変更管理を改善する

Jiraの変更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 Service Managementの変更管理を改善

多くの組織では、承認の遅れや変更プロセスにおけるコンプライアンス上の課題により、デプロイの遅延やリスクの増大が生じています。ProcessMindを使うと、こうしたボトルネックを正確に特定し、社内ポリシーへの適合状況を確認できます。分析結果をもとに、業務全体の効率を高め、変更プロセスを効果的に進めるための改善点を見つけられます。

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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変更管理を改善する必要性

効果的な変更管理は、単なる手順の実行ではありません。ITの安定性とビジネスの俊敏性を支える基盤です。変化の速い今日の環境では、組織は頻繁に更新を展開し、新しいサービスを導入し、既存のシステムを変更しています。小さな変更であっても、固有のリスクを伴います。変更管理が不十分だと、サービスの中断、セキュリティ上の脆弱性、コンプライアンス違反、多額の運用コストにつながる可能性があります。Jira Service Managementには、最初のリクエストから最終的なクローズまで、変更プロセスの各ステップが記録されています。しかし、生のデータからプロセスの実際の効率や手順の遵守状況を把握するのは容易ではありません。サービスの信頼性を保ち、イノベーションを加速し、システムの更新をビジネス目標に結び付けるには、変更管理プロセスの改善が欠かせません。

プロセスマイニングで変更プロセスの実態を把握

プロセスマイニングを使うと、Jira Service Managementに記録された変更管理の実態を確認できます。「変更リクエスト作成」「リスク評価実施」「変更実装」などのイベントログから、プロセスを視覚的に表したマップを作成します。理論上のモデルとは異なり、実際の変更の流れを示し、チームの効率に影響する逸脱、手戻りのループ、ボトルネックを明らかにします。変更リクエストIDをケース識別子として使うことで、個々の変更の開始から完了までを把握できます。変更がどこで滞るのか、どの承認ステップが遅延を招くのか、チームが定められた手順に沿って対応しているかを確認できます。想定に頼るのではなく、データに基づいて、何が起きたのかだけでなく、どのように、なぜ起きたのかを把握できます。

変更管理の改善箇所を特定

Jira Service Managementの変更管理データにプロセスマイニングを適用すると、具体的な改善箇所が見つかります。

  • **ボトルネックの特定:**承認の長期化、テスト期間の延長、リソース配分の遅れなど、変更リクエストに時間がかかっている箇所を簡単に見つけられます。こうした滞留箇所を把握することが、変更管理のサイクルタイム短縮につながります。
  • **コンプライアンスの確認:**定められた変更ポリシーからの逸脱を自動的に検出します。リスク評価の省略、未承認の変更、適切な承認を経ない変更などを特定できます。早期に把握することで、規制への準拠を保ち、監査リスクを抑えられます。
  • **サイクルタイムの短縮:**変更リクエストの全行程を分析し、不要な遅延や手戻りを特定して削減します。変更管理のサイクルタイム短縮につながり、価値ある更新をより早く提供できます。
  • **手戻り分析:**修正や再評価のために差し戻される変更の傾向を把握できます。手戻りの根本原因に対処することで、プロセスの品質と効率を高められます。
  • **リソース配分の最適化:**変更プロセスの各段階におけるリソースの利用状況を把握できます。業務が集中しているチームや担当者、余力のあるチームや担当者を特定し、作業負荷を適切に配分できます。

変更対応の効率化で得られる効果

プロセスマイニングを使って変更管理プロセスを継続的に改善することで、測定可能な効果が期待できます。

  • **サービス提供の迅速化:**リクエストから実装までの時間を大幅に短縮し、新機能やバグ修正をより早く提供できます。
  • **サービスの安定性向上:**変更を十分に評価、承認し、正しく実装することで、変更に起因する停止やインシデントを減らし、システムの稼働率を高められます。
  • **コンプライアンスの強化:**社内ポリシーと外部規制を継続的に遵守し、罰則のリスクを抑え、監査に備えられます。
  • **業務効率の向上:**リソース配分を見直し、無駄をなくして変更管理の総コストを抑えることで、チームが戦略的な取り組みに集中できます。
  • **関係者の満足度向上:**変更を予測可能かつ確実に提供し、ユーザーやビジネス関係者の信頼を高められます。

変更管理の改善を始める

Jira Service Managementの変更管理を見直しませんか?プロセスマイニングを使うことで、プロセスの実態を把握し、改善につながるインサイトを得られます。実際のプロセスの流れを可視化して改善箇所を特定し、効率、コンプライアンス、サービス品質の測定可能な向上につながる変更を実施できます。変更管理業務の改善に向けて、今日から取り組みましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

承認に時間がかかると、重要な変更が滞り、期限の超過や機能の導入遅延につながります。こうしたボトルネックは業務の俊敏性や重要な更新の市場投入までの時間に大きく影響し、ビジネスリスクを高めます。ProcessMindは「変更リクエスト承認」アクティビティを分析し、遅延の原因となっている承認グループや段階を特定します。SLA目標への影響も示し、Jira Service Managementの変更管理プロセスの効率化を支援します。

必要な審査や承認をすべて経ずに変更が実装されることがあり、コンプライアンス上の重大なリスクやシステムの不安定化につながります。こうした逸脱は監査上の問題や予期しないサービス中断を招き、ガバナンスを損なう可能性があります。ProcessMindは、「変更リクエスト提出」から「変更実装」へ進む際に、重要な「変更リクエスト承認」のステップが抜けているケースを自動的に検出します。Jira Service Managementの変更管理プロセスにおけるコンプライアンス違反の経路を明らかにします。

変更リクエストの却下が多いと、手戻りが増えて貴重な時間とリソースが失われます。こうした繰り返しは導入を遅らせ、チームの負担を増やし、変更対応のコストを押し上げます。ProcessMindは変更管理プロセスの手戻りのループをすべて可視化し、変更が「レビュー済み」または「承認済み」となった後に、修正のため何度差し戻されているかを示します。Jira Service Managementで却下につながる根本原因や共通のきっかけも特定します。

リスク評価や影響分析など、変更管理の特定の段階が繰り返し滞留箇所になることがあります。こうしたボトルネックはプロセス全体を遅らせ、実装の遅延や効率の低下につながります。ProcessMindは「リスク評価実施」や「影響分析実施」など、各アクティビティにかかる時間を正確に測定します。Jira Service Managementの変更管理プロセスで大幅な遅延を招いているステップを特定できます。

サービスレベル合意(SLA)を継続的に達成できないと、関係者の信頼を損ない、罰則や業務の中断につながる可能性があります。目標未達は、早急な対応が必要な非効率を示しています。ProcessMindは、変更リクエストの実際の完了時間を、設定された「SLA目標」や「目標完了日」と比較します。SLA違反が発生したケースと、Jira Service Managementで未達を招いているプロセス上の非効率を特定します。

特定のチームや担当者に変更関連のタスクが集中すると、変更管理プロセスのボトルネックや遅延につながります。作業負荷の偏りは、主要な担当者の疲弊やスケジュールの長期化を招く可能性があります。ProcessMindは「実装計画作成」や「変更実装」などのアクティビティにおけるリソースの利用状況を分析し、過剰な業務負荷が続いている「承認グループ」や「実装チーム」を特定します。これにより、Jira Service Managementでの変更対応の遅れを把握できます。

変更が大きく異なる経路や定めのない手順で進むと、予測が難しくなり、効率も低下します。標準化されていないと、品質の維持や業務の効率化が困難になります。ProcessMindは、Jira Service Managementの変更管理で変更リクエストが実際にたどった経路をすべて再構成し、理想的なプロセスからの主な逸脱を示します。不要なステップや一貫性のないアクティビティの順序を特定できます。

「テスト実施」を経た変更でも、「導入後レビュー」で問題や障害が頻繁に発生することがあります。これはテスト段階に課題があり、システムの安定性に影響している可能性を示します。ProcessMindは「テスト実施」アクティビティと、「導入後レビュー」や「変更確認」で確認された結果を関連付けて分析します。特定のテスト手順を経た変更でも問題が発生する傾向を、Jira Service Managementのプロセスから特定できます。

「リスクレベル」や「影響度」が高い変更でも、十分な「リスク評価実施」を経ずに進むことがあり、実装後の障害リスクが高まります。これにより、組織は避けられるはずの業務上の危険にさらされます。ProcessMindは、変更の「リスクレベル」や「影響度」の属性と、「リスク評価実施」アクティビティの詳細度との関係を分析します。Jira Service Managementで高リスクの変更が十分に審査されていないケースを明らかにし、障害率の上昇につながる要因を把握できます。

正式な変更リクエストのプロセスを経ずに、臨時の対応として変更が開始、完了されることがあります。計画外の変更は、業務の中断や競合、履歴の追跡ができない状態につながる可能性があります。ProcessMindは、「変更リクエスト作成」から「変更クローズ」までの想定された流れから大きく外れる変更を検出し、「変更予定」や「変更承認」などの重要なステップが省略されたケースを特定します。Jira Service Managementに潜む臨時のプロセスを明らかにします。

関係者が進行中の変更リクエストの状況や進捗をリアルタイムで把握できないことがあります。状況が見えにくいと、不確実性や問い合わせが増え、関連する業務の計画も難しくなります。ProcessMindは、「変更リクエスト作成」から「変更クローズ」まで、各変更リクエストの全行程を表示します。現在の段階とこれまでの経路を明らかにし、Jira Service Managementの変更管理プロセスを見通せるようにします。

変更の実装後、「導入後レビュー」アクティビティが大幅に遅れることがあります。フィードバックが遅れると継続的な改善が進まず、成功や失敗からすばやく学ぶことが難しくなります。ProcessMindは、「変更実装」から「導入後レビュー」までの経過時間を測定し、レビューの遅延が発生したケースや傾向を特定します。Jira Service Managementの変更管理プロセスで遅延が起きている箇所を明らかにし、貴重なフィードバックの機会を逃さないよう支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、変更リクエストの承認にかかる時間を短縮し、重要な変更をより早く進めることを目指します。承認が早まれば、新機能やバグ修正、インフラストラクチャの更新を迅速に展開でき、サービスの俊敏性が高まります。また、遅延が業務に与える影響も抑えられます。変更管理における主要な停滞要因に対処します。ProcessMindは、Jira Service Managementで大幅な遅延を招いている承認ステップや承認グループを特定します。標準外の承認経路や変更が滞っている箇所を示すため、ワークフローの再設定、定型的な承認の自動化、承認責任の再配分などを検討できます。サイクルタイムを20~30%短縮できる可能性があります。

この目標では、すべての変更が定められたガバナンスポリシーや規制要件に従うようにします。未承認の変更が統制を回避するのを防ぐことは、システムの安定性、データセキュリティ、監査への備えを保つうえで欠かせません。Jira Service Managementでコンプライアンスに沿わない変更がもたらすリスクを抑えられます。ProcessMindは実際の変更経路をすべて自動的に把握し、理想的なモデルと比較して、統制の省略や未承認のアクティビティを伴う逸脱を検出します。変更ごとの監査証跡を提示し、コンプライアンス違反の根本原因の特定と、組織によるプロセス遵守の徹底を支援します。コンプライアンス遵守率を15~25%高められる可能性があります。

この目標では、却下されたり、大幅な手戻りが必要になったりする変更を減らし、最初の変更リクエストの品質と、その後の処理を改善します。却下が減れば、無駄な作業が減り、対応が早まり、Jira Service Managementの変更管理にかかる運用コストも抑えられます。ProcessMindは、不十分なリスク評価や影響分析の不足など、変更の却下や手戻りにつながりやすい段階や属性を特定します。こうした傾向を把握することで、対象を絞ったトレーニング、プロセスの調整、テンプレートの改善が可能になります。手戻りを10~20%削減し、初回での成功率を高められる可能性があります。

この目標では、変更プロセスの中で作業が滞留したり、大幅に遅れたりする箇所を特定して解消します。ボトルネックを取り除くことで、変更が滞りなく進み、遅延を防いで処理量を高められます。これはJira Service Managementで変更管理を効率よく進めるうえで重要です。ProcessMindは変更の全行程を視覚的に示し、待ち時間が異常に長いステップや引き継ぎ、待ち行列が多い箇所を明らかにします。ボトルネックの影響を数値で把握できるため、リソースの再配分、プロセスの再設計、自動化の取り組みを検討できます。プロセス全体を15~25%速められる可能性があります。

この目標では、変更の提供と解決に関するサービスレベル合意を継続的に達成、または上回ることを目指します。SLAの遵守率を高めることは、顧客満足度やサービス品質を保ち、Jira Service Managementで信頼性の高いITサービス管理を示すうえで重要です。ProcessMindは、変更の所要時間を変更の種類や優先度ごとに設定されたSLA目標と照合します。特定の承認や実装ステップでの待ち時間など、SLA違反につながるアクティビティや経路を特定し、早期の対応やプロセスの調整を支援します。SLA遵守率を10~20%高められる可能性があります。

この目標では、人員やシステムなどの適切なリソースを、過負荷や遊休を招くことなく、すべての変更対応で効率よく使えるようにします。効果的なリソース管理により、遅延や運用コストを抑え、Jira Service Managementの変更管理タスクを円滑に進められます。ProcessMindはアクティビティの所要時間とリソースの割り当てを分析し、リソースの過剰利用による待ち行列や、利用不足が発生している箇所を特定します。リソース需要とキャパシティをデータに基づいて把握できるため、作業負荷を適切に配分し、リソース関連コストを5~10%削減できる可能性があります。

この目標では、変更の処理方法のばらつきを抑え、ベストプラクティスや定められたワークフローに沿った対応を促します。実行を標準化すると、予測しやすくなり、エラーが減り、トレーニングも簡素化されます。Jira Service Managementの変更管理全体の業務効率も高まります。ProcessMindは実際のプロセスのバリアントをすべて自動的に把握し、理想的または最も効率的な経路からの逸脱を示します。標準化されていないことがサイクルタイムやコストに与える影響を数値で示すため、組織は推奨する経路の遵守を徹底できます。プロセスのバリアントを20~30%減らし、効率を高められる可能性があります。

この目標では、変更のライフサイクルにおけるテストを十分に行い、導入前に潜在的な問題を特定できるようにします。効果的なテストは、実装後の問題を減らし、サービスの中断やコストのかかるロールバックを抑えます。ProcessMindは、「テスト実施」アクティビティの所要時間や範囲と、「導入後レビュー」での問題や、その後に発生した変更関連のインシデントとの相関を分析できます。テストが不十分なパターンを特定し、テスト手順を見直すことで、導入後の問題を10~15%減らせる可能性があります。

この目標では、変更ごとに実施するリスク評価の信頼性と精度を高め、潜在的な問題を正確に特定して軽減できるようにします。リスク評価の精度が上がると、意思決定の質が高まり、予期しない障害が減り、Jira Service Managementで管理するサービスの安定性が向上します。ProcessMindでは、「リスク評価の実施」アクティビティと、その後の「変更の検証」や「変更のクローズ」の結果を関連付けられます。特に、初期リスクが高く、最終的に障害や手戻りにつながった変更を特定できます。評価が不正確になる要因や経路を分析することで、リスク評価基準の見直しを支援し、予期しない障害を5~10%減らせます。

標準プロセスを経ずに行われる臨時または緊急の変更を減らすことが目標です。こうした変更は、業務の中断やリスクの増大につながることが少なくありません。計画外の変更を減らすことで、IT環境の安定性と予測可能性が高まり、サービスの信頼性と計画の効率も向上します。ProcessMindは、通常とは大きく異なる経路や途中で短縮された経路をたどる変更を特定します。これらを後続のインシデントやパフォーマンス低下と関連付けることで、臨時変更の根本原因を把握できます。その結果、組織は発生件数を10~15%減らし、変更をより適切に管理できる環境を整えられます。

すべての変更リクエストの状況と進捗を、関係者がリアルタイムで把握できるようにすることが目標です。透明性が高まると、コミュニケーションが円滑になり、関係者の期待を先回りして調整できるため、Jira Service Managementにおける変更管理の全過程で、より適切な意思決定を支援できます。ProcessMindは、進行中の各変更について、現在の段階、履歴、過去のデータに基づく完了予測時刻を、データに基づく詳細なビジュアルで表示します。リアルタイムのプロセス監視により、停滞している変更を特定し、関係者に正確な状況を伝えられます。

変更の実装後に行う実装後レビュー(PIR)のリードタイムを短縮することが目標です。PIRを適時に実施することは、得られた教訓を記録し、変更の成否を確認し、予期しない影響を早期に特定するうえで欠かせません。これにより、Jira Service Managementの変更管理を継続的に改善できます。ProcessMindは、「変更の実装」や「変更の検証」の後に「実装後レビュー」アクティビティが遅延または未実施となっている変更を明らかにします。リソースの確保状況や明確な開始条件の欠如など、遅延の原因を特定できます。これをもとにプロセスを見直し、PIRの完了を20~30%早め、迅速なフィードバックにつなげられます。

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

実施内容

変更管理プロセス向けに設定済みの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、データを適切な形式に整え、分析の精度を高められます。

重要な理由

データ構造を標準化すると、正確なプロセス分析につながります。問題を防ぎ、改善に必要な情報を漏れなく記録できます。

期待される結果

Jira Service Managementの変更管理データに合わせて構成された、すぐに使えるExcelテンプレートです。

主なインサイト

変更管理プロセスの実態を可視化

ProcessMindは、変更管理プロセスをインタラクティブな図で表示します。各ステップを把握し、効率を大きく改善できる箇所を見つけられます。
  • 承認の遅れや見えにくいボトルネックを特定
  • 変更ポリシーへの適合状況を確認
  • 変更のワークフローを見直し、デプロイを迅速化
  • 変更管理プロセス全体を最適化
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

変更管理におけるプロセスエクセレンスの実現

これらの成果は、Jira Service Managementの変更管理ワークフローをプロセスマイニングで改善することで、組織が一般的に得られる測定可能な効果を示しています。ボトルネックや非効率な箇所を特定することで、承認を効率化し、展開を早め、エラーを減らせます。

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承認サイクルの短縮

承認時間の平均短縮率

承認ワークフローのボトルネックを特定して解消し、重要な変更が不要な遅延なく進むようにします。変更の納品プロセス全体も短縮できます。

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手戻りと却下の削減

再提出が必要な変更の減少率

情報の不足や基準の不明確さなど、却下や手戻りの根本原因を特定します。変更申請の初期品質が高まり、無駄な作業を減らせます。

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コンプライアンスの向上

未承認の変更を削減

標準プロセスからの逸脱や未承認の変更実施を自動的に検出し、通知します。監査証跡が整い、統制の遵守を強化できます。

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SLA遵守率の向上

期限内に完了する変更の割合が上昇

目標完了日までに終わらないリスクがある変更を明確に把握できます。問題に先回りして対応し、サービスレベル契約を達成する変更を増やします。

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実装後の問題を削減

変更後のインシデントを削減

テストと実装の各ステップの有効性を分析し、サービスの中断を減らします。変更後のシステムが安定し、インシデント対応コストの削減にもつながります。

結果は、プロセスの複雑さやデータの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確認された改善幅です。

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

1件の変更リクエストケースを一意に識別し、作成からクローズまでの関連アクティビティをまとめる識別子です。

重要な理由

変更リクエストの全過程を追跡し、実績を分析するための基本となるケース識別子です。

変更管理プロセスで発生した特定の業務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する属性です。プロセスマップの作成、バリアントの分析、ボトルネックの特定に欠かせません。

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、正確なタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプは、パフォーマンスや所要時間の分析の基礎となり、サイクルタイムの算出や遅延の特定を可能にします。

イベント発生時点における、変更リクエストの現在または過去のステータスです。

重要な理由

変更リクエストの進捗と最終結果を明確に把握でき、処理件数や手戻りの分析に役立ちます。

変更の分類です。標準、通常、緊急などがあります。

重要な理由

プロセスを分けて分析できるため、標準変更と緊急変更など、パフォーマンスの目標やリスクが異なるワークフローを比較できます。

変更リクエストへの対応を現在担当しているユーザーです。

重要な理由

リソースパフォーマンスと作業負荷の分布を分析し、個人またはチームのボトルネックを特定できます。

変更に伴う評価済みのリスクレベルです。低、中、高などがあります。

重要な理由

リスクの種類ごとに、プロセス上の統制や承認ワークフローが有効に機能しているかを分析し、リスクと変更の失敗率の関係を把握できます。

変更リクエストに設定された優先度で、業務上の重要性を示します。

重要な理由

業務上の優先度に基づいてプロセスのパフォーマンスを分析し、重大な変更が想定どおり迅速に処理されているかを確認できます。

変更リクエストの完了予定日、またはサービスレベル合意(SLA)に基づく期限です。

重要な理由

SLAの遵守状況を算出し、期限超過のリスクがある変更を特定するための主要なデータです。

変更リクエストが目標完了日までに完了したかどうかを示します。

重要な理由

各ケースのSLAパフォーマンスを達成・未達で明確に示し、SLA遵守状況の報告や分析を簡単にします。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

Jira Service Managementで変更リクエストのチケットが最初に作成されたことを示します。「変更」タイプの新しい課題が初めて保存された時点で、作成タイムスタンプが明示的に記録されます。

重要な理由

すべての変更リクエストの開始点です。全体のリードタイムの測定や、時間の経過に伴う変更件数の分析に欠かせません。

変更リクエストが初期レビューを通過し、変更諮問委員会(CAB)または指定された承認者による正式な判断を待っている状態を示します。「承認待ち」や「CAB待ち」への移行など、ワークフローのステータス変更から取得します。

重要な理由

このアクティビティは、承認待ち時間の測定や意思決定段階のボトルネックの特定に重要です。変更承認サイクルタイムの重要業績評価指標(KPI)にも直接影響します。

変更の実装が正式に承認されたことを示す重要な節目です。通常は、Jiraのワークフローでステータスが「承認済み」や「実装準備完了」などに変わった時点から推定します。

重要な理由

このイベントは承認サイクルの終了と実装段階の開始を示します。承認サイクルタイムの測定や未承認の変更の追跡に欠かせません。

変更に伴う作業が完了したことを示す重要な節目です。Jiraのワークフローでステータスが「実装済み」や「検証待ち」などに変わった時点で取得します。

重要な理由

実装段階の終了を示し、実装リードタイムの算出に欠かせません。また、実装後レビューや検証を開始するきっかけにもなります。

変更リクエストが最終的にクローズされ、関連するすべてのアクティビティが完了したことを示します。Jiraの課題ステータスが「クローズ」や「完了」などの最終的な解決状態に変わった時点で取得します。

重要な理由

プロセスの主な終了点です。全体のサイクルタイムの算出や、SLAの遵守状況の確認に使います。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Jira Service Managementの変更リクエストのログを分析し、実際の変更の流れを可視化します。ボトルネックを特定し、標準プロセスからの逸脱を明らかにするとともに、承認の遅れや手戻りの多発といった問題を示します。これにより、非効率な箇所を絞り込み、効果を測定できる改善につなげられます。

主に必要なのは、変更リクエストのイベントログです。具体的には、変更リクエストID、アクティビティの説明またはステータス、対応するタイムスタンプが必要です。担当者、変更の種類、プロジェクトなどの属性を加えると、分析をさらに詳しく行えます。これらのデータから、各変更の全過程を再構成できます。

通常は、Jiraの標準レポート機能やREST APIを使うか、許可されている場合は基盤となるデータベースに直接アクセスしてデータを抽出できます。各イベントのケース識別子、アクティビティ、タイムスタンプを含む構造化データセットを取得することが目的です。多くのプロセスマイニングツールには、Jiraなどの一般的なシステム向けのコネクターも用意されています。

ボトルネックを特定して解消することで変更の承認サイクルを短縮し、未承認の変更を検出してコンプライアンスを向上させ、却下の根本原因を特定して手戻りを減らすことが期待できます。その結果、サービスレベル契約(SLA)の達成率が高まり、リソース配分が最適化され、変更の納品プロセスがより効率的になります。

データの品質やプロセスの複雑さによりますが、データの抽出と分析を始めてから数週間で、初期のインサイトが得られることがあります。改善点を特定して実施した後、効果が十分に表れ、測定できるようになるまでには数か月かかる場合があります。プロセスマイニングは、発見と改善を繰り返しながら進める取り組みです。

はい。プロセスマイニングを使うと、変更管理のどの段階で却下や手戻りが頻発しているかを特定し、その前に行われたアクティビティや関連する条件を明らかにできます。根本原因を把握することで、対象を絞った対策を実施し、プロセスを効率化して、コストにつながる非効率を減らせます。

データの抽出や準備に関する基本的な技術知識があると、初期作業を進めやすくなります。一方、現在のプロセスマイニングプラットフォームは、業務担当者も使えるように設計されています。直感的に操作できる画面や、自動データコネクターを備えたツールも多くあります。ただし、データアナリストやプロセスの専門家がチームにいると、分析の深さと速度を大きく高められます。

プロセスマイニングは、各ステップと変更サイクル全体にかかった実際の時間を可視化します。これにより、遅延がどこで発生しているか、どの変更がSLA未達のリスクを抱えているかを正確に特定できます。遅延の原因となっている承認グループや段階も明らかになります。データに基づくインサイトをもとに、先回りした対応やプロセスの再設計を行い、SLA目標をより安定して達成できます。

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