あなたのインシデント管理を改善する

当社の6ステップガイドでインシデント管理の効率を向上させましょう。
あなたのインシデント管理を改善する
プロセス: インシデント管理
システム: あらゆるシステム

インシデント管理を効率化し、より迅速な解決へ

ProcessMindは、インシデント管理ワークフロー内に潜むボトルネックや手戻りループを発見するのに役立ちます。遅延が発生する箇所、リソースが不適切に割り当てられている箇所、プロセスが理想的な経路から逸脱している箇所などを容易に特定できます。これらのデータを分析することで、迅速な解決とサービス品質の向上につながる洞察を提供し、システムが実際にどのように稼働しているかを明確に把握することを可能にします。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

Incident Management(インシデント管理)のためのProcess mining(プロセスマイニング)は、初回報告から最終的なクローズまで、解決workflow(ワークフロー)全体を比類のない包括的な視点で提供します。従来のreporting(レポーティング)の限界を超え、ERPやsource system(ソースシステム)の種類に関わらず、インシデントの実際の実行パスを深く掘り下げます。Event log(イベントログ)を綿密に分析することで、ProcessMindは潜在的な遅延、予期せぬrework loops(手戻り)、見過ごされがちなcompliance(コンプライアンス)違反を明らかにします。これにより、真のsequence of events(イベントシーケンス)を明確にし、解決を遅らせる正確なbottleneck(ボトルネック)を特定し、異なるインシデントの種類やチームがどのように処理されているかのバリエーションを明らかにします。この深い洞察により、推測に頼るのではなく、事実に基づいた最適化の根拠を提供し、インシデント管理プロセスの実際の挙動を理解する力が得られます。非効率性がどこに存在し、それがサービス提供にどのように影響しているかを正確に発見し、業務を真に効率化するターゲットを絞った改善を可能にします。

多くの組織では、Incident Management(インシデント管理)プロセスにおいて、解決までの平均時間の長期化、頻繁なインシデントの再発、チーム間での処理手順の一貫性の欠如、end-to-end(エンドツーエンド)の可視性の不足といった共通の課題に直面しています。これらの問題は、顧客満足度に直接影響し、運用コストを増大させ、さらには組織をcompliance(コンプライアンス)リスクに晒す可能性があります。ProcessMindは、プロセスが実際にどのように展開されているかを客観的でdata-driven(データドリブン)なマップとして提供することで、これらの課題に正面から取り組みます。あらゆるステップ、あらゆるhandoff(引き継ぎ)、あらゆるdecision point(意思決定ポイント)を可視化し、解決の遅延の根本原因を明らかにし、顧客の不満につながるインシデントのパターンを特定します。インシデントがticketing system(チケット管理システム)、CRM、またはその他のsource system(ソースシステム)から発生したものであっても、ProcessMindは重要な情報を抽出し、プロセスが理想的なパスからどこで逸脱しているかを示し、場当たり的な対応からproactive(プロアクティブ)な問題解決戦略へと転換するのに役立ちます。

ProcessMindでIncident Management(インシデント管理)プロセスを分析することで、具体的で変革的なメリットが得られます。インシデント解決時間を大幅に短縮でき、直接的に顧客満足度とloyalty(ロイヤルティ)の向上につながります。rework(手戻り)を排除し、resource allocation(リソース配分)を最適化することで、運用コストは自然と削減されます。ProcessMindはまた、標準作業手順や規制要件からの逸脱を強調表示することで、compliance(コンプライアンス)体制を強化し、迅速な是正措置を講じられるようにします。効率化だけでなく、経験則的な観察ではなく、事実に基づいたdata-driven(データドリブン)な意思決定を行うことで、継続的改善の文化を醸成します。これにより、チームはよりスマートに、より効率的に働くことができ、チームが現在使用している特定のtool(ツール)やplatform(プラットフォーム)に関わらず、サービス品質と組織の俊敏性が向上します。得られる洞察は普遍的に適用可能であり、インシデント管理を戦略的優位性へと高めるのに役立ちます。

ProcessMindで最適化されたIncident Management(インシデント管理)への道のりを始めるのは簡単です。data(データ)が様々なシステムに存在することを理解しているため、当社のplatform(プラットフォーム)はあらゆるsource system(ソースシステム)からのシームレスなdata ingestion(データ取り込み)に対応するように設計されています。迅速かつ効果的に開始できるように、Incident ID(インシデントID)、Activity(アクティビティ)、Timestamp(タイムスタンプ)、Resource(リソース)など、必要な主要なevent log(イベントログ)field(フィールド)を概説した包括的なdata template(データテンプレート)を提供しています。このtemplate(テンプレート)は、正確で洞察に富んだプロセスmodel(モデル)を生成するために必要な不可欠な情報を確実にcapture(取得)できるように、data(データ)の準備をガイドします。当社の目標は、Process mining(プロセスマイニング)の力を利用しやすくし、大規模なintegration(統合)作業やシステムの大規模な改修なしに、既存のIncident Management(インシデント管理)data(データ)内に秘められた可能性を迅速に引き出し、業務変革を開始できるようにすること。

インシデント管理 プロセス最適化 ITサービスマネジメント 解決時間 ボトルネック分析 ITSM 業務効率

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

インシデントがService Level Agreement(SLA)の目標を継続的に超過するケース、特に重大度の高いインシデントでそれが顕著です。これは、ユーザーの不満、企業イメージの低下、そしてコンプライアンス違反による金銭的ペナルティにつながる可能性があり、サービスデスクに対する信頼を損なう原因となります。

プロセスマイニングは、ソースシステムからのイベントログを分析し、インシデントが長期間停滞している正確な段階やアクティビティを特定することで、SLA違反に直接つながる原因を突き止めます。これにより、長期化する調査フェーズや承認の遅延といった具体的なボトルネックを特定し、ターゲットを絞ったプロセス改善を可能にします。

インシデントを完全に解決してクローズするまでの平均時間が必要以上に長く、サービス停止が長引き、全社的にユーザーの生産性を低下させています。利用しているシステムに関わらず、運用効率とユーザー満足度に直結する課題です。

プロセスマイニングは、インシデント管理プロセス全体をエンドツーエンドで可視化し、起票からクローズまでの流れを示します。運用データに潜む遅延や非効率な経路を洗い出し、解決サイクルが長引く真の要因を明らかにします。

インシデントが異なるサポートグループや担当者の間で頻繁に転送され、たらい回しになるケースが多発しています。このような継続的な再ルーティングは、新しいチームが問題の状況を把握するまでに大幅な遅延を招き、貴重な時間を浪費してしまいます。

プロセスマイニングは、データ内のすべての引き継ぎと再割り当てを可視化し、最も頻繁に発生する「ピンポン」シナリオを明らかにします。これにより、どのグループがチケットの割り当てを誤っているのか、知識にギャップがあるのか、あるいは初期分類に問題があるのかを特定し、より効率的なルーティングを実現する手助けとなります。

インシデントは初期段階で誤った分類や不適切な優先順位付けがなされることがよくあります。これにより、不適切なサポートグループにルーティングされたり、必要な緊急度で扱われなかったりします。このような最初の誤りは、診断と最終的な解決を遅らせる原因となります。

プロセスマイニングは、インシデントのライフサイクル中に複数回再分類されるパターンを明らかにします。最初の分類イベントとその後の変更を関連付けることで、受付プロセスにおいて改善が必要な領域を浮き彫りにし、最初から正確なルーティングを確保する手助けとなります。

多くのインシデントは、定義された最適な解決パスに従わず、不要な手順や複雑なルートを経由して長期化することがあります。こうした逸脱は非効率性を生み出し、コストを増加させ、コンプライアンスや監査を複雑化させます。

Process mining(プロセスマイニング)は、インシデントデータ内のすべての実際のprocess variants(プロセスの種類)を自動的に発見します。理想的なパスからの一般的な逸脱(例:スキップされたステップやrework loops(手戻り))を視覚的に強調表示することで、これらの発生原因を特定し、標準化された手順を徹底できるようになります。

インシデントは解決済みとされた直後に頻繁に再オープンされます。これは、最初の修正が不完全、不正確、または適切に検証されていないことを示唆しています。結果として、担当者には煩雑な手戻り作業が発生し、解決策の品質に対するユーザーの信頼を損ねることにもつながります。

プロセスマイニングはインシデントの全ライフサイクルを追跡し、チケットが「解決済み」や「クローズ済み」の状態から再びアクティブな状態に戻るパターンを特定します。これにより、テストの不備や、システム内のユーザー確認プロセスに問題があるといった、再オープンの根本原因を明らかにすることが可能になります。

解決策が適用された後も、ユーザー検証や最終的な管理上のクローズを待って、インシデントが長期間開いたままになることがあります。これは解決時間を人為的に引き延ばし、レポートの精度に影響を与え、「解決済みだが未クローズ」のインシデントのバックログを生み出します。

プロセスマイニングは、プロセスの最終段階、特に解決とクローズの間で費やされる時間を分析します。この最終的なハンドオフやユーザー確認プロセスがどこで遅れているかを特定し、完全なクローズへのパスを合理化するのに役立ちます。

インシデントの大部分が以前解決済みとなった問題の再発である場合、根本原因への対処が不十分であることを示しています。この場当たり的な対応サイクルは、サポートリソースを圧迫し、サービスの中断を繰り返すユーザーの不満につながります。

プロセスマイニングはインシデントを関連付け、同一または非常に類似した問題のグループを特定し、そのライフサイクルと解決パターンを分析します。これにより、最も頻繁に再発する特定のインシデントタイプを明らかにし、恒久的な修正が不足しているプロセス上のポイントを特定することで、問題管理を改善します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

重要なインシデントに対するサービスレベルアグリーメントの未達成は、ユーザーの信頼を損ない、重大なビジネスの中断を引き起こす可能性があります。この目標は、合意された解決時間を満たさない高優先度インシデントの数を最小限に抑え、ビジネス継続性を確保し、サービス品質を維持することに焦点を当てています。

ProcessMindは、システムのデータからエンドツーエンドのインシデントライフサイクルを可視化することで、SLA違反の根本原因を特定します。遅延の原因となる正確なアクティビティ、ハンドオフ、またはキューを特定し、実際のプロセス時間をSLAターゲットと比較し、準拠を改善するためのターゲットを絞った介入を実施することを可能にします。

解決に要する時間が長引くことは、ユーザーの生産性に直接的な影響を与え、運用コストを増加させるだけでなく、根本的なプロセスの非効率性を示唆している可能性があります。この目標は、最初の報告から最終的なクローズに至るまでの全インシデントの平均解決時間を大幅に短縮し、システムの可用性とユーザー満足度を高めることを目指します。

ProcessMindは、解決ワークフロー全体のデータに基づいた明確なビューを提供し、最も時間のかかるプロセスパスやアクティビティを自動的に特定します。アクティビティの継続時間、手戻り、アイドル時間を分析することで、ボトルネックを特定・排除し、効率の大幅な改善に繋げることができます。

インシデントがサポートグループ間で繰り返し転送されると、大幅な遅延、コスト増加、ユーザーの不満を引き起こします。頻繁な再割り当ては、初期ルーティングの誤り、スキルギャップ、または不明確なチーム責任を示唆することが多く、解決プロセスに不要な摩擦を生み出します。

ProcessMindは、組織内のインシデントの実際の流れをマッピングし、すべての再割り当てループと、それが解決時間に与える影響を明確に視覚化します。これらの経路を分析することで、不正確な転送の一般的なパターンを特定し、初期割り当てロジックを改善し、サポートグループの責任を明確化してプロセスを合理化できます。

正確な初期分類は、効率的なルーティング、適切な優先順位付け、および効果的な問題管理のために不可欠です。誤分類されたインシデントは、しばしば誤ったチームに送られ、再割り当て、大幅な遅延、そして解決プロセスが始まる前の無駄な労力につながります。

ProcessMindは、インシデントが頻繁に再分類されたり誤ってルーティングされたりするケースを特定し、初期分類の問題を示します。分類イベントとそれに続くプロセス経路および解決結果を関連付けることにより、このツールはトレーニング、ドキュメント、または自動分類ルールの改善が必要な領域を正確に特定できます。

標準作業手順からの逸脱は、サービス品質の一貫性の欠如、リスクの増加、予測不可能な結果につながる可能性があります。この目標は、すべてのインシデント処理アクティビティが定義されたベストプラクティスに準拠していることを保証し、プロセス管理を改善し、より信頼性の高いサービス体験を提供することに焦点を当てています。

ProcessMindは、ソースシステムからの実際のプロセスフローを自動的に発見して可視化し、意図したモデルと比較します。この比較により、すべてのプロセスのバリエーション、スキップされたステップ、および非準拠のアクティビティが即座に明らかになり、チームは逸脱を特定して対処し、運用の完全性を向上させることができます。

再オープンされるインシデントの発生率が高い場合、解決策が効果的ではないことを示しており、手戻りや無駄な労力、ユーザーの信頼低下につながります。この目標は、一度解決済みとされたインシデントが再発しないよう、初回対応の品質向上に焦点を当てています。

ProcessMindは、再オープンされたインシデントのライフサイクル全体をマッピングし、アクティブ状態への復帰に関連する一般的なトリガーやパターンを特定します。再オープンに至るまでのアクティビティを分析することで、チームは効果的でない解決策の根本原因を特定し、インシデントクローズの品質を向上させることができます。

頻発するインシデントの件数が多いと、サポートチームに過度な負担がかかり、根本的なシステムの問題が未解決であることを示唆します。これは、プロアクティブな改善ではなく、継続的な火消し対応につながります。再発を減らすことで、リソースを解放し、サービス全体の安定性を向上させます。

ProcessMindは、インシデントの特性と解決経路を分析し、毎回異なる形で記録されていても、再発する問題のパターンを検出します。これにより、頻繁に再オープンされるインシデントや、以前にクローズされたインシデントと類似するものを特定でき、プロアクティブな問題管理と恒久的な解決策に注力できるようになります。

最終検証およびクローズの段階での遅延は、ソリューションが実装されてから長い間インシデントを開いたままにし、パフォーマンス指標を歪め、リソースを拘束する可能性があります。効率的なクローズプロセスは、解決されたインシデントが迅速かつ正確にクローズされることを保証します。

ProcessMindは、インシデントライフサイクルの検証およびクローズフェーズにおける期間とアクティビティを分析します。ユーザー確認のための長時間の待機や不要な管理手順などのボトルネックを特定し、プロセスオーナーが手順を簡素化し、「解決済み」から「クローズ済み」への移行を加速できるようにします。

インシデント管理のための6つの改善ステップ

1

接続と発見

実施すること

システムからインシデントデータを収集し、すべての関連するイベントログとケース識別子が含まれていることを確認します。フォーマットを標準化し、主要なアクティビティを特定することにより、データを分析用に準備します。

その重要性

この基本的なステップは、インシデント管理プロセスの完全かつ正確なビューを確保し、信頼性の高い分析を可能にします。質の高いデータがなければ、得られる洞察は不完全なものとなります。

期待される成果

プロセスマイニングに適した、クリーンで包括的なデータセットです。すべてのインシデント活動とその順序が正確に反映されています。

提供内容

あなたのインシデント管理の真の姿を発見する

ProcessMindは、インシデントがたどる実際の経路を解明することで、隠れた非効率性やコンプライアンスのギャップを明らかにします。これにより、検知から解決までのあらゆるステップを明確に把握できるようになります。
  • 実際のプロセスフローを可視化
  • ボトルネックと遅延の特定
  • リソース配分を最適化
  • 全体的なプロセスの効率を向上
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

想定される成果

よりスマートなインシデント解決を実現する

これらは、組織がインシデント管理ワークフローにプロセスマイニングを適用することで通常達成できる測定可能な改善成果を示しています。ボトルネック、逸脱、手戻りを特定することで、プロセスマイニングは効率性とサービス提供を向上させる的を絞った最適化を可能にします。

0 % faster
インシデント解決の迅速化

平均時間短縮

プロセスのボトルネックを特定し排除することで、組織はインシデント解決にかかる時間を大幅に短縮し、迅速なサービス復旧とユーザー満足度の向上を実現します。

0 % fewer
SLA違反の削減

コンプライアンス違反インシデントの削減

サービスレベルアグリーメント違反の根本原因を特定することは、ターゲットを絞った介入を可能にし、コミットメントへの準拠を保証し、マイナスのビジネスインパクトを最小限に抑えます。

0 % reduction
手戻り・引き継ぎの最小化

非効率な引き継ぎの削減

プロセス分析により、不要な再割り当てやrework loops(手戻り)が明らかになり、組織はworkflow(ワークフロー)を効率化し、運用コストを削減し、インシデント解決を加速できるようになります。

0 % improvement
プロセス準拠の強化

標準ステップへのコンプライアンス向上

実際のプロセスフローを事前定義された標準と比較して視覚化することで、組織は逸脱を特定し修正することができます。これにより、すべてのインシデントが確立されたガイドラインに従って一貫して処理されるようになります。

0 % improvement
初回解決率の向上

再オープンされたインシデントの削減

インシデントが再オープンされる理由を理解することは、初期診断と修正の改善に役立ち、手戻りの必要性を大幅に削減し、全体的なユーザー満足度を向上させます。

0 % fewer
繰り返し発生する問題の削減

再発インシデントの削減

再発インシデントのパターンと根本原因を特定することは、恒久的な修正を可能にし、繰り返し発生する問題の全体的なボリュームを削減し、リソースを解放します。

結果は、インシデント管理プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況によって異なります。これらの数値は、導入全体で観察された典型的な改善を示しています。

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、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

各インシデントに割り当てられた、一意の識別子です。このIDは、インシデントのライフサイクル全体を追跡するための主キーとして機能します。

その重要性

プロセスマイニングにおいて、関連するすべてのアクティビティとイベントを紐付け、エンドツーエンドのインシデントライフサイクルを再構築するために不可欠です。

インシデントのライフサイクル中に発生した、特定の業務アクティビティ、イベント、またはステータス変更の名称。

その重要性

この属性は、プロセス内のステップを定義し、インシデントライフサイクルフローの可視化と分析を可能にします。

インシデントに関連して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日付と時刻。

その重要性

イベントの時系列順を提供し、期間の計算、ボトルネックの特定、時間経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析に不可欠です。

インシデントのライフサイクルにおける現在または過去の状態(例:「新規」、「処理中」、または「完了」)。

その重要性

インシデントの進捗を把握する上で重要であり、プロセスマップ用のアクティビティを生成するためにもよく利用されます。各ステータスに費やされた時間を分析することで、遅延の発生箇所を特定するのに役立ちます。

インシデントに設定された優先度。対応の緊急度や処理順を決定します。

その重要性

異なる緊急度レベルにおけるプロセスパフォーマンスの分析を可能にし、重要なインシデントが重要でないインシデントよりも迅速に処理されているかを確認するのに役立ちます。

インシデントのビジネス影響度。ユーザーやサービスにどの程度の影響が及ぶかを示します。

その重要性

インシデントをセグメント化し、高影響の問題が低影響の問題とは異なる方法で、あるいはより効率的に解決されているかを把握するのに役立ちます。

インシデントの対応を現在担当しているサポートチーム、キュー、またはグループ。

その重要性

チーム間の引き継ぎを分析し、キュー時間を測定し、チーム固有のパフォーマンスとワークロードの分布を理解するために不可欠です。

インシデント対応を担当するサポートエージェントまたは担当ユーザー。

その重要性

チーム内またはチーム間の個々のワークロード、パフォーマンス、および再割り当てパターンの詳細な分析を可能にします。

インシデントの分類。多くの場合、階層構造(例:ハードウェア>ノートPC>バッテリー)で整理されています。

その重要性

根本原因分析、再発するインシデントのトレンド特定、そして異なる種類の問題がどのように処理されているかを理解するために不可欠です。

インシデントが最終的にどのように解決されたかを示すコード、カテゴリ、または説明です。

その重要性

問題がどのように解決されているかについての洞察を提供し、自動化、ナレッジベースの改善、トレーニングの機会を特定するために重要です。

インシデントの報告方法・チャネル(例:メール、電話、セルフサービスポータル)。

その重要性

インシデントの発生源に基づいて、その効率と解決経路を分析するのに役立ち、チャネル戦略やリソース配分を検討するための情報を提供します。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、システム内でのインシデントレコードの正式な作成を示します。これは、インシデントライフサイクルの明確な開始であり、ユーザーまたは監視ツールからの最初の報告を捉えます。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。作成から他の節目までの時間を分析することは、全体の解決時間を測定し、フロントエンドでの遅延を特定する上で不可欠です。

インシデントが調査のため、特定のサポートグループまたはチームに最初に割り当てられたことを示します。これは、最初の公式な引き継ぎであり、解決ワークフローの開始を意味します。

その重要性

これは重要なルーティングステップです。割り当ての遅延や不適切なルーティングは、解決時間を大幅に増加させ、チーム間での不要な引き継ぎを引き起こす可能性があります。

割り当てられた担当者がインシデントに積極的に着手したことを示します。これは多くの場合、「割り当て済み」または「新規」の状態から「進行中」の状態へのステータス変更によって表されます。

その重要性

この節目は、初期キュー時間の終了とアクティブな作業の開始を示します。このアクティビティまでの時間を測定することは、エージェントの能力と対応遅延を理解するのに役立ちます。

インシデントへの対応や解決にかかる時間が、サービスレベル契約(SLA)で定められた目標を超過した場合に発生する計算イベントです。これは手動によるユーザー操作ではなく、経過時間の結果として生じます。

その重要性

SLA違反は主要な業績評価指標(KPI)です。いつ、なぜSLA違反が発生するのかを分析することは、サービス提供の改善と契約上の義務を果たす上で不可欠です。

このアクティビティは、解決策が実装され、ユーザーに対してサービスが復旧したと見なされることを示します。これは、通常SLAの解決時間計測を停止させる重要な節目です。

その重要性

これは解決時間を測定するための重要な終点です。この時点から最終クローズまでの期間は、ユーザー確認の遅延や自動クローズポリシーを分析する上で重要です。

以前解決されたインシデントがアクティブな状態に戻る際に発生します。これは通常、ユーザーが問題の再発を報告した場合、または提供された解決策が効果的でなかった場合に発生します。

その重要性

再オープン率が高いことは、解決策の品質、根本原因分析の不備、または時期尚早なクローズに問題があることを示します。これは手戻り分析にとって重要なメトリクスです。

ライフサイクルにおける最後のアクティビティであり、インシデントレコードが正式にクローズされ、読み取り専用の履歴レコードとなります。これは多くの場合、「解決済み」ステータスで一定期間経過後、自動的に発生します。

その重要性

これはインシデントライフサイクルの絶対的な終わりを示します。作成からクローズまでの全時間を分析することで、解決後の管理期間を含むプロセス期間の完全なビューが得られます。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、インシデント管理の実際の流れを可視化し、頻繁なSLA違反や長期化する解決時間といったボトルネックを明らかにします。標準手順からの逸脱、過剰な引き継ぎ、効率を妨げる不正確な分類などを特定し、実際のプロセスに関するデータに基づいた洞察を提供することで、解決経路を最適化し、サービス提供全体の向上を支援します。

主に必要となるのは、インシデントIDのようなケース識別子、アクティビティタイプ、各イベントのタイムスタンプ、および担当ユーザーまたはシステムの情報を含むインシデントアクティビティログです。インシデントの優先度、カテゴリ、割り当てグループといった追加の属性は、より詳細な分析に役立ちます。この主要データにより、プロセスマイニングツールは各インシデントの完全な経過を再構築できます。

データ抽出と準備が完了すれば、数週間以内に初期の発見や高レベルな洞察を得ることが可能です。具体的な最適化の機会や実行可能な推奨事項につながる包括的な分析は、通常1〜3ヶ月以内に明らかになります。この期間は、お客様のデータ準備状況やプロジェクトの範囲によって変動します。

ソースシステムから過去のインシデントデータを抽出する能力に加え、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームへのアクセスが必要です。抽出と変換のためのデータエンジニアリングの専門知識と、プロセス分析スキルは、分析結果を効果的に解釈し、改善を推進するために不可欠です。安全なデータ処理とプライバシーコンプライアンスも重要です。

従来のレポーティングは、多くの場合、プロセスに関する事前定義された仮定に基づいて、静的で集約された指標のビューを提供します。これに対し、プロセスマイニングは、イベントログから直接、実際のプロセスフロー全体を視覚的に再構築します。これにより、レポートでは見つけられない隠れた差異、予期せぬ経路、真のボトルネックを明らかにし、何がどのように発生し、なぜそうなったのかを明らかにします。

はい、もちろんです。プロセスマイニングは、すべての再割り当てを正確にマッピングし、インシデントが停滞したり誤ってルーティングされたりしている箇所を正確に特定します。これにより、遅延や潜在的なSLA違反につながる問題が明らかになります。これらの非効率性を視覚化することで、不明確な役割、スキルギャップ、不完全なエスカレーションパスなどの根本原因を特定できます。そして、プロセスを合理化するための的を絞った介入が可能になります。

いいえ、Process mining(プロセスマイニング)は非侵襲的な分析アプローチです。既存システムから過去のdata(データ)をエクスポートして分析するため、本番システムや設定、現在のインシデント管理プロセスにいかなる変更も加える必要はありません。これにより、業務への影響を最小限に抑えられます。

はい、プロセスマイニングは再発するインシデントのパターンを効果的に特定し、頻繁に同じ問題を引き起こすプロセスを明確に示します。共通の経路とアクティビティを視覚化することで、これらの繰り返しの問題の一因となる潜在的な根本原因を特定するのに役立ちます。プロセスマイニングが証拠を提供する一方で、根本原因の究明は貴社の専門家が担います。

いいえ、Process mining(プロセスマイニング)は、複雑さに関わらず、プロセス最適化を目指すすべての規模の組織にとって有益です。小規模なチームでも、インシデント管理のパフォーマンスに関する、実用的な大きな洞察を得られます。これにより、これまで見過ごされてきた効率化の余地やプロセス遵守の課題を特定するのに役立ちます。

手戻り、過剰なハンドオフ、解決時間の長期化といった非効率性をプロセスマイニングで特定・排除することにより、各インシデントにかかる手作業とリソースを直接削減します。この最適化は、運用コストの削減につながり、チームがより多くのインシデントを効果的に処理したり、リソースを再配分したりすることを可能にします。これにより、大きな経済的利益がもたらされます。

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