問題管理を改善する

問題管理を最適化するための6つのステップガイド。

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プロセスマイニングで問題管理を改善

ProcessMindを使うと、問題管理プロセスに潜む非効率を明らかにできます。サービス品質に影響するボトルネック、繰り返し発生する作業、長引く解決時間を簡単に特定できます。プロセス逸脱や改善が必要な箇所をデータに基づいて把握し、改善につなげられます。任意のシステムからデータを取得し、問題の特定からクローズまで、解決プロセスの全体像を把握できます。

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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問題管理を適切に行うことは、業務の安定性を保ち、質の高いサービスを提供するうえで欠かせません。問題管理のプロセスマイニングを使うと、組織内で問題がどのように特定、調査、解決されているかを、最初から最後まで把握できます。個別の経験談に頼るのではなく、問題レコードが初期検知から最終的な解決と確認に至るまで、実際にたどった経路を確認できます。分析を通じて、解決を遅らせるボトルネックや、コンプライアンスに適合しないプロセスの逸脱、自動化の余地を明らかにできます。基盤となるERP、ITSM、その他のソースシステムを問わず、ProcessMindはイベントデータから業務の実態を再構成します。システムに依存しない客観的なデータに基づき、それぞれの問題管理プロセスを把握できます。

問題管理では、利用するシステムにかかわらず、根本原因分析の長期化、既知の問題の再発、チーム間の非効率な引き継ぎ、問題解決にかかる実際のサイクルタイムが見えにくいといった課題がよく見られます。問題の解決に時間がかかる理由や、リソースの配分に無駄がないか、定められた標準手順が実際に守られているかを把握できず、対応に苦慮する組織も少なくありません。ProcessMindは、業務データに基づく詳細なプロセスマップとパフォーマンス指標を提示し、こうした課題の把握を支援します。遅延の発生箇所や価値を生まない工程、望ましくない結果につながるばらつきを特定できます。これにより、業務の効率化、平均解決時間（MTTR）の短縮、リソース配分の改善につなげ、問題管理をインシデントへの事後対応にとどめず、サービスの安定性向上に役立てられます。

ProcessMindで問題管理プロセスを分析すると、効率の向上、コストの削減、サービス品質の改善につながる効果を得られます。プロセスの実態をデータで把握することで、ワークフローの改善、重複する工程の削減、効果の大きい自動化施策の優先順位付けを、根拠に基づいて進められます。その結果、問題の再発やサービスの中断を減らし、顧客満足度の向上につなげられます。また、コンプライアンス上の不備を早期に特定して対処することで、リスクを抑え、社内方針や外部規制への準拠を確保できます。こうしたインサイトを得るために、既存のデータ環境からスムーズにデータを取り込めるよう設計されています。まずは、システムから必要なイベントログを抽出する手順を案内するデータテンプレートをご利用ください。導入をスムーズかつ迅速に進められます。ProcessMindは、問題管理を事後対応中心の業務から、先を見据えた効率的な運用へと改善するお手伝いをします。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

問題レコードが明確な進展のないまま数週間にわたって調査段階にとどまり、未解決の課題と滞留案件が増えることがあります。対応が遅れると、繰り返し発生するインシデントの原因に対処できず、サービスデスクの負荷が高まり、サービス全体の信頼性も低下します。

ProcessMindは調査段階にかかる時間を追跡し、プロセスがどこで止まっているかを明らかにします。通常の解決時間を超えたレコードを把握できるため、問題管理の担当者は調査が長期化する前に介入し、リソースを再配分できます。

問題レコードが複数の技術チーム間を行き来すると、コンテキストが失われ、解決までの期間が大幅に延びることがあります。担当が明確でないと、作業の重複や技術スタッフの不満につながり、重要なインフラの安定性に関するサービスレベル目標を達成できないおそれがあります。

分析機能は割り当ての順序をマッピングし、問題がチーム間を行き来するパターンを明らかにします。レコードを頻繁に他のグループへ転送しているサポートグループを確認できるため、必要なトレーニングやグループの責任範囲の明確化につなげ、たらい回しを防げます。

暫定対応の公開が遅れると、インシデント対応担当者が繰り返し発生する問題に対応し続けることになり、エンドユーザーの平均解決時間が延びます。問題の特定から暫定対応の公開までに時間がかかりすぎると、一時的な修正方法がわかっているにもかかわらず、不要なサービス停止が発生します。

ProcessMindは、暫定対応の特定から公開までにかかる時間を測定します。状況を把握することで、一時的な解決策を速やかに共有し、技術チームが根本原因の最終的な解決に取り組む間も、問題の影響を抑えられます。

根本原因が特定されても、変更要求の起票前に恒久対策への移行が滞ることは少なくありません。問題管理と変更管理のワークフローが連携していないと、解決できるはずの既知のエラーが残り続け、IT環境でサービス障害が再発するリスクが高まります。

根本原因の特定から変更要求の起票までにかかった時間を分析します。問題管理から変更管理へ移る際の滞りを明らかにし、不要な事務処理の遅れを避けながら恒久対策を進められるようにします。

問題管理のライフサイクルに時間がかかると、同じインシデントがサービスデスクに繰り返し寄せられ、担当者が同じ作業に貴重な時間を費やすことになります。この状況が続くと、業務効率が低下し、チームが戦略的なプロジェクトに集中できなくなるほか、安定したIT環境を維持する能力へのユーザーの信頼も損なわれます。

関連するインシデントの件数と、調査および修正にかかる時間を照らし合わせます。問題の解決が遅れるほどインシデントが増える状況を可視化し、恒久対策を早めてサービスデスクの負荷を軽減するための根拠を示します。

記録を早くクローズして未処理件数を減らすために、実装後のレビューを省略するチームは少なくありません。この重要な工程を省くと、対策が意図どおりに機能したかを確認できず、得られた教訓も記録されません。その結果、同様の問題が再発する可能性が高まり、長期的なサービス改善も妨げられます。

クローズされたすべての問題レコードについて、実装後レビューの実施状況を追跡します。標準プロセスからの逸脱を明らかにし、長期的なサービス改善とコンプライアンス要件のために、解決に必要な手順がすべて実施されるよう支援します。

調査や修正の工程に潜む非効率が原因で、重大な問題がサービスレベル目標を達成できないことがあります。期限を守れないとITサービスの安定性が損なわれ、重要なインフラが合意した期間を超えて不安定な状態に置かれることで、ビジネス上の信頼を失うおそれもあります。

ソースシステムの実際のプロセス日時とSLAの期限を照らし合わせ、違反につながっている具体的なアクティビティを特定します。サービスレベル目標の達成状況をリアルタイムで確認し、期限を過ぎる前に優先順位やワークフローを調整できます。

技術担当者が問題の根本原因を正確に分類しないと、長期的な傾向やインフラに潜む構造的な弱点を特定できません。データが不足していると、安定性の向上に必要なインフラ投資やプロセス変更について、管理者が十分な情報に基づいて判断することも難しくなります。

根本原因のカテゴリ属性が未入力、または汎用的な値に設定されているレコードを特定します。こうしたデータ品質の不足を明らかにすることで、データの整合性を高め、ITの不安定さを引き起こしている要因をより正確に把握できるよう支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

根本原因を早く特定できれば、インシデントの再発を防ぎ、インフラの停止時間を短縮できます。調査を迅速化することで、技術チームは繰り返し発生する障害への対応から、サービスの信頼性を高める恒久対策の実施へと重点を移せます。また、重大な脆弱性が未対応のまま残る時間も短縮できます。

プロセスマイニングでシステム内の調査プロセス全体を可視化し、チームの作業が滞る箇所を特定します。特定のサポートグループや技術領域におけるボトルネックを明らかにし、調査時間の短縮につながる具体的な改善案を提示します。問題の特定から根本原因の判明までを追跡し、調査が計画どおりに進んでいるかを確認できます。

サポートグループ間の引き継ぎが増えるたびに、解決までの時間と事務作業の負担が増します。適切な専門家がすぐに対応できるように引き継ぎを減らせば、担当が曖昧なために問題がチーム間を行き来する状況を防げます。その結果、プロセスが効率化され、責任の所在も明確になります。

ソースシステムにある各問題レコードの割り当て履歴を追跡します。誤った担当先への振り分けや、チーム間での頻繁な差し戻しのパターンを特定することで、グループへの振り分けルールを見直し、不要な再割り当てを減らせます。引き継ぎのたびに調査が停滞することなく、作業を進められます。

回避策を早く提示すれば、進行中の問題がエンドユーザーやサービスデスクに与える影響を抑えられます。恒久対策が整う前でもサポート担当者がインシデントに対応できるため、未解決チケットの件数を大幅に減らし、恒久対策の開発中もユーザーの満足度を高められます。

問題の特定から既知のエラーデータベースへの回避策の公開までにかかった時間を分析します。この結果をもとに重要な手順を標準化し、既知のエラーに関する文書をより早く利用できるようにします。また、暫定的な解決策を迅速に周知する責任をチームが果たしているか確認できます。

問題管理チームの成果を測るうえで、インシデントの再発を減らすことは重要な指標です。根本原因を特定して修正すれば、ITサービスの総保有コストを抑え、サービスデスクの日々の負担を軽減できます。プロセスがビジネス全体にもたらす価値も示せます。

インシデント件数と個々の問題レコードを関連付け、恒久対策の長期的な効果を評価します。症状への対処にとどまらず、解決策が意図どおりに根本原因を取り除いたかを確認できます。実施した変更の成功率を追跡し、想定したとおりにインシデント件数が減っているかを確かめられます。

問題レコードから変更要求へスムーズに移行することは、恒久対策を適切に管理しながら実施するうえで欠かせません。移行が遅れると、特定済みの脆弱性が必要以上に長く本番環境に残り、リスクが高まるだけでなく、調査の成果も損なわれます。

システム内の問題管理と変更管理の間にあるデジタル上の記録をマッピングし、承認や引き継ぎの過程で生じる滞りを特定します。根本原因の特定から対策の開始までの隔たりを埋め、提案された解決策が事務処理や承認待ちで止まる時間を短縮できます。

優先度の高い問題でサービスレベル合意を守ることは、事業継続性と業務の安定性を維持するうえで重要です。継続的な遵守はビジネス関係者との信頼につながり、影響の大きい問題に必要な緊急対応を確実に行うことで、重大なサービス停止の時間を短縮できます。

レコードのライフサイクル全体のタイムスタンプを分析し、実績をSLA目標と照らし合わせて監視します。SLA違反が起きやすいプロセスの段階やサポートグループを特定し、早期警告を提示します。これにより、すべての優先度でコンプライアンスを維持し、違反が起きる前にチームが対応できます。

過去の問題から学ぶことは、サービスを継続的に改善し、同じ失敗を防ぐうえで欠かせません。重大な問題ごとにレビューを完了すれば、教訓を文書化して共有でき、同様の問題の再発を防ぎながら、IT組織の成熟度を長期的に高められます。

レコードをクローズする前に実装後レビューが行われているかを監視します。この手順が頻繁に省略されたり遅れたりする箇所を特定することで、定めたプロセスの遵守を徹底し、重大な問題から得られた知識をサービスデスク全体で記録・共有できます。

正確なデータは、効果的な問題管理と長期的な推移分析の基盤です。根本原因のカテゴリの品質を高めることで、ITインフラの構造的な問題に対処するための戦略的な判断や、技術・研修への的を絞った投資が可能になり、長期的な安定につながります。

数千件のレコードにある根本原因とカテゴリの項目を分析し、分類の不整合、再分類、汎用的な「その他」カテゴリの多用を特定します。この結果をもとに、管理者はデータ入力基準を見直し、レポートの信頼性を高められます。ソースシステムのデータから、新たな技術動向も把握しやすくなります。

問題管理を改善する6つのステップ

データを接続して確認

実施内容

ERPやサービス管理システムなどのデータソースを接続し、問題レコードのアクティビティログを抽出します。タイムスタンプやケースIDなど、分析に必要なイベントデータがすべて取り込まれていることを確認します。

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

この準備を通じて、完全で正確なデータセットを用意し、問題管理プロセスの実際の流れとパフォーマンスを把握するための基盤を整えます。

期待される結果

分析に必要な、問題管理アクティビティの完全で正確なデータセットが整います。

得られること

プロセスに潜む実態を明らかにする

ProcessMindは業務の実際の流れを可視化し、客観的なデータに基づく視点を提供します。これまで気づかなかった非効率やコンプライアンス上の不備を特定できます。

プロセスの開始から終了までの流れを可視化
潜在的な非効率やボトルネックを特定
プロセスルールへの準拠を確認
リソース配分を効果的に改善

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

問題管理のプロセスマイニングで成果を実現

これらの成果は、問題管理のワークフローにプロセスマイニングを適用した組織で見られる具体的な改善例です。データに基づくインサイトを得ることで、チームはボトルネックを特定し、解決プロセスを効率化して、問題の再発をより効果的に防げます。

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根本原因の特定を迅速化

調査時間の平均短縮率

調査の開始から根本原因の特定までの流れを効率化することで、技術チームは長引く診断ではなく恒久対策に集中でき、重大なサービス停止を減らせます。

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引き継ぎによる手戻りを削減

問題レコードの再割り当てを削減

最初の振り分けにおけるボトルネックを特定すれば、問題レコードを適切な専門家にすぐに届けられます。複数のサポートグループにまたがる無駄な作業や遅延を防げます。

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SLA遵守率を向上

重大な問題のコンプライアンスを改善

停滞している問題レコードをリアルタイムで把握できるため、サービスレベル合意の目標を達成できなくなる前に管理者が介入できます。ビジネスに対して安定したサービスを提供できます。

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解決後の手戻りを削減

問題の再オープン率を低減

クローズ前に解決内容を検証すれば、根本的な問題が本当に解消されたかを確認できます。対策済みと思われた問題の調査が再開されるコストのかかる状況を防ぎ、全体の安定性を高めます。

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回避策の提示を迅速化

暫定的な解決策の公開を迅速化

暫定的な回避策を早く公開することで、継続中のインシデントがエンドユーザーに与える影響を大幅に抑えられます。長期的な解決策を開発している間の業務への支障も軽減できます。

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インシデントの再発を削減

関連するサービスデスクのチケットを削減

根本原因を効率よく特定して解決し、恒久対策を公開することで、新たなインシデントがサービスデスクに集中するのを防ぎ、サポートの総コストを抑えられます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、具体的な導入方法によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな問題管理の導入事例で一般的に見られる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

問題レコードを一意に識別するIDです。問題管理プロセスの1つのインスタンスを表します。

重要な理由

関連するすべてのイベントをまとめる基本的なケースIDです。各問題調査の開始から終了までの流れを追跡できます。

問題管理のライフサイクルで発生した特定のイベント、タスク、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する属性です。一般的な経路や逸脱を含むプロセスフローを可視化し、分析できます。

特定のアクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

各アクティビティのタイムスタンプは、イベントの順序付けや、サイクルタイム、ボトルネックの継続時間など、時間に基づく指標の計算に欠かせません。

その時点で問題の調査と解決を担当する技術チームまたは部門です。

重要な理由

チームのパフォーマンス分析、引き継ぎによるボトルネックの特定、チーム間の業務量の把握に役立ちます。

問題に割り当てられた優先度です。調査と解決の緊急度を決定します。

重要な理由

重大な問題と通常の問題への対応を比較する分析に使え、SLAの遵守状況を測定するうえでも欠かせません。

問題の原因となった根本要因の最終的な分類です。

重要な理由

組織全体で問題を引き起こしている要因の傾向や、構造的な問題の特定に役立つため、戦略的な分析に欠かせません。

問題の影響を受ける主要な業務サービス、アプリケーション、または構成アイテム（CI）です。

重要な理由

技術的な問題と影響を受けるサービスを関連付けてビジネス上の背景を示し、ビジネス上の重要度に基づく優先順位付けを可能にします。

問題に関連付けられた個々のインシデントレコードの合計数です。

重要な理由

問題のビジネスへの影響を数値化し、調査の優先順位付けや解決策の効果測定に役立ちます。

サービスレベル契約に基づき、問題レコードの解決が求められる目標日時です。

重要な理由

解決目標を定め、SLAの適合状況の測定と報告の基準となります。

問題の解決が、割り当てられたSLA期限を超えたかどうかを示すフラグです。

重要な理由

SLAの達成・未達を明確に示し、違反につながるプロセス経路を簡単に抽出して分析できます。

問題レコードが異なるサポートグループまたは担当者間で再割り当てされた回数です。

重要な理由

過剰な引き継ぎを追跡してプロセスの非効率を数値化できます。引き継ぎの多さは、不適切な振り分け、知識不足、責任範囲の不明確さを示すことがあります。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

問題レコードが最初に作成されたことを示します。問題管理プロセスの正式な開始点となり、その後の分析に使うベースラインのタイムスタンプが設定されます。

重要な理由

すべてのプロセスインスタンスの主な開始点となるアクティビティです。このイベントからほかのイベントまでの時間を分析することは、プロセス全体の所要時間や初期段階の遅延を把握するうえで重要です。

問題レコードが新規または保留の状態から、調査中の状態に移ったことを示すイベントです。アナリストが問題の診断に正式に着手したことを表します。

重要な理由

初動対応までの時間や未処理案件の処理速度を測定するのに役立つアクティビティです。作成から調査開始までの時間は、チームの対応力を示す重要な指標です。

暫定的な解決策や回避策が文書化され、利用可能になったことを示すイベントです。恒久対策の開発中に、エンドユーザーへの影響を抑えるために行います。

重要な理由

回避策を提示するまでの時間は、チームがサービスを迅速に復旧できるかを測る重要業績評価指標（KPI）です。このアクティビティを分析することで、暫定的な解決策を提示する速さと有効性を把握できます。

問題の根本原因を特定し、文書化した時点を示すアクティビティです。調査段階の完了を表します。

重要な理由

診断の効率を測る重要な節目です。調査開始から根本原因の特定までにかかる時間は、問題分析のパフォーマンスを示す重要な指標です。

問題レコードに対する正式な変更要求の作成または関連付けを記録するイベントです。恒久対策を実施するため、問題管理プロセスから変更管理プロセスへ引き継がれたことを示します。

重要な理由

問題の診断から対策の開始までの遅延を分析するうえで重要なアクティビティです。問題管理と変更管理の接点にあるボトルネックを特定できます。

多くの場合、変更要求を通じて管理される恒久的な技術的解決策が正常に展開されたことを示すイベントです。修正作業の完了を表します。

重要な理由

解決策の実施段階を完了するアクティビティです。変更の開始からこの時点までの時間で、問題解決における変更管理プロセスの効率を測定できます。

ライフサイクルの最後のアクティビティです。問題レコードが事務処理上クローズされ、以降の対応が不要になったことを示します。ケースは完了し、アーカイブされた状態です。

重要な理由

ほとんどのプロセスインスタンスで、主な終了点となるアクティビティです。問題管理プロセス全体の所要時間を算出するうえで欠かせません。

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

プロセスマイニングは問題管理をどのように改善しますか？

プロセスマイニングは、すべての問題レコードがたどった実際の経路を可視化し、標準ワークフローからの逸脱や隠れたボトルネックを特定します。データに基づいてプロセスの実態を把握できるため、チームは効率を高め、解決までの時間を短縮できます。

プロセスマイニングを始めるには、システムからどのようなデータが必要ですか？

通常は、一意のケース識別子、各アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティの説明を含むイベントログが必要です。ステータスの変更、担当グループ、優先度、カテゴリなどの主要な属性があれば、より詳しいコンテキストに基づいて分析できます。

初期結果はどのくらいで確認できますか？

ソースシステムからデータを抽出できるようになれば、数日から数週間で初期のインサイトを得られることがよくあります。最初の段階では、システムへの接続と主要なプロセス変更のマッピングを行い、ベースラインモデルを作成します。

プロセスマイニングは根本原因の調査をどのように迅速化しますか？

各移行にかかる時間を数値化し、調査が停滞する具体的な段階を明らかにします。調査が長引く原因となるリソース不足や情報の欠落も特定できます。データに基づくこの方法により、遅延が起きている箇所を、伝聞ではなく事実に基づいて把握できます。

プロセスマイニングは問題レコードの再割り当てをどのように減らしますか？

すべての移行をマッピングすることで、解決しないままサポートグループ間を何度も行き来するレコードを特定します。グループの担当範囲が曖昧なケースや、特定のチームに特定の種類の問題を処理するリソースが不足している状況を管理者が把握できます。こうしたインサイトは、プロセスの再設計やリソースの適切な配分に役立ちます。

プロセスマイニングは問題管理のSLA遵守率向上に役立ちますか？

目標を達成できなかったレコードの経路を正確に示し、SLA違反の根本原因を特定します。目標を達成したレコードと達成できなかったレコードを比較し、特定のサポートグループや問題の種類で遅延が起きやすいかを確認できます。これにより、優先度の高い問題を所定の期間内に処理するための対策を講じられます。

プロセスマイニングはインシデントの再発をどのように減らしますか？

インシデントレコードと問題レコードの関連を分析し、恒久対策ではなく回避策で繰り返し対処されている問題のパターンを特定します。状況を可視化することで、サポートチケットの再発をまとめて防ぐ、影響の大きい解決策を優先できます。

プロセスマイニングは通常のレポートとどう違いますか？

通常のレポートでは、ある時点の状況や集計指標を確認できますが、問題レコードが実際にたどった経路までは把握できないことがあります。プロセスマイニングは、指標の間で発生する具体的な移行、ループ、逸脱を明らかにします。プロセスがどこで、なぜ停滞しているのかを示し、通常のレポートを補完する長期的な視点を提供することで、実効性のある最適化を支援します。

問題管理を改善するなら、今すぐ始めましょう

データに基づくインサイトで非効率を見つけ、問題をより早く解決できます。

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