速かつスムーズに解決する必要があります。Ivanti Service Managerのサービスリクエスト管理プロセスが最適化されていない場合、サービス提供の遅延、手戻りや非効率性による運用コストの増加、サービスレベル合意（SLA）目標の未達、そしてユーザー体験全体への悪影響につながります。プロセスを理解して改善することは、単に問題を解決するだけではありません。大きなビジネス価値を生み出し、Ivanti Service Managerへの投資効果を最大限に高めることにつながります。

プロセスマイニングがサービスリクエスト分析を変える方法

プロセスマイニングは、サービスリクエスト管理を理解し、改善するための新しいアプローチです。推測や個別の事例に頼るのではなく、Ivanti Service Managerが生成する実際のイベントデータを使って、プロセス全体の実際の流れを再構築し、可視化します。データに基づく分析により、サービスリクエストが初回作成から最終完了までどのように処理されているかを正確に把握できます。ボトルネックの発生箇所、遅延の根本原因、隠れた手戻り、想定したプロセス経路からの逸脱を特定できます。たとえば、リクエストがチーム間で頻繁に再割り当てされ、不要な引き継ぎによって解決時間が長期化していないか、特定のリクエスト種別が承認の特定段階で繰り返し滞留していないかを確認できます。この詳細で客観的な視点は、具体的な改善策を見つけ、Ivanti Service Managerを最適な状態で運用するために欠かせません。

Ivanti Service Managerで改善できる主な領域

Ivanti Service Managerのサービスリクエスト管理データにプロセスマイニングを適用すると、改善対象を具体的に絞り込めます。多くの組織では、次の領域に大きな改善機会があります。

  • サイクルタイムの短縮：各プロセスステップにかかる時間を分析し、最も大きな遅延を生むアクティビティやキューを特定します。これにより、リクエストの送信から解決までの全体時間を短縮できます。
  • ボトルネックの特定：サービスリクエストが集中し、バックログや待ち時間の長期化を招いている担当者、チーム、プロセスステップを特定します。
  • 手戻りの削減：追加情報のためにリクエストが差し戻されたり、同じステップが繰り返されたりするケースを検出します。プロセスの非効率性や初期要件の不明確さを把握できます。
  • SLA遵守の向上：リクエスト種別ごとに、実際の処理時間と定義済みのSLA目標を比較します。コンプライアンスを確保し、サービスの信頼性を高めます。
  • 自動化の機会：予測可能な経路をたどる定型的で大量のリクエストを特定し、Ivanti Service Manager内で自動化して担当者の余力を生み出します。
  • リソース配分：担当者の業務量の分布を把握し、タスクをより効果的に配分する機会を見つけます。負荷を抑え、応答時間を改善できます。

最適化によって得られる測定可能な成果

プロセスマイニングによるサービスリクエスト管理の最適化効果は、直接測定でき、組織に大きなメリットをもたらします。サービスリクエストの平均サイクルタイムが大幅に短縮され、解決が早まり、より迅速に対応できるIT環境を実現できます。SLA遵守率が向上すれば、顧客と従業員の満足度が高まり、信頼性の高いサービスを提供する組織としての評価も向上します。非効率性と手戻りを減らすことで、手作業や処理時間の長期化に伴う運用コストも削減できます。さらに、リソースを最適に配分することで、担当者はより複雑で付加価値の高い業務に集中でき、組織全体の生産性向上につながります。これらの改善により、Ivanti Service Managerは効率的で効果的なサービス提供を支える基盤になります。

最適化への取り組みを始める

Ivanti Service Managerのサービスリクエスト管理を変革しませんか？プロセスマイニングなら、推測に頼らず、対象を絞った効果的な改善を実行するために必要な可視性とデータに基づく分析を得られます。実際のプロセスを可視化することで、効率化、コスト削減、サービス品質の大幅な向上につながる判断が可能になります。より最適化され、迅速に対応できるサービスリクエスト管理プロセスに向けて、今日から取り組みを始めましょう。Ivanti Service Managerの価値を最大限に引き出せます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決遅延は、ユーザー満足度と業務効率に直接影響します。待ち時間が長くなると、ユーザーの不満、問い合わせの増加、サービスレベル合意違反につながり、ITサービスへの信頼が低下します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの全行程を可視化し、遅延が発生している箇所を正確に示します。ボトルネックとなっている具体的なアクティビティ、チーム、担当者を特定できるため、対象を絞った対策によってプロセスを効率化し、解決を早められます。

リクエスト履行におけるサービスレベル合意違反は、重要なパフォーマンス要件を満たせていないことを示します。ユーザーの不満を招くだけでなく、金銭的なペナルティ、生産性の低下、組織内のITサービスの評判低下につながる可能性があります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで定義済みのSLAに違反したすべてのサービスリクエストを自動的に検出します。実際のアクティビティ所要時間と目標を比較し、コンプライアンス違反につながった段階や引き継ぎを特定できます。これにより、今後の遵守に向けた先回りの対策が可能になります。

サービスリクエストが担当者やチームの間を頻繁に行き来したり、同じ情報を繰り返し求められたりすると、大きな非効率性が生じます。手戻りによって解決時間が長期化し、過剰なリソースが消費されます。また、プロセスステップや担当者研修が不十分であることの兆候となり、ユーザーの不満にもつながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフロー内にある手戻り、ループ、不要な再割り当てをすべて明らかにします。リクエストが誤って振り分けられたり、追加情報が必要になったりする典型的な経路を示し、プロセスステップの見直しと初回解決率の向上を支援します。

サービスリクエストのライフサイクル中に、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、初回の情報取得に問題があるか、ステップやチーム間で詳細情報が一貫して共有されていない分断されたプロセスであることを示します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローで「Information Requested from Requestor」アクティビティが複数回、または遅い段階で発生するパターンを特定します。初期入力フォームやナレッジ管理の不足箇所を把握し、効率とユーザー体験の改善につなげられます。

サービスリクエストが定義済みの標準プロセスから逸脱すると、ばらつき、コンプライアンスリスク、予測できない結果につながる可能性があります。明確な全体像がなければ、こうした逸脱は見過ごされやすく、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におけるサービスリクエストの実際の流れを自動的にマッピングし、想定経路からのすべての逸脱を明らかにします。よく見られるバリアントプロセスを示すことで、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ワークフローを標準化できます。

業務量の偏りや特定の担当者・チームへの負荷集中は、大きなボトルネックを生み、サービスリクエストプロセス全体を遅らせます。担当者の疲弊、キューの長期化、サービス需要への対応力低下につながり、生産性と満足度に影響します。
ProcessMindは、Ivanti Service Manager内の担当者とチームのアクティビティログを分析し、業務量の分布とリソースの集中箇所を可視化します。ボトルネックの影響を定量化し、人員配置の最適化と業務のより効果的な再配分に役立つデータを提示します。

重要なリクエストが適切な緊急度で処理されないなど、サービスリクエストの優先順位を適切に管理できていない場合、大きな業務上の混乱やユーザーの不満につながります。初回のトリアージとその後の処理が連携していないため、影響の大きい問題の解決が遅れている可能性があります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの全行程を追跡し、設定された優先度と実際の解決時間・プロセス経路を関連付けます。高優先度のリクエストが遅延し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、優先順位付けルールを徹底する機会を示します。

一部のサービスリクエストの履行を外部ベンダーに依存すると、追跡や管理が難しい予測不能な遅延が生じることがあります。こうした外部依存はブラックボックス化しやすく、責任の所在を不明確にしたまま全体の解決時間を長期化させ、社内ユーザーの不満を招きます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローにおける「External Vendor Engaged」アクティビティを可視化し、リクエストがこ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定量化し、サービスリクエストを継続的に遅らせているベンダーとのやり取りを特定できるため、契約交渉や管理の改善に役立ちます。

手作業に大きく依存するプロセス、特に反復的なタスクは、人的ミス、ばらつき、処理速度の低下を招きやすくなります。現在のワークフローをデータに基づいて明確に把握しなければ、自動化を導入すべき箇所を特定するのは容易ではありません。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの詳細な流れをマッピングし、すべての手動アクティビティとその頻度を示します。プロセス全体を可視化することで、自動化に適した大量かつ低複雑度のタスクを特定し、サイクルタイムを短縮してリソースを解放できます。

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均衡につながります。こうした違いを把握できなければ、意図した公平なサービス提供やセグメント別のサービス提供を実現することは困難です。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerの「Customer Segment」属性を使い、セグメントごとのプロセスフロー、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最適化を支援します。

サービスリクエストを担当者やチーム間、またはIT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。引き継ぎ箇所がリクエストの滞留するブラックホールとなり、サイクルタイムの長期化や責任所在の不明確さにつながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Manager内でアクティビティ間および担当変更後に費やされた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、より良いコミュニケーション手順や自動振り分けなど、改善が必要な具体的な移行箇所を特定します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、サービスリクエストの送信から完了までにかかる平均時間を大幅に短縮することです。解決時間の短縮は、顧客満足度の向上、業務効率の改善、リクエストの長期化に伴うコスト削減に直結します。ユーザーの問題や依頼をより早く処理できるため、全体の生産性とサービス提供への信頼も高まります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのサービスリクエスト管理プロセス全体を分析し、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。各非効率性の影響を定量化し、プロセス最適化の対象を絞り込めます。解決時間を15～30％短縮できる可能性があります。

この目標は、サービスリクエストの解決について定義されたサービスレベル合意（SLA）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、ユーザーの信頼が低下し、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性があることも示します。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、各サービスリクエストを目標解決時間と照合し、コンプライアンスに反する経路を特定することで、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具体的なアクティビティ、担当者、プロセスのばらつきを明らかにし、Ivanti Service Manager内でのリソース再配分や優先順位付けルールの見直しなど、対象を絞った対策によって遵守率を10～25％向上させます。

この目標は、サービスリクエストの再オープン、複数回の再割り当て、解決に向けた作業の繰り返しを減らすことです。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、担当者と依頼者双方の不満につながります。こうした非効率性を減らすことで、初回解決率とプロセスの安定性を直接高められます。
ProcessMindは、サービスリクエストの流れを可視化し、Ivanti Service Manager内での手戻りループやチーム・担当者間の頻繁な再割り当てを示します。初期情報の不足、担当者の専門知識不足、引き継ぎ手順の不明確さなど、根本原因を特定できます。対象を絞った研修、プロセスの明確化、自動化により、手戻りを20～40％削減できます。

ここでの目的は、サービスリクエストのライフサイクル中に依頼者へ追加情報を求める回数を減らすことです。情報の再依頼は大きな遅延、ユーザー体験の低下、不要なやり取りを招きます。プロセスを効率化すれば、リクエストを最初からスムーズに進められます。
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理由を特定します。特定のサービス種別やリクエストチャネルに関連するパターンを示し、Ivanti Service Managerのリクエストフォームの改善、初期データ取得の強化、情報取得の自動化に役立つ分析を提供します。情報依頼のサイクルを10～20％短縮できる可能性があります。

この目標は、すべてのサービスリクエストが確立された標準プロセスフローとビジネスルールに従うようにすることです。未承認のプロセス逸脱は、リスク、サービス提供のばらつき、監査の複雑化、業務拡大の難しさにつながります。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におけるサービスリクエストの実際のプロセスフローを自動的に検出し、事前定義し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反する経路に関与した具体的なアクティビティや担当者を特定して、その頻度を定量化します。これにより、ベストプラクティスの徹底、対象を絞った研修、システム制御の導入が可能になり、コンプライアンスを90～100％向上させられます。

目的は、サービス担当者とチームの業務量を効率的に配分し、ボトルネックを防ぎながらリソースを均衡して利用することです。非効率な配分では、一部の担当者に負荷が集中する一方、他の担当者が十分に活用されず、遅延、疲弊、サービス提供の質の低下につながります。最適な配分により、リクエストをスムーズに処理し、担当者の生産性を最大限に高められます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおける業務量の分布、担当者のアクティビティパターン、サービスリクエスト種別ごとの処理時間を分析します。リソースのボトルネックを特定し、サイクルタイムへの影響を定量化するとともに、タスクの再配分、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を提示します。リソースの利用効率と処理の流れを10～25％改善できます。

この目標は、重要なリクエストから確実に対応できるよう、サービスリクエストの優先順位付けの正確性と有効性を高めることを目的としています。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たり、リソース配分を誤ったり、業務運営に悪影響が及んだりする可能性があります。優先順位付けを改善することで、サービス提供をビジネスニーズに合わせられます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで実際に各優先度がどのように処理されているかを分析し、初期設定された優先度と実際の解決時間、リソース配分を比較します。担当者による優先度の上書きや、優先度の定義が明確でないことなど、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のルールを見直し、担当者向けのトレーニングを実施し、サービス提供全体の効果を10～20％高められます。

サービスリクエストの履行プロセスで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的です。ベンダー関連の遅延は組織が直接管理できない場合が多い一方、全体の解決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、エンドツーエンドのプロセスを効率化できます。
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を切り分け、その所要時間を測定します。遅延が頻発する特定の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手順におけるボトルネックを明らかにします。このデータは、ベンダー管理の改善、契約交渉、プロセスの見直しに役立ち、ベンダー関連の遅延を10～20％削減できます。

この目標は、サービスリクエスト管理プロセスに含まれる、反復的でルールに基づくタスクを特定し、自動化することを目的としています。自動化を進めることで、手作業を減らし、処理速度を高め、人的ミスを抑え、担当者がより複雑なタスクに集中できるようになります。その結果、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、アクティビティの頻度、所要時間、依存関係を分析し、Ivanti Service Managerで標準化され、頻繁に実行されているため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に見込まれる時間とコストの削減効果を定量化できるため、組織はRPAやワークフロー自動化の取り組みに優先順位を付けて実施し、自動化の適用範囲を15～30％拡大できます。

顧客セグメントやサービスの種類が異なっても、サービス品質とプロセス実行を一貫させることが目的です。サービスにばらつきがあると、ユーザー体験に差が生じ、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、公平で予測可能なサービス提供を実現できます。
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内でエンドツーエンドのプロセスフロー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、プロセスステップの違いを特定し、一貫した高品質のサービスを実現するために、プロセスを標準化すべき領域や、適切に個別対応すべき領域を明らかにします。

異なるチーム、部門、担当者の間でサービスリクエストをスムーズに引き継げるようにすることが目的です。遅延、認識のずれ、情報の欠落を伴う非効率な引き継ぎは、処理時間の増加、エラー、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、よりスムーズで迅速なプロセスフローを実現できます。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスにおけるすべての引き継ぎポイントを可視化し、各引き継ぎで発生する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発生している典型的な経路を特定します。文書化の不備やコミュニケーション不足など、非効率な引き継ぎの根本原因を明らかにし、チーム間のプロセスやシステム連携を的確に改善することで、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

1

テンプレートをダウンロード
2

Ivantiの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

進捗を監視
1

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専用に設計されたProcessMindのExcelテンプレートを入手します。このテンプレートには、Ivantiのデータに適した構造が用意されています。

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うことで、データを正しい形式に整えられ、分析を効率化し、データのインポートに関する問題を防げます。

期待される成果

Ivanti Service Managerのデータを受け入れ、分析に使える状態に整えたExcelテンプレートです。

得られる成果

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すべての手順とバリエーションを示すインタラクティブなマップを表示します。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、明確に可視化できます。
  • 実際のサービスリクエストの流れを可視化
  • Ivantiのプロセスにおけるボトルネックを特定
  • 解決時間とSLA遵守状況を追跡
  • 迅速なサービス提供に向けてリソース配分を最適化
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を最適化して組織が実現できること

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。より効率的なサービス提供と、ユーザー満足度の向上につながります。

0 %
解決時間を短縮

平均処理時間の短縮率

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、ユーザー満足度を高めます。
0 %
SLA遵守率を向上

サービス目標の達成率向上

SLAで定められた経路からの逸脱を特定し、是正措置を講じることで、合意した時間内に解決できるサービスリクエストを増やします。
0 %
手戻りを削減

繰り返しアクティビティの削減率

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で追加作業が必要になる回数を減らします。これにより、品質と担当者の業務効率が向上します。
0 %
プロセスコンプライアンスを向上

定義済みワークフローの遵守

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従っていることを確認します。リスクを抑え、対応の一貫性を高められます。
0 %
引き継ぎを効率化

チーム間の待機時間を短縮

異なるサポートチーム間の引き継ぎを可視化して最適化し、待機時間を短縮します。連携が改善され、リクエストをより迅速に次の段階へ進められます。

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確認された一般的な改善幅を表しています。

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

各サービスリクエストを一意に識別する識別子です。

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、不可欠なケース識別子です。エンドツーエンドのプロセス分析が可能になります。

サービスリクエストのライフサイクルにおける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

プロセスマップ上のステップを定義し、手戻り、ボトルネック、逸脱を含むプロセスフローを可視化して分析できるようにします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを時系列に並べ、パフォーマンス分析の鍵となる時間ベースのすべての指標を計算するために必要なタイムスタンプです。

アクティビティが完了した時点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計算できるため、プロセスのボトルネックや長時間実行されてい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

リクエスト種別でプロセスを分けて分析すると、特定の種別で遅延、手戻り、SLA違反が発生しやすいかどうかを明らかにできます。

現在、サービスリクエストの対応を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

担当範囲と引き継ぎを追跡し、チーム間の遅延、業務量のバランス、プロセス上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

個人ごとの業務量、パフォーマンス、再割り当てのパターンを分析できます。研修、スキルセット、初期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、高優先度のリクエストが低優先度のリクエストより速く解決されていること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

任意の時点におけるリクエストの状態を把握できます。特定の状態に費やした時間の計算や、プロセスの停滞箇所の特定に欠かせません。

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

中核プロセスのサイクルタイムを計算する終点を定義します。サービス提供の効率を測る重要なパフォーマンス指標です。

サービスリクエストを解決することが期待される期限のタイムスタンプです。

重要な理由

実際のパフォーマンスを測定する基準となり、SLA遵守率の計算や、期限超過のリスクが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

サービス上の約束に対するパフォーマンスを直接測定できます。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・最適化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、サービスリクエストのライフサイクルが始まります。このアクティビティは、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Service Request IDが発行された時点で記録されます。

重要な理由

プロセスの主要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、全体の処理時間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ます。Service Requestレコードの「OwnerTeam」フィールドへの値の入力または変更を確認して記録します。

重要な理由

チーム単位のパフォーマンス、業務量の配分、チーム間の引き継ぎ時間を分析するうえで重要なイベントです。プロセス上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の担当になります。通常は、個々の担当者を示す「Owner」フィールドに初めて値が入力された、または値が更新された時点から推定します。

重要な理由

初期の待機時間またはキュー待ち時間が終わる時点を示します。このアクティビティまでの所要時間を測定すると、リソース配分の問題を特定し、担当者業務量ダッシュボードの分析に役立てられます。

サービスリクエストが解決済みとなり、ユーザーに解決策が提供されました。「Resolved」へのステータス変更によって記録される主要な節目で、SLAの計測が停止することが多くあります。

重要な理由

解決時間とSLA遵守を測定するための重要な終点です。作成からこのアクティビティまでの時間は、プロセスパフォーマンスを示す主要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。「Resolved」の状態で一定期間が経過した後に自動的に実行されることが多く、ライフサイクルの最終段階を示します。

重要な理由

プロセスの確定した終点です。「Resolved」から「Closed」までの時間を見ることで、確認作業やシステムの自動処理に伴う遅延を把握できます。

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、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突き止め、より効率的な業務運用につなげられます。

通常は、ケース識別子であるサービスリクエストID、アクティビティ名またはステータス変更、対応するタイムスタンプが必要です。担当者、リクエスト種別、解決メモなどの追加属性を加えると、分析を深められます。このイベントログデータが、プロセスを発見するための基盤になります。

サービスリクエストの解決時間を大幅に短縮し、サービスレベル合意（SLA）の遵守率を高められます。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、情報収集を効率化し、リソース配分を改善できます。その結果、業務効率と利用者満足度に直接的な効果が生まれます。

主な技術的な考慮事項は、必要なイベントログデータをIvanti Service Managerから安全に抽出することです。通常は、Ivantiのデータベースへのアクセス、またはレポートやエクスポート機能の利用が必要になります。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などの標準データ形式にも対応しているため、データを取り込みやすくなっています。

初期データの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、通常は数週間以内に完了できます。主なプロセスバリアントの発見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。その後も継続的な監視により、改善の機会を見つけられます。

標準レポートでは集計指標やあらかじめ定義されたビューが提供されますが、プロセスマイニングでは、個々のサービスリクエストが実際にたどったエンドツーエンドの流れを明らかにできます。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隠れた逸脱、手戻り、ボトルネックを可視化します。これにより、根本原因を詳しく分析できます。

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価値ある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における非効率を見つけ、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。得られるメリットは、プロセスの複雑さや処理量に応じて大きくなります。

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でも利用しやすく設計されています。データとプロセスに関する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リングの支援が必要になる場合があります。

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