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問題管理を改善

当社の6ステップガイドでJira Service Managementを最適化
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問題管理を改善
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)

Jira Service Managementにおける問題管理フローを最適化

プロセスマイニングは、解決を遅らせ、運用コストを増加させる隠れたボトルネックを組織が発見するのに役立ちます。当社のプラットフォームは、チームが最適なパフォーマンスを達成するのを妨げる不要なプロセスループやアイドル時間を浮き彫りにします。実際のワークフローを可視化することで、情報に基づいた意思決定を行い、運用を合理化し、長期的な安定性を確保できます。

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。

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問題管理をリアクティブからプロアクティブへ変革

多くのIT組織において、問題管理はインシデント管理の緊急性に常に影を潜めがちです。インシデントがサービスの一刻も早い復旧に焦点を当てる一方で、問題管理は、そうしたインシデントの再発を防ぐ戦略的な原動力となります。Jira Service Management内でこのプロセスを最適化することは、IT環境の長期的な安定性に直接影響を与えるため、極めて重要です。問題管理が非効率な場合、技術チームは根本原因に対処することなく、同じ問題を繰り返し解決するという火消し業務のサイクルに陥ってしまいます。プロセスの最適化に注力することで、チームをリアクティブな姿勢から脱却させ、システム全体の弱点が大規模な障害にエスカレートする前に特定するプロアクティブなモデルへと移行させることができます。

プロセスマイニングによる問題ライフサイクルの可視化

プロセスマイニングは、問題管理ワークフローの実際の実行状況を、紙に描かれたプロセス設計図に頼ることなく確認できる手段を提供します。Jira Service Managementは、問題レコードが更新、アサイン、またはトランジションされるたびに豊富なデータを捕捉しています。プロセスマイニング技術は、これらのデジタルの足跡を取り込み、すべてのレコードのエンドツーエンドのジャーニーを再構築します。これにより、根本原因調査がどのように処理されているかの現実を把握できます。レコードがどこで停滞しているのか、例えば専門サポートグループへのアサインを待っているのか、それとも調査状態で何週間も滞留しているのかを正確に特定できます。このレベルの可視性は、従来のレポートでは見落とされがちな隠れた遅延、例えば変更リクエストの承認待ちにかかる時間や、実装後レビューの期間などを特定するために不可欠です。

JSMにおける遅延とプロセス逸脱の特定

Jira Service Managementにプロセスマイニングを適用する最も重要な利点の一つは、プロセスが標準的な運用手順から逸脱している箇所を検出する能力です。複雑なIT環境では、問題レコードが予期せぬ経路をたどることがよくあります。例えば、一部のレコードが回避策公開ステージを完全にバイパスし、恒久的な解決策が開発されている間、サービスデスクが一時的な修正策を持たないままになっているケースが見つかるかもしれません。また、他のレコードは技術チーム間を行き来し、所有権の不明確さや引き渡し時の情報不足を示唆している可能性があります。これらのパターンを分析することで、ライフサイクルにおける特定のボトルネックを特定できます。例えば、「根本原因特定済み」から「提案ソリューション作成済み」への移行が一貫して予想よりも長くかかる場合、それはリソースの制約、または特定の技術部門内でのドキュメント標準の改善の必要性を示している可能性があります。

ITサービス安定性における具体的な成果の達成

問題管理プロセスの効率を向上させることは、組織全体にわたって測定可能な利益をもたらします。問題解決のサイクルタイムを短縮することで、再発するインシデントの量を直接的に減少させ、その結果、サービスデスクに関連する運用コストを削減します。プロセスマイニングにより、根本原因を特定するまでの平均時間や、公開された回避策の有効性など、パフォーマンスに関する明確なベンチマークを設定できます。さらに、これらのワークフローを最適化することで、内部のサービスレベル目標や外部の規制要件への遵守が向上します。技術チームが恒久的な修正の実装においてより効率的になるにつれて、ITサービス全体の信頼性が高まり、従業員と顧客双方の満足度が向上します。繰り返し発生するトラブルシューティングではなく、最も熟練したリソースを高価値なイノベーションプロジェクトに割り当てることが可能になります。

運用卓越性への次の一歩

問題管理のためのプロセスマイニングの開始は、既存システムの完全な再構築を必要としません。Jira Service Management内にすでに保存されているデータを活用することで、現在のパフォーマンスに関する洞察を迅速に得て、改善のための最も影響の大きい領域を特定できます。目標は、データが意思決定を推進する継続的な改善の文化を創造することです。当社のテンプレートから得られる洞察を活用して、技術チームを指導し、ワークフローを洗練させ、すべての問題レコードが適切な緊急性と精度で処理されるようにしてください。プロセスを可視化し始めると、タスクの割り当て方や情報の共有方法におけるわずかな調整でも、サービスの安定性とチームの生産性に大きな改善をもたらすことを発見するでしょう。

問題管理 ITサービスマネジメント 根本原因分析 インシデント防止 ITSM戦略 サービスデスク運用

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

調査は、技術専門家や診断データの待ちにより、しばしば停滞します。これらの遅延は再発するインシデントのリスクを高め、組織全体でサポートコストの増加とユーザー満足度の低下につながります。ProcessMindは、Jira Service Managementにおける調査開始から根本原因特定までの時間を追跡します。プロセスフローを視覚化することで、調査が通常停滞する特定のサポートグループを特定し、それに応じてリソースを再配分できます。

重大なインシデントが発生した場合、回避策の公開が遅れると、サービスデスクは一時的な修正策がない状態になります。これは、エンドユーザーにとってのダウンタイムの長期化と、同じ根本原因に対する冗長なサポートチケットの急増につながります。当社のプラットフォームは、問題記録から回避策公開への移行を監視します。回避策が遅延しているパターンを特定することで、ナレッジ管理ワークフローを最適化し、一時的な修正策がサービスデスクに迅速に届くようにできます。

複数の技術チーム間で問題レコードが行き来することは、混乱と知識の断片化を引き起こします。各引き渡しは大幅なアイドルタイムを加え、全体的なライフサイクルを延長し、恒久的な修正の実装を遅らせます。Jira Service Managementの担当者属性を分析することで、ProcessMindはグループ間のピンポン効果を明らかにします。どのチームが頻繁に引き渡しに関与しているかを確認し、エスカレーションパスを合理化して、適切な専門家がより早く関与できるようにします。

根本原因を特定することは、戦いの半分に過ぎません。多くの問題レコードは、原因が判明した後も、誰も解決策の草案作成などの次のステップを開始しないため、放置されます。これにより、インフラストラクチャは必要以上に長く脆弱な状態に置かれます。当社は、根本原因の特定から変更リクエストの開始までの期間を追跡します。ProcessMindはこれらのボトルネックを浮き彫りにし、コーディネーターが即座の行動を促し、特定されたリスクがさらなるインシデントを引き起こす前に軽減されることを確実にします。

実装後レビューを省略すると、チームは大きな失敗から学ぶ機会を失います。正式な完了がないということは、組織が教訓を文書化したり、修正の効果を検証したりしないため、同様の問題が再発する可能性が高まります。ProcessMindは、活動ログを監査して、実装後レビューの活動がどのくらいの頻度で迂回されたり、大幅に遅延したりしているかを把握します。この可視性により、ITIL標準へのコンプライアンスを徹底し、すべての主要な問題が長期的なサービス改善に貢献することを保証します。

恒久的な修正が適用された後でも、解決検証ステップの遅延は時期尚早なクローズにつながる可能性があります。正式な検証がないと、根本的な不安定性が続くにもかかわらず、ビジネスは問題が解決されたと仮定するリスクを冒し、将来のサービス障害につながります。当社の分析は、恒久的な修正の適用から最終検証までのリードタイムを測定します。このステップを常にスキップまたは遅延しているチームを特定することで、ITサービスの信頼性を向上させ、変更の失敗の可能性を減らすことができます。

未解決の問題レコードが蓄積していることは、チームが過負荷状態にあるか、プロセスが非効率であることを示唆しています。このバックログは技術的負債を生み出し、未解決の問題が繰り返しインシデントを引き起こし、貴重なサービスデスクリソースを消耗させます。ProcessMindは、Jira Service Management内の問題の発生数と解決数の明確な可視化を提供します。どのカテゴリや優先度がバックログの増加に最も寄与しているかを特定でき、データに基づいた改善策の決定を可能にします。

問題レコードからアクティブな変更要求への移行は、しばしば摩擦の原因となります。ここでの遅延は、解決策がわかっていても修正が実装されず、組織が既知のリスクに何週間もさらされることを意味します。ProcessMindは、問題レコードと変更要求活動をリンクすることで、引き継ぎプロセスにおける遅延を明らかにします。これにより、問題管理チームと変更管理チーム間の調整がどこで破綻しているかを正確に把握し、よりスムーズなワークフローを実装できます。

回避策が適切に公開されていないか、または効果がない場合、インシデント対応の一貫性が失われます。サービスデスクエージェントは未検証の異なる方法を試みることがあり、これがさらなるシステム不安定性を引き起こし、後で修正するためにより多くの労力を必要とします。当社は、回避策の公開とインシデント解決間のフローを分析します。ProcessMindは、どの回避策がインシデントの再発を止められないかを特定するのに役立ち、それらの問題をより緊急な恒久的な解決のために優先順位付けすることを可能にします。

問題レコードに不正確な優先度レベルが割り当てられると、影響の少ない問題が専門家の時間を消費する一方で、重要な問題が見過ごされる可能性があります。この不整合は、SLAコンプライアンスの低下を招き、最も有害なリスクに対処できません。当社のツールは、各活動に費やされた時間に対して優先度レベル属性を調査します。ProcessMindは、高優先度の問題が低優先度の問題よりも遅く進行している異常を検出し、トリアージロジックを再調整し、リソースをビジネスリスクと一致させるのに役立ちます。

インシデントの急増に受動的に対応するだけのチームは、広範囲にわたる障害を引き起こす前に根本的な問題に対処する機会を逃しがちです。この受動的な姿勢は、IT部門を安定を築くのではなく、常に緊急対応に追われる状態に陥らせます。ProcessMindは、インシデントの傾向と関連する問題レコードの作成との間の時間を分析します。このリードタイムを可視化することで、プロアクティブな管理への移行を促し、主要なサービス停止にエスカレートする前に根本原因を特定できます。

問題レコードが時期尚早にクローズされると、多くの場合、同じ根本原因がさらなるインシデントを引き起こした際に後で再オープンされます。この再オープンのサイクルは、元の調査または修正が不完全であったことを示し、無駄な労力につながります。当社はJira Service Management内の再オープン活動を追跡し、問題のある根本原因カテゴリを特定します。ProcessMindは、再作業が最も頻繁に発生する特定のサポートグループやサービスタイプを浮き彫りにし、最終的な解決策の品質向上を支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

再発する問題の原因を迅速に特定することは、サービスの稼働時間を維持するために不可欠です。調査サイクルを短縮することで、ITチームは繰り返されるインシデントによる中断を防ぎ、ベテラン技術者を反復的な緊急対応ではなく、より価値の高いプロジェクトに解放できます。この改善は、より安定した環境をもたらし、再発するサービス障害に関連する長期的な運用コストを削減します。

当社のプラットフォームは、Jira Service Managementのライフサイクルを分析し、調査がどこで停滞しているかを正確に特定します。各調査フェーズで費やされた時間を可視化することで、解決目標を達成するために追加のトレーニングやリソースが必要な特定のサポートグループを特定でき、最終的に根本原因の特定にかかる平均時間を25%以上削減できます。

恒久的な修正が開発される間、暫定的なサービス影響を軽減するためには、回避策の迅速な展開が不可欠です。問題検出から回避策の公開までの遅延を短縮することで、サービスデスクのエージェントが既知のエラーデータベースを使用してインシデントをより迅速に解決できるようになり、エンドユーザーエクスペリエンスが直接向上し、技術チームへの負担が軽減されます。

プロセスマイニングは、問題が記録された瞬間から回避策の公開までの活動のシーケンスを追跡します。この可視性により、経営陣は公開時間のベンチマークを設定し、IT組織全体での重要な知識共有を遅らせるプロセス逸脱を特定でき、回避策が数日ではなく数時間で利用可能になるよう支援します。

サポートグループ間の過剰な引き渡しは、しばしばコンテキストの喪失と解決時間の延長につながります。情報と所有権の流れを合理化することで、組織は最も資格のあるチームが問題レコードの責任を結論まで維持し、より高品質な調査と一貫性のある解決戦略をもたらすことができます。

当社はJira Service Management内の組織的な移行の詳細なビューを提供します。ケースあたりの引き渡し数を定量化することで、レコードが部門間で行き来する原因となる非効率なルーティングルールやスキルギャップを特定でき、より良いトリアージプロトコルを実装し、引き渡し総数を最大30%削減することができます。

根本原因が特定された後、変更要求の開始が遅れると、さらなるインシデントに対して環境が脆弱なままになる可能性があります。この移行を加速することで、一時的な回避策が期限切れになるか失敗する前に恒久的な修正がスケジュールされ、実装されることが保証され、ビジネスクリティカルなサービスの整合性が維持され、リスクが軽減されます。

当社の分析は、問題レコードと変更要求間のつながりをマッピングし、提案フェーズにおけるボトルネックを浮き彫りにします。根本原因の特定から解決策の策定までに経過した時間を監視することで、技術チームが恒久的な修復に向けて迅速に動き、部門間の不要な待機時間をなくすことができます。

未解決の問題が蓄積することは、処理能力の不足を示し、重大なインシデントのリスクを高めます。アクティブなレコードのキューをスリムに保つことで、技術チームは優先度の高い問題に集中でき、IT部門全体の対応力が向上し、より管理しやすく予測可能なワークロードにつながります。

プロセスマイニングは、問題レコードの流入と流出を経時的に分析することで、バックログがリソース制約によるものか、プロセスの非効率によるものかを特定します。未解決ケースの経過時間プロファイルを視覚化することで、通常の解決時間を超えた古いレコードを優先的に処理し、停滞したケースを効果的に解消してバックログ総量を削減できます。

恒久的な修正が適用された後に一貫したレビューを実施することは、継続的な改善と将来の再発防止のために極めて重要です。すべての主要な問題が徹底的なレビューを受けることを確実にすることで、教訓を捕捉し、将来の技術的実装の品質を向上させ、IT組織全体の成熟度を高めます。

当社のツールは、クローズされたすべてのレコードに対して実装後アクティビティが完了しているかを追跡することで、レビュープロセスへの遵守状況を監視します。この可視性により、マネージャーは標準化された文書化慣行を徹底し、最終クローズ前に必要なすべての検証ステップが遵守されたことを確認でき、コンプライアンス要件への100%の準拠を保証します。

修正が実際に問題を解決することを検証することは、再発する問題に対する最終的な防衛策です。検証フェーズを加速することで、リソースが実質的に解決されたレコードに拘束されるのを防ぎ、より迅速な正式クローズとサービス安定性に関するより正確なレポート作成を可能にします。

プロセスマイニングは、Jira Service Management内での検証段階の期間を浮き彫りにします。異なるサービスカテゴリ間で検証時間を比較することで、自動テストやより明確な成功基準が問題レコードの最終承認を迅速化できる領域を特定し、修正適用から最終クローズまでのサイクルタイムを短縮できます。

再オープンされたレコードは、初期の調査または実施された修正が不十分であったことを示唆しています。再オープンの頻度を減らすことで、問題管理プロセスへの信頼が高まり、技術チームが初回で問題を正しく解決することが保証され、これにより大幅な人件費の節約と冗長な作業の防止につながります。

当社は、問題レコードのライフサイクルを追跡し、クローズ状態から再び進行中となる循環経路を検出します。これらのパターンを分析することで、ケースをクローズする前により厳格な品質保証が恩恵をもたらす可能性のある特定の根本原因カテゴリやサポートグループを特定し、初回解決率をより完璧に近づけるのに役立ちます。

リアクティブな問題管理からプロアクティブな問題管理への移行は、インシデント発生を未然に防ぎます。インシデントデータ内のトレンドを特定することで、組織は根本的な脆弱性に早期に対処でき、サービスデスクが処理するチケット総量を大幅に削減し、大規模なダウンタイムから組織を保護します。

プロセスマイニングは、特定の構成アイテムやサービスと相関する高インシデントパターンを特定します。これらのクラスターを視覚化することで、Jira Service Management内でプロアクティブに問題レコードを作成し、それが大規模な障害にエスカレートする前に調査に割り当てることができ、IT戦略を火消しから予防へとシフトさせます。

高品質な回避策は、手作業による再作業の必要性を減らし、恒久的な修正が保留されている間でもエンドユーザーへの影響を最小限に抑えます。これらの暫定的な解決策の有効性を向上させることで、複雑な技術問題の解決に時間がかかる場合でも、ビジネス運用が最小限の中断で継続できることを保証します。

当社のプラットフォームは、回避策とその後のインシデント量との関係を評価します。回避策が追加のエスカレーションなしにどれだけ頻繁に成功裏に適用されるかを追跡することで、その品質を測定し、どの技術チームが最も信頼性の高い暫定的な解決策を提供しているかを特定でき、組織全体でそのベストプラクティスを複製することが可能になります。

問題レコードが実際のビジネスへの影響に基づいて優先順位付けされることを確実にすることで、リソース配分が最適化されます。適切な調整により、重要なシステムが即座に注目され、組織全体への財務的および運用上のリスクが軽減されるとともに、技術チームが影響の小さいタスクに気を取られるのを防ぎます。

プロセスマイニングは、問題レコードに割り当てられた優先度レベルと、関連するインシデントの量および影響を受けるサービスを分析することで、優先度の不一致を明らかにします。このデータにより、優先度ロジックを調整し、影響の大きい問題が調査キューの先頭に移動されることを確実にし、IT運用のビジネス関連性を向上させることができます。

恒久的な解決策が提案され、変更管理パイプラインに移行する速度は、IT環境全体の安定性を決定します。このプロセスを合理化することで、脆弱性の期間が短縮され、改善が体系的に展開されることが保証され、技術的負債の蓄積を防ぎます。

当社は、提案された解決策の作成から正式な変更要求の開始までのリードタイムを可視化します。事務処理の遅延や承認のボトルネックを特定することで、問題管理チームと変更管理チーム間の引き継ぎプロセスを改善し、より迅速な解決時間を実現し、変更スケジュール内で恒久的な修正が正しく優先されるようにできます。

Jiraでの問題管理を最適化する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

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

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Jira Service Managementの問題課題タイプとそれに関連するインシデントリンク用に設計された専用のExcelテンプレートを入手してください。

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その重要性

事前に構造化されたテンプレートを使用することで、データが問題レコードとその根本原因分析の特定のライフサイクル段階を捕捉していることを保証します。

期待される成果

JSMの問題レコード向けにすぐに使えるデータ構造です。

あなたのプロセス``インサイト

問題のライフサイクル全体を可視化

ProcessMindは、お客様のワークフローのあらゆるステップをマッピングし、Jira Service Management内でチケットがどのように処理されているかを明らかにします。これにより、調査がどこで停滞しているか、どの回避策がシステム安定性に影響を与えているかを正確に把握できます。
  • 問題解決ジャーニーのすべてのステップをマッピング
  • 調査遅延の根本原因を特定する
  • 再発するインシデントの影響を可視化
  • SLA目標に対するチーム効率を測定
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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実証済みの成果

問題管理の効率向上

組織はプロセスマイニングを活用し、問題レコードの流れを可視化することで、根本原因分析が停滞する正確な段階を特定します。この可視性により、ITサービスチームは手作業による再作業を排除し、再発するインシデントの発生頻度を削減できます。

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より迅速な根本原因分析

特定時間の短縮

再発するインシデントの根本原因をより迅速に特定することで、技術チームは調査ではなく解決に集中できるようになります。
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チーム間の引き継ぎの効率化

グループ間の引き継ぎ回数の削減

問題レコードが担当者間で変更される回数を最小限に抑えることで、コミュニケーションのオーバーヘッドを削減し、ライフサイクル中の知識の喪失を防ぎます。
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プロアクティブな問題発見

内部検出の増加

受動的なインシデント対応から能動的な特定へと移行することで、ビジネスに影響を与える前に大規模な障害を未然に防ぐことができます。
0 %
再オープン率の低下

失敗した修正の削減

根本原因検証の品質を向上させることで、恒久的な修正が初回から効果的であることを保証し、レコードの再オープンの必要性を減らします。
0 days
バックログの陳腐化期間短縮

高優先度の経過時間の減少

優先度の高い問題の解決を加速することで、最も影響の大きい技術的負債が迅速に対処されます。
0 %
監査対応可能なレビュー

実装後レビュー実施率

実装後レビューの追跡を自動化することで、すべての主要な問題に対して標準化された学習プロセスが実施されることを確実にします。

パフォーマンスの改善は、プロセス複雑性とJira Service Management内のデータ品質によって異なります。これらの数値は、さまざまなエンタープライズ導入で観察された典型的な結果を表しています。

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

アクティビティを実行したユーザーの一意の識別子または名前。

その重要性

引き渡し、職務分掌、およびリソースのワークロードを分析するために不可欠です。

現在問題を調査するために割り当てられている技術チームまたはグループ。

その重要性

組織横断的なマイニングとチーム間の摩擦を特定するために不可欠です。

問題レコードに割り当てられた重要度レベル。

その重要性

ビジネス上の重要度に基づいてプロセスパフォーマンスをセグメント化できます。

問題の根本原因の分類。

その重要性

システム上の問題を特定し、予防措置を導くための鍵。

問題レコードの短いテキスト説明またはタイトル。

その重要性

ケース識別子に人間が読み取れるコンテキストを提供します。

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

システムで問題チケットが作成される初期イベント。これは、課題履歴に作成タイムスタンプとして明示的に捕捉されます。

その重要性

問題管理ライフサイクルの開始を示し、ボリューム分析を可能にします。スループットと受領率を計算するために不可欠です。

問題レコードを特定の技術チームまたはサポートグループに割り当てること。これは、「サポートグループ」カスタムフィールドまたはグループが使用されていない場合は「担当者」フィールドの変更によって追跡されます。

その重要性

チーム間の引き渡しとボトルネックを分析するために不可欠です。高い引き渡し率は、ルーティングの非効率性を示している可能性があります。

関連するインシデントチケットを問題レコードにリンクするアクション。これは、課題リンクテーブルまたは履歴に記録されます。

その重要性

問題の影響と範囲を決定します。「インシデント・問題連携深度」KPIに不可欠であり、ビジネスへの影響に基づいて優先順位を付けます。

問題ステータスがアクティブな調査状態（例：「調査中」または「進行中」）に移行すること。これは、能動的な作業フェーズの開始を示します。

その重要性

調査サイクルタイムの計測を開始します。バックログの待機時間と実際の能動的な分析を区別するのに役立ちます。

「回避策」テキストフィールドへの入力または更新。このイベントは、一時的な修正が文書化されたことを示します。

その重要性

ビジネスへの救済提供速度を測定します。「回避策利用可能リードタイム」KPIに不可欠です。

根本原因が正式に記録される時点。「根本原因特定済み」へのステータス変更、または「根本原因」フィールドへの入力から推測されます。

その重要性

調査フェーズを終了する主要なマイルストーンです。「根本原因発見までの平均時間」を算出するために不可欠です。

修正が問題を効果的に解決したことの確認。「解決済み」または特定の「検証済み」ステータスへの移行から推測されます。

その重要性

修正が機能することを保証する品質ゲートです。ここでの遅延は、テストまたはユーザー受け入れにおけるボトルネックを示します。

問題ライフサイクルの最終的な終了。ステータスが「クローズ済み」に変わったときに明示的に捕捉されます。

その重要性

プロセスインスタンスの明確な終了点。総サイクル時間とクローズ率の計算に必要です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、問題レコードから得られるデジタルフットプリントを活用し、貴社プロセスの実際のエンドツーエンドのフローを可視化します。これにより、調査がどこで停滞し、引き継ぎが不要な遅延を生み出しているかを正確に特定でき、従来のレポートでは得られない透明性を提供します。

データ抽出は通常、Jira APIに接続するか、データベースコネクタを使用して問題の変更ログをプルすることを含みます。これには、各問題レコードのトランジション履歴、タイムスタンプ、および主要な属性が含まれ、これによりマイニングエンジンがすべてのプロセスステップを自動的に再構築できます。

ステータス変更と特定のアクティビティログのタイムスタンプを分析することで、プロセスマイニングは調査フェーズのどこにボトルネックがあるかを正確に浮き彫りにします。遅延が技術的な入力待ち、ドキュメントの不足、またはレコードが異なるチーム間を頻繁に行き来していることが原因であるかどうかを確認できます。

最低限、問題レコード番号のようなケースID、ステータスやトランジションのようなアクティビティ名、そして各イベントのタイムスタンプが必要です。より深い洞察を得るには、より詳細なフィルタリングのために、優先度、担当者グループ、根本原因カテゴリなどの属性も追加することをお勧めします。

標準的なダッシュボードは、現在のステータスやボリューム、平均リードタイムといった基本的な指標を示しますが、これらのポイント間の具体的な経路を示すことはほとんどありません。プロセスマイニングは、静的なチャートやレポートでは見えない隠れたループ、スキップされたステップ、および非準拠の経路を明らかにします。

データ接続を確立し、主要フィールドをマッピングすれば、初期のプロセスの可視化は数日で実現できることがよくあります。最も時間がかかるのは通常、カスタムステータスや複雑な移行が、貴社の特定のビジネスロジックに合わせて正確に解釈されるようデータを調整する作業です。

引き継ぎの追跡はプロセスマイニングの主要な強みであり、異なる担当者グループ間の作業の流れをマッピングします。これにより、どのチームが過負荷になっているか、またはコミュニケーションのギャップが問題レコードの長期間にわたる非活動につながっているかを迅速に確認できます。

データの専門知識は役立ちますが、多くのプロセスマイニングツールはプロセスオーナーやサービスマネージャー向けに設計されています。結果を解釈し、意味のある改善アクションを決定するためには、主に社内の問題管理ワークフローに対する確かな理解が必要です。

ほとんどのマイニングエンジンは非常に柔軟で、Jira Service Managementで検出されるあらゆるカスタムフィールドや固有のワークフローステータスをマッピングできます。これらのフィールドの変更履歴が有効でログに記録されている限り、ツールはそれらを分析に組み込み、プロセスに関する独自のビューを提供できます。

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