インシデント管理を改善
ServiceNow Problem Managementでのインシデント解決を最適化
このプラットフォームは、インシデント解決を遅らせる一般的なボトルネックの特定を支援します。非効率なワークフローや、サービスレベル契約（SLA）の未達成につながるステップを特定します。これらの領域を浮き彫りにすることで、プロセスを合理化し、効率を向上させ、全体的な満足度を高めるためのターゲットを絞ったアクションを取ることができます。これにより、解決時間の短縮とコンプライアンスの向上が実現します。
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
インシデント管理最適化が重要な理由
信頼できるITサービスの土台は、効果的なインシデント管理です。デジタル化が進む今、インシデントが未解決のまま1分伸びるだけでも、ユーザーの生産性や顧客満足、ひいては売上にまで影響します。ServiceNowには強力な機能が揃っていますが、導入しただけでは効率化は実現しません。多くの組織が、解決の遅延や頻繁な再割り当て、案件によって解決までの時間が異なる理由の不透明さに悩まされています。こうした非効率は運用コストを押し上げ、貴重なサポートリソースを消耗させ、SLA未達による信用低下やペナルティにもつながりかねません。自社のインシデント管理プロセスが「実際にはどう流れているのか」を把握することが、高い運用品質への第一歩です。
プロセスマイニングでServiceNowのインシデントフローを可視化
プロセスマイニングは、ServiceNow上で実行されているインシデント管理の実態を、データに基づいて分解し、把握する強力なアプローチです。推測や経験則に頼るのではなく、ServiceNowのデータからイベントログを直接抽出し、特に incident テーブルと problem、problem_task、known_error への関連に着目します。各インシデントの起票からクローズまでの一連の流れを再構成し、すべてのプロセスバリアントを可視化します。このエンドツーエンドの視点により、どこで時間を要しているのか、想定外の回り道はどこか、遅延の原因は何かを正確に把握できます。「発生報告」「診断開始」「専門チームへの転送」「解決策の適用／検証」などの重要アクティビティが、現場で実際にどう進むのかを追跡できます。データドリブンな最適化には、この分析力が欠かせません。
インシデント解決の改善ポイントを的確に特定
プロセスマイニングにより、改善余地の大きい領域が手に取るようにわかります。具体的には次の点に取り組めます：
- ボトルネックの特定： どの工程・グループ・担当者で滞留や長い待ち時間が生じているかを容易に特定できます。たとえば、初期カテゴリ設定に時間がかかっていないか、サポート階層間のハンドオフで待機が発生していないか、などです。
- プロセスバリアント分析： インシデントが理想フローから逸脱する非定型の経路を発見・分析し、その理由とリードタイムやリソース消費への影響を把握します。これにより、効率的な実務の標準化が進みます。
- 手戻りループと再割り当て： 再割り当てや前工程への差し戻しが頻発する箇所を可視化。初期診断の不備、ナレッジの不足、チーム内のスキルギャップなどの兆候を示します。こうしたデータは ServiceNow の Problem Management にも活用でき、根本原因の深掘りと再発防止につながります。
- SLAコンプライアンスの監視： 集計の表層だけでなく、個別のインシデント経路までドリルダウンして、SLA 未達のなぜを突き止め、先手の対策を講じられます。
- 自動化の機会： 繰り返しの手作業や予測可能な判断ポイントを特定し、ServiceNowで自動化。解決を加速し、人為的ミスを減らし、全体効率を高めてインシデントのサイクルタイムを短縮します。
目に見える効果：解決の高速化と満足度向上
ServiceNowのインシデント管理にプロセスマイニングを適用すると、組織全体で測定可能な改善が得られます。ボトルネックの解消とプロセスの流れの最適化により、次の効果が期待できます。
- インシデントのサイクルタイム短縮： MTTRを大幅に下げ、ユーザーの生産性回復を早めます。
- SLA達成の向上： サービスレベル合意を安定的に満たし、信頼性とコンプライアンスを高めます。
- 運用コストの削減： リソース配分を最適化しムダを削減。よりコスト効率の高いサポート運用を実現します。
- ユーザー満足度の向上： より速く、正確な解決がエンドユーザー／顧客の体験を直接向上させます。
- プロアクティブな Problem Management： インシデントのパターン分析から得た洞察を Problem Management に反映し、広範な影響が出る前に再発を防止します。
- データドリブンな意思決定： 受け身のトラブル対応から、データに基づく先回りの改善へ。継続的な最適化の文化を醸成します。
インシデント管理高度化への第一歩を踏み出す
インシデント管理の最適化は、現状の正しい理解から始まります。ServiceNowのデータにプロセスマイニングを適用すれば、現場で効く改善につながる示唆をチームに提供できます。これにより、解決の迅速化、ダウンタイムの削減、ユーザー満足度の向上を実現し、ITサービス提供のあり方を根本から変革します。データドリブンなアプローチで、インシデント管理プロセスの潜在力を最大限に引き出しましょう。
インシデント管理のための6つの改善ステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
インシデント管理データ抽出のために特別に設計された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、データが分析のために正しく構造化されていることを保証します。
その重要性
標準化されたテンプレートは、データの不整合やエラーを防ぎ、正確なプロセス分析と信頼性の高いインサイトの堅固な基盤を築きます。
期待される成果
インシデント管理データに適切な列構造を持つ、すぐに使用できるExcelテンプレート。
データをエクスポート
実施すること
ServiceNowから3～6ヶ月分の過去のインシデントデータ（'incident'や'problem'のような関連テーブルに焦点を当てて）を抽出します。この実データをダウンロードしたテンプレートに入力してください。
その重要性
包括的な履歴データへのアクセスは、再発するパターンの特定、ボトルネックの理解、およびインシデント処理プロセスの真の効率性の解明にとって不可欠です。
期待される成果
貴社のインシデント管理データが3～6ヶ月分入力された完成済みのExcelテンプレート。
データセットをアップロード
その重要性
迅速かつ安全なアップロードにより、データが迅速に分析可能となり、遅延を最小限に抑え、プロセス改善への道のりを加速します。
期待される成果
お客様の Incident Management data は安全に取り込まれ、ProcessMind 内で可視化と詳細な分析を行う準備ができています。
プロセスを分析
その重要性
プロセスフローを可視化し、潜在的な非効率性を特定することで、解決時間の短縮とサービス品質の向上を実現できる具体的な箇所を正確に特定できるようになります。
期待される成果
インシデント管理プロセスのパフォーマンスについて、ボトルネックやAIが特定した最適化の機会を含め、明確に理解できます。
改善を実行
その重要性
データに基づいた洞察を行動に活かすことで、インシデント解決の迅速化、運用コストの削減、そしてエンドユーザーの満足度向上に直結します。
期待される成果
洞察に基づいて、インシデント管理プロセスの効率とサービス提供を改善するために考案された具体的な変更です。
プロセスを監視
実施すること
定期的に新しいインシデント管理データをProcessMindに再アップロードしてください。実装した変更の影響を追跡し、時間の経過とともに主要業績評価指標のトレンドを観察しましょう。
その重要性
継続的なモニタリングにより、改善が持続され、事前調整が可能となり、運用卓越性の継続的な文化が醸成されます。
期待される成果
インシデント管理KPIにおける測定可能な改善は、最適化の取り組みによる肯定的な影響と持続的な効率性を実証します。
提供内容
インシデント解決の真のプロセスを明らかにします
- 実際のインシデント解決フローを可視化
- 遅延と手戻りの根本原因を特定
- SLA コンプライアンスと逸脱を監視する
- チームとプロセスのパフォーマンスをベンチマークする
想定される成果
インシデント管理における効率化を実現
ServiceNow Problem Managementのデータにプロセスマイニングを適用することで、組織はインシデント管理のワークフローに関する明確な洞察を得られます。これらの洞察により、非効率性を特定し、的を絞った改善策を実施できるようになり、具体的なメリットにつながります。
平均解決時間短縮率
プロセスマイニングはボトルネックや手戻りを特定し、チームが解決パスを効率化して問題解決を加速させ、全体的なインシデントのサイクルタイムを削減することを可能にします。
重大インシデントのSLA違反削減
コンプライアンス違反の経路や遅延を特定することで、組織は重大なインシデントに影響を与える問題に事前に対処し、SLA違反率を大幅に削減できます。
インシデント割り当ての効率化
プロセスインサイトにより過剰な再割り当てが明らかになり、チームはルーティングルールを最適化して初回解決率を向上させることが可能になり、ハンドオフを最小限に抑え、解決を加速させます。
再発インシデント件数の削減
プロセスマイニングは、再発するインシデントの根本原因を特定し、恒久的な修正策の導入を可能にし、全体的な再発件数を削減するのに役立ちます。
より迅速なコミュニケーションと更新
コミュニケーションの遅延を削減し、タイムリーな更新を保証することで、組織はインシデント解決中のユーザーエクスペリエンスを向上させ、より高い満足度につながります。
結果は、インシデント管理プロセスの複雑さや運用データの品質によって大きく異なります。提示された成果は、プロセスマイニングソリューションを活用する組織が実現した一般的な改善を反映しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングはServiceNowのインシデント管理データを分析し、実際のプロセスフローを明らかにします。これにより、ボトルネック、標準パスからの逸脱、過度な解決時間やSLA違反につながる領域を特定し、最適化のためのデータドリブンなインサイトを提供します。
まず、インシデントログには、少なくともインシデントID、アクティビティの説明、タイムスタンプ、および各アクティビティの担当エージェントまたはシステムが含まれている必要があります。インシデントのカテゴリ、優先度、アサインメントグループなどの追加フィールドは、分析をさらに充実させることができます。このデータは通常、ServiceNowのインシデントテーブルおよび関連テーブルから抽出されます。
データ抽出と準備から数週間以内に、最初の洞察が得られることがよくあり、ボトルネックや逸脱に関して即座に価値を提供します。より深い分析とそれに続く変更の実装には、特定された問題の複雑さや組織の機敏性に応じて、当然ながらより長い時間がかかります。
インシデント解決時間の短縮、重要なインシデントの SLA コンプライアンスの向上、インシデントの再割り当ての減少が期待できます。Process mining は、解決パスの標準化と担当者のワークロード配分の最適化にも役立ち、より効率的で一貫性のあるサービスにつながります。
主要な技術要件は、データ抽出のためのServiceNowインスタンスへのアクセスです。これは通常、設定とセキュリティポリシーに応じて、APIまたは直接データベースアクセスを介して行われます。また、イベントログデータの取り込み、処理、視覚化が可能なプロセスマイニングツールも必要です。
はい、process mining は再発するインシデントのパターンを効果的に特定し、同じ問題に頻繁につながるプロセスを浮き彫りにすることができます。共通のパスとアクティビティを可視化することで、これらの繰り返される問題の原因となる潜在的な根本原因を特定し、恒久的な解決策を促進します。
process mining は複雑なプロセスに非常に効果的ですが、小規模または比較的単純な Incident Management ワークフローにも大きな価値をもたらします。この手法はプロセスの規模にかかわらず優れた拡張性があり、深い洞察を提供できますが、得られる知見の深さは異なる場合があります。
はい、通常、安全かつ効率的な data 抽出を確実にするために、ある程度のITサポートまたはServiceNow管理者の関与が必要です。彼らは必要なアクセス権の設定、適切なレポートの作成、または必要なインシデントログ data を取得するための APIインテグレーション のセットアップを支援できます。
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