サービスリクエスト管理を改善する
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ServiceNowのサービスリクエスト管理を改善し、解決を迅速化
サービスリクエストのプロセスでは、見えにくい遅延や不要な手順が発生しがちです。ProcessMindはこうした非効率を明らかにし、どこでボトルネックが発生しているかを示します。プロセスフローを分析することで、改善の機会を特定できます。その結果、解決時間の短縮と満足度の向上につながります。
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の最適化が重要な理由
サービスリクエスト管理は、IT業務と事業運営を効率よく進めるうえで欠かせないプロセスです。ユーザーの生産性や満足度にも直接影響します。多くの組織では、ServiceNowなどのプラットフォームを通じて処理するサービスリクエストが、従業員や顧客がサービス、情報、サポートを利用する際の主な窓口になっています。しかし、こうしたプロセスには見えにくい非効率が潜んでいることが多く、解決までの時間が延び、業務コストが増え、ユーザーの不満につながります。リクエストが最初から最後までどのように処理されるかを把握できていないと、遅延や手戻り、コンプライアンス違反の根本原因を特定するのは困難です。簡単なリクエストへの対応が遅れるだけでも、事業全体に影響が広がることがあります。高いサービス品質とオペレーショナルエクセレンスを維持するには、このプロセスを継続的に改善することが重要です。
プロセスマイニングでServiceNowのワークフローを可視化
プロセスマイニングを使うと、ServiceNow上のサービスリクエスト管理プロセスを実態に即して把握し、改善できます。推測や個別の経験談に頼るのではなく、ServiceNowで生成された実際のイベントログ、特にsc_request、sc_req_item、sc_taskなどのテーブルのデータから、各サービスリクエストの全行程を再構成します。サービスリクエストIDをケース識別子として扱うことで、設計上の流れではなく、実際に行われているプロセスを可視化できます。全体を把握することで、次のことが可能になります。
- 実際のプロセスフローを把握： リクエストがたどる主な経路に加え、逸脱、手戻りのループ、想定外のステップを確認できます。
- ボトルネックを特定： リクエストの滞留やサイクルタイムの長期化につながるアクティビティ、チーム、承認段階を特定できます。
- パフォーマンス指標を分析： サービスの種類やリクエストのカテゴリごとに、平均解決時間、待ち時間、SLAの遵守状況などの重要業績評価指標を正確に測定できます。
- コンプライアンス違反を検出： 標準手順を経ずに処理されたリクエストや、社内ガイドラインを満たしていないケースを特定し、ガバナンスの改善につなげられます。
データに基づく分析により、サービスリクエスト管理プロセスのどこに問題があり、なぜ期待どおりに進まないのかを客観的に把握できます。これにより、対象を絞った効果的な改善に取り組めます。
プロセス改善の主な領域
プロセスマイニングで得られたインサイトをもとに、サービスリクエスト管理プロセスの重要な領域に改善の取り組みを集中できます。組織で大きな効果が見込まれる領域には、次のようなものがあります。
- リクエスト受付の効率化： 受付と初期振り分けを見直し、最初の段階からリクエストを正しく分類して担当先へ回すことで、初期の振り分けミスを減らします。
- 引き継ぎと手戻りの削減： チーム間の不要な引き継ぎや、情報不足による作業の繰り返しを特定し、より直接的で効率的な解決経路につなげます。
- 承認ワークフローの迅速化： 承認のボトルネックを分析し、対応の遅い承認者や複雑な承認経路を特定します。ServiceNow内で簡素化や自動化が可能な箇所を見つけられます。
- リソース配分の最適化： 業務が集中しているチームや担当者、反対に十分に稼働していないチームや担当者を把握し、業務量の配分を改善して待ち時間を短縮します。
- 自動化の機会を見つける： 繰り返し発生する手作業を特定し、自動化の候補を見つけます。担当者がより複雑な問題に集中できるようになります。
- 外部ベンダーとの連携改善： 外部ベンダーが関与する場合は、ベンダーの応答時間がサービスリクエスト全体のサイクルタイムに与える影響を分析します。
こうした領域に焦点を当てることで、業務効率への効果を測定できる改善を実施できます。
期待できる成果とビジネス上のメリット
サービスリクエスト管理にプロセスマイニングを取り入れてプロセスを最適化すると、組織全体に具体的な効果が期待できます。
- サービスリクエストのサイクルタイムを大幅に短縮： リクエストをより早く解決し、サービスの提供を迅速化できます。
- 業務効率を向上： 無駄をなくし、ワークフローを効率化することで、同じ、またはより少ないリソースで、より多くのリクエストに対応できます。
- SLAの遵守率を改善： サービスレベル合意を安定して達成し、信頼性を高められます。
- 顧客と従業員の満足度を向上： リクエスト処理が効率的で透明になることで、ユーザーの満足度向上につながります。
- 業務コストを削減： 手作業の削減、エスカレーションの抑制、リソース利用の最適化により、コストを削減できます。
- データに基づく意思決定を実現： 推測に頼らず、実際のプロセスパフォーマンスデータに基づいて戦略的な判断を行い、サービスリクエストの管理方法を継続的に改善できます。
これらの成果が、より良いサービス提供と、変化に迅速に対応できる組織づくりにつながります。
改善への第一歩
ServiceNowのサービスリクエスト管理を改善するには、まずプロセスの実態を把握することが大切です。プロセスマイニングによる詳細な分析で、どこに改善が必要かを明確にできます。得られたインサイトをもとに、サービスリクエスト管理のサイクルタイムを短縮し、ボトルネックを解消して、サービスをできる限り効率的かつ効果的に提供できるようになります。顧客を重視したサービスリクエスト管理の実現に向けて、今日から改善を始めましょう。
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
重要な理由
標準化されたテンプレートを使うと、データを準備しやすくなり、正確なプロセス分析に必要な情報を一貫した形式で記録できます。
期待される結果
ServiceNowのサービスリクエスト管理データを入力できるExcelテンプレートです。
データをエクスポート
重要な理由
直近の十分な量のデータを使うことで、現在のプロセスパフォーマンスを実態に即して把握し、実際の業務課題を特定できます。
期待される結果
ServiceNowのサービスリクエスト履歴3～6か月分を入力したデータテンプレートです。
データセットをアップロード
重要な理由
データをすばやくアップロードすると、ProcessMindが生のデータをインタラクティブなプロセスモデルに迅速に変換し、時間と手間を削減できます。
期待される結果
ServiceNowのサービスリクエスト管理データを安全にアップロードし、分析に向けて処理しています。
プロセスを分析
重要な理由
プロセスを可視化すると、解決時間や顧客満足度に影響する、見えにくいボトルネック、コンプライアンスからの逸脱、非効率が明らかになります。
期待される結果
ボトルネックや改善領域を含む、サービスリクエスト管理のパフォーマンスに関する明確なインサイトです。
改善を実施
重要な理由
データに基づくインサイトをもとに対応することで、非効率の根本原因に直接取り組み、サービス提供とリソース利用を具体的に改善できます。
期待される結果
ServiceNowのサービスリクエスト管理プロセスに実施した改善です。
プロセスを監視
実施内容
新しいServiceNowのデータを定期的にProcessMindへ再アップロードし、改善の効果を継続的に追跡するとともに、重要業績評価指標（KPI）の推移を測定します。
重要な理由
継続的に監視することで、改善を定着させ、新たな問題をすばやく特定し、プロセスのパフォーマンスを高い水準に保てます。
期待される結果
サービスリクエスト管理の効率を維持し、重要業績評価指標（KPI）の改善を測定できます。
できること
遅延を特定し、サービスの迅速な解決へ
- サービスリクエストの一連の流れを可視化
- ServiceNowのボトルネックを正確に特定
- ワークフローを見直し、解決を迅速化
- 顧客満足度と業務効率を向上
一般的な成果
サービスリクエスト管理で見られる具体的な改善
これらは、組織がサービスリクエスト管理プロセスにプロセスマイニングを適用した際によく見られる改善例です。ServiceNowなどのシステムに記録されたサービスリクエストIDの詳細なデータを分析することで、チームは非効率な箇所を特定し、ワークフローを改善できます。
プロセス全体の所要時間の平均短縮率
プロセスマイニングで遅延を特定して解消することで、サービスリクエストの作成から解決までの流れを効率化し、より迅速なサービス提供につなげます。
期限内に処理されたリクエストの増加率
SLA違反につながるアクティビティを特定することで、組織はボトルネックやプロセス逸脱に先回りして対処し、より多くのリクエストを期限内に解決できます。
再対応または再オープンされたリクエストの減少率
プロセスマイニングにより、情報不足や初回の解決内容の誤りなど、手戻りの原因を明らかにできます。無駄な作業を大幅に減らし、初回対応での解決率を高めます。
プロセス経路の一貫性の向上率
実際のプロセスのばらつきを理想的な流れと比較することで、組織はベストプラクティスの定着を図り、逸脱を減らし、すべてのサービスリクエストで業務の一貫性を高められます。
担当者の再割り当ての減少率
担当者やチーム間で発生する過剰または非効率な引き継ぎを特定して減らすことで、リクエストの解決を早め、よりスムーズで直接的な処理につなげます。
結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られた改善を表すもので、個別のケースでの成果を保証するものではありません。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、サービスリクエストの受付から解決までの実際の流れを可視化します。承認ワークフローのボトルネックや過剰な手戻り、担当者間の非効率な引き継ぎを明らかにします。こうした詳細なインサイトをもとに、最適化すべき箇所を正確に特定し、解決時間の短縮と効率の向上につなげられます。
通常は、ServiceNowのサービスリクエストモジュールから過去のイベントログを取得します。主なデータ項目は、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、各アクティビティのタイムスタンプです。実行した担当者、ステータスの変更、リクエストに関する情報も、より詳細な分析に役立ちます。
ServiceNowからデータを抽出する方法には、データベースへの直接クエリ、標準レポートのエクスポート、API連携などがあります。プロセスマイニングツールによっては、ServiceNow用のコネクターがあらかじめ用意されており、イベントログを必要な形式で簡単に抽出できます。抽出データにタイムスタンプと各リクエストの一意なケース識別子が含まれていることを確認してください。
リクエストの解決時間の短縮、SLA遵守率の向上、手戻りの削減など、大きな改善が期待できます。プロセスマイニングは、主要なリクエスト経路の標準化、リソース利用の最適化、情報収集の迅速化にも役立ちます。最終的には、顧客満足度とコンプライアンスの向上につながります。
現在のプロセスマイニングプラットフォームは使いやすさを重視して設計されており、直感的なインターフェースやServiceNowなどのシステム向けのコネクターを備えていることが多くあります。ServiceNowのデータ構造をある程度理解していると役立ちますが、通常、高度なプログラミングの知識は必要ありません。複雑な技術開発よりも、業務プロセスの分析に重点を置いています。
初回のデータ抽出とモデル作成は、データ量や複雑さによって異なりますが、多くの場合、数週間以内に完了します。特定されたボトルネックや手戻りのループなど、具体的なインサイトは、最初の分析後すぐに見つかることがあります。改善策の実施とその効果の確認には、通常、数週間から数か月かかります。
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。あらかじめ定めたプロセスルールやSLAからの逸脱を自動で検出し、監査証跡を明確に確認できます。SLA違反の事例をすばやく特定して原因を把握し、所定の承認手順などの社内ポリシーが一貫して守られているかを確認できます。
プロセスマイニングは、既存のレポート作成・分析ツールに取って代わるものではなく、それらを補完します。従来のツールが「何が」起きたかを示すのに対し、プロセスマイニングはプロセス全体の流れを可視化し、「どのように」「なぜ」起きたかを明らかにします。従来のダッシュボードでは得られない、原因を把握するための詳しい分析を通じて、改善すべき点を絞り込めます。
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