課題管理を改善する

ServiceNow課題管理を最適化する6つのステップガイド
課題管理を改善する

ServiceNow問題管理を最適化し、解決を加速

当社のプロセスマイニングプラットフォームは、解決時間を遅らせる隠れたボトルネックや手戻りのループを明らかにします。調査がどこで停滞し、なぜコミュニケーションギャップが発生するのかを特定し、運用を効率化するために必要な明確な情報を提供します。実際の作業フローを可視化することで、手動による遅延を排除し、ユーザーにより安定した環境を確保することができます。

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。

詳細な説明を表示

課題管理(Problem Management)の最適化が不可欠な理由

IT組織は今日、しばしば場当たり的な対応に追われる悪循環に陥っています。重大なインシデントが発生すると、サービス復旧が喫緊の課題となりますが、根本原因が未解決のまま放置され、障害の再発や運用コストの増加を招きがちです。この悪循環を断ち切る唯一の方法が、課題管理の最適化です。貴社がIT環境内の核心的な問題を特定、調査、解決する方法を洗練させることで、発生するインシデントの数を大幅に減らし、サービス全体の安定性を向上させることができます。非効率な課題管理は、単に時間を浪費するだけでなく、ユーザーの信頼を損ない、高度なスキルを持つ技術チームがイノベーションに集中する機会を奪ってしまいます。

ディープな可視性を実現するプロセスマイニングの活用

ServiceNowの課題管理は、problemproblem_taskといったテーブルを通じて豊富なデータを収集しますが、従来のレポーティングでは実際の作業の流れを十分に把握できないことがよくあります。プロセスマイニングは、これらのデータを現実のプロセスを映し出す動的なマップへと変換します。未解決課題の平均経過時間のような静的なKPIを見るのではなく、課題が特定された瞬間から最終的なクローズまでのライフサイクル全体を可視化できます。この視点により、異なるサポートグループ間でどのように作業が移行しているか、そしてプロセスが標準的な運用手順からどこで逸脱しているのかを正確に把握することが可能になります。ServiceNowに残されたデジタルフットプリントをマッピングすることで、部門間の偏りのない客観的な運用ビューを獲得できます。

調査ライフサイクルにおける非効率性の特定

課題管理における主要な課題の一つは、調査フェーズの期間です。プロセスマイニングは、特定の調査がなぜ停滞するのかを正確に特定するのに役立ちます。例えば、初期トリアージが不十分なために、課題レコードが異なる技術サイロ間で頻繁に行き来する「アサインメントのピンポン」現象を発見するかもしれません。また、ベンダーからの入力や内部の変更承認を待って、レコードが数週間にわたって保留状態にある特定のボトルネックも特定できます。これらの隠れた遅延を明らかにすることで、より良い引き継ぎプロトコルや自動エスカレーションパスなどのターゲットを絞った改善策を導入し、恒久的な解決への道を加速させることが可能です。

根本原因分析とコンプライアンスの強化

質の高い調査は、効果的な課題管理の基盤です。プロセスマイニングは、根本原因分析(RCA)プロセスの整合性を監査することを可能にします。ワークアラウンドの公開や導入後レビューの実施といった重要なステップが、スキップされたり急がれたりしていないかを確認できます。特に規制の厳しい業界で事業を展開する組織にとって、全ての課題レコードがコンプライアンスに準拠したパスをたどることは不可欠です。さらに、ServiceNowにおけるインシデントと課題の関係を分析することで、チームが高影響の問題を正しく特定しているか、あるいはビジネス価値の低い低優先度の調査に時間を費やしすぎていないかを判断できます。

成功の測定と継続的な改善の推進

課題管理を最適化する究極の目標は、より強靭なITインフラを構築することです。プロセスマイニングは、最適化の取り組みの成功を時系列で測定するために必要な詳細なインサイトを提供します。恒久的な修正と一時的なワークアラウンドの比率における改善を追跡し、課題レコードの合計ライフサイクル時間の短縮を監視できます。ServiceNowのワークフローにおける摩擦を解消することで、チームはインシデントの発生を未然に防ぐ能力が向上します。この反応型から予防型への管理シフトは、コスト削減だけでなく、貴社のITサービスがビジネスの増大する要求に対応できるよう規模を拡大することも保証します。プロセスマイニングテンプレートから始めることで、これらのインサイトを即座に引き出し、既存のServiceNowデータを運用卓越性へのロードマップへと変えることができます。

問題管理 根本原因分析 ITサービスマネジメント インシデント予防 サービスデスク テクニカルサポート IT運用 変更管理

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

問題は、チームがベンダーからのフィードバックや追加の内部情報を待つ間、長期にわたって保留状態に置かれることがよくあります。これにより、根本原因調査が停滞し、解決時間の長期化や、ビジネスに影響を与え続ける未解決の技術的問題のバックログが増加します。

ProcessMindは、ServiceNow問題管理における状態遷移を追跡し、レコードがどこで、なぜ停滞しているのかを正確に明らかにします。各ステータスに費やされた時間を可視化することで、調査ライフサイクルにおいて著しい遅延を引き起こしている特定のサポートグループや外部ベンダーを特定できます。

課題レコードが効率的に解決されない場合、同じインシデントが繰り返し発生し、サービスデスクを圧倒し、エンドユーザーを不満にさせます。この再発は、回避策が正しく公開されていないか、恒久的な修正が見つかるまで根本的な問題を軽減するのに効果がないことを示唆していることがよくあります。

ProcessMindは、ServiceNow問題管理におけるインシデントと課題レコード間のリンクを分析することで、失敗した、または不完全な調査を示す再発パターンを特定します。このデータにより、チームは最も多くの混乱とリソースの浪費を引き起こしている影響の大きい問題に優先順位を付けることができます。

根本原因特定のためのサービスレベル目標を達成できない場合、サービスの不安定化が長期化し、IT運用に対するステークホルダーの信頼が失われることがよくあります。技術チームは過負荷状態にあるか、問題の実際のビジネス影響に基づいて調査の優先順位を決定するために必要な可視性を欠いている可能性があります。

当社のプラットフォームは、ServiceNow環境内での問題のログ記録から根本原因の特定までの時間を監視します。SLA期限が近づいているレコードにフラグを立て、問題コーディネーターがリソースを再配分し、重要な調査が目標を逸脱する前に軌道に乗っていることを確実にします。

正式な調査が開始される前に、課題レコードが複数の技術チーム間を頻繁に行き来することがあります。この「たらい回し」効果は貴重な時間を浪費し、所有権に関する混乱を生み、単一のグループが根本原因に責任を持たないため、最終的な解決を大幅に遅らせます。

ProcessMindは、サポートグループ間のアサインメントの流れをマッピングし、引き継ぎ時の摩擦や所有権のギャップを特定します。ServiceNow問題管理における一般的な再アサインループを明らかにすることで、初期のルーティングロジックを改善し、問題が適切な技術専門家に迅速に届くようにできます。

根本原因が特定された後でも、それを修正するための変更要求が開始されるまでにかなりの遅延が発生することがよくあります。このギャップにより、解決策が既知であるにもかかわらず、恒久的な解決策がスケジュールまたは実行されていないため、組織はさらなるインシデントに対して脆弱な状態のままになります。

ServiceNowの課題管理と変更管理モジュール間の引き継ぎを追跡します。根本原因の特定から提案された解決策のドラフト作成までの期間を測定することで、ProcessMindは恒久的な解決へのギャップを埋め、修正が遅延なく本番環境に移行されることを確実にします。

多くの組織では、修正が適用された後に適切な導入後レビューを実施することなく、課題レコードをクローズしてしまいます。このクローズの欠如は、貴重な教訓が学ばれず、根本原因が実際に排除されたという正式な検証がないことを意味し、将来的な障害につながる可能性があります。

ProcessMindは、必須のレビューステップを経ずに、解決から直接クローズへとプロセスがスキップされるケースをハイライトします。これにより、貴社のチームが完全なServiceNow課題管理ライフサイクルに従うことが保証され、IT組織全体のサービス安定性の向上と知識共有の改善につながります。

ワークアラウンドが文書化され、既知のエラーデータベースに公開されていない場合、サービスデスクエージェントは、課題がまだ調査中である間、ユーザーを効果的に支援することができません。これにより、重複作業、コール量の増加、および関連する全てのインシデントの平均解決時間の延長につながります。

ProcessMindは、ワークアラウンドの公開ステップに関するアクティビティログを分析することで、どの調査がビジネスに一時的な救済を提供できていないかを特定します。この可視性により、管理者はServiceNow課題管理ワークフロー内での文書化基準を徹底し、サービスデスク全体の効率を向上させることができます。

技術チームは、重要なビジネスサービスに関わる影響の大きい問題がバックログで手付かずのままになっているにもかかわらず、優先度の低いタスクに集中してしまうことがあります。この取り組みのずれは、重大なビジネス中断と、最も高価な技術リソースが投資した時間に対する低いリターンにつながります。

ProcessMindの分析は、課題の優先度レベルと実際の解決作業量および期間をレコード全体で関連付けます。最も重要なServiceNowレコードが適切に注意を払われているか、あるいは解決しやすい緊急性の低いタスクによって後回しにされているかをProcessMindが可視化します。

根本原因の特定から特定の技術的解決策の提案への移行は、しばしば大きなボトルネックとなります。これは多くの場合、リソース制約や調査フェーズでの明確な文書化の不足が原因であり、その結果、アーキテクトは適切な修正設計に苦慮することになります。

ProcessMindは、個々の課題レコードのライフサイクルを可視化し、解決策設計プロセスがどこで停滞しているかを正確に特定します。ServiceNow問題管理におけるこれらの具体的な遅延を特定することで、アーキテクトとエンジニアがどのように協力して理論から実用的な修正へと移行するかを最適化できます。

課題レコードは、しばしば活発な調査が行われずに無期限に未処理のまま放置され、雑然として管理不能なバックログを生み出します。これらの放置されたレコードは真の問題を隠し、ITリーダーシップが運用安定性とチームパフォーマンスの真の状態を評価することを困難にします。

ProcessMindは、ServiceNow問題管理における状態変更間に長期間の非活動があるレコードを特定します。ProcessMindは、正式にクローズされるか、新たなリソースで再活性化する必要がある停滞した調査を強調表示することで、バックログの整理を支援します。

チームが汎用的な、または不正確な根本原因カテゴリを使用すると、インフラストラクチャにおける長期的な傾向やシステム的な問題を特定することが不可能になります。このデータ品質の欠如は、組織が将来の障害を防ぐための情報に基づいた投資決定を行うことを妨げます。

ProcessMindは、最終的な解決策とServiceNow問題管理で割り当てられたカテゴリ間の関係を分析します。カテゴリが誤って使用されているパターンを特定するのに役立ち、データ整合性を改善し、技術的負債の主要な原因についてより良いインサイトを得ることができます。

回避策の特定に時間がかかりすぎると、ユーザーがオフライン状態になり、進行中の問題による悪影響が増大します。調査フェーズが遅れて開始されると、恒久的な修正が最終的に見つかったとしても、ビジネスは必要以上に長い期間にわたって苦しむことになります。

当社のプラットフォームは、問題特定から最初の回避策の公開までの経過時間を測定します。ServiceNow問題管理プロセスのこの特定のセグメントを分析することで、迅速な対応に苦慮しているチームを特定し、インシデント緩和に関する的を絞ったトレーニングを実施できるよう支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

迅速な根本原因分析は、再発するインシデントを防ぎ、インフラのダウンタイムを最小限に抑えます。調査フェーズを加速することで、技術チームは繰り返しの緊急対応から解放され、サービス全体の信頼性を向上させる恒久的な修正の実装に集中できます。この目標は、シニアエンジニアリングリソースの効率に直接影響し、環境内で重要な脆弱性が未対処のまま残される時間を短縮します。

ProcessMindは、ServiceNow課題管理内の調査フロー全体を可視化し、チームがどこで停滞しているかを正確に特定します。特定のサポートグループや技術ドメインにおけるボトルネックを特定することで、プラットフォームは調査時間を最大30パーセント削減するための実用的なインサイトを提供します。課題特定から根本原因の特定までのパスを監視し、全ての調査が順調に進んでいることを確実にすることができます。

サポートグループ間の全ての引き継ぎは、全体の解決時間を増加させ、管理上のオーバーヘッドを生み出します。これらの移動を削減することで、適切な専門家が問題を即座に処理し、課題のオーナーシップが不明確な場合に発生する一般的なピンポン効果を防ぎます。再アサインメントを最小限に抑えることは、より効率的なプロセスと技術チーム間の説明責任の向上につながります。

当社のプラットフォームは、ServiceNowにおける全ての課題レコードのアサイン済みサポートグループ属性の履歴を追跡します。レコードが誤ってルーティングされたり、チーム間を頻繁に行き来したりするパターンを特定することで、ProcessMindはグループのルーティングルールを最適化し、不要な再アサインメントを半分に削減するのに役立ちます。これにより、引き継ぎ中に勢いを失うことなく調査が進められます。

調査の期限を守ることは、IT組織全体のサービスレベルと運用安定性を維持する上で極めて重要です。一貫したコンプライアンスは、優先度の高い問題が見過ごされることなく、既知のリスクからビジネスが保護されることを保証します。チームがSLA目標を一貫して達成することで、ステークホルダーとの信頼関係が構築され、予測可能なサービス提供が実現します。

ProcessMindは、課題および課題タスクテーブルを分析することで、SLA目標に対する実際のパフォーマンスをリアルタイムで監視します。SLA違反が最も発生しやすい特定のプロセス段階を特定することで、すべての優先度レベルで95%以上のコンプライアンスを維持できるようチームを支援します。どのカテゴリやサービスが遅延のリスクに最も晒されているかを可視化し、違反が発生する前に対策を講じることができます。

迅速な回避策の提供は、エンドユーザーおよびサービスデスクに対するアクティブな問題の影響を軽減します。これにより、サポートスタッフは恒久的な修正が準備できる前であってもインシデントを解決でき、未処理チケットの量を大幅に削減し、ユーザー満足度を向上させます。回避策の迅速な対応は、大規模な障害の即時影響を管理する上で最も効果的な方法であることがよくあります。

当社は、問題特定から既知のエラーデータベースへの回避策公開までの経過時間を分析します。ProcessMindのインサイトは、この重要なステップを標準化し、既知のエラーに関する文書が40%速く利用可能になることを保証します。この可視性により、根本原因の調査中に暫定的な解決策を迅速に共有する責任をチームに持たせることができます。

課題レコードから変更要求へのスムーズな引き継ぎは、恒久的な修正を統制された方法で実施するために不可欠です。この移行の遅延は、特定された根本的な脆弱性が不必要に長く本番環境に残ることを意味します。これら二つのプロセスの効果的な統合は、調査に費やされた努力が実際の改善につながることを確実にします。

ServiceNowの課題テーブルと変更要求テーブル間のデジタルフットプリントをマッピングすることで、承認および引き継ぎのライフサイクルにおける摩擦を特定します。これにより、根本原因の特定と修正の開始との間のギャップを埋め、管理上の停滞に費やされる時間を削減できます。提案された解決策が、ドラフト作成または承認フェーズで正確にどこで停滞しているかを把握することができます。

どの問題管理チームにとっても、成功の究極の尺度とは、再発するインシデントの削減です。根本原因を特定し修正することで、ITサービスの総所有コストを削減し、サービスデスクの日常的な負担を軽減できます。インシデントの再発を効果的に防ぐことは、広範なビジネスに対する問題管理プロセスの具体的な価値を実証します。

ProcessMindは、インシデント量と特定の課題レコードを関連付け、恒久的な修正の長期的な有効性を評価します。これにより、解決策が症状を治療するだけでなく、意図したとおりに根本原因を実際に排除していることを検証できます。実装された変更の成功率を追跡し、期待されるインシデント量の削減を実現していることを確認できます。

古いレコードや放置されたレコードは、ServiceNow環境を乱雑にし、技術チームにとっての実際の優先順位を不明瞭にします。バックログを整理することで、限られたリソースが常に最も重要な現在の問題に割り当てられることが保証されます。クリーンでアクティブな問題キューは、リーダーシップに対する可視性を向上させ、問題コーディネーターの日常業務をより管理しやすくします。

ProcessMindは、長期間にわたって状態遷移や活動が見られない非活動的または停滞したレコードを強調表示します。この可視性により、チームは放置された調査を排除し、アクティブな修正タスクに集中できます。定期的なレコード衛生のためのプロセスを導入することで、問題管理キューを効率的に保ち、価値の高い調査に集中させることができます。

正確な根本原因の分類は、長期的なトレンド分析と戦略的なサービス改善に不可欠です。これにより、ITリーダーシップは、どこで技術的負債が蓄積されており、どこにインフラ投資が最も必要とされているかを理解できます。質の高いデータは、組織が過去の失敗から学び、ビジネスの他の領域で同様の問題が発生するのを防ぐことを確実にします。

ProcessMindは、異なるサポートグループ間で根本原因がどのように記録され、分類されているかにおける不整合を明らかにします。誤分類のパターンや汎用的なカテゴリの過剰な使用を特定することで、運用データの品質向上を支援します。これは、より信頼性の高いレポーティングと、長期的なサービス安定性向上に向けたより良い意思決定につながります。

過去の課題から学ぶことこそが、将来の誤りを防ぎ、ITサービスライフサイクルを継続的に改善する唯一の方法です。導入後レビューは、チームが調査と解決プロセスを振り返り、さらなる効率性を見出すことを確実にします。この正式なレビューフェーズは、課題管理プロセスを成熟させ、継続学習の文化を構築するために不可欠です。

当社は、課題が解決された後の導入後活動の完了率と所要時間を監視します。これにより、全ての主要な課題レコードが、プロセスパフォーマンスの検証された分析で締めくくられることを確実にします。ProcessMindは、これらのレビューが一貫して行われているか、そしてそれが時間の経過とともに測定可能なプロセス改善につながっているかを追跡するのに役立ちます。

優先度の高い課題は、ビジネスへの影響を最小限に抑えるため、最も経験豊富なスタッフによる即時の対応が必要です。最適なリソースを最も重要な課題に割り当てることで、IT環境の安定性を最大化できます。リソース配分が最適化されれば、組織は根本原因分析という重要な作業を疎かにすることなく、重大なインシデントに対応できるようになります。

ProcessMindは、ServiceNowにおける優先度レベルとアサインされたグループに基づいてプロセススループットを分析します。これにより、ワークロードを再調整し、重要な調査が影響の低いタスクと同じキューで待たされることがないように保証できます。サポートグループのキャパシティを可視化し、最も重要な課題が適切な注意を払われるようにアサインメントを調整できます。

問題はベンダーからの入力、ユーザーからのフィードバック、または第三者からの情報を待つ間に放置されることが多く、これがリスク期間を延長します。このようなアイドル期間を短縮することで、全体的な解決時間を早め、外部依存関係が内部SLAを狂わせないようにします。保留状態の効果的な管理は、問題ライフサイクルで高い速度を維持するための鍵です。

ProcessMindは、課題レコードの状態履歴を分析することで、待機状態に費やされる正確な時間を定量化します。これらの遅延を可視化することで、どのベンダーや外部チームが摩擦の主要な原因であるかを特定できます。このデータにより、ベンダー契約条件を再交渉したり、内部フォローアップ手順を改善してプロセスを前進させることができます。

根本原因が特定されたら、提案された解決策は迅速に文書化・レビューされ、実装へと進む必要があります。この段階での遅延は、実際の修正を遅らせ、ビジネスが同じ問題の再発に対して脆弱なままになります。迅速な草案作成と承認プロセスは、理論から行動への移行を可能な限り迅速にすることを保証します。

ProcessMindは、ServiceNowのワークフロー内での草案作成および承認ステップの期間を追跡します。この可視性により、組織的な障壁を取り除き、提案された解決策が不当に長い間停滞している箇所を特定できます。これにより、内部レビュープロセスを効率化し、調査から修復までを大幅に少ないステップで進めることができます。

ServiceNow課題管理を6つのステップで改善する

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

ITIL標準およびServiceNowのテーブルにデータマッピングが確実に準拠するよう、ServiceNow問題管理向けに設計されたExcelテンプレートを入手してください。

その重要性

構造化された形式から始めることで、データ品質の問題を防ぎ、課題レコードとタスクがマイニング準備完了であることを保証します。

期待される成果

貴社のServiceNowエクスポートに対応した、標準化されたデータテンプレートです。

プロセスインサイト

課題調査の完全な可視性を解き放つ

ProcessMindはServiceNowのデータをマッピングし、課題調査が実際にたどる経路を明らかにします。引き継ぎがどこで滞っているのか、どの根本原因分析に最も時間がかかっているのかを正確に把握できます。
  • エンドツーエンドの調査ライフサイクルをマッピングする
  • ITチーム間のコミュニケーションサイロを特定する
  • 根本原因分析を停滞させているボトルネックを特定する
  • 全ケースにおける平均解決時間を追跡する
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

実証済みの成果

課題管理全体の効率化を推進する

ServiceNow課題管理ワークフローに潜む非効率性を明らかにすることで、チームは根本原因分析を加速し、再発するインシデントの数を減らすことができます。これらの成果は、データに基づいたプロセス最適化が標準的な課題レコードに与える影響を反映しています。

0 %
迅速な根本原因分析

調査時間の短縮

調査フェーズを効率化することで、チームは主要なインシデントの原因をはるかに迅速に特定できるようになり、サービス中断の再発による影響を大幅に軽減します。

0 %
再アサインメント率の低下

レコード転送の減少

サポートチーム間の不要な引き継ぎをなくすことで、課題レコードがグループ間を行き来するのを防ぎ、より明確なオーナーシップと迅速な解決を確実にします。

+ 0 %
SLA遵守の改善

RCA遵守率の向上

保留状態やボトルネックに対する可視性の向上は、根本原因分析が合意されたサービスレベルの期間内に完了することを確実にします。

0 %
再発インシデントの減少

既知のエラー数の減少

ワークアラウンドと恒久的な修正を既知のエラーデータベースに効率的に公開することで、新しいインシデントがサービスデスクを逼迫するのを防ぐことができます。

0 %
課題バックログのクリーンアップ

古いレコードの削減

放置されたレコードを特定してクローズすることで、チームがレガシーチケットではなく、現在進行中の高優先度課題にエネルギーを集中できるようになります。

結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

推奨データ

まず、貴社の調査プロセスを推進する主要な属性とアクティビティを選択することから始めます。
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

課題レコードの一意の識別子。

その重要性

プロセスグラフ内でユニークなケースを区別し、関連するイベントをグループ化するための主キーです。

課題レコードに対して実行された特定のイベントまたはアクション。

その重要性

プロセスマップ内のノードを定義し、ワークフローとプロセスバリアントの可視化を可能にします。

活動が発生した正確な日付と時刻。

その重要性

イベントの順序付けと全ての時間ベースのKPI計算に不可欠です。

課題の作業を担当する特定の担当者。

その重要性

リソース効率と個々のワークロードを分析するための鍵。

問題解決を担当する技術チーム。

その重要性

部門間のボトルネックを特定し、引き継ぎの効率を分析するために非常に重要です。

課題レコードのライフサイクルステータス。

その重要性

オープンケースとクローズドケースをフィルタリングするために使用される主要なステータスインジケータ。

課題レコードに割り当てられた優先度レベル。

その重要性

ビジネス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。

特定された根本原因の分類。

その重要性

障害パターン分析を可能にし、戦略的な改善を推進します。

問題がグループ間で再アサインされた回数。

その重要性

プロセスの摩擦と明確なオーナーシップの欠如を直接示す指標。

この課題レコードにリンクされているインシデントの数。

その重要性

問題が引き起こすユーザーへの影響の大きさを測定します。

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

ServiceNowシステムにおける課題レコードの最初の作成。これは問題管理ライフサイクルの始まりを示し、熟成メトリクスのベースラインとなるタイムスタンプを設定します。

その重要性

全てのサイクル時間計算とSLA測定の開始時間を確立します。これは、流入する課題調査の量を特定するための主要な基準となります。

調査のために課題レコードを特定の技術チームにルーティングすること。この活動は所有権の流れを追跡し、引き継ぎを分析するために不可欠です。

その重要性

サポートグループ再アサインメント分析ダッシュボードにとって不可欠であり、チーム間のピンポン効果やボトルネックを特定するのに役立ちます。

課題レコードの状態が「新規」から「評価」または「根本原因分析」に遷移すること。これは、アナリストが問題に対して積極的に作業を開始したことを示します。

その重要性

初期キュー待機時間の終了と、アクティブな調査フェーズの開始を示し、保留ステート分析をサポートします。

課題レコードの「回避策」フィールドにテキストを入力する行為。これは、アナリストによって一時的な解決策が文書化された瞬間を捉えます。

その重要性

技術的な解決策が最初に判明した時期を特定することで、回避策公開パフォーマンスダッシュボードをサポートします。

「根本原因」コードが入力されるか、状態が「修正進行中」に移行する時点。これは問題の診断が成功したことを表します。

その重要性

平均根本原因特定時間を計算し、根本原因調査サイクル時間ダッシュボードをサポートします。これは主要なプロセスの節目です。

変更要求(RFC)と課題レコードの関連付け。これは、問題管理から変更管理への実装のための引き継ぎを示します。

その重要性

変更要求移行効率ダッシュボードにとって不可欠です。修正の発見から変更プロセスの開始までの遅延を特定します。

問題が解決済みとしてマークされる瞬間。多くの場合、関連する変更要求のクローズによってトリガーされます。これは技術的な作業が完了したことを示します。

その重要性

アクティブな修正サイクルの終了を決定します。SLAに対する総解決時間を計算するために使用されます。

レコードが非アクティブになる最終的なライフサイクルイベント。これ以上の作業は想定されていません。

その重要性

プロセスインスタンスの最終的な終点。総サイクル時間の計算に必要です。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、すべての課題レコードが作成からクローズまでたどる実際のパスを可視化します。これにより、標準的なレポートでは見過ごされがちな、長期間の保留状態やサポートグループ間の過剰な再アサインなど、遅延がどこで発生しているかを正確にチームが把握できるようになります。

主に、課題および課題タスクテーブルのデータと、システム監査ログまたはメトリックインスタンスが必要です。このデータには、一意の課題ID、状態変更やアサインメント更新などの活動名、および各イベントに関連するタイムスタンプが含まれている必要があります。

はい、特定の状態遷移間の期間を測定することで、調査フェーズにおけるボトルネックを明確にします。これらのパスを分析することで、遅延がリソース不足、文書化の欠如、または外部ベンダーへの依存によって引き起こされているかどうかを判断できます。

データが接続されてマッピングされた後、通常数日以内に初期のインサイトが得られます。ほとんどの組織は、プロセスマップの最初の確認時に、古くなったレコードや放置されたレコードなどの主要な非効率性を特定し始めます。

インシデントレコードと課題レコード間の関連性を分析することで、プロセスマイニングは既知のエラーがどれほど効果的に伝達されているかを示します。ワークアラウンドが十分に迅速に公開されていないギャップや、根本原因が不正確に分類されている箇所を特定し、問題の再発を防ぎます。

いいえ、プロセスマイニングツールは通常、既存のデータで機能し、ServiceNowのフォームやワークフローを変更する必要はありません。システムが監査ログに履歴を記録している限り、ツールは現在の運用に干渉することなくプロセスを再構築できます。

このテクノロジーは、監査ログ内のアサインメントグループフィールドの変更を具体的に追跡し、引き継ぎを可視化します。これにより、課題レコードがチーム間を行き来する「たらい回し」効果が明らかになり、特定グループのリソース配分とトレーニングを最適化できるようになります。

標準的なレポートは、平均解決時間のようなスナップショットや単純なメトリクスを表示しますが、プロセスの複雑な経路を見落としています。プロセスマイニングは、それらのメトリクス間で発生する遷移やループを明らかにし、プロセスが遅いだけでなく、どこで、なぜ停滞しているのかを正確に示します。

今すぐ問題管理を最適化し、解決を加速

プロセスマイニングで調査サイクル時間を30%削減

無料トライアルを開始

クレジットカード不要。数分でセットアップ完了。