> 継続的なプロセス改善 > 変更管理 > Ivanti Cherwell

変更管理を改善

Ivanti Cherwellを最適化する6ステップガイド
データテンプレートをダウンロード
変更管理を改善
変更管理
Ivanti Cherwell
プロセス
システム
プロセスを選択してください。
259 プロセス
キャンセル
選択
課題 (12) 目標 (12) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

Ivanti Cherwellの変更管理を最適化し、更新を迅速化

プロセスのボトルネックは、遅延やリソースの無駄につながることが少なくありません。ProcessMindなら、承認待ちの長期化から複雑な実装の引き継ぎまで、非効率が発生している箇所を正確に特定できます。明確で具体的な改善案を得て、業務を効率化し、組織全体でよりスムーズかつ効率的に更新を進められます。コンプライアンスを高め、リスクを効果的に抑える方法をご確認ください。

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

Ivanti Cherwellの変更管理を最適化する理由

効果的な変更管理は、システム更新、プロセス改善、新しいサービスの展開を管理する役割を担っており、あらゆる組織にとって欠かせません。Ivanti Cherwell Service Managementのようなシステムでは、小規模な設定変更から大規模なインフラストラクチャ刷新まで、さまざまな変更が発生します。しかし、この重要なプロセスを効率的に管理できなければ、大きなボトルネックが生じ、遅延や運用コストの増加、さらにはサービス中断につながる場合があります。変更の実施に問題があると、システム停止やコンプライアンス違反が発生し、イノベーションの速度が落ちることで、組織の適応力や成長にも直接影響します。Ivanti Cherwellにおける変更管理プロセスの実際の流れを把握することが、こうしたリスクを抑え、効率を高めるための第一歩です。理論上のプロセスマップだけでなく、どこで遅延が発生し、サービス提供全体にどのような影響を与えているかを正確に確認できます。

プロセスマイニングでIvanti Cherwellの変更管理から情報を得る

プロセスマイニングは、Ivanti Cherwellの変更管理プロセスをデータに基づいて分析するための有効な方法です。Ivanti Cherwellシステムからイベントログを抽出すると、プロセスマイニングツールは、変更リクエストの作成から完了まで、一件ごとのエンドツーエンドの流れを再構成します。ケース識別子としてChange Request IDを使用することで、実際のプロセスフローを可視化し、標準経路からの逸脱を特定するとともに、非効率が発生している箇所を正確に把握できます。「Change Request Created」、「Risk Assessment Performed」、「Change Request Approved」、「Change Implemented」などの代表的なアクティビティと、その順序や所要時間も確認できます。推測に頼るのではなく、承認ワークフローのボトルネック、想定外の手戻りループ、標準外の実行経路を明確なデータで示せます。変更管理の隠れた複雑さと実際のパフォーマンスを明らかにし、「変更管理を改善するにはどうすればよいか」という問いに具体的なデータで答えるための重要な手段です。

プロセスマイニングで明らかになる主な改善領域

Ivanti Cherwellの変更管理にプロセスマイニングを適用すると、次のような改善領域が明らかになることがよくあります。

  • 承認サイクルのボトルネック：遅延を繰り返し発生させている特定の承認グループや担当者、または変更管理全体の所要時間を延ばしている不要な承認手順を特定します。並列承認と順次承認を可視化し、効率化の機会を見つけられます。
  • 実装効率：「Change Implemented」段階におけるリソース配分、スケジュール設定、チーム間の引き継ぎの非効率を明らかにします。変更が滞留している箇所や、過剰に時間がかかっている箇所を特定できます。
  • コンプライアンスとリスク管理：「Risk Assessment Performed」や「Impact Analysis Conducted」などの必須手順が省略されている、または順序どおりに実行されていないケースを自動的に検出し、コンプライアンスリスクやポリシー違反の可能性を示します。より信頼性の高い、コンプライアンスに沿ったプロセスを実現できます。
  • 手戻りと変更失敗：アクティビティの繰り返し、却下、変更失敗につながる経路を分析し、計画、テスト、コミュニケーションに関する根本原因を特定します。こうしたパターンを把握することが、初回で正しく完了する割合の向上につながります。

変更管理を最適化した場合に期待できる成果

Ivanti Cherwellの変更管理データにプロセスマイニングを適用すると、次のような改善を数値で確認できます。

  • 変更管理のサイクルタイム短縮：リクエストから実装まで変更が進む速度を高め、組織に価値をより早く届けます。「変更管理のサイクルタイムを短縮するには」という目標に直接つながります。
  • コンプライアンスと監査対応力の向上：すべての変更が組織のポリシーと規制要件に沿って実施されるようにし、リスクを抑えて監査結果を改善します。
  • リソース配分の改善：無駄な作業をなくし、ワークフローを効率化することで、チームと予算を適切に配分します。
  • サービスの安定性向上：管理が不十分な変更によるインシデントや中断を減らし、より信頼性の高いIT環境を実現します。
  • データに基づく意思決定：直感に頼らず、実際のデータに基づいて判断し、継続的なプロセス改善につなげます。

変更管理プロセスの最適化を始める

プロセスマイニングでIvanti Cherwellの変更管理を最適化すると、組織は変更をより効果的に管理し、運用リスクを抑え、ビジネス価値の提供を迅速化できます。既存のIvanti Cherwellデータを利用することで、プロセスの状況をこれまで以上に明確に把握できます。抽象的な目標を具体的な改善案に変え、継続的な改善に向けた明確な道筋を示します。

変更管理 ITIL変更 サービス管理 変更承認 実装効率 リスク低減 コンプライアンス監査 IT運用 チケット管理 チケット管理 変更諮問委員会 CAB リリース計画 変更依頼 ITインフラストラクチャ

よくある問題と課題

影響している課題を特定

変更の承認に時間がかかると、重要なシステム更新やサービス改善が止まり、期限の超過や関係者の不満につながります。業務の俊敏性が損なわれ、システムが長期間にわたって脆弱な状態に置かれる可能性もあります。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理における承認ワークフローを可視化し、待ち時間を長引かせている具体的な承認手順やグループを明らかにします。ボトルネックを特定することで、組織はリソースを再配分し、承認マトリクスを見直し、定型的な承認を自動化できます。その結果、変更の展開を大幅に迅速化し、業務への対応力を高められます。

頻繁に却下される変更リクエストや、大幅な手戻りを必要とするリクエストは、貴重な時間とリソースを消費し、展開サイクルを長引かせて運用コストを増加させます。これは、要件が不明確であること、影響分析が不十分であること、初期段階のコミュニケーションに問題があることを示している場合があります。ProcessMindは、却下されたIvanti Cherwellの変更管理リクエストのライフサイクル全体をマッピングし、失敗が繰り返される箇所や、不完全な情報が却下につながる段階を特定します。こうしたパターンを把握することで、対象を絞ったトレーニング、リクエストフォームの改善、申請前の検証強化が可能になり、手戻りを減らして、よりスムーズで効率的な変更処理を実現できます。

変更完了に関するサービスレベル合意（SLA）の目標を継続的に達成できないと、サービス品質の低下、ユーザーの不満、規制上のコンプライアンス違反につながる可能性があります。こうした遅延は業務を中断させ、ITサービス提供への信頼を損ないます。ProcessMindは、目標完了日や社内SLAに違反したIvanti Cherwellの変更管理ケースを自動的に検出し、遅延の原因となっている具体的なアクティビティや段階を明らかにします。この情報をもとに、チームはリソース不足に先回りして対処し、スケジュールを最適化し、プロセスを見直せます。サービスの約束を継続的に守り、業務の信頼性を高めることにつながります。

承認後であっても、実装段階の非効率によって変更全体のサイクルが長引き、効果の実現が遅れるとともに、リスクにさらされる期間が延びる場合があります。実装チームに負担がかかり、システムの安定性にも影響します。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理における実装段階を詳細に可視化し、リソース配分、スケジュール設定、実際の展開などのアクティビティにかかった時間を分解して示します。この重要な段階で発生する具体的なボトルネックや過剰な引き継ぎを特定することで、タスクを効率化し、連携を改善して、承認から展開完了までの時間を短縮できます。

変更プロセスにおけるリスク評価が一貫していない、または不十分であると、実装後に予期しない停止、セキュリティ上の脆弱性、業務の中断が発生する可能性があります。組織が不要なリスクにさらされ、問題への場当たり的な対応を迫られることになります。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理における初期リスク評価と実際の変更結果の相関を分析し、影響の大きい変更が十分なリスクレビューを経ずに進んだケースや、低リスクの変更に過剰な審査が行われたケースを明らかにします。データに基づいてリスク評価の方法を標準化し、適切な管理策を適用することで、問題の発生可能性を抑えられます。

定義された変更管理手順からの逸脱は、特に重要なシステムやデータに関わる場合、重大なコンプライアンス違反、監査指摘、規制当局による監視の強化につながる可能性があります。このような不備はガバナンスを損ない、組織を法的・金銭的な制裁のリスクにさらします。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理ワークフローにおける、承認手順の省略や未承認のアクティビティ順序など、コンプライアンス違反のすべての事例を自動的に検出します。こうした逸脱を特定することで、組織はポリシーの遵守を徹底し、対象を絞ったトレーニングを実施するとともに、信頼性が高く監査可能な変更プロセスを確立できます。

適切な承認を得ずに、変更が文書化・承認済みのプロセスから逸脱すると、業務上の大きなリスクが生じ、統制が弱まり、監査対応も難しくなります。このような「シャドー」アクティビティは、体系的な変更管理の本来の目的を損ないます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理で実際にたどられたすべてのプロセス経路を詳細に可視化し、承認されていない近道、迂回された手順、記録されていないアクティビティを明らかにします。この可視性により、組織は未承認の逸脱がどこで、なぜ発生しているのかを特定し、ポリシーの徹底とガバナンスの改善によってプロセスの整合性を維持できます。

変更の実施に必要な人員や技術リソースを適切に配分できないと、ボトルネック、過重労働、プロジェクト期間の長期化につながります。一部のチームに負荷が集中する一方で、十分に活用されないチームが生じ、全体の生産性や従業員の士気にも影響します。ProcessMindは、アクティビティの所要時間と担当グループまたは担当者を関連付け、Ivanti Cherwellの変更管理に関わるチームやリソース間の作業負荷を分析します。これにより、リソースがボトルネックになっている箇所や待機している箇所を特定し、よりバランスの取れたタスク配分、適切なキャパシティ計画、スムーズな変更実行につなげられます。

特定の変更カテゴリや特定のサービス・システムに影響する変更では、遅延、却下、実施後の問題が繰り返し発生することがあります。プロセスを詳細に把握できなければ、このようなパターンを特定して先回りで改善するのは容易ではありません。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理プロセスを「Change Type」や「Affected Service/System」属性で分類し、完了時間や成功率などのKPIに対して継続的に低い成果となっているカテゴリを明らかにします。これにより、組織は問題のある変更種別に対して、対象を絞った施策、事前承認済みのテンプレート、専門チームを整備し、成功率を高められます。

進行中のすべての変更について、状況や進捗を明確かつリアルタイムに把握できなければ、関係者は十分な情報に基づく判断や影響の予測、期待値の調整を行えません。その結果、場当たり的な管理や責任の所在が不明確になることがあります。ProcessMindは、Ivanti Cherwellのすべての変更リクエストを対象に、開始から完了までのビジュアルマップを作成します。各変更のライフサイクル上の現在位置、担当者、現在のステータスをリアルタイムで確認できます。透明性が高まることで、関係者間のコミュニケーション、先回りした問題解決、組織全体の意思決定を改善できます。

変更管理プロセスでチームや役割の間の引き継ぎが過剰になると、コミュニケーションの負担、遅延、エラーやタスクの抜け漏れが増える可能性があります。引き継ぎのたびに、摩擦や待ち時間が発生する余地が生まれます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理ワークフローで責任を担うグループや担当者の間の移行をすべて追跡し、引き継ぎの回数と所要時間を定量化します。この分析により、責任を集約できる箇所、プロセスを簡素化できる箇所、自動化を導入できる箇所を特定し、不要な引き継ぎを減らして変更サイクルを短縮できます。

実施後レビュー（PIR）が繰り返し遅延したり、表面的な内容にとどまったり、省略されたりすると、組織は変更の成功や失敗から学ぶ重要な機会を逃し、継続的な改善が進みません。その結果、問題が再発し、プロセス成熟度が停滞する可能性があります。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理における「Post-Implementation Review」アクティビティの完了率と実施時期を監視し、その実施状況を変更全体の成功率や、その後のインシデント発生率と関連付けます。これにより、PIRが効果的に実施されているかを確認し、フィードバックループの改善や、学んだ教訓を今後の変更プロセスに組み込むための課題を特定できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

変更の承認が遅れると、重要なシステム更新や新機能の展開がボトルネックとなり、ビジネスの俊敏性やユーザー満足度に影響します。この目標は、Ivanti Cherwellで変更を申請してから最終承認に至るまでの時間を大幅に短縮し、変更をより速く効率的に進めることを目的とします。平均承認時間を測定することで、改善状況を明確に評価できます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの承認プロセスで遅延を引き起こしている具体的な段階や担当者を特定し、ボトルネックや手戻りループを明らかにします。実際のプロセスフローを可視化し、アクティビティ間の待ち時間を分析することで、自動化や並行承認を導入すべき箇所を特定し、承認時間を20～30％短縮できる可能性があります。

変更リクエストの却下率が高い場合、申請やレビューの初期段階に非効率があり、無駄な作業や遅延が生じている可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellで最終レビューに進む前に申請内容を整え、ポリシーに適合させることで、変更が全面的に却下される件数を減らすことを目的とします。成功度は、却下された変更の割合が低下したかどうかで測定します。ProcessMindは、情報不足、不正確なリスク評価、ポリシー違反など、変更が却下される一般的な理由やパターンを明らかにします。却下された変更の経路を分析することで、改善が必要な承認前のアクティビティやデータ項目を特定し、チームによる申請ガイドラインの見直しと、却下率の15～25％削減を支援します。

変更が目標完了日に間に合わないと、プロジェクトのスケジュールやサービスの可用性に影響し、関係者の信頼を損なう可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellの変更を予定期間内に完了できる割合を高め、予測可能性と信頼性を向上させることを目的とします。成功は、目標完了日を守る変更の割合が測定可能な形で増加したかどうかで判断します。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの各変更リクエストのライフサイクル全体をマッピングし、実施、テスト、検証のどこで遅延が発生しているかを正確に明らかにします。計画経路からの一般的な逸脱やサイクルタイムを延ばすアクティビティを特定することで、スケジュールとリソース配分を最適化する施策を実施し、期限内完了率を10～20％高められます。

実施フェーズの非効率は、遅延の大きな原因となり、過剰なリソースを消費し、サービス停止や中断を長引かせます。この目標は、リソース配分から実際の展開まで、Ivanti Cherwellで承認済みの変更を実行するプロセスを効率化し、ボトルネックと手戻りを減らすことを目的とします。改善状況は、実施時間の短縮と実施後の問題の減少によって測定します。ProcessMindは、実施サブプロセスを詳細に可視化し、遅延に大きく影響する具体的なアクティビティや引き継ぎを明らかにします。また、特定の実施チームや変更種別でサイクルタイムが継続的に長くなるパターンも特定できます。こうした分析結果をもとにワークフローを再設計し、リソース間の連携を改善することで、実施期間を15～25％短縮できます。

リスク評価の方法にばらつきがあると、過度に慎重になって不要な遅延が生じたり、確認が不十分になってサービスの不安定化を招いたりする可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellで変更リスクを評価する方法を統一し、適切な統制を一貫して適用することを目的とします。成功度は、リスクの過小評価に起因する変更後のインシデントが減少したかどうかで測定します。ProcessMindは、変更種別や優先度ごとのリスク評価の実施方法を分析し、標準手順からの逸脱を特定します。特定の評価経路と実施後のインシデントや失敗を関連付けることもできます。これにより、ベストプラクティスの徹底や一部のリスク評価手順の自動化が可能になり、評価の一貫性を30％以上高められます。

変更管理ポリシーのコンプライアンスに不備があると、組織は業務上のリスク、監査不備、規制上の制裁を受ける可能性にさらされます。この目標は、Ivanti Cherwellで実行されるすべての変更が、事前に定めたルールと内部ガバナンスの枠組みに厳密に従うようにすることを目的とします。成功度は、特定されたコンプライアンス上の逸脱と監査指摘が減少したかどうかで測定します。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更で実際に実行されたすべてのプロセスフローを自動的に検出し、文書化されたモデルと比較します。未承認の逸脱や必須手順の欠落を即座に明らかにできるため、組織はコンプライアンス違反の行動に先回りして対処し、ポリシーの遵守を徹底できます。コンプライアンス上の不備を20～40％削減できる可能性があります。

Ivanti Cherwellで定義された変更管理プロセスから未承認で逸脱すると、リスクの増大、統制の低下、セキュリティ上の脆弱性につながる可能性があります。この目標は、未承認の近道や別経路を使わず、すべての変更が確立済みの承認ワークフローに従うようにすることを目的とします。成功度は、標準経路から検出される逸脱をほぼゼロにできたかどうかで測定します。ProcessMindの適合性チェック機能を使うと、各変更の実際のフローを理想モデルと比較し、順序を外れた手順や完全に省略された手順を即座に検出できます。逸脱を可視化することで、根本原因の特定とより厳格なプロセスガバナンスを支援し、未承認の経路を実質的になくすことを目指せます。

変更施策への人員や技術リソースの配分が非効率だと、無駄な作業、プロジェクトの遅延、チームの過重労働につながります。この目標は、Ivanti Cherwellの変更管理ライフサイクル全体でリソースを適切に割り当て、効率よく利用することで、生産性を高め、ボトルネックを減らすことを目的とします。成功度は、リソースの可用性が向上し、待機時間が減少したかどうかで測定します。ProcessMindは、アクティビティの所要時間と引き継ぎ時間を分析し、変更プロセス内でリソースの競合や利用不足が発生するパターンを特定します。特定のチームや担当者に負荷が継続的に集中している箇所や、リソースが不要に待機している箇所を明らかにできます。これにより、作業負荷のバランス調整とリソース計画を改善し、利用効率を10～20％高められます。

特定の変更種別やサービス・システムに影響する変更では、問題、遅延、却下が継続的に多く発生することがあります。この目標は、Ivanti Cherwell内の問題領域を体系的に特定し、対象を絞った改善を実施して再発を防ぐことを目的とします。成功度は、問題のある変更カテゴリとして特定された領域に関連する問題が減少したかどうかで測定します。ProcessMindでは、「Change Type」や「Affected Service/System」などの属性に基づき、変更ケースを詳細に絞り込んで分析できます。サイクルタイムが長い、手戻り率が高い、逸脱が多いカテゴリを明らかにできます。この分類結果をもとに、問題のある領域に合わせて手順、テンプレート、トレーニングを見直し、プロセス全体の健全性を高められます。

Ivanti Cherwellで進行中の変更状況を明確かつリアルタイムに把握できないと、不確実性が生じ、先回りした問題解決が難しくなり、関係者間のコミュニケーションにも影響します。この目標は、変更ライフサイクル全体の透明性を高め、関係者が進捗に関する最新情報を確認できるようにすることを目的とします。成功度は、関係者の満足度が向上し、変更状況に関する問い合わせが減少したかどうかで測定します。ProcessMindは、進行中の各変更について、現在の状態、次に予定されるアクティビティ、過去の経路を示す客観的なデータに基づくマップを作成します。逸脱や将来のボトルネックの可能性も確認できます。この全体像により、先回りした管理と明確なコミュニケーションが可能になり、関係者は変更リクエストの正確な状況を一目で把握できます。

変更管理プロセスでチームや担当者の間の引き継ぎが過剰になると、遅延、コミュニケーションエラー、責任の所在が不明確になる問題が生じます。この目標は、責任の不要な移管を特定してなくし、Ivanti Cherwellのワークフローを効率化することを目的とします。成功度は、引き継ぎ回数の減少と、それに伴う全体のサイクルタイム短縮によって測定します。ProcessMindは、変更リクエストの全行程を可視化し、各ステップで発生するアクティビティの移行と関与するリソースを明確に示します。価値を生まない頻繁な引き継ぎや、明確な効果がないまま複数のリソースが順番に変更を処理するパターンを特定できます。こうした非効率を明らかにすることで、ワークフローを再設計して引き継ぎを減らし、進行を10～15％速められます。

実施後レビューが機能していないと、成功した変更や失敗から学ぶ機会を逃し、継続的なプロセス改善が進みません。この目標は、Ivanti Cherwellの変更を展開後に一貫して詳細にレビューし、学んだ教訓を記録するとともに、結果を検証できるようにすることを目的とします。成功度は、記録されたフォローアップアクションの増加と、今後の変更成功率の向上によって測定します。ProcessMindは、実施後レビューのアクティビティを分析し、継続的に実施されているか、通常どの程度の時間がかかっているか、後続のプロセス調整につながっているかを特定します。レビュー結果を実際の変更パフォーマンスデータと関連付けることで、レビューを確実に効果へつなげ、継続的な改善サイクルを促進します。

変更管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

Cherwell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

Ivanti Cherwellの変更管理向けに事前設定されたExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、データを分析に適した形式で正しく構成できます。

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

標準化されたデータ構造は、正確かつ効率的なプロセスマイニングに欠かせません。信頼できるインサイトを得るための基盤になります。

期待される成果

Ivanti Cherwellの変更管理向けに、データを入力できる状態にしたExcelテンプレートです。

得られる成果

Ivanti Cherwellの変更プロセスを明らかにする

ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理プロセスを可視化し、隠れたパターンと正確なボトルネックを明らかにします。明確な分析結果とデータに基づく推奨事項を得て、更新業務を効率化できます。
  • 変更承認のボトルネックを特定
  • 実際の変更プロセスの流れを可視化
  • 遅延の根本原因を特定
  • プロセス改善の効果を測定
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

変更管理を最適化した組織が得られる成果

ここでは、変更管理プロセスを最適化した組織が一般的に得られる具体的な効果を紹介します。Ivanti Cherwellのデータをプロセスマイニングで分析することで、組織はデータに基づく分析結果を得て、ワークフローを効率化し、業務効率を高められます。

0 % faster
変更承認を迅速化

承認サイクルの平均短縮率

プロセスマイニングはボトルネックと手戻りループを特定し、変更承認プロセスを効率化することで、重要なIT変更を迅速に進めます。
0 % fewer
却下される変更を削減

変更リクエスト却下率の低下

却下の根本原因を把握することで、組織は初回申請の品質を高め、無効な変更に費やす無駄な作業を減らせます。
0 % more
期限内に完了する変更を増加

期限内に成功した変更の増加率

計画と実行における遅延箇所を特定し、より多くの変更を目標日までに完了させることで、重要なサービスレベルを満たせます。
0 % higher
コンプライアンスを強化

プロセス遵守率とリスク評価の向上

プロセスマイニングにより、リスク評価が一貫して実施されているかを確認し、文書化された変更プロセスからの逸脱を特定できます。ガバナンスの強化につながります。
0 % fewer
引き継ぎを効率化

変更の担当移管回数の削減

チーム間の不要な引き継ぎを可視化してなくし、遅延を減らすとともに、変更リクエストに対する責任を明確にします。

成果は、変更管理プロセスの複雑さやIvanti Cherwellのデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善幅を示したものです。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて範囲を広げます。
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

1件の変更要求ケースを一意に識別し、開始からクローズまでの関連アクティビティをまとめる一意の識別子です。

重要な理由

関連するすべてのイベントを結び付ける基本的なケース識別子です。変更要求の全体の経過を追跡し、そのパフォーマンスを分析できます。

変更管理プロセス内のある時点で発生した、特定のイベントまたはタスクの名称です。

重要な理由

実際のプロセスフローを発見して可視化するために欠かせない属性です。ボトルネック、手戻りループ、コンプライアンスに反する経路を特定できます。

変更要求について、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です。

重要な理由

このタイムスタンプは、パフォーマンスと所要時間に関するすべての分析の基盤です。サイクル時間の算出、ボトルネックの特定、SLAの監視が可能になります。

変更要求の現在または最終的なステータスです。「Closed」、「Rejected」、「In Progress」などがあります。

重要な理由

変更要求の結果を定義し、却下率、完了率、オープンケースとクローズケースの分布に関する重要な分析を可能にします。

変更の分類です。「Standard」、「Normal」、「Emergency」などがあります。

重要な理由

変更タイプでプロセスを分けることは、パフォーマンスを比較し、「Emergency」など特定のカテゴリがボトルネックや逸脱を引き起こしているかを特定するために欠かせません。

現在、変更要求を担当しているユーザーまたは個人です。

重要な理由

個人単位の責任を追跡し、作業負荷の分布、引き継ぎ頻度、リソース固有のボトルネックを分析できます。

現在、変更要求を担当しているチームまたはグループです。

重要な理由

チーム単位の責任を特定します。プロセスのボトルネック分析、チームパフォーマンスの測定、グループ間の引き継ぎ遅延の把握に役立ちます。

変更に関連する評価済みのリスクレベルです。「Low」、「Medium」、「High」などがあります。

重要な理由

リスクがプロセスフロー、承認サイクル、成功率に与える影響を分析できます。高リスクの変更に適切な審査が行われているかを確認するのにも役立ちます。

変更の実装を完了するために計画または合意された期限です。

重要な理由

予定どおりのパフォーマンスとSLA遵守を測定する基準となります。プロセスの効率と信頼性を示す重要な指標です。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、システムで新しい変更リクエストが開始されたことを示します。通常は、Change Requestビジネスオブジェクトに新しいレコードが作成された時点で記録され、プロセス全体の開始点となります。

重要な理由

これはプロセスの主な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析すると、ライフサイクル全体の所要時間を把握し、初期段階の遅延を特定できます。

このアクティビティは、変更リクエストのリスクと影響の分析が完了したことを示します。通常は、変更リクエストのステータスが「Awaiting Approval」など、承認に進める状態へ移行した時点で推定します。

重要な理由

このアクティビティを追跡すると、評価フェーズの所要時間を測定し、承認前にリスク分析が一貫して実施されていることを確認できます。Risk Assessment Adherence Rate KPIの評価にも役立ちます。

変更諮問委員会（CAB）または指定された承認権限者が、変更の実施を承認する重要なマイルストーンです。変更要求のステータスが「Approved」に更新されたことから推定されます。

重要な理由

このアクティビティは、承認サイクル時間を測定する際の終点です。プロセスの停滞を解消し、計画と実装を開始できる状態にします。また、変更承認サイクル時間KPIの算出に欠かせません。

変更の実装日時が正式に確定し、記録された時点を示します。ステータスが「Scheduled」に更新された時点で取得されます。

重要な理由

重要なコミットメントのマイルストーンです。承認済みの構想を計画済みのアクションへ移行し、実装に進むための前提となります。

変更に関する技術作業が完了したことを示すマイルストーンです。変更要求のステータスが「Implemented」または検証待ちの同様の状態に更新された時点で取得されます。

重要な理由

重要な成功のマイルストーンであり、予定どおりの変更完了率および平均変更実装時間KPIの主要な入力値です。実行段階の終了を示します。

完了した変更について正式なレビューを実施し、成功度を評価するとともに、得られた教訓を記録したことを示します。多くの場合、「Post Implementation Review」へのステータス変更から推定されます。

重要な理由

このアクティビティを追跡することで、変更に関するフィードバックの循環を完了できます。継続的な改善に欠かせず、実装後レビュー率KPIを直接支援します。

変更管理プロセスが正常に完了したことを示す最終的な終点です。変更要求のステータスが「Closed」に設定され、すべての作業が完了した時点で取得されます。

重要な理由

主要な成功の終点として、正常に完了した変更のエンドツーエンドのサイクル時間を算出するために欠かせません。プロセスの全ステップが終了したことを確認できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Ivanti Cherwellにおける変更要求の実際の流れを可視化し、ボトルネック、逸脱、手戻りのループを特定します。承認の遅れや実装上の問題など、遅延が発生している箇所を正確に特定し、その影響を数値化できます。これにより、データに基づいて承認を迅速化し、却下を減らし、期限内完了率を向上させるためのインサイトを得られます。

主に、Ivanti Cherwellの変更要求に関するイベントログが必要です。各イベントのケース識別子（変更要求ID）、アクティビティまたはイベント名（例：「変更を申請」「承認を依頼」「実装を開始」）、タイムスタンプが含まれます。変更タイプ、担当者、リスクレベルなどの属性データを追加すると、分析の精度を高められます。

データの抽出と取り込みが正常に完了すれば、数週間以内に初期インサイトを作成できる場合があります。根本原因の特定や具体的な改善提案を含む詳細な分析には、通常4～8週間かかります。期間は、データの複雑さや分析範囲によって異なります。

はい。プロセスマイニングは、コンプライアンスチェックに適しています。実際の変更プロセスを、あらかじめ定めたルールや理想的なプロセスモデルと自動的に比較し、承認されていない逸脱や不足しているステップを明らかにできます。必要な承認を経ていない変更や、実装後レビューが完了していないケースなど、コンプライアンス上のギャップを特定できます。

ボトルネックを特定して取り除くことによる変更承認サイクルの短縮、失敗しやすい箇所を把握することによる変更要求の却下削減、期限内の変更完了率向上など、大きな改善が期待できます。リスク評価の標準化が進み、リソースの配分も改善されます。

通常は、Ivanti Cherwellのレポート機能、データベースアクセス、またはAPIを使って、関連するイベントログをエクスポートします。変更要求ID、イベント名、各ステップのタイムスタンプを含む構造化されたデータセットを取得することが目的です。安全かつ効率的な抽出方法については、専門家がご案内します。

主な技術要件は、過去の変更要求データを抽出するためにIvanti Cherwellシステムへアクセスできることです。通常は、読み取り専用のデータベースアクセス、または既存のレポート機能を利用します。プロセスマイニングの分析はエクスポートしたデータを使って行うため、通常、Ivanti Cherwell自体との直接的なシステム連携は必要ありません。

基盤となる分析には技術的な要素がありますが、結果は通常、直感的に理解できるビジュアルダッシュボードやレポートで提示されます。プロセスマイニングの専門家が複雑なデータを明確な改善提案に置き換えます。分析結果を理解し、効果的なプロセス改善につなげられるよう、チームを支援します。

変更成功率95％を実現：今すぐIvanti Cherwellを最適化

ボトルネックをなくし、リスクを抑え、変更成功率95％を実現します。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。すぐに始められます。