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変更管理を改善する

Ivanti Cherwellを最適化するための6つのステップガイド
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変更管理を改善する
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)

より速く、よりスムーズなアップデートのためにIvanti Cherwell変更管理を最適化

プロセスのボトルネックは、しばしば遅延やリソースの無駄につながります。当社のプラットフォームは、長時間の承認待ちから複雑な実装の引き継ぎまで、これらの非効率性がどこで発生しているかを正確に特定するのに役立ちます。明確で実用的な洞察を得て、業務を合理化し、組織全体でよりスムーズで効率的なアップデートを確実にします。コンプライアンスを強化し、リスクを効果的に低減する方法を発見してください。

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Ivanti Cherwell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、新しいサービス展開のゲートキーパーとして、あらゆる組織にとって極めて重要です。Ivanti Cherwell Service Managementのようなシステムでは、変更は軽微な設定調整から大規模なインフラストラクチャの改修まで多岐にわたります。しかし、効率的に管理されない場合、この重要なプロセスは重大なボトルネックの原因となり、遅延、運用コストの増加、さらにはサービス中断につながる可能性があります。不適切に実行された変更は、システム障害、コンプライアンス違反、イノベーションの鈍化を引き起こし、組織の適応と成長能力に直接影響を与えます。Ivanti Cherwell内での変更管理プロセスの真の流れを理解することは、これらのリスクを低減し、より大きな効率性を引き出すための第一歩です。このアプローチは、理論的なプロセス図を超えて、どこで遅延が発生し、それが全体的なサービス提供にどのように影響するかを正確に把握するのに役立ちます。

プロセスマイニングがIvanti Cherwell変更管理にもたらす洞察

プロセスマイニングは、Ivanti Cherwell変更管理プロセスを分析するための強力なデータ駆動型アプローチを提供します。Ivanti Cherwellシステムからイベントログを抽出することで、プロセスマイニングツールは、すべての変更リクエストの初期作成から最終クローズまでの完全なエンドツーエンドのジャーニーを再構築します。ケース識別子として変更リクエストIDを中心に据えたこの包括的な視点により、実際のプロセスフローを視覚化し、標準パスからの逸脱を特定し、非効率性がどこにあるかを正確に pinpoint することができます。「変更リクエスト作成済み」、「リスク評価実施済み」、「変更承認済み」、「変更実装済み」といった典型的なアクティビティの順序と期間を把握できます。この方法は、仮説を超えて、承認ワークフローにおけるボトルネック、予期せぬ手戻りループ、非標準の実行パスの明確な証拠を提供します。これは、変更管理の隠れた複雑さと真のパフォーマンスを明らかにし、「変更管理を改善する方法」といった問いに具体的なデータで答えるために不可欠なツールです。

プロセスマイニングによって明らかになる主な改善領域

Ivanti Cherwell変更管理におけるプロセスマイニングは、最適化のためのいくつかの重要な領域をしばしば強調します。

  • 承認サイクルにおけるボトルネック: 遅延を常に引き起こしている特定の承認グループや個人を特定したり、変更管理サイクル全体を延長させている不必要な承認ステップを検出したりします。並行承認とシーケンシャル承認を視覚化し、効率化の機会を特定できます。
  • 実装の効率性: 「変更実装済み」フェーズにおけるリソース配分、スケジューリング、またはチーム間のハンドオフにおける非効率性を明らかにします。これにより、変更が滞留したり、過度の時間を要したりする箇所を特定できます。
  • コンプライアンスとリスク管理: 「リスク評価実施済み」や「影響分析実施済み」などの必須ステップがスキップされたり、順序を外れて実行されたりするインスタンスを自動的に検出し、潜在的なコンプライアンスリスクとポリシー違反を指摘します。これにより、より堅牢でコンプライアンスに準拠したプロセスが保証されます。
  • 手戻りおよび失敗した変更: 計画、テスト、またはコミュニケーションに関連する根本原因を特定し、繰り返されるアクティビティ、却下、または失敗した変更につながるパスを分析します。これらのパターンを理解することは、初回成功率を向上させる鍵となります。

最適化された変更管理の期待される成果

Ivanti Cherwell変更管理データにプロセスマイニングを適用することで、測定可能な改善が期待できます。

  • 変更管理サイクルタイムの短縮: リクエストから実装への変更の移動速度を加速し、組織への価値提供を迅速化します。これは、「変更管理サイクルタイムを短縮する方法」という目標に直接対処します。
  • コンプライアンスと監査対応の強化: すべての変更が組織ポリシーと規制要件に厳格に準拠していることを確実にし、リスクを最小限に抑え、監査結果を改善します。
  • リソース利用率の向上: 無駄な労力を排除し、ワークフローを合理化することで、チームと予算の配分を最適化します。
  • サービス安定性の向上: 不適切に管理された変更によって引き起こされるインシデントと中断の数を減らし、より信頼性の高いIT環境を実現します。
  • データ駆動型意思決定: 直感を超えて、経験的な証拠に基づいた情報に基づいた意思決定を行い、継続的なプロセス最適化につなげます。

変更管理プロセス最適化の開始

プロセスマイニングを活用してIvanti Cherwell変更管理を最適化する旅に乗り出すことで、組織は変更をより効果的に管理し、運用リスクを削減し、ビジネス価値の提供を加速することができます。既存のIvanti Cherwellデータを活用することで、プロセスに対する比類のない透明性を得ることができます。このアプローチは、抽象的な目標を実行可能な洞察に変え、継続的な改善のための明確なロードマップを提供します。

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

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

変更の承認が遅れると、重要なシステム更新やサービス改善が滞り、期限の逸失や利害関係者の不満につながる可能性があります。これはビジネスの俊敏性に影響を与え、システムをより長く脆弱な状態にさらす可能性があります。ProcessMindはIvanti Cherwell変更管理内の承認ワークフローを可視化し、長時間の待機時間を引き起こしている特定の承認ステップやグループを強調表示します。これらの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たり、承認マトリックスを改善したり、定型的な承認を自動化したりして、変更の展開を大幅に加速し、運用応答性を向上させることができます。

頻繁に却下されたり、大幅な手戻りが必要となる変更リクエストは、貴重な時間とリソースを浪費し、展開サイクルを長引かせ、運用コストを増加させます。これは多くの場合、初期段階での要件の不明確さ、不十分な影響分析、またはコミュニケーション不足を示しています。ProcessMindは、却下されたIvanti Cherwell変更管理リクエストの完全なライフサイクルをマッピングし、情報不足が却下につながる一般的な失敗点や段階を特定します。これらのパターンを理解することで、ターゲットを絞ったトレーニング、改善されたリクエストフォーム、またはより良い提出前検証が可能になり、手戻りを削減し、よりスムーズで効率的な変更処理を確実にします。

変更完了のサービスレベル契約（SLA）目標を継続的に達成できないことは、サービス品質の低下、ユーザーの不満、および潜在的な規制不遵守につながります。これらの遅延は、ビジネス運営を混乱させ、ITサービス提供への信頼を損なう可能性があります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理のすべてのインスタンスで、目標完了日または内部SLAが違反された場合に自動的にフラグを立て、これらの遅延に寄与している正確なアクティビティまたは段階を明らかにします。このインサイトにより、チームはリソースの制約にプロアクティブに対処し、スケジュールを最適化し、またはプロセスを調整して、サービスのコミットメントを継続的に満たし、運用信頼性を向上させることができます。

承認後も、非効率な実装段階は変更サイクル全体を長引かせ、メリットの実現を遅らせ、リスク期間を増大させる可能性があります。これは実装チームに負担をかけ、システムの安定性に影響を与える可能性があります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理における実装フェーズの詳細なビューを提供し、リソース配分、スケジューリング、実際の展開などのアクティビティに費やされた時間を分解します。この重要なフェーズにおける特定のボトルネックや過度なハンドオフを特定することで、組織はタスクを効率化し、調整を改善し、承認から成功した展開までの時間を短縮することができます。

変更プロセスにおけるリスク評価の一貫性の欠如や不十分さは、導入後に予期せぬシステム停止、セキュリティ脆弱性、または運用上の混乱を引き起こす可能性があります。これにより、組織は不必要なリスクと事後対応型の問題解決にさらされます。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理における初期のリスク評価と実際の変更結果との相関関係を分析し、影響の大きい変更が徹底したリスクレビューを回避したケースや、低リスクの変更が過度な精査を受けたケースを特定します。このデータに基づいたアプローチは、リスク評価の実践を標準化し、適切なコントロールが適用されることを確実にし、有害事象の発生可能性を低減するのに役立ちます。

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おいて、重大なコンプライアンス違反、監査結果、および規制上の監視の強化につながる可能性があります。このようなギャップはガバナンスを損ない、組織を法的および金銭的罰則にさらします。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理ワークフローにおける、承認ステップのスキップや許可されていないアクティビティシーケンスなど、すべての非準拠のインスタンスを自動的に検出します。これらの逸脱を特定することで、組織はポリシーへのより厳格な順守を強制し、ターゲットを絞ったトレーニングを提供し、堅牢で監査可能な変更プロセスを確保することができます。

変更が文書化され承認されたプロセスから適切に承認されずに逸脱すると、重大な運用リスクをもたらし、管理を低下させ、監査上の課題を生じさせます。これらの「シャドウ」活動は、構造化された変更管理の目的そのものを損ないます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理における変更がたどったすべての実際のプロセスパスの包括的なマップを提供し、未承認の近道、バイパスされたステップ、または記録されていない活動を明らかにします。この可視性により、組織は未承認の逸脱がどこで、なぜ発生するのかを特定でき、ポリシーの施行とより良いガバナンスを通じてプロセスの整合性を維持することが可能になります。

変更の実装における人的・技術的リソースの不適切な割り当ては、ボトルネック、燃え尽き症候群、そしてプロジェクト期間の長期化につながります。一部のチームは常に過負荷状態にある一方で、他のチームは十分に活用されず、全体の生産性や従業員の士気に悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理に関わる様々なチームやリソース間の作業負荷の分布を、アクティビティ期間と割り当てられたグループまたは個人とを関連付けて分析します。この分析により、どのリソースがボトルネックになっているか、あるいは遊休状態であるかを特定し、よりバランスの取れたタスク割り当て、より良いキャパシティプランニング、そしてスムーズな変更実行を実現します。

一部の変更カテゴリ、または特定のサービス/システムに影響を与える変更は、常に多くの遅延、却下、または導入後の問題を経験します。これらのパターンを特定することは、予防的な改善のために不可欠ですが、深いプロセス可視性なしでは困難なことがよくあります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理プロセスを「変更タイプ」または「影響を受けるサービス/システム」属性によってセグメント化し、完了時間や成功率などのKPIに対して一貫してパフォーマンスが低い特定のカテゴリを明らかにします。これにより、組織はこれらの困難な変更タイプに対して的を絞った戦略、事前承認されたテンプレート、または専門チームを開発でき、成功率を向上させることができます。

すべての進行中の変更のステータスと進捗について明確なリアルタイムの可視性がなければ、関係者は情報に基づいた意思決定を行い、影響を予測し、期待を管理することに苦労します。これはしばしば、受動的な管理と説明責任の欠如につながります。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更管理におけるすべての変更リクエストのエンドツーエンドのビジュアルマップを構築し、各変更がライフサイクルのどこにあるか、誰が責任者か、現在のステータスについてのライブの概要を提供します。この強化された透明性により、より良い利害関係者間のコミュニケーション、積極的な問題解決、そして組織全体の意思決定の向上が促進されます。

変更管理プロセスにおける異なるチームや役割間の過度なハンドオフは、コミュニケーションのオーバーヘッドを招き、遅延を引き起こし、エラーやタスクの漏れの可能性を高める可能性があります。それぞれの引き渡しは、摩擦や待機時間の潜在的な発生源となります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理ワークフローにおける責任者グループまたは個人間のあらゆる移行を綿密に追跡し、これらのハンドオフの数と期間を定量化します。この分析は、責任を統合し、プロセスを簡素化し、または自動化を導入して不要な引き渡しを減らし、変更サイクルを加速できる領域を特定するのに役立ちます。

導入後のレビュー（PIR）が常に遅延したり、形骸化したり、あるいは実施されなかったりすると、組織は変更の成功や失敗から学ぶ貴重な機会を逃し、継続的な改善が妨げられます。これは、問題の再発やプロセスの成熟度の停滞につながる可能性があります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell変更管理における「導入後レビュー」アクティビティの完了率と適時性を監視し、その実施と全体的な変更の成功およびその後のインシデント発生率との相関関係を分析します。これにより、PIRが効果的に実施されているかどうかを明らかにし、フィードバックループの改善や、今後の変更プロセスに教訓を組み込むための領域を特定するのに役立ちます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

変更の承認の遅延は、重要なシステム更新や新機能の展開の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を与える可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellでの変更提出から最終承認までの時間を大幅に短縮し、変更がパイプラインをより速く効率的に通過することを確実にすることを目指しています。平均承認期間を測定することは、改善のための明確な指標となります。ProcessMindは、Ivanti Cherwell承認プロセスで遅延を引き起こしている特定の段階と個人を特定し、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機時間を分析することで、組織は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%削減す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、初期の提出またはレビュープロセスに非効率性があり、無駄な労力や遅延を招いていることを示します。この目標は、Ivanti Cherwellで却下される変更の数を最小限に抑え、最終レビューに達する前にリクエストが適切に準備され、ポリシーに沿っていることを確実にすることに焦点を当てています。成功は、却下された変更の割合の減少によって測定されます。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と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、ProcessMindは改善が必要な特定の承認前アクティビティやデータポイントを特定し、チームが提出ガイドラインを改善し、却下を15～25%削減するのに役立ちます。

変更の目標完了日を逃すと、プロジェクトのタイムラインが混乱し、サービス可用性に影響を与え、ステークホルダーの信頼を損なう可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellの変更が予定された期間内に完了する割合を増やし、予測可能性と信頼性を向上させることを目指します。成功は、目標完了日を満たす変更の測定可能な増加によって定義されます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellにおける各変更リクエストの完全なライフサイクルをマッピングし、実装、テスト、または検証中に遅延が正確にどこで発生するかを明らかにします。計画されたパスからの一般的な逸脱やサイクルタイムを延長するアクティビティを特定することにより、ProcessMindは、スケジューリングとリソース割り当てを最適化するための的を絞った介入を可能にし、期日内完了率を10〜20%向上させます。

非効率な実装フェーズは、遅延の主要な原因であり、過剰なリソースを消費し、サービスの停止や中断を長期化させます。この目標は、Ivanti Cherwellで承認された変更の実行を、リソース割り当てから実際の展開まで合理化し、ボトルネックと手戻りを最小限に抑えることに焦点を当てています。改善は、実装期間の短縮と導入後の問題の減少によって測定されます。ProcessMindは、実装サブプロセスの詳細なビューを提供し、遅延に最も寄与する特定のアクティビティやハンドオフを強調表示します。特定の実施チームや変更タイプが常に長いサイクルタイムを経験するパターンを特定できます。これらの洞察を活用することで、組織はワークフローを再設計し、リソース連携を改善し、実装を15〜25%加速することができます。

リスク評価の実践に一貫性がないと、過度な慎重さによる不必要な遅延、または不十分な精査によるサービス不安定性の増大につながる可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellにおける変更リスク評価に対して統一された効果的なアプローチを確立し、適切なコントロールが一貫して適用されることを確実にすることを目指します。成功は、過小評価されたリスクに関連する変更後のインシデントの減少によって測定されます。ProcessMindは、異なる変更タイプや優先度に対してリスク評価がどのように実施されているかを分析し、標準手順からの逸脱を特定します。特定の評価パスと導入後のインシデントや障害との相関関係を明らかにすることも可能です。この明確化により、ベストプラクティスの徹底と特定のリスク評価ステップの自動化が可能となり、一貫性が30%以上向上します。

変更管理ポリシーへのコンプライアンスギャップは、組織を運用リスク、監査の失敗、潜在的な規制上の罰則にさらします。この目標は、Ivanti Cherwellで実行されるすべての変更が、事前定義されたルールと内部ガバナンスフレームワークに厳格に準拠することを確実にすることを目指しています。成功は、特定されたコンプライアンス逸脱と監査結果の減少によって測定されます。ProcessMindは、Ivanti Cherwellの変更に関するすべての実際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て、不正な逸脱や欠落している必須ステップを直ちに強調表示します。この継続的な監査機能により、組織は不遵守の行動にプロアクティブに対処し、ポリシー順守を強制して、コンプライアンスギャップを20～40%削減できます。

Ivanti Cherwellで定義された変更管理プロセスからの逸脱は、リスクの増大、管理の低下、そして潜在的なセキュリティ脆弱性につながる可能性があります。この目標は、すべての変更が確立された承認済みのワークフローに従い、未承認の近道や代替パスを排除することを重視しています。成功は、ゴールデンパスからの逸脱が検出される頻度がほぼゼロであることで測られます。ProcessMindの適合性チェック機能は、組織がすべての変更の実際の流れを理想的なモデルと比較し、順序外のステップや完全にスキップされたステップを即座に特定することを可能にします。これらの逸脱を可視化することで、ProcessMindは根本原因を特定し、より厳格なプロセスガバナンスを強制し、未承認のパスを実質的に排除することを目指します。

変更イニシアチブへの人的・技術的リソースの非効率な割り当ては、無駄な労力、プロジェクトの遅延、チームの燃え尽き症候群につながる可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwell変更管理のライフサイクル全体でリソースが最適に割り当てられ、活用されることを確実にし、生産性を最大化し、ボトルネックを最小限に抑えることを目指します。成功は、リソースの可用性の向上と遊休時間の削減によって測定されます。ProcessMindは、アクティビティ期間とハンドオフ時間を分析することで、変更プロセスにおけるリソース競合や利用不足のパターンを特定します。特定のチームや個人が常に過負荷状態にある場合や、リソースが不必要に待機している場所を強調表示できます。この洞察により、より良いワークロードバランスとより効果的なリソース計画が可能となり、利用率を10〜20%向上させます。

特定の種類の変更や、特定のサービスまたはシステムに影響を与える変更は、一貫してより多くの問題、遅延、または却下を経験する可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwell内でこれらの問題のある領域を体系的に特定し、ターゲットを絞った改善を実施して再発する問題を防止することに焦点を当てています。成功は、以前に特定された問題のある変更カテゴリに関連する問題の減少によって測定されます。ProcessMindは、「変更タイプ」や「影響を受けるサービス/システム」などの属性に基づいて変更ケースの詳細なフィルタリングと分析を可能にします。これにより、どのカテゴリが一貫して長いサイクルタイム、高い手戻り率、またはより多くの逸脱を示すかを明らかにできます。このセグメンテーションは、特定の問題のある領域の手順、テンプレート、またはトレーニングを改善するための実用的な情報を提供し、プロセス全体の健全性を向上させます。

Ivanti Cherwellにおける進行中の変更ステータスの明確なリアルタイム可視性の欠如は、不確実性を生み出し、予防的な問題解決を妨げ、ステークホルダーとのコミュニケーションに影響を与えます。この目標は、変更ライフサイクル全体の透明性を高め、すべての関係者が最新の進捗情報を確実に得られるようにすることを目指します。成功は、ステークホルダー満足度の向上と変更ステータスに関する問い合わせの減少によって測定されます。ProcessMindは、すべてのアクティブな変更について客観的でデータ駆動型のマップを構築し、現在の状態、次に予想されるアクティビティ、および履歴パスを表示します。これにより、逸脱や将来の潜在的なボトルネックに関する洞察を提供します。この包括的なビューにより、予防的な管理と明確なコミュニケーションが可能となり、ステークホルダーはあらゆる変更リクエストの正確なステータスを一目で確認できます。

変更管理プロセスにおけるチームや個人間の過度なハンドオフは、遅延、コミュニケーションエラー、および説明責任のギャップを引き起こす可能性があります。この目標は、Ivanti Cherwellで不必要な責任の引き渡しを特定し排除することで、ワークフローを効率化することを目指しています。成功は、ハンドオフ数の減少と、それに伴う全体的なサイクルタイムの短縮によって測定されます。ProcessMindは、変更リクエストの完全なジャーニーを可視化し、すべてのアクティビティ移行と各ステップに関与するリソースを明確に示します。これにより、価値を付加しない頻繁なハンドオフのパターンや、複数のリソースが明確なメリットなしに変更に順次関与している箇所を特定できます。これらの非効率性を明らかにすることで、ProcessMindはワークフローを再設計してハンドオフを最小限に抑え、進捗を10～15%加速するのに役立ちます。

導入後のレビューが効果的でない場合、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妨げられます。この目標は、Ivanti Cherwellでの変更が展開後に一貫して徹底的にレビューされ、教訓が抽出され、結果が検証されることを確実にすることを目指します。成功は、文書化されたフォローアップアクションの増加と将来の変更成功率の向上によって測定されます。ProcessMindは、導入後レビュー活動の実行を分析し、それが一貫して実施されているか、典型的な期間はどのくらいか、そしてその後のプロセス調整につながっているかを特定できます。レビュー結果と実際の変更パフォーマンスデータを連携させることで、ProcessMindはレビュープロセスが堅牢で影響力があり、継続的な改善のサイクルを推進することを保証します。

変更管理のための6段階の改善パス

1

テンプレートをダウンロード
2

Cherwell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

進捗状況をモニタリングする
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Ivanti Cherwell変更管理用に設計された、事前設定済みExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、データが分析用に正しく構造化されていることを保証します。

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
その重要性

標準化されたデータ構造は、正確で効率的なプロセスマイニングにとって極めて重要であり、信頼性の高いインサイトの基盤となります。

期待される成果

Ivanti Cherwell変更管理に特化した、データ入力準備が整ったExcelテンプレート。

提供内容

Ivanti Cherwellの変更プロセスにおける真実を解き明かす

ProcessMindは、Ivanti Cherwell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。明確な洞察とデータ駆動型の推奨事項を得て、アップデートを合理化しましょう。
  • 変更承認のボトルネックを特定
  • 実際の変更プロセスフローを可視化する
  • 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

想定される成果

最適化された変更管理で組織が達成できること

これらの成果は、組織が変更管理プロセスを最適化する際に一般的に実現する具体的なメリットを示しています。Ivanti Cherwellデータのプロセスマイニング分析を活用することで、組織はデータ駆動型の洞察を得て、ワークフローを合理化し、効率性を向上させます。

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迅速な変更承認

平均承認サイクル短縮率

プロセスマイニングは、ボトルネックと手戻りのループを特定し、変更承認プロセスを合理化して重要なIT変更を加速させます。
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却下される変更の減少

変更リクエスト却下の減少

却下の根本原因を理解することで、組織は初期リクエストの品質を向上させ、無効な変更に対する無駄な労力を削減できます。
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より高い納期遵守率

期日内での変更完了率の向上

計画と実行における遅延を特定し、より多くの変更が目標期日までに完了し、重要なサービスレベルを満たすようにします。
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より強力なコンプライアンス

プロセス遵守とリスク評価の向上

プロセスマイニングは、リスク評価が一貫して適用されることを保証し、文書化された変更プロセスからの逸脱を特定することで、ガバナンスを強化します。
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合理化された引き継ぎ

過剰な変更所有権移管の削減

チーム間の不要な引き継ぎを可視化し排除することで、遅延を削減し、変更リクエストに対する説明責任を向上させます。

結果は、変更管理プロセスの具体的な複雑さとIvanti Cherwellデータの品質によって異なります。ここに示される数値は、様々な実装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

単一の変更リクエストケースのユニークな識別子で、開始からクローズまでのすべての関連アクティビティをグループ化します。

その重要性

これは、すべての関連イベントを接続する不可欠なケース識別子であり、変更リクエストの全過程を追跡し、そのパフォーマンスを分析することを可能にします。

変更管理プロセス内で特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前。

その重要性

この属性は、実際のプロセスフローを発見および視覚化するために不可欠であり、ボトルネック、手戻りのループ、および非準拠パスの特定を可能にします。

変更リクエストに対して特定の活動またはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプは、すべてのパフォーマンスおよび期間分析の基礎であり、サイクルタイムの計算、ボトルネックの特定、およびSLAの監視を可能にします。

「クローズ済み」、「却下済み」、「進行中」など、変更リクエストの現在または最終ステータス。

その重要性

変更リクエストの結果を定義し、却下率、完了率、オープンケースとクローズドケースの分布に関する重要な分析を可能にします。

「標準」、「通常」、「緊急」など、変更の分類。

その重要性

変更タイプ別にプロセスをセグメント化することは、パフォーマンスを比較し、「緊急」などの特定のカテゴリがボトルネックや逸脱の原因となっているかどうかを特定するために不可欠です。

現在、変更リクエストに責任を負うユーザーまたは個人。

その重要性

個人の責任を追跡し、作業負荷の分散、引き継ぎ頻度、およびリソース固有のボトルネックの分析を可能にします。

現在、変更リクエストに責任を負うチームまたはグループ。

その重要性

チームレベルの責任を特定し、これはプロセスボトルネックの分析、チームパフォーマンスの測定、およびグループ間のハンドオフ遅延の理解に不可欠です。

「低」、「中」、「高」など、変更に関連する評価されたリスクレベル。

その重要性

リスクがプロセスフロー、承認サイクル、成功率にどのように影響するかを分析することを可能にし、高リスク変更が適切な精査を受けることを確実にするのに役立ちます。

変更実装完了のための計画または合意された期限。

その重要性

期日内パフォーマンスとSLA遵守を測定するためのベースラインを提供します。これらは、プロセス効率と信頼性の重要な指標です。

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、システム内での新しい変更リクエストの開始を示します。通常、変更リクエストビジネスオブジェクトに新しいレコードが作成されたときに捕捉され、プロセス全体の出発点を確立します。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。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ことで、総ライフサイクル期間が明らかになり、フロントエンドの遅延を特定するのに役立ちます。

このアクティビティは、変更リクエストのリスクと影響分析の完了を示します。通常、変更リクエストのステータスが「承認待ち」のような承認準備完了を示す状態に移行したときに推論されます。

その重要性

このアクティビティを追跡することで、評価フェーズの期間を測定し、リスク分析が承認前に一貫して実施されることを確実にし、リスク評価遵守率KPIをサポートします。

変更諮問委員会（CAB）または指定された権限者が変更の進行を承認する重要な節目です。これは、変更リクエストのステータスが「承認済み」に更新されたときに推測されます。

その重要性

このアクティビティは、承認サイクルタイムを測定するための終点です。プロセスを解放し、計画と実装を開始可能にするため、変更承認サイクルタイムKPIにとって極めて重要です。

このアクティビティは、変更の実装日時が正式に確認され、記録される時点を示します。ステータスが「スケジュール済み」に更新されたときに捕捉されます。

その重要性

これは主要なコミットメントマイルストーンです。承認されたコンセプトから計画されたアクションへと変更を移行させ、実装の前提条件となります。

このマイルストーンは、変更のための技術作業が完了したことを示します。変更リクエストのステータスが「実装済み」または検証保留中の類似の状態に更新されたときに捕捉されます。

その重要性

これは重要な成功マイルストーンであり、期日内変更完了率および平均変更実装時間KPIの主要な入力です。実行フェーズの終了を示します。

このアクティビティは、完了した変更の成功を評価し、教訓を収集するための正式なレビューが実施されたことを示します。多くの場合、「導入後レビュー」へのステータス変更によって推論されます。

その重要性

これを追跡することで、変更に関するフィードバックループが閉じられることを保証します。これは継続的な改善に不可欠であり、導入後レビュー率KPIを直接サポートします。

このアクティビティは、変更管理プロセスの最終的で成功した終点です。変更リクエストのステータスが「クローズ済み」に設定され、すべての作業が完了したことを示すときに捕捉されます。

その重要性

主要な成功終点として、このアクティビティは、正常に完了した変更のエンドツーエンドのサイクルタイムを計算するために不可欠です。これにより、すべてのプロセスステップが終了したことが確認されます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Ivanti Cherwellにおける変更リクエストの実際の流れを可視化し、ボトルネック、逸脱、および手戻りのループを特定します。承認の遅延や実装の問題など、遅延が正確にどこで発生しているかを特定し、その影響を定量化するのに役立ちます。これにより、承認を加速し、却下を減らし、期日内完了率を向上させるためのデータ駆動型洞察が提供されます。

Ivanti Cherwellの変更リクエストからのイベントログが主に必要です。これには、ケース識別子（変更リクエストID）、アクティビティまたはイベント名（例：「変更提出済み」、「承認リクエスト済み」、「実装開始」）、および各イベントの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追加の属性データは、分析を強化します。

初期の洞察は、データ抽出と取り込みが成功してから数週間以内に得られることがよくあります。根本原因の特定や実用的な提言を含む包括的な分析は、通常4〜8週間かかります。この期間は、データの複雑さや分析の具体的な範囲によって異なる場合があります。

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非常に優れています。実際の変更プロセスを事前定義されたルールや理想的なプロセスモデルと自動的に比較し、未承認の逸脱や不足しているステップを強調表示できます。これにより、必要な承認をバイパスする変更や不完全な実装後レビューなど、コンプライアンスのギャップを特定するのに役立ちます。

ボトルネックの特定と排除による変更承認サイクルの迅速化、一般的な失敗点のより良い理解による却下される変更リクエストの削減、および変更の期日内完了率の向上など、大幅な改善が期待できます。また、より標準化されたリスク評価とリソースのより良い活用にもつながります。

データ抽出は通常、Ivanti Cherwellのレポート機能、データベースアクセス、またはAPIを使用して関連するイベントログをエクスポートすることを含みます。目標は、各ステップの変更リクエストID、イベント名、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です。当社の専門家が、安全で効率的な抽出プロセスをご案内します。

主な技術要件は、履歴変更リクエストデータを抽出するためにIvanti Cherwellシステムへのアクセスです。これは通常、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ツールの活用を伴います。プロセスマイニング分析では、エクスポートされたデータで機能するため、Ivanti Cherwell自体との直接的なシステム連携は通常必要ありません。

根本的な分析は技術的ですが、その結果は通常、直感的なビジュアルダッシュボードやレポートで提示されます。当社のプロセスマイニング専門家は、複雑なデータを明確で実用的なビジネスインサイトに変換します。お客様のチームと協力し、調査結果を理解し、効果的なプロセス改善を推進できるようサポートいたします。

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