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サービスリクエスト管理を改善する

サービスリクエスト管理を最適化するための6つのステップをご紹介します。

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Jiraのサービスリクエスト管理を最適化し、解決を迅速化

サービスリクエスト管理では、ボトルネックによって効率やコンプライアンスに影響が出ることがあります。ProcessMindを使うと、プロセス全体の流れを追跡し、遅延の発生箇所や改善の余地を見つけられます。これにより、リクエストへの迅速な対応と顧客満足度の向上につなげられます。

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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サービスリクエスト管理を最適化する理由：業務効率の向上

サービスリクエスト管理は、利用者がサービスや情報、サポートを受けるための主要な窓口であり、あらゆる組織に欠かせない機能です。変化の速い今日の環境では、このプロセスの効率性と有効性が、顧客満足度、運用コスト、組織全体の俊敏性に直結します。Jira Service Managementのようなシステムには基本的な機能が備わっていますが、課題は、リクエストの受付から解決までを不要な遅延や手戻りなく進めることです。

サービスリクエスト管理が非効率だと、さまざまな問題が連鎖して起こります。解決までの時間が長引けば利用者の不満につながり、顧客離れや生産性の低下を招くおそれがあります。ボトルネックによって未処理のリクエストが積み上がると、リソースが圧迫され、運用コストも増加します。また、サービスレベル契約（SLA）を守れなければ、評判を損ない、違約金が発生する可能性もあります。静的なレポートだけでは分からない、サービスリクエストの実際の流れを把握することが、継続的な改善と質の高いサービス提供に欠かせません。

プロセスマイニングでサービスリクエストを分析

Jira Service Managementの従来のレポート機能では有用な指標を確認できますが、サービスリクエスト管理プロセスの開始から終了までの流れを把握するのは困難な場合があります。そこで役立つのがプロセスマイニングです。Jira Service Managementに蓄積されているイベントログのデータを使い、実際のプロセスを客観的に示すデータに基づいたマップを作成します。

プロセスマイニングでは、サービスリクエストIDをケース識別子として、たとえば「サービスリクエスト作成」「サービスリクエストのトリアージ」「依頼者への情報確認」「サービスリクエスト解決」といった各アクティビティを追跡します。リクエストが実際にたどる経路を可視化し、標準プロセスからの逸脱や停滞箇所を明らかにするとともに、各アクティビティや遷移にかかる時間を算出します。これにより、推測に頼らず、サービスリクエストの処理時間に大きく影響する非効率な作業、手戻りの繰り返し、想定外のばらつきを見つけられます。サービスの種類、担当者の対応状況、受付チャネルなどを分析し、サービスリクエスト管理を改善すべき箇所を具体的に特定できます。

プロセス改善の主な領域

プロセスマイニングを使うと、サービスリクエスト管理プロセスの改善に向けて、次のような領域を詳しく把握できます。

ボトルネックの特定：リクエストが滞留しているステップや遷移、待ち時間が特に長い箇所を簡単に特定できます。たとえば、特定のリクエスト種別で「内部レビュー実施」による遅延が頻繁に発生していることが分かる場合があります。
手戻りと逸脱：「解決策の作成・実施」と「内部レビュー実施」の間を何度も行き来する、または「依頼者への情報確認」が繰り返し必要になるといった手戻りのパターンを可視化します。初期段階での情報収集や解決策の品質を改善する手がかりになります。
SLA遵守状況の分析：どのプロセス経路や担当者がSLA未達につながっているかを特定します。優先順位付け、担当者の割り当て、解決確認のどの段階で遅延が起きているかを把握できます。
リソース配分の最適化：実際のプロセス実行データに基づいて、担当者の業務量や対応状況を分析します。割り当ての偏りを調整し、特定のアクティビティに必要なトレーニングを見極められます。
自動化の候補の発見：プロセスの流れを分析し、Jira Service Managementのワークフロー内で自動化できる可能性のある、手作業の反復タスクを見つけます。人為的なミスを減らし、解決を早めることにつながります。

プロセス最適化で期待できる効果

プロセスマイニングを使ってサービスリクエスト管理を最適化すると、組織の収益や評判に直接影響する、測定可能な効果が期待できます。

サービスリクエストの処理時間を短縮：ボトルネックや手戻りを特定して解消することで、リクエストの解決にかかる平均時間を大幅に短縮し、サービスを迅速に提供できます。
顧客満足度の向上：リクエストを迅速かつ効率的に解決することで、利用者の満足度と顧客ロイヤルティの向上につながります。
運用コストの削減：プロセスを効率化し、手戻りを減らしてリソース配分を最適化することで、無駄な作業を抑え、コストを大幅に削減できます。
コンプライアンスとガバナンスの向上：サービスリクエストのプロセスが社内規程、業界規制、外部SLAを継続して遵守できるようにし、リスクを抑えて信頼を維持します。
チームの生産性向上：担当者が明確なプロセスに沿って業務を進められるようにし、非効率な作業に費やす時間を減らすことで、価値を生む業務に集中できます。

最適化を始める

Jira Service Managementのサービスリクエスト管理を最適化するために、複雑な技術知識は必要ありません。既存のJiraデータを使い、プロセスのパフォーマンスを詳しく把握できるよう、手順に沿って進められます。プロセスマイニングによってサービス提供のあり方を見直し、問題が起きてから対応する方法から、データに基づいて先回りして改善する方法へと移行できます。今日からサービスリクエスト管理の改善に取り組み、サービス業務の可能性を引き出しましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決に想定以上の時間がかかり、顧客の不満や運用コストの増加につながることがあります。処理時間の長期化は、サービスリクエスト管理プロセスに潜む非効率な作業、複雑なワークフロー、リソース配分の偏りを示している可能性があります。
ProcessMindは、Jira Service Managementにおけるサービスリクエストの開始から終了までの流れを分析し、遅延の主な原因となっているステップを特定します。ボトルネックや付加価値を生まないアクティビティを明らかにすることで、ワークフローの見直しと解決時間の短縮につなげられます。

重要なサービスレベル契約が繰り返し守られず、顧客満足度に直接影響したり、違約金が発生したりする可能性があります。サービスリクエストの作成から解決までの全体像が見えなければ、未達の原因を把握するのは困難です。
ProcessMindは、定められたSLAに対するサービスリクエスト管理プロセスの実績を客観的に示します。各アクティビティにかかった時間を追跡し、標準からの逸脱を特定することで、SLA未達の根本原因を明らかにし、サービス提供の改善につなげます。

サービスリクエストの分類や優先順位付けが適切でなかったり、担当者が何度も変更されたりすると、遅延やリソースの無駄が生じます。リクエストが担当者間を行き来することで解決までの時間が延び、問題解決に使える貴重な時間も失われます。
ProcessMindは、Jira Service Managementでサービスリクエストがトリアージや割り当てを経て実際にどのように処理されるかを可視化します。担当変更のパターンや、リクエストの停滞箇所、非効率な対応を特定できるため、最初の振り分けや割り当てのルールを見直し、初回対応での解決率向上につなげられます。

解決済みとされた後に再オープンされるサービスリクエストが多い場合、最初の対応が不十分、または利用者の期待に沿っていない可能性があります。顧客の不満を招くだけでなく、担当者の作業量が倍増し、運用コストも増加します。
ProcessMindは、解決後に再オープンされたサービスリクエスト管理のケースをすべて特定し、関連するアクティビティ、担当者、解決カテゴリと照らし合わせます。この分析から手戻りの原因を明らかにし、解決の品質向上と同じ問題の再発防止につなげられます。

担当者が顧客に追加情報を何度も求めることがあり、解決が遅れて利用者の不満につながります。これは、最初の段階で必要な情報を十分に収集できていないか、プロセスのステップ間で引き継ぎが適切に行われていないことを示している可能性があります。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理における「依頼者への情報確認」の頻度やタイミングを分析し、情報確認が繰り返される箇所と理由を明らかにします。この分析をもとにデータ収集を見直し、Jira Service Managementの初回入力フォームを改善して、担当者が必要な情報を得られるようにできます。

一部の担当者やチームに業務が集中する一方、余力のある担当者もいます。その結果、燃え尽きや対応の遅れ、人員の非効率な配置につながります。プロセスの実行状況を全体的に把握できないまま、サービスリクエスト管理チーム間で手作業により業務量を調整するのは困難です。
ProcessMindは、実際に行われたサービスリクエスト管理のアクティビティと対応したケースに基づき、担当者やチームごとの業務量を可視化します。業務量の偏りを明らかにし、人員配置を見直す余地を特定することで、より公平な業務分担と迅速なリクエスト処理を支援します。

社内レビューや外部ベンダーとのやり取りなど、サービスリクエスト管理プロセスの特定のアクティビティが、繰り返し滞留の原因になります。こうしたボトルネックはプロセス全体を大幅に遅らせ、業務効率や解決までの時間に影響します。
ProcessMindは、Jira Service Managementのワークフローで、最も時間がかかるアクティビティや待ち行列が長くなる箇所を正確に特定します。実際のプロセスの流れを可視化し、遅延箇所を明らかにすることで、自動化や人員配置の見直しなど、対象を絞った改善を支援します。

手順が文書化されていても、サービスリクエスト管理プロセスで必須の手順が省略されたり、順序どおりに実行されなかったりすることがあります。その結果、コンプライアンス上のリスクやサービス提供のばらつきが生じ、監査で問題になる可能性があります。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスの実際の実行状況を、あらかじめ定めた理想的なワークフローや準拠すべきワークフローと自動で比較します。逸脱をすべて明らかにし、手順に準拠しない経路が発生する箇所を特定することで、Jira Service Managementで標準業務手順を徹底しやすくします。

外部ベンダーが関与するサービスリクエストでは、解決までの時間が大幅に延び、顧客満足度にも影響することが少なくありません。外部への依存関係が見えないと、遅延の根本原因を特定するのは困難です。
ProcessMindは、「外部ベンダー対応」アクティビティを含むサービスリクエストのライフサイクル全体を追跡します。ベンダーからの回答や対応を待つ時間を定量化し、外部への依存が与える影響を明らかにします。これにより、サービスリクエスト管理におけるベンダー管理やプロセス連携の改善につなげられます。

明確な理由がないまま、サービスリクエストが上位の担当者や管理者にエスカレーションされることがあります。コストが増えるだけでなく、上級担当者がより複雑な問題に対応する時間も減ってしまいます。こうした状況は、現場の担当者に十分な権限が与えられていない、または明確なガイドラインがないことを示している場合があります。
ProcessMindは、優先度や担当者の変更を追跡し、サービスリクエスト管理におけるエスカレーションのパターンを特定します。どの種類のリクエストが、プロセスのどの段階で頻繁にエスカレーションされるかを明らかにすることで、Jira Service Managementのエスカレーション方針や担当者向けトレーニングの見直しを支援します。

リクエストが解決済みになっても、根本的な問題が残ったり、新たなリクエストとして再発したりすることがあります。根本原因が解消されていないと、同じ問題が繰り返され、業務量が増えるだけでなく、顧客の信頼も損なわれます。
ProcessMindは、関連するサービスリクエスト管理のケースを結び付け、「解決策の提示」と「サービスリクエストの解決」アクティビティの結果を分析します。再度のリクエストや後続の問題につながるケースに共通する特徴を特定し、解決の有効性を把握して品質を改善できるよう支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、サービスリクエストの受付から最終的な解決までにかかる時間の短縮を目指します。解決が早まれば顧客満足度が向上し、担当者がより多くのリクエストに対応できるため、業務効率も高まります。ProcessMindは、各サービスリクエストの開始から終了までの流れを分析し、遅延につながるアクティビティや引き継ぎ箇所を特定します。ボトルネックの影響を定量化することで、対象を絞った改善を可能にし、解決時間を20～30％短縮できる可能性があります。

この目標は、応答時間と解決時間に関するサービスレベル合意を継続して達成、または上回ることを意味します。SLAを守れないと、金銭的なペナルティや顧客の信頼低下につながる可能性があります。ProcessMindは、各サービスリクエストをSLA目標と照らし合わせ、逸脱を可視化します。トリアージの遅れや未割り当てのリクエストなど、SLA未達の根本原因も特定します。未達がどこで、なぜ発生するかを把握することで、組織は事前に対策を講じ、コンプライアンスを確保して今後のペナルティを回避できます。

この目標では、サービスリクエスト処理の初期段階を、より効率的かつ正確に進めることを目指します。トリアージが不十分だったり、割り当てを誤ったりすると、遅延や再割り当てが発生し、解決までの時間が延びる可能性があります。ProcessMindは、トリアージから割り当てまでのリクエストの流れをマッピングし、振り分けの誤りや頻繁な再割り当てのパターンを特定します。こうした非効率の影響を明らかにすることで、チームが振り分けルール、担当者のスキルとの適合、割り当ての自動化プロセスを見直し、初期対応を迅速かつ正確に行えるよう支援します。

最初の解決後に再オープンされるサービスリクエストを減らすことは、業務効率と顧客満足度の向上に欠かせません。再オープン率が高い場合、最初の解決が不十分、または顧客の期待に沿っていない可能性があります。担当者の時間が無駄になり、リクエストをした人の不満にもつながります。ProcessMindは、再オープンされたリクエストのライフサイクルを追跡し、再オープンの主な理由や、その直前に行われたアクティビティを特定します。この分析を解決品質や担当者向けトレーニングの改善に役立て、再オープン率の15～25％削減を目指します。

この目標では、遅延や顧客体験の低下につながる、担当者からリクエストをした人への情報確認の繰り返しを減らします。同じ情報を何度も尋ねる状況は、最初のリクエストフォームやナレッジベース、担当者向けトレーニングに不足があることを示している場合があります。ProcessMindは、サービスリクエスト内で情報を求めるやり取りの順序を分析し、担当者が同じ内容を繰り返し確認しているパターンを特定します。これにより、最初の段階で収集するデータを見直し、ナレッジの充実を図ることで、業務効率とリクエストをした人の満足度を高められます。

この目標では、一部の担当者の燃え尽きを防ぎ、余力のある担当者もいる状態を解消できるよう、サービスリクエストをより公平に分担します。業務量に偏りがあると、対応の遅れや品質の低下、担当者の不満につながる可能性があります。ProcessMindは、担当者やチームごとのリクエストの割り当て状況と処理状況を可視化し、業務量の偏りや関連するボトルネックを特定します。担当者のキャパシティと振り分け状況を分析することで、組織は割り当てルールを調整し、より均衡の取れた効率的なワークフローを実現できます。

この目標では、サービスリクエスト管理プロセス全体の流れや解決時間を大きく妨げる箇所を解消します。ボトルネックは遅延や未処理の滞留を招き、システムが本来の能力を発揮できなくなる原因にもなります。ProcessMindはプロセス全体の流れを可視化し、リクエストが集中したり、長時間とどまったりするアクティビティや移行箇所を明らかにします。こうした重大なボトルネックを特定することで、人員の再配置やプロセスの自動化など、対象を絞った改善を行い、処理を速められます。

この目標では、すべてのサービスリクエストが、あらかじめ定めた社内手順や規制要件に従って処理されるようにします。手順を守れないと、監査での不備やセキュリティリスク、サービス提供のばらつきにつながる可能性があります。ProcessMindは、サービスリクエストの実際の処理経路を自動で特定し、定められた準拠経路と比較します。逸脱や手順に準拠しないアクティビティを明らかにし、プロセスの規律を徹底して、すべてのサービスリクエスト対応で規制要件を守るために必要なインサイトを提供します。

この目標では、外部ベンダーの対応を待つ時間や、ベンダーによる処理にかかる時間を短縮します。ベンダーに依存するアクティビティの遅れは、解決までの時間を大幅に延ばし、顧客満足度にも影響します。ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクルにおける外部ベンダーとのやり取りの所要時間と頻度を追跡します。遅延の原因となる引き継ぎ箇所や待ち時間を特定し、ベンダー管理や連絡手順の改善、サービス合意の見直しを通じて、外部からの支援を迅速化できるよう支援します。

この目標では、不要なサービスリクエストのエスカレーションを減らします。不要なエスカレーションは、初期対応者に与えられた権限や知識、プロセスの明確さに問題があることを示している場合があります。上位担当者のリソースを消費し、解決までの時間も延びてしまいます。ProcessMindは、エスカレーションされたリクエストの経路をマッピングし、エスカレーションにつながる主な要因や直前のアクティビティを特定します。こうしたパターンを把握することで、トレーニングの充実、ナレッジベースの拡充、エスカレーション方針の明確化を通じて、一次対応での解決率を高められます。

この目標では、同じ問題や類似の問題が再発しないよう、サービスリクエストの解決効果を高めます。解決品質が低いと、問い合わせの繰り返しや業務量の増加、顧客の信頼低下につながります。ProcessMindは、解決済みになった後に繰り返し発生するリクエストのまとまりを特定します。特に、根本原因や解決カテゴリが似ているケースに注目します。こうしたパターンを分析することで、担当者向けトレーニングやナレッジベースの更新、問題管理の強化が必要な領域を特定し、より効果が長続きする解決策につなげられます。

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事前設定された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、プロセス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

正確な分析には、標準化されたデータ構造が欠かせません。必要な情報を一貫した形式で記録することで、意味のあるインサイトを得られます。

期待される結果

サービスリクエスト管理のプロセスデータを整理するための、すぐに使える明確なテンプレート。

得られること

サービスリクエストの迅速な解決につながる課題を発見

ProcessMindは、サービスリクエストが実際にたどる経路を可視化し、詳しいインサイトを提示します。遅延がどこで発生しているかを把握し、より迅速で満足度の高い解決に向けた改善点を見つけられます。

サービスリクエストの実際のプロセスフローを可視化
Jira内の重大なボトルネックや遅延を特定
改善の機会をすばやく発見
解決を早め、顧客満足度を向上

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

主な成果

サービスリクエスト管理で得られる改善例

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た場合に、組織が得られる具体的な効果を示しています。特に、Jira Service ManagementなどのシステムにあるサービスリクエストIDのデータを分析すると、データに基づくインサイトから、改善が見込める一般的な領域を把握できます。

0 % faster

解決を迅速化

平均サイクルタイムを短縮

プロセスマイニングは、ボトルネックや手戻りのループを特定し、リクエストの作成から解決までの流れを効率化して、全体の所要時間を大幅に短縮します。その結果、顧客の問題をより早く解決できます。

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SLA遵守率を向上

サービス目標の達成率を向上

実際のリクエストの経路をSLA目標と照らし合わせて可視化することで、組織は逸脱や人員配置の問題に先回りして対処し、より多くのリクエストでサービス上の約束を守れるようになります。サービス品質と顧客の信頼も高まります。

0 % decrease

再オープン件数を削減

再対応が必要な問題を削減

プロセスマイニングは、最初の解決が不十分だった場合や情報収集が足りなかった場合など、リクエストが再オープンされる根本原因を明らかにします。根本的な問題に対処することで、手戻りを減らし、担当者の時間を節約して顧客満足度を高められます。

0 % faster

トリアージを効率化

担当者への割り当てを迅速化

プロセスマイニングは、手作業や非効率な振り分けルールが原因となる、初期トリアージや割り当て段階の遅延を明らかにします。これらの手順を最適化することで、適切な担当者にリクエストをより早く届け、プロセス全体を迅速化できます。

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コンプライアンスを強化

定められた手順の遵守

プロセスマイニングは、プロセスが実際にどのように実行されているかを詳しく可視化し、標準業務手順からの逸脱を明らかにします。対象を絞った対策を講じることで、コンプライアンスを向上させ、業務上のリスクを低減できます。

実際の結果は、対象とするプロセスの範囲、組織の状況、データ品質によって異なります。ここに示す数値は、さまざまなプロセスマイニング導入で一般的に見られる改善を表しています。

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です。関連するすべてのイベントの主キーとして使用します。

重要な理由

関連するすべてのアクティビティを1つのエンドツーエンドのプロセスフローに結び付ける、基本となるケース識別子です。これにより、プロセスを分析できます。

サービスリクエストのライフサイクルで発生したイベントまたはタスクの名称です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの可視化やワークフローのパターン、逸脱の分析を可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントの順序付け、所要時間やサイクルタイムの算出、プロセスのボトルネックの特定に欠かせないタイムスタンプです。

サービスリクエストの対応を現在担当しているユーザーまたはエージェントです。

重要な理由

エージェントの作業負荷の分析、個人のパフォーマンス測定、リソース配分の把握に欠かせない属性です。

サービスリクエストに設定された優先度です。「低」「中」「高」「重大」などがあります。

重要な理由

分析を優先度別に分け、優先度の高いリクエストがより迅速に処理され、より厳しいサービスレベルを満たしているかを確認できます。

ライフサイクルにおけるサービスリクエストの現在のステータスです。

重要な理由

各ケースの現在の状況を示し、進行中の作業を分析するとともに、停滞または長期化しているリクエストを特定できます。

「アクセス権の申請」や「ハードウェアの問題」など、サービスリクエストの分類です。

重要な理由

サービスリクエストの種類ごとに、プロセス、作業負荷、パフォーマンスを比較するうえで欠かせない属性です。

SLAに基づき、サービスリクエストを解決する目標日時です。

重要な理由

パフォーマンス測定の基準となります。SLAの遵守状況の算出に直接役立ち、作業の優先順位付けにも役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

ユーザーがポータルやメールなどの窓口から正式にリクエストを送信し、サービスリクエストのライフサイクルが始まるアクティビティです。Jiraでは、「サービスリクエスト」タイプの新しい課題が作成されたイベントとして明示的に記録され、作成時刻も保存されます。

重要な理由

このアクティビティは、プロセスの主な開始イベントです。全体のサイクルタイムを計算し、リクエストの件数や到着パターンを把握するために欠かせません。

サービスリクエストの解決を担当する特定の担当者やチームが割り当てられたときに発生するアクティビティです。Jiraでは「担当者」フィールドの変更が明示的に記録されるため、割り当て時刻を確認できます。

重要な理由

トリアージから割り当てまでの時間や、担当者ごとの業務量を測る重要な節目です。待機状態から実際の対応に移るタイミングを示します。

多くのサービスデスクのワークフローでは、解決策をリクエストをした人に提示し、承認を得る独立した手順です。課題のステータスが「顧客の承認待ち」や「確認待ち」などに変わったことから推定します。

重要な理由

このアクティビティを使うと、解決策の提示後に顧客からの回答を待つ時間を切り分け、社内作業の時間と区別できます。

リクエストが完了したとみなされ、解決内容が記録された正式な時点を示します。Jiraでは、課題が初めて「完了」カテゴリーのステータスになると、「解決日」フィールドに値が設定されます。

重要な理由

プロセスの主要な終了マイルストーンの1つです。解決時間やSLAの遵守状況を算出するうえで重要であり、対応作業の終了を示します。

サービスリクエストの最終的な事務処理上のクローズを示します。「解決済み」の状態になってから一定期間後に自動でクローズされる場合もあります。Jiraにおける課題のライフサイクルの終点です。

重要な理由

プロセスの最終的な終了イベントです。「解決済み」から「クローズ」までの時間を分析すると、事務処理にかかる時間や自動クローズのルールを把握できます。

よくある質問

Jira Service Managementのサービスリクエスト管理について、プロセスマイニングで何が分かりますか？

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、想定した経路からの逸脱を特定して、見えにくいボトルネックを明らかにします。Jira Service Managementでリクエストが滞留する箇所や解決に時間がかかる理由、SLA未達が頻繁に発生する箇所を特定できます。

プロセスマイニングを始めるには、Jira Service Managementからどのようなデータが必要ですか？

主に必要なのはイベントログデータです。通常、ケース識別子となるサービスリクエストID、アクティビティ名、各イベントのタイムスタンプが含まれます。担当者やステータスの変更、解決の詳細などの属性を加えると、分析をさらに充実させられます。通常、これらのデータはJira Service Managementからエクスポートできます。

サービスリクエスト管理のプロセスマイニングでは、最初のインサイトを得るまでに通常どのくらいかかりますか？

データの量や複雑さによって異なりますが、データの抽出と初期準備を終えれば、最初のプロセスマップやインサイトは数日から2週間ほどで得られることが多いです。この段階で、主な逸脱や改善が必要な領域を早期に把握できます。

プロセスマイニングでサービスリクエスト管理を最適化すると、どのような改善が期待できますか？

リクエストの解決時間の短縮、SLA遵守率の向上、人員配置の改善が期待できます。プロセスマイニングは、再オープンされるリクエストの削減や担当者による情報収集の効率化にも役立ち、サービス品質の向上につながります。

プロセスマイニングで、サービスリクエストのワークフローにある具体的なボトルネックを特定できますか？

はい。プロセスマイニングツールは、実際のプロセスの流れを可視化し、リクエストが集中する箇所や処理に過度な時間がかかる箇所を特定できます。トリアージ、承認、ベンダー対応などの段階で、遅延の原因となるアクティビティや担当者の待ち行列を正確に把握できます。

Jira Service Managementのデータでプロセスマイニングを行うには、専門的な技術スキルが必要ですか？

データを抽出する際には、Jira Service Managementのデータ構造について基本的な知識があると役立ちます。一方、現在のプロセスマイニングツールは使いやすさを重視して設計されています。多くのプラットフォームにはビジュアルインターフェースがあり、初期設定や分析を支援するサービスを提供するベンダーもあります。

プロセスマイニングは、社内プロセス手順の遵守にどのように役立ちますか？

プロセスマイニングを使うと、サービスリクエストの実際の処理プロセスを、定められた理想的なプロセスモデルと比較できます。逸脱や省略、追加の手順をすべて明らかにし、手順に従っていない対応を特定して、標準業務手順の徹底につなげられます。これにより、サービス提供の一貫性を保ち、社内方針を遵守できます。

プロセスマイニングソリューションの導入には、通常どのような技術要件がありますか？

一般的な技術要件には、データ抽出のためのJira Service Managementインスタンスへのアクセス、プロセスマイニングソフトウェアを実行する環境、既存のデータウェアハウスとの連携などがあります。クラウドベースのツールを使うと、インフラ要件を簡素化できる場合があります。

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