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サービスリクエスト管理を改善する

サービスリクエスト管理を最適化する6ステップ``ガイド。
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サービスリクエスト管理を改善する
課題 (11) 目標 (11) 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 のサービスリクエスト管理を最適化し、迅速な解決を実現

サービスリクエスト管理では、効率性やコンプライアンスに影響を及ぼすボトルネックが頻繁に発生します。弊社のソリューションは、プロセス全体の流れを追跡し、遅延箇所を特定、最適化の機会を発見することで、迅速な問題解決と顧客満足度の向上を実現します。

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

効率を最大化する：サービスリクエスト管理を最適化すべき理由

サービスリクエスト管理は、ユーザーがサービス、情報、サポートにアクセスするための主要な窓口であり、組織にとって極めて重要な機能です。変化の激しい現代、このプロセスの効率性と有効性は、顧客満足度、運用コスト、そしてビジネスの機敏性に直結します。Jira Service Managementのような堅牢なシステムを基盤としていても、リクエストの申請から解決までの流れをいかに停滞させず、手戻りや遅延をなくすかが真の課題となります。

サービスリクエスト管理が非効率な場合、サイクルタイムが延びてユーザーの不満を招き、生産性の低下や離脱を引き起こすといった悪循環に陥ります。ボトルネックはバックログを発生させ、リソースを圧迫して運営コストを増大させます。さらに、SLA（サービスレベル合意）の未達成は、企業の信頼を損なうだけでなく、ペナルティにつながる恐れもあります。静的なレポートの数字を超え、リクエストの「真のプロセス」を理解することは、継続的な改善と優れたサービス提供を実現するために不可欠です。

プロセスマイニングがサービスリクエスト分析を変える

Jira Service Managementの標準レポートも有用ですが、プロセス全体をエンドツーエンドで可視化するには限界があります。ここで力を発揮するのがプロセスマイニングです。Jira Service Management内に蓄積されている膨大なイベントログデータを活用し、実際のプロセスを客観的なデータに基づいてマップ化します。

プロセスマイニングでは、サービスリクエストIDをケースIDとして扱い、"Service Request Created"（リクエスト作成）、"Service Request Triaged"（トリアージ）、"Information Requested from Requestor"（申請者への情報依頼）、"Service Request Resolved"（解決）といった各アクティビティを追跡します。実際のリクエストがどのような経路を辿ったかを可視化することで、理想的なプロセスからの逸脱や停滞ポイントを特定し、各ステップに要した時間を数値化します。これにより、推測ではなく事実に基づいて、サイクルタイムに悪影響を与える非効率な箇所や手戻りのループ、予期せぬバリエーションを明らかにできます。特定のサービスタイプ、担当者のパフォーマンス、リクエストチャネルなどを詳細に分析し、改善すべきポイントを的確に絞り込むことが可能です。

プロセス改善のための主要ポイント

プロセスマイニングを導入することで、サービスリクエスト管理における以下の重要な領域で具体的な洞察を得ることができます。

  • ボトルネックの特定: リクエストが滞留している特定のステップや遷移を簡単に特定できます。例えば、特定のタイプのリクエストにおいて "Internal Review Performed"（内部レビュー）のアクティビティが大幅な遅延の原因になっているといった発見が可能です。
  • 手戻りと逸脱の可視化: "Solution Developed/Implemented"（解決策の構築）と "Internal Review Performed"（内部レビュー）の間での繰り返しや、頻繁な "Information Requested from Requestor"（申請者への情報依頼）など、よくある手戻りループを可視化します。これにより、初期段階での情報収集の改善や解決策の質の向上につなげられます。
  • SLA遵守率の分析: SLA違反に寄与しているプロセスパスや担当者をピンポイントで特定します。優先順位付け、割り当て、または解決確認のどの段階で遅延が発生しているかを把握できます。
  • リソース配置の最適化: 実際のプロセス実行データに基づいて担当者の負荷とパフォーマンスを分析し、業務の割り当てをバランス良く行ったり、特定の業務に対するトレーニングの必要性を判断したりできます。
  • 自動化の機会発見: プロセスフローを分析することで、自動化に適した手動の定型作業を見つけ出せます。Jira Service Managementのワークフロー内でこれらを自動化することで、ヒューマンエラーを減らし、解決を加速させます。

プロセス最適化による期待される成果

プロセスマイニングを活用してサービスリクエスト管理を最適化することで、組織の利益と評判に直結する具体的かつ測定可能なメリットが得られます。

  • サイクルタイムの短縮: ボトルネックや手戻りを特定して排除することで、解決までの平均時間を大幅に短縮し、より迅速なサービス提供を実現します。
  • 顧客満足度の向上: リクエストが迅速かつ効率的に解決されることで、ユーザーの満足度が向上し、顧客ロイヤリティの強化につながります。
  • 運用コストの削減: プロセスを合理化し、無駄な作業を減らしてリソース配置を最適化することで、大幅なコスト削減が可能になります。
  • コンプライアンスとガバナンスの向上: サービスリクエストのプロセスが社内ポリシー、業界規制、および外部SLAを常に遵守していることを保証し、リスクを低減して信頼を維持します。
  • チームの生産性向上: プロセスを明確にすることで担当者が効率的に動けるようになり、付加価値の低い作業に費やす時間を削減して、より重要なタスクに集中できるようになります。

最適化への第一歩

Jira Service Managementにおけるサービスリクエスト管理の最適化に、複雑な技術的専門知識は必要ありません。私たちのソリューションは、既存のJiraデータを活用してプロセスのパフォーマンスを今までにないレベルで可視化できるよう設計されています。プロセスマイニングを導入することで、受動的な問題解決から、データ主導の能動的な改善へとサービス提供のあり方を変革できます。今すぐサービスリクエスト管理の改善を始め、サービス運用のポテンシャルを最大限に引き出しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

サービスリクエストの解決に予想以上の時間がかかり、顧客の不満や運用コストの増大を招くことが少なくありません。こうしたサイクルタイムの長期化は、サービスリクエスト管理プロセス内に潜む非効率性、複雑なワークフロー、あるいはリソース配分の誤りを示唆している可能性があります。
ProcessMindは、Jira Service Managementにおけるサービスリクエストのエンドツーエンドの全プロセスフローを分析し、遅延の最大の要因となっている正確なステップを特定します。ボトルネックや非付加価値活動を明らかにすることで、ワークフローをストリームライン化し、全体の解決時間を短縮できます。

重要なサービスレベル契約が日常的に未達となり、顧客満足度に直接影響を与え、潜在的にペナルティを招いています。これらの違反がなぜ発生するのかを理解することは、サービスリクエストの作成から解決までのライフサイクル全体を明確に可視化しないと困難です。
ProcessMind は、定義された SLA に対してサービスリクエスト管理プロセスがどのように機能しているかについて客観的な視点を提供します。各アクティビティに費やされた正確な時間を追跡し、逸脱を特定することで、ProcessMind は SLA 違反の根本原因を特定し、サービス提供の目標を絞った改善を可能にします。

サービスリクエストは、誤分類、不適切な優先順位付け、または繰り返しの再割り当てが頻繁に起こり、遅延やリソースの無駄を招きます。このようなリクエストの「たらい回し」は解決までの時間に影響を与え、本来の問題解決に充てるべき貴重なエージェントの時間を消費してしまいます。
ProcessMindは、Jira Service Managementにおけるサービスリクエストのトリアージから割り当てに至る実際のパスを可視化します。再割り当てのパターンを浮き彫りにし、リクエストが滞留したり非効率に処理されたりする箇所を特定することで、初回のコンタクトでの解決率向上を目指し、初期のルーティングと割り当てロジックを最適化できます。

解決済みとしてマークされた後、かなりの数のサービスリクエストが再開されています。これは、最初の解決が不完全または不十分であったことを示しています。これにより、顧客が不満を抱くだけでなく、エージェントの作業負荷が倍増し、運用コストが増大します。
ProcessMind は、サービスリクエスト管理ケースが解決後に再開されたすべてのインスタンスを特定し、これらのイベントを特定のアクティビティ、エージェント、または解決カテゴリと関連付けます。この分析により、手戻りの根本原因が明らかになり、解決品質を向上させ、再発する問題を削減することができます。

エージェントが顧客に追加情報を要求する頻度が高く、多くの場合複数回に及ぶため、解決が長引き、ユーザーを苛立たせています。これは、事前情報収集の不足、またはプロセスステップ間の引き継ぎが不十分であることを示しています。
ProcessMind は、サービスリクエスト管理における「リクエスターからの情報要求」アクティビティの頻度とタイミングを分析し、情報要求が複数回発生する場所と理由を示します。このインサイトは、データ収集の合理化、Jira Service Management の初期フォームデザインの改善、およびエージェントが適切な情報を得るのに役立ちます。

一部のエージェントやチームが常に過負荷状態にある一方で、他のチームには余裕があるという状況が頻繁に見られます。これは、燃え尽き症候群や遅延、そして人的リソースの非効率な使用につながります。プロセス実行の全体像なしに、サービスリクエスト管理チーム全体のワークロードを手動でバランスさせるのは非常に困難です。
ProcessMindは、実際に実行されたサービスリクエスト管理活動と処理されたケースに基づいて、エージェントとチーム間のワークロード分布を可視化します。これにより、不均衡な箇所を明確にし、リソース配分の最適化機会を特定することで、より公平な作業配分と迅速なリクエスト処理を実現します。

サービスリクエスト管理プロセス内において、内部レビューや外部ベンダーとの連携といった特定の活動が、常にチョークポイントとなることがあります。これらのボトルネックはプロセス全体を著しく遅らせ、全体の効率性や解決時間に悪影響を与えます。
ProcessMindは、Jira Service Managementのワークフローにおいて、どの活動が最も時間を消費し、最も長い待ち時間をもたらしているかを正確に特定します。実際のプロセスフローを可視化し、これらの遅延箇所を明確にすることで、自動化やリソース配分といった具体的な最適化ステップを講じることを可能にします。

文書化された手順にもかかわらず、サービスリクエスト管理プロセスにおける特定の必須ステップが時折スキップされたり、順序通りに実行されなかったりしています。これは、コンプライアンスリスク、一貫性のないサービス提供、および監査失敗の可能性につながる可能性があります。
ProcessMind は、サービスリクエスト管理プロセスの実際の実行を、事前に定義された理想的または準拠したワークフローと自動的に比較します。これにより、すべての逸脱が強調され、非準拠のパスが発生する場所を特定し、Jira Service Management 内で標準運用手順を強制するのに役立ちます。

外部ベンダーの協力が必要なサービスリクエストは、しばしば大幅な遅延が発生し、解決時間の延長や顧客満足度への影響を招きます。外部依存関係における透明性の不足は、こうした遅延の根本原因を特定することを困難にしています。
ProcessMindは、「外部ベンダー関与」活動を含むサービスリクエストのライフサイクル全体を追跡します。ベンダーからの応答や対応を待つ時間を定量化することで、外部依存がもたらす影響を明らかにし、サービスリクエスト管理におけるベンダーマネジメントとプロセス統合の改善を支援します。

サービスリクエストが明確な理由なく上位層やマネジメントにエスカレーションされるケースが頻繁に見受けられます。これはコスト増を招き、より複雑な問題に対応すべきシニアリソースを奪うことになります。多くの場合、現場エージェントの権限不足や明確なガイドラインの欠如が背景にあります。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理における優先度や担当者の変更を追跡し、エスカレーションのパターンを特定します。どの種類のリクエストが、プロセスのどの段階で頻繁にエスカレートされているかを明らかにすることで、Jira Service Managementのエスカレーションポリシーやエージェントトレーニングを効果的に改善できます。

リクエストが「解決済み」とマークされても、根本的な問題が解決されずに継続したり、新たなリクエストとして再浮上したりすることがあります。これは真の根本原因解決がなされていないことを示し、問題の繰り返しサイクルを生み出し、ワークロードの増加と顧客からの信頼失墜を招きます。
ProcessMindは、関連するサービスリクエスト管理ケースをリンクし、「解決策提案済み」および「サービスリクエスト解決済み」活動の成果を分析します。これにより、繰り返しのリクエストやその後の問題につながる問題間の共通点を特定し、解決策の有効性と品質改善に関するより深い理解を可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、サービスリクエストの提出から最終解決までの総時間を短縮することに焦点を当てています。解決時間の短縮は、顧客満足度を直接向上させ、エージェントがより多くのリクエストを処理できるようになることで、運用効率も高まります。ProcessMindは、各サービスリクエストのエンドツーエンドのジャーニーを分析し、遅延の原因となる特定の活動や引き渡しポイントを特定します。これらのボトルネックの影響を定量的に把握することで、プロセスをストリームライン化するための的を絞った介入が可能となり、解決時間を20〜30%短縮できる可能性があります。

この目標を達成することは、応答時間と解決時間について定義されたサービスレベル契約を常に満たすか、上回ることを意味します。SLA を満たせない場合、経済的ペナルティや顧客からの信頼失墜につながる可能性があります。ProcessMind は、すべてのサービスリクエストを SLA ターゲットに対して監視し、逸脱を可視化し、トリアージの遅延や未割り当てのリクエストなど、違反の根本原因を特定します。どこで、なぜ違反が発生するのかを理解することで、組織はコンプライアンスを確保し、将来のペナルティを回避するためのプロアクティブな対策を講じることができます。

この目標は、サービスリクエスト処理の初期段階をより効率的かつ正確にすることに焦点を当てています。非効率なトリアージや誤った割り当ては、遅延、再割り当て、そして解決時間の増加につながる可能性があります。ProcessMindは、トリアージと割り当てにおけるリクエストの流れをマップ化し、誤ったディレクションや頻繁な再割り当てのパターンを特定します。これにより、これらの非効率性の影響を明確にし、チームがルーティング``ルール、エージェントスキル``マッチング、および自動化された割り当てプロセスを改善し、より迅速で正確な初期処理を実現できるようにします。

最初の解決後に再開されるサービスリクエストの数を減らすことは、効率性と顧客満足度にとって極めて重要です。再開率が高いことは、多くの場合、最初の解決が不完全または不十分であったことを示し、エージェントの時間を無駄にし、リクエスターを苛立たせます。ProcessMind は、再開されたリクエストのライフサイクルを追跡し、再開の一般的な理由と再開イベントに先行するアクティビティを特定します。このインサイトは、解決の品質とエージェントのトレーニングを改善し、再開率を 15～25%削減することを目指します。

この目標は、エージェントが依頼者に対して同じ情報を繰り返し尋ねる必要性を最小限に抑えることを目指しています。こうした重複は遅延や顧客体験の低下を招き、初期のリクエストフォーム、ナレッジベース、またはエージェントトレーニングに不足があることを示唆していることが多いです。ProcessMindは、サービスリクエスト内で情報要求がどのように行われているかを分析し、エージェントが常に同じ詳細を尋ねるパターンを特定します。これにより、初期段階でのデータ収集の最適化とナレッジリソースの強化が可能となり、効率性と依頼者の満足度の向上に繋がります。

この目標を達成することは、サービスリクエストをエージェント間でより公平に配分し、一部のエージェントの燃え尽き症候群を防ぎながら、他のエージェントが十分に活用されていない状況を回避することを意味します。不均一なワークロードは、遅延、品質の低下、エージェントの不満につながる可能性があります。ProcessMind は、異なるエージェントやチームによってリクエストがどのように配布され、処理されているかを可視化し、ワークロードに関連する不均衡や潜在的なボトルネックを特定します。エージェントの能力とルーティングを分析することで、組織は割り当てルールを調整し、よりバランスの取れた効率的なワークフローを実現できます。

この目標は、サービスリクエスト管理プロセス内で全体の流れや解決時間を著しく妨げる特定のチョークポイントを排除することを目指しています。ボトルネックは遅延やバックログを引き起こし、システムが本来の能力を最大限に発揮するのを妨げる可能性があります。ProcessMindは、プロセスフロー全体を可視化し、リクエストが蓄積されたり、過度な時間を費やしたりする活動や遷移ポイントを明確にします。これらの重要なボトルネックを特定することで、組織はリソースの再配分やプロセス自動化といった的を絞った改善策を実行し、スループットを加速させることができます。

この目標は、すべてのサービスリクエストが、事前に定義された社内手順や規制要件に確実にコンプライアンス（準拠）することを保証することに重点を置いています。コンプライアンス違反は、監査の失敗、セキュリティ``リスク、そして一貫性のないサービスデリバリーを招く可能性があります。ProcessMindは、サービスリクエストが実際にたどるパスを自動的に検出し、定義された準拠パスと比較します。これにより、逸脱行為や非準拠の活動を浮き彫りにし、プロセスの規律を徹底し、すべてのサービスリクエスト処理において規制遵守を確保するために必要なインサイトを提供します。

この目標は、リクエストが外部ベンダーの対応を待つ時間、または外部ベンダーによって処理される時間を短縮することを目指しています。ベンダー依存の活動における遅延は、全体の解決時間を大幅に延長し、顧客満足度に悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクルにおける外部ベンダーとのやり取りの期間と頻度を追跡します。これにより、遅延の原因となる特定の引き渡しポイントや待機時間を特定し、より良いベンダーマネジメント、より明確なコミュニケーションプロトコルの確立、そして迅速な外部サポートのためのサービス契約の再交渉を可能にします。

この目標は、不必要にエスカレートされるサービスリクエストの数を削減することを目指しています。これは、多くの場合、初期段階のエージェントの権限不足、ナレッジ不足、あるいはプロセスの不明瞭さに関連する問題を示唆しています。不必要なエスカレーションは、上位レベルのリソースを消費し、解決期間を長引かせてしまいます。ProcessMindは、エスカレートされたリクエストのパスをマップ化し、エスカレーションにつながる共通のトリガーとその前の活動を特定します。これらのパターンを理解することで、組織はより効果的なトレーニング、ナレッジベースの強化、あるいは明確なエスカレーションポリシーを通じて、ファースト``レベルでの解決率を向上させることができます。

この目標は、サービスリクエストの解決の有効性を向上させ、同じまたは類似の問題の再発を防ぐことに重点を置いています。解決品質が低いと、繰り返しコンタクトが発生し、ワークロードが増加し、顧客からの信頼も損なわれます。ProcessMindは、解決済みとされた後に頻繁に再発するリクエストのクラスターを特定します。特に、類似の根本原因や解決カテゴリを持つものに注目します。これらのパターンを分析することで、エージェントトレーニング、ナレッジベースの更新、またはより深い問題マネジメントが必要な領域を明確にし、より堅牢で持続的な解決策を確保します。

サービスリクエスト管理のための6ステップ改善パス

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

サービスリクエスト管理データに特化した事前設定済みの Excel テンプレートを入手します。このテンプレートは、プロセスデータに適した構造を提供します。

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、正確な分析に不可欠であり、意味のあるインサイトを得るために必要なすべての情報が一貫して取得されることを保証します。

期待される成果

サービスリクエスト管理プロセスデータを整理するための、明確で使いやすいテンプレートです。

提供内容

迅速なサービス解決のための隠れたインサイトを発見

ProcessMind は、サービスリクエストの真の道のりを明らかにし、明確な可視化と深い洞察を提供します。遅延がどこで発生しているのか、より迅速で満足度の高い解決策のためにどのように最適化すべきかを正確に発見してください。
  • 実際のサービスリクエストプロセスフローを可視化
  • Jira の重要なボトルネックと遅延を特定する
  • 最適化の機会を即座に発見
  • 解決を加速し、満足度を高める
Discover your actual process flow
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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

サービスリクエスト管理における現実的な改善

これらの成果は、`プロセス``マイニング`をサービスリクエスト管理`ワークフロー`に適用することで、組織が達成できる具体的なメリットを示しています。特にJira Service Managementのようなシステムから得られるサービスリクエスト`ID``データ`を分析する際に顕著であり、`データ`に基づいた`インサイト`によって特定された、改善の一般的な領域を浮き彫りにします。

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迅速な解決

平均サイクルタイムの短縮

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、リクエスト作成から解決までのパスを合理化することで、全体の時間を大幅に短縮します。これにより、顧客はより迅速に問題を解決できます。
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高い**SLA**遵守率

サービス目標達成へのコンプライアンス向上

実際の要求経路をターゲットSLAと対比して可視化することで、組織は逸脱やリソース配分の問題を積極的に解決し、より多くの要求がサービスコミットメントを満たすようにできます。これにより、サービス品質と顧客の信頼が向上します。
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再オープン件数の削減

再対応が必要な課題の削減

プロセスマイニングは、不完全な初期解決策や不十分な情報収集など、再開されたリクエストの根本原因を明らかにします。これらの根本的な問題に対処することで、手戻りを減らし、エージェントの時間を節約し、顧客満足度を向上させます。
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効率的なトリアージ

エージェントへの迅速な割り当て

プロセスマイニングは、手動ステップや非効率なルーティングルールによって生じる初期トリアージおよび割り当てフェーズの遅延を明らかにします。これらのステップを最適化することで、リクエストが適切なエージェントに迅速に届き、プロセス全体が加速されます。
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高いコンプライアンス

定義された手順への遵守

プロセスマイニングは、プロセスが実際にどのように実行されているかをレントゲン写真のように可視化し、標準的な運用手順からの逸脱を浮き彫りにします。これにより、コンプライアンスを改善し、運用リスクを低減するための的を絞った介入が可能になります。

実際の結果は、特定のプロセス範囲、組織の状況、およびデータ品質によって異なります。これらの数値は、さまざまなプロセスマイニング実装で観察された一般的な改善を表しています。

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

各サービスリクエストの一意な識別子であり、すべての関連イベントのプライマリーキーとして機能します。

その重要性

このIDは、すべての関連活動を単一のエンドツーエンドのプロセスフローに結びつけ、プロセス分析を可能にする基本的なケース識別子です。

サービスリクエストのライフサイクル内で発生した特定のイベントまたはタスクの名前。

その重要性

プロセスにおけるステップを定義し、プロセスマップの可視化とワークフローパターンおよび逸脱の分析を可能にします。

特定のアクティビティやイベントが発生した正確な日時。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、期間とサイクルタイムの計算、そしてプロセスボトルネックの特定に不可欠です。

サービスリクエストの作業に現在割り当てられているユーザーまたはエージェント。

その重要性

この属性は、エージェントのワークロード分析、個人のパフォーマンス測定、リソース配分理解にとって不可欠です。

サービスリクエストに割り当てられた優先度レベル（例：「低」、「中」、「高」、「クリティカル」など）。

その重要性

分析をセグメント化することで、優先度の高いリクエストがより迅速に処理され、より厳格なサービスレベルを満たすことを保証します。

サービスリクエストのライフサイクルにおける現在のステータス。

その重要性

各ケースの現状のスナップショットを提供し、進行中の作業の分析や、停滞しているリクエスト、古くなったリクエストの特定を可能にします。

サービスリクエストの分類（例：「アクセスリクエスト」や「ハードウェア問題」など）。

その重要性

この属性は、異なるカテゴリのサービスリクエスト間でプロセス、ワークロード、パフォーマンスを比較するために不可欠です。

SLAに基づき、サービスリクエストが解決されるべき目標日時です。

その重要性

これはパフォーマンス測定のベンチマークとなります。SLAコンプライアンスの計算を直接サポートし、作業の優先順位付けに役立ちます。

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

この活動は、ユーザーがポータル、メール、または他のチャネルを通じて正式にリクエストを提出する際に、サービスリクエストライフサイクルの開始点となります。このイベントは、Jiraで「サービスリクエスト」タイプの新規課題が作成された時点で明確に記録され、作成タイムスタンプも記録されます。

その重要性

これはプロセスにおける主要な開始イベントです。全体のサイクルタイムを計算し、リクエストのボリュームと到着パターンを理解するために不可欠です。

この活動は、サービスリクエストが特定のエージェントまたはチームに解決のために割り当てられた際に発生します。Jiraは「Assignee」フィールドへの変更を明示的に追跡し、その割り当てが行われた明確なタイムスタンプを提供します。

その重要性

これは、トリアージから割り当てまでの時間やエージェントのワークロード分布を測定する上で重要なマイルストーンです。待機状態から実際の処理へと移行する時点を示します。

多くのサービスデスクワークフローでは、これはリクエスターに解決策を提示し、承認を得るための明確なステップです。これは、課題ステータスが「顧客承認待ち」や「確認待ち」のような状態に変化したときに推測されます。

その重要性

この活動は、解決策提供後に顧客からのフィードバックを待つ時間を切り出し、内部作業時間と区別するのに役立ちます。

リクエストが完了したとみなされ、解決策が記録される公式な時点を示します。Jira は、課題が初めて「完了」カテゴリのステータスになったときに「解決日」フィールドに値を入力します。

その重要性

これはプロセスにおける主要な終了マイルストーンであり、解決時間とSLA遵守の算出に不可欠です。活動が終了したことを示します。

サービスリクエストの最終的な管理上のクローズを示します。「解決済み」ステータスで一定期間経過後に自動で処理されることが多く、Jiraにおける課題のライフサイクルの終点となります。

その重要性

これはプロセスの明確な終了イベントです。「解決済み」から「クローズ済み」までの時間は、管理オーバーヘッドや自動クローズのポリシーを理解するために分析できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、期待されるパスからの逸脱を特定し、隠れたボトルネックを明らかにします。Jira Service Management 内で、リクエストがどこで滞留し、なぜ解決時間が長く、SLA 違反が頻繁に発生する場所を正確に特定できます。

主にイベント``ログ``データが必要となります。これには通常、ケース識別子としてのサービスリクエストID、活動名、および各イベントのタイムスタンプが含まれます。エージェント、ステータス変更、解決詳細などの追加属性によって分析をさらに深めることができます。これらのデータは通常、Jira Service Managementからエクスポート可能です。

データの抽出と初期準備（データ量と複雑さによって異なる場合があります）後、初期のプロセス マップとインサイトは、通常数日から数週間以内に生成できます。このフェーズでは、主要な逸脱と改善領域が迅速に浮き彫りになります。

リクエスト解決時間の短縮、SLA遵守の向上、リソース配分の改善が期待できます。プロセス``マイニングは、再開されたリクエストのボリュームを削減し、エージェントの情報収集をストリームライン化することで、サービス品質全体の向上に貢献します。

はい、もちろんです。プロセス``マイニング``ツールは、実際のプロセスフローを可視化し、リクエストが滞留したり、過度に時間を要したりする特定のポイントを特定するのに優れています。これにより、トリアージ、承認、あるいはベンダーとの連携段階など、遅延の原因となっている具体的な活動やエージェントのキューを正確に特定できます。

Jira Service Managementのデータ構造に関する基本的な理解は、データ抽出には役立ちますが、最新のプロセス``マイニング``ツールはユーザーフレンドリーに設計されています。ほとんどのプラットフォームが視覚的なインターフェースを提供しており、多くのベンダーが初期セットアップや分析を支援するサービスを提供しています。

プロセスマイニングは、実際のサービスリクエスト処理プロセスを、定義された理想的なプロセスモデルと比較することを可能にします。これにより、すべての逸脱、スキップ、または余分なステップが強調表示され、非準拠の行動を特定し、標準的な運用手順を強制することができます。これは、一貫したサービス提供と内部ポリシーへの遵守を保証します。

技術要件としては、通常、データ抽出のためのJira Service Managementインスタンスへのアクセス、プロセス``マイニング``ソフトウェアの適切な動作環境、そして既存のデータ``ウェアハウジングソリューションとの統合の可能性が挙げられます。クラウドベースのツールを利用すれば、インフラストラクチャの要件を簡素化できる場合があります。

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