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変更管理を改善する

ServiceNowの変更管理を最適化するための6ステップガイドです。
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ServiceNowの変更管理を最適化

プロセスの非効率は、承認や実装のステップにボトルネックとして現れることが多く、厄介な遅延やコンプライアンス上の問題につながります。ProcessMindを使えば、こうした箇所を正確に特定し、業務を効率化できる見落とされがちな機会を明らかにできます。リスクを減らし、安定性を高め、より効率的なワークフローでデプロイを迅速化す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

変更管理の最適化が必要な理由を理解する

変更管理は、あらゆる組織にとって重要なプロセスです。変更の作成から完了まで、そのライフサイクル全体を管理する基盤となります。ServiceNowでは、効果的な変更管理によってシステムの安定性を確保し、業務への影響を抑えながら、新しいサービスや更新をスムーズに展開できます。一方、実際のプロセス実行状況を明確に把握できなければ、変更管理は不満や非効率の原因になりかねません。承認の遅れ、見落とされたコンプライアンス手順、繰り返される手戻りは、サイクルタイムの長期化や運用コストの増加につながります。さらに、変更の失敗によって業務運営やユーザー満足度に悪影響が及ぶ可能性もあります。ServiceNowの変更管理プロセスを最適化する目的は、効率化だけではありません。リスクを抑え、サービス品質を維持し、組織への価値提供を早めることが目的です。

プロセスマイニングで変更管理を可視化する

プロセスマイニングを使うと、ServiceNowの変更管理プロセスがどのように動いているかを詳細に把握できます。ServiceNow内で生成される監査証跡データを分析し、変更要求一件ごとの開始から完了までの流れを再構成します。最初の「Change Request Created」から「Change Closed」まで、各アクティビティを追跡できるため、想定された流れではなく、実際の変更の進み方をデータに基づいて確認できます。プロセスのバリエーションを把握し、効率的な経路とそうでない経路を比較しながら、標準から外れている箇所を正確に特定できます。承認段階に潜むボトルネック、実装やテストの遅延、サイクルタイムを延ばし貴重なリソースを消費する手戻りも明らかになります。プロセスマイニングは、推測に頼らず、改善施策を裏付ける具体的な証拠を提供します。

変更管理で改善すべき主な領域

ServiceNowの変更管理にプロセスマイニングを利用すると、さまざまな観点から具体的な改善機会を見つけられます。

  • ボトルネックの特定：「Risk Assessment Performed」の段階、「Change Request Approved」の引き継ぎ、特定の「Implementation Plan Developed」の段階など、変更が滞留している箇所を簡単に可視化し、定量化できます。遅延の原因となっているチームや担当者も特定できます。
  • **サイクルタイムの短縮：**変更全体のサイクルタイムを延ばしているアクティビティやアクティビティの連続を特定できます。各ステップに実際にかかっている時間を把握することで、対象を絞って効率化し、変更の提供を早められます。
  • **コンプライアンスの確認：**定義した変更管理ポリシーからの逸脱を自動的に検出できます。重要な承認手順を経ていない変更や、必要な「Testing Performed」が十分に記録されていない変更を特定し、プロセスがガバナンス基準に継続して準拠していることを確認できます。
  • **手戻りと再実行の分析：**変更が却下されたり、再オープンされたり、実装やテストを複数回実施したりしているケースを見つけられます。手戻りの根本原因を理解することで、変更実行に関する根本的な問題に対処できます。
  • **リソースの最適化：**変更の種類ごとのリソース利用状況を把握し、業務量の配分を見直してチームの効率を高める機会を特定できます。

具体的な成果とメリット

ServiceNowでプロセスマイニングを使って変更管理を最適化すると、測定可能な成果が得られます。変更の平均サイクルタイムが短縮され、変更をより迅速かつ確実に実装できるようになります。その結果、初回で正しく完了する割合が高まり、失敗する変更やコストのかかる手戻りを減らせます。社内ポリシーや外部規制への準拠も強化され、監査リスクを抑えながら、一貫したサービス提供につなげられます。最終的には、変更管理プロセスの最適化によって運用コストが下がり、ITリソースを適切に配分でき、サービスの安定性と信頼性が大きく向上します。データに基づくアプローチにより、組織は十分な根拠を持って意思決定を行い、価値提供を早め、ITサービス管理全体のパフォーマンスを高められます。

変更管理の最適化を始める

ServiceNowでプロセスマイニングを使った変更管理の最適化を始める手順は明確です。実際のプロセス実行状況を分析して得られる情報が、改善に向けた具体的な道筋を示します。これにより、確かな根拠を持って対象を絞った変更を実施できます。変更管理の実態を理解すれば、潜在的なボトルネックを、ITサービスとビジネス価値を提供する効率的で信頼性の高いプロセスへと変えられます。プロセスマイニングでServiceNowの変更管理の可能性を引き出し、より効率的なプロセスと優れた運用成果につなげる方法をご確認ください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

承認段階の遅延により、緊急の変更を速やかに実装できず、サービスの安定性や新機能の市場投入までの時間に影響が生じます。その結果、運用リスクが高まり、ServiceNowでのシステム更新を迅速に必要とする関係者の不満にもつながります。
ProcessMindは承認ワークフロー全体を可視化し、変更が滞留している承認者グループや段階を特定します。ServiceNowの変更管理におけるボトルネックについて、リソース不足や複雑な承認経路などの根本原因を明らかにします。

実装した変更のうち、インシデントやロールバックにつながる割合が高い場合、計画、テスト、実行に問題がある可能性があります。これはサービスの信頼性に直接影響し、ダウンタイムを増やすだけでなく、ServiceNowでの復旧対応に貴重なITリソースを消費します。
ProcessMindは、変更の失敗と、変更の種類、実装チーム、関連する構成アイテムなどの属性を関連付けます。この分析によってパターンと根本原因を特定し、ServiceNowの変更管理プロセスを対象を絞って改善できます。

定義された承認プロセスの外で変更が行われると、コンプライアンス上の大きなリスクやシステムの不安定化につながります。適切な監督がなければ、組織は監査の不備や、ServiceNow環境で管理されていない変更によるサービス中断に直面します。
ProcessMindは、標準的なServiceNow変更管理の承認経路からの逸脱を自動的に検出し、承認されていない変更や必須手順のスキップを示します。これにより、ITILガイドラインへの準拠を確保し、運用リスクを抑えられます。

承認後も変更が実装段階で滞留し、価値の提供が遅れ、リソースが拘束されることがあります。この非効率により、期限を守れず、イノベーションの速度も低下し、組織全体の業務の俊敏性に影響します。
ProcessMindは「Change Implemented」と「Testing Performed」のアクティビティにかかる時間を分析します。実行段階の長期化を特定し、ServiceNowの変更管理でリードタイムを延ばしている具体的なステップやチームを明らかにします。

完了した変更が後から追加作業のために再オープンされる場合、初回の実行が不十分だったか、実装後のレビューに問題がある可能性があります。この手戻りによってITチームの時間と労力が余分に消費され、新しい取り組みに割り当てるリソースが減り、運用コストも増加します。
ProcessMindは変更要求のライフサイクル全体を追跡し、変更が以前の段階に戻ったケースや、完了後に再オープンされたケースを特定します。これにより、ServiceNowの変更管理プロセスにおける問題のパターンと、見えにくい非効率を明らかにします。

変更完了に関するサービスレベル合意の違反が続くと、金銭的なペナルティ、評判の低下、社内外の顧客からの信頼低下につながります。合意した期限を守れなければ、業務運営や関係者の満足度にも影響します。
ProcessMindは「SLA Target」と「Target Completion Date」の属性への準拠状況を監視し、定義されたサービス期間を超えた変更を自動的に示します。ServiceNowの変更管理における予測可能性を高めるための具体的な改善案を提供します。

リスク評価が一貫して適用または実施されていない場合、高リスクの変更が必要な精査を経ずに進み、失敗や深刻なサービス影響の可能性が高まります。その結果、リスク管理の方法にばらつきが生じます。
ProcessMindは、「Risk Level」属性と、実際にたどった承認・レビュー経路の関係を分析します。ServiceNowの変更管理において、効率と安全性の両方を高めるために最適化できるリスク評価プロセスの不整合や領域を明らかにします。

「Testing Performed」アクティビティに長時間とどまっている場合、品質保証にボトルネックがある可能性があります。原因として、リソースの制約、環境の利用可能性、複雑なテストサイクルなどが考えられます。こうした遅延は展開を妨げ、変更全体のリードタイムを延ばします。
ProcessMindは、テスト段階における変更の所要時間と頻度を詳細に分析し、具体的な遅延箇所を特定します。テストプロセスを効率化し、ServiceNowの変更管理フロー全体を早める機会を見つけられます。

特定の変更の種類で「Impact Analysis Conducted」や「Post-Implementation Review」などの必須アクティビティを実施しないと、ITILガイドラインや社内ポリシーに準拠できない可能性があります。これにより、組織は規制上のリスクや監査指摘にさらされます。
ProcessMindは、実際のプロセスフローを理想的な経路と照合し、スキップまたは欠落している必須手順をすべて示します。これにより、ガバナンスポリシーへの準拠を徹底し、ServiceNowの変更管理における監査対応力を高められます。

異なる「Approver Group」や「Implementation Team」のメンバー間で引き継ぎが効率的に行われないと、遅延や認識のずれが生じ、変更が宙に浮いた状態になることがあります。サイクルタイムが延びるだけでなく、作業の重複やミスにつながり、協業の妨げにもなります。
ProcessMindはチームとアクティビティ間の移行を可視化し、引き継ぎ中に変更が滞留している箇所を示します。ServiceNowの変更管理ワークフローにおける重要なコミュニケーション不足や引き継ぎ手順の非効率を明らかにします。

一般的な目標

成功の状態を定義

変更要求の承認が遅れると、重要な取り組みが停滞し、機会損失や運用上の非効率につながります。この目標は、変更の申請から承認までにかかる時間を大幅に短縮し、業務の俊敏性を確保することです。ProcessMindはServiceNowのデータを分析し、変更管理プロセス内の具体的なボトルネックと非効率な承認経路を特定します。実際のプロセスフローを可視化して逸脱を見つけることで、手順の効率化や定型承認の自動化、手作業による引き継ぎの削減を支援し、承認時間を20～30％短縮できる可能性があります。

変更の失敗が頻発すると、サービス中断やシステムの不安定化、コストのかかるロールバックが発生し、ユーザーの信頼が低下するとともに運用費用が増加します。この目標は、実装中または実装後に失敗する変更の割合を減らし、サービスの信頼性を高めることです。ProcessMindはServiceNowの過去の変更データを詳しく分析し、特定のアクティビティ、属性、順序と、成功した変更・失敗した変更の関係を明らかにします。失敗の根本原因を見つけ、計画、テスト、コミュニケーションを対象とした改善を実施できるため、失敗を15～25％削減できる可能性があります。

承認されていない変更が確立された統制を回避すると、重大なセキュリティリスクやコンプライアンス違反、予測できないシステム動作につながります。この目標は、すべての変更が定義されたプロセスに従う状態を実現し、セキュリティと規制への準拠を強化することです。ProcessMindはServiceNowの変更要求一件ごとに完全な監査証跡を提供し、標準の承認済みワークフローからの逸脱を示します。統制が回避されたケースや手順がスキップされたケースを特定できるため、変更ポリシーを先回りして適用できます。

実装段階が長期化すると、システム更新やサービス改善による価値の実現が遅れ、リソースが拘束され、生産性にも影響します。この目標は、変更の承認から正常な展開までの合計時間を短縮することです。ProcessMindはServiceNowに記録されたすべての実装アクティビティの正確な順序と所要時間をマッピングし、見えにくい遅延やリソースの競合を明らかにします。時間のかかる経路や複雑な経路を特定することで、リソースの再配分、手順の自動化、タスク順序の見直しが可能になり、展開を10～20％早められます。

エラーによる変更の再オープンやタスクの再実行など、手戻りが繰り返されると、貴重な時間とリソースが失われ、運用コストが増加し、チームの負担も大きくなります。この目標は、変更実行を「初回で正しく完了」させることです。ProcessMindはServiceNowの変更管理プロセス内にあるループや繰り返しアクティビティを可視化し、手戻りがどこで、なぜ発生しているかを明らかにします。情報不足や承認漏れなどの共通原因を特定し、予防策を講じることで、手戻りの発生を30％以上削減できます。

変更管理のサービスレベル合意を守れないと、金銭的なペナルティ、評判の低下、関係者の満足度低下につながります。この目標は、合意した期限内に変更を完了することです。ProcessMindは定義されたSLA目標に照らして変更管理プロセスを監視し、違反を頻繁に引き起こす具体的なアクティビティや段階を示します。遅延の根本原因に関する具体的な改善案を提供し、リソース配分を見直して重要なクリティカルパスのアクティビティを優先できるようにします。

リスク評価の手順にばらつきがあると、リスクプロファイルが不正確になり、高リスクの変更を承認したり、低リスクの変更を過剰に分析したりする可能性があります。不要な作業が増え、未知の脅威にもさらされます。この目標は、均一で効果的なリスク評価を実現することです。ProcessMindはServiceNow内で、変更の種類やチームごとにリスク評価がどのように実施されているかを分析し、手順の違いと結果への影響を特定します。ベストプラクティスの確立と評価ワークフローの標準化を支援し、一貫性と信頼性の高いリスク特定を実現します。

テスト段階が長期化すると、変更のライフサイクル全体が大幅に延び、本番環境へのリリースが遅れ、業務ニーズへの対応力が低下します。この目標は、品質を損なわずにテスト段階を効率化することです。ProcessMindはServiceNowの変更管理におけるテスト段階全体をマッピングし、待ち時間、テストの繰り返し、不要な手順などの非効率を特定します。テストスケジュールの最適化、アクティビティの並列化、ボトルネックの削減につながる機会を見つけ、展開を早められます。

業界規制や社内ポリシーへの準拠に抜け漏れがあると、組織は法務、財務、評判に関するリスクにさらされます。この目標は、すべての変更が関連する規則や要件に厳格に従う状態を実現することです。ProcessMindはServiceNowの変更管理プロセス内で実行されたすべての操作について、透明性があり改変できない記録を提供します。詳細な監査を行えるため、コンプライアンス要件への準拠を確認し、重大な問題になる前に不適合なアクティビティやパターンを特定できます。

開発から運用、運用からサポートなど、チーム間の引き継ぎが不十分だと、遅延や認識のずれ、タスクの抜けが生じ、変更プロセスの流れが妨げられます。この目標は、こうした移行をスムーズにすることです。ProcessMindはServiceNowで変更要求が異なるチームや段階を通過する全体の流れを可視化し、引き継ぎがいつ、どこで発生しているかを示します。チームの境界で生じる摩擦や遅延の具体的な箇所を特定し、プロセス責任者がコミュニケーション経路と責任分担を見直せるようにします。

変更1件あたりの運用コストが高い場合、変更管理プロセスに非効率、過剰なリソース利用、不要な複雑さがある可能性があります。この目標は、変更を正常に完了するために必要な費用負担を抑えることです。ProcessMindはServiceNowの変更管理ワークフロー全体から、重複するアクティビティ、不要な遅延、自動化の機会を特定します。プロセスを最適化し、手戻りを減らし、承認を効率化することで、変更1件あたりのリソース消費と関連コストを抑えられます。

変更管理を改善する6つのステップ

1

データテンプレートをダウンロード
2

ServiceNow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

変更プロセスを分析
5

重要な変更を実施
6

進捗を継続的に監視
1

データテンプレートをダウンロード

実施内容

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。このテンプレートを使うと、効果的なプロセス分析に必要なデータ構造を確認できます。

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

標準化されたテンプレートにより、データを正しい形式で準備でき、エラーを防ぎながら変更管理分析の初期設定を短縮できます。

期待される成果

正しいデータ構造が定義され、ServiceNowの変更データを入力できる状態になります。

得られること

変更管理に隠れた課題を見つけ出す

ProcessMindは、ServiceNowの変更管理プロセス全体を可視化し、すべてのステップとやり取りを明らかにします。明確で具体的な改善案により、ボトルネック、逸脱、コンプライアンス上のリスクをすぐに特定できます。
  • 変更管理の開始から終了までの流れを可視化
  • 承認と実装の遅延箇所を特定
  • コンプライアンスに反するプロセス逸脱を発見
  • 変更のデプロイを迅速化し、リスクを低減
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

変更管理で価値を実現する

これらの成果は、組織が変更管理プロセスを最適化することで通常達成できる、定量化可能な効果を示しています。ServiceNowの変更要求データを詳細に分析することで、プロセスマイニングは非効率やボトルネックを特定し、業務の大幅な改善につなげます。

0 %
承認サイクルの短縮

承認時間の平均短縮率

ボトルネックを特定して取り除き、変更承認プロセスを効率化することで、意思決定を早め、変更を迅速に進められます。
0 %
変更失敗の削減

実装後の問題の減少率

テスト不足や手順の欠落など、変更の失敗につながる根本原因を先回りして特定し、安定性を高めてサービス中断を抑えます。
0 %
コンプライアンスの強化

基準に適合しない変更の削減率

すべての変更があらかじめ定義したプロセスと規制基準に従うようにし、承認されていない変更のリスクを抑え、監査への備えを強化します。
0 %
実装の最適化

実装期間の平均短縮

実装段階の遅延を明らかにし、リソース配分を最適化して、本番環境への変更展開を早めます。
0 %
手戻りコストの削減

手戻りアクティビティと関連コストの減少率

変更プロセスで手戻りが発生する原因を特定して取り除き、リソースを節約し、初回から質の高い実行を実現します。

結果は、変更管理プロセス固有の複雑さやデータの品質によって異なる場合があります。これらの数値は、導入に成功した事例で一般的に確認された改善幅を示しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて項目を追加してください。
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

変更要求を一意に識別するIDであり、関連するすべてのイベントをグループ化するための主要なケースIDです。

重要な理由

このIDは変更のライフサイクル全体を追跡するために欠かせません。各要求について、プロセスフロー、所要時間、コンプライアンスを詳細に分析できます。

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タイムスタンプです。

重要な理由

イベントを正しい順序で並べ、サイクルタイム、所要時間、SLA遵守状況など、時間に基づくすべての指標を算出するために欠かせません。

アクティビティが完了した時刻です。多くの場合、後続アクティビティの開始時刻から導出します。

重要な理由

アクティビティの処理時間を算出できるため、ボトルネックの特定や特定のプロセスステップの所要時間測定に役立ちます。

変更要求の現在または過去の状態です。「Assess」、「Authorize」、「Implement」、「Closed」などがあります。

重要な理由

変更要求のステータスを把握できるため、結果の分析、ケースのフィルタリング、滞留している変更の特定に役立ちます。

変更要求を担当するチームまたはグループです。

重要な理由

チーム別のパフォーマンス分析を可能にし、グループ固有のボトルネックを明らかにするとともに、異なる機能領域間の引き継ぎ効率を測定します。

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

重要な理由

変更タイプごとに承認されたプロセスフローやパフォーマンスの期待値が異なるため、分析を分けて確認できます。

影響度と緊急度に基づいて決まる、変更要求の優先度です。

重要な理由

最も重要な変更にリソースが適切に配分されているかを評価し、そのパフォーマンスを個別に監視するために欠かせません。

評価された変更のリスクレベルです。「High」、「Moderate」、「Low」などがあります。

重要な理由

コンプライアンス分析に欠かせません。高リスクの変更が適切な精査を受け、より厳格なプロセスに従っていることを確認できます。

変更の対象となる特定のITコンポーネント、サービス、またはシステムです。

重要な理由

業務上必要な背景情報を提供し、影響を受けるアプリケーション、サービス、システムで分析を絞り込んで、コンポーネント固有の問題を特定できます。

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、システムに新しい変更要求レコードが作成されたことを示します。変更管理プロセスの正式な開始点であり、change_requestテーブルに新しいエントリが挿入された時点で記録されます。

重要な理由

これは、プロセスの主要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、全体のリードタイムを把握でき、プロセスの開始直後に発生する遅延を特定できます。

変更要求のリスクおよび影響の分析が完了したことを示します。承認を求める前の重要なマイルストーンであり、変更が「Assess」状態から「Authorize」または「Awaiting Approval」状態へ移行した時点から推定することが多いです。

重要な理由

評価フェーズの所要時間を追跡することは、「平均リスク評価サイクルタイム」KPIに欠かせません。評価プロセスの標準化や、分析に時間がかかりすぎている箇所の特定にも役立ちます。

変更要求が、スケジュール設定および実装フェーズへ進むために必要なすべての承認を得た状態です。最終承認が付与され、approvalフィールドが「approved」に設定された時点で記録される重要なマイルストーンです。

重要な理由

このマイルストーンで承認フェーズが完了します。承認サイクルの所要時間を測定し、意思決定プロセスのボトルネックを特定するうえで重要です。

承認された変更に予定開始日と終了日が割り当てられ、実装カレンダーに正式に登録された状態です。変更要求のstateが「Scheduled」に移行した時点から推定します。

重要な理由

このアクティビティにより、計画・承認段階と実際の実装フェーズを区別できます。この状態にとどまる時間から、承認後に作業が開始されるまでの遅延を把握できます。

実装作業が完了し、レビュー、検証、テストに進める状態です。変更要求のstateが「Implement」から「Review」へ移行した時点から推定します。

重要な理由

実装フェーズを完了する重要なマイルストーンです。「変更失敗率」および「変更再作業率」KPIの算出に使用します。

変更要求が正常に完了し、レビューを終えて、処理済みと見なされる状態です。プロセスの主要な成功終端点であり、変更のstateが「Closed」に移行した時点で記録されます。

重要な理由

変更ライフサイクルが正常に完了したことを示します。プロセス全体の所要時間とSLA遵守状況を測定するための終了イベントです。

実装が完了する前に、変更要求が取り下げられるか中止された状態です。stateが「Canceled」に設定された時点で記録される、別の終端状態です。

重要な理由

キャンセルされた変更を分析すると、不要な要求が作成されていた、承認待ちが長引いて陳腐化したなど、プロセスの非効率を明らかにできます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、変更管理プロセスの実際の流れを可視化し、隠れたボトルネック、手戻りのループ、コンプライアンスに適合しない経路を明らかにします。これにより、変更の遅延や失敗、統制の回避が発生している箇所を把握できます。データに基づいて業務を最適化し、効率を高めるための理解が得られます。

主に必要なのは、ServiceNowの変更管理モジュールにあるイベントログです。ケース識別子としての変更要求ID、アクティビティ名、各イベントに対応するタイムスタンプが含まれます。アクティビティに関連するユーザーや役割の情報があると、より詳細な分析が可能になります。

従来のレポートは、集計された指標や重要業績評価指標（KPI）を中心に「何が起きたか」を示します。一方、プロセスマイニングはイベントログからプロセス全体の流れを再構成し、「どのように起きたか」を可視化します。実際の経路、逸脱、非効率の根本原因を明らかにできるため、ダッシュボードでは見えない問題も把握できます。

変更承認のサイクルを短縮し、変更失敗率を抑え、実装期間を最適化できます。プロセスマイニングにより、手戻りの削減、SLA遵守率の向上、規制上のコンプライアンス改善が可能になります。最終的には、より効率的で信頼性の高い変更管理プロセスにつながります。

承認の遅れ、変更の頻繁な失敗、承認されていない変更、実装の長期化などを特定できます。また、リスク評価のばらつき、テストの遅延、チーム間の引き継ぎの問題も明らかにします。実際のプロセスをマッピングすることで、こうした問題の根本原因を把握できます。

通常は、ServiceNowの標準レポート機能、データベースのエクスポート、API連携を使ってデータを抽出できます。各ステップの変更要求ID、アクティビティ名、タイムスタンプを含むCSVなどのフラットファイルを取得します。ServiceNowの管理者やデータチームがエクスポートを支援できます。

データの抽出と読み込みから数週間以内に、初期インサイトを得られることが多く、プロセスの全体像を把握する基盤になります。より詳細な分析や具体的な改善機会の特定には、通常さらに数週間かかります。全体の期間は、データの複雑さとプロジェクトの範囲によって異なります。

データの取り込み、可視化、分析を処理するプロセスマイニングソフトウェアが必要です。技術面では、基本的なデータ操作、データ準備のためのSQL知識、プロセスモデリングの概念理解が求められます。多くのツールには、作業を簡単にする使いやすいインターフェースが備わっています。

プロセスマイニングツールは通常、ServiceNow内の変更を直接実行するための連携は行いませんが、分析用の過去データを抽出するために接続できます。多くのツールには、ServiceNowからイベントログを取得するコネクターやAPIがあります。取得したデータは外部で処理されるため、稼働中のシステムに影響を与えずにインサイトを得られます。

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