インシデント管理を改善する

6つのステップでインシデント管理の効率を高めるガイドをご覧ください。

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インシデント管理を見直し、解決を迅速化

ProcessMindを使うと、インシデント管理のワークフローに潜むボトルネックや手戻りのループを見つけ出せます。遅延の発生箇所、リソースの割り当てに無駄がある箇所、理想的な経路から外れているプロセスを簡単に特定できます。データを分析し、解決の迅速化とサービス品質の向上につながるインサイトを提示します。システムが実際にどのように動いているかを把握できます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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インシデント管理のプロセスマイニングでは、最初の報告から最終的なクローズまで、解決に至るワークフロー全体を詳しく把握できます。従来のレポートの限界を超え、ERPやソースシステムを問わず、インシデントが実際にたどった経路を分析します。イベントログを詳細に調べることで、表面化していない遅延や予想外の手戻り、見過ごされがちなコンプライアンスからの逸脱を明らかにします。実際のイベントの順序を把握し、解決を遅らせるボトルネックを正確に特定できます。また、インシデントの種類やチームによる対応の違いも確認できます。こうした分析により、推測ではなく事実に基づいて、インシデント管理プロセスの実態を理解し、改善を検討できます。非効率な箇所とサービス提供への影響を把握し、業務の効率化につながる改善に取り組めます。

多くの組織が、解決までの平均時間の長さ、インシデントの頻発、チーム間での対応手順のばらつき、プロセス全体を把握できないといった課題に直面しています。こうした問題は顧客満足度を低下させ、業務コストを増加させるだけでなく、コンプライアンス上のリスクにつながることもあります。ProcessMindは、プロセスの実際の進み方をデータに基づいて可視化し、こうした課題の把握を支援します。各ステップ、引き継ぎ、判断の分岐点を可視化することで、解決が遅れる根本原因や、顧客の不満につながりやすいインシデントの傾向を明らかにします。チケット管理システム、CRM、その他のソースシステムから重要な情報を取り込み、プロセスが理想的な流れから外れる箇所を示します。これにより、事後対応に追われる状態から、問題の予防と解決に取り組む体制への転換を支援します。

ProcessMindでインシデント管理プロセスを分析すると、具体的な改善効果が期待できます。インシデントの解決時間を大幅に短縮し、顧客満足度と信頼の向上につなげられます。手戻りを減らし、リソースの割り当てを見直すことで、業務コストの削減も期待できます。また、標準業務手順や規制要件からの逸脱を明らかにし、速やかな是正措置を支援することで、コンプライアンスの維持にも役立ちます。効率の向上にとどまらず、経験談ではなく事実に基づいて判断する継続的改善の文化を育てられます。チームがより効率よく働き、サービス品質と組織の対応力を高められるよう支援します。現在使用しているツールやプラットフォームを問いません。得られたインサイトを幅広く役立て、インシデント管理を組織の強みに変えることができます。

ProcessMindを使ったインシデント管理の改善は、すぐに始められます。データがさまざまなシステムに分散していることを踏まえ、当社のプラットフォームは任意のソースシステムからデータを取り込めるよう設計されています。すばやく効果的に始められるよう、インシデントID、アクティビティ、タイムスタンプ、リソースなど、イベントログに必要な主要フィールドをまとめたデータテンプレートを用意しています。このテンプレートに沿ってデータを準備すれば、正確なプロセスモデルの作成に必要な情報を確実に記録できます。プロセスマイニングを幅広く利用できるようにし、既存のインシデント管理データをすばやく分析して、複雑な連携やシステムの大規模な変更を行わずに業務改善を始められるよう支援します。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

インシデントがサービスレベル合意（SLA）の目標時間を超過する状況が続いており、特に重大度の高いインシデントで顕著です。その結果、ユーザーの不満や評判の低下、コンプライアンス違反による金銭的なペナルティにつながり、サービスデスクへの信頼が損なわれるおそれがあります。

プロセスマイニングでは、ソースシステムのイベントログを分析し、インシデントが長時間滞留している段階やアクティビティを正確に特定します。調査の長期化や承認の遅れなど、SLA違反につながるボトルネックを見つけ、対象を絞ったプロセス改善に取り組めます。

インシデントの完全な解決とクローズにかかる平均時間が必要以上に長く、その結果、組織全体でサービス停止が長引き、ユーザーの生産性が低下しています。利用しているシステムにかかわらず、業務効率とユーザー満足度に直接影響します。

プロセスマイニングを使うと、インシデント管理プロセスを最初から最後まで可視化し、報告からクローズまでの全体像を把握できます。業務データに潜む遅延や非効率な経路を特定し、解決までに時間がかかる本当の要因を明らかにします。

インシデントが異なるサポートグループや担当者の間で何度も転送され、行き来を繰り返すことがあります。こうした頻繁な再割り当ては大幅な遅延につながり、新しいチームが状況を把握するまで貴重な時間が費やされます。

プロセスマイニングは、データに記録されたすべての引き継ぎと再割り当てを可視化し、頻繁に発生する「たらい回し」のパターンを明らかにします。誤ったグループへのチケットの割り当て、知識の不足、初期分類の誤りなどを特定し、より効率的な振り分けに役立てられます。

インシデントの初期段階で分類や優先度の設定を誤ると、適切でないサポートグループに割り当てられたり、必要な緊急度で対応されなかったりします。この初期対応の誤りが、原因の特定と最終的な解決を遅らせます。

プロセスマイニングは、ライフサイクルの途中でインシデントの分類が何度も変更されるパターンを明らかにします。初期の分類とその後の変更を関連付けて分析することで、受付プロセスの改善が必要な箇所を特定し、最初から適切に振り分けられるようにします。

多くのインシデントは、定められた最適な解決経路をたどらず、余分な手順を含む複雑で時間のかかる経路に進みます。こうした逸脱は非効率を招き、コストを増やすほか、コンプライアンスや監査を複雑にします。

プロセスマイニングは、インシデントデータから実際に発生したすべてのプロセスバリアントを自動で検出します。手順のスキップや手戻りなど、理想的な経路からのよくある逸脱を視覚的に示すため、発生理由を特定し、標準手順の徹底に役立てられます。

解決済みとされた直後にインシデントが再オープンされることがよくあります。最初の修正が不完全または不適切だった、あるいは十分に確認されていなかった可能性があります。その結果、担当者に手戻りが発生し、解決の品質に対するユーザーの信頼も損なわれます。

プロセスマイニングはインシデントのライフサイクル全体を追跡し、チケットが「解決済み」または「クローズ」からアクティブな状態に戻るパターンを特定します。テスト不足や、システム上のユーザー確認プロセスの不備など、再オープンの根本原因を明らかにします。

解決策を適用した後も、ユーザーによる確認や最終的な事務処理を待つ間、インシデントが長期間オープンのままになることがあります。これにより解決時間が実態以上に長く見え、レポートの精度にも影響します。また、「解決済みだがオープン」のインシデントが滞留します。

プロセスマイニングは、解決からクローズまでの最終段階にかかる時間を分析します。最後の引き継ぎやユーザー確認のどこで遅れが生じているかを特定し、完全なクローズまでの流れを効率化できます。

インシデントの多くが、以前に解決した問題の再発です。根本原因に対処できていないことを示しています。このような事後対応の繰り返しはサポートリソースを圧迫し、サービスの中断を何度も経験するユーザーの不満につながります。

プロセスマイニングは、インシデント同士を関連付け、同一または類似度の高い問題のグループを特定し、ライフサイクルや解決パターンを分析します。特に再発しやすいインシデントの種類や、恒久対策が不足しているプロセス上の箇所を明らかにし、問題管理の改善に役立てられます。

一般的な目標

成功の基準を定義

重大なインシデントでサービスレベル合意（SLA）を守れないと、ユーザーの信頼が損なわれ、事業に大きな支障が生じるおそれがあります。この目標では、合意した解決時間を超える優先度の高いインシデントを減らし、事業継続性とサービス品質を維持することを目指します。

ProcessMindは、システムのデータからインシデントのライフサイクル全体を可視化し、SLA違反の根本原因を明らかにします。遅延を引き起こすアクティビティ、引き継ぎ、待ち行列を特定し、実際の処理時間とSLA目標を比較できます。これにより、遵守率を高めるための対策を講じられます。

解決に時間がかかると、ユーザーの生産性が低下し、業務コストが増加します。また、プロセスに潜む非効率を示している場合もあります。この目標では、初回の報告から最終的なクローズまで、すべてのインシデントの平均解決時間を大幅に短縮し、システムの稼働率とユーザー満足度を高めます。

ProcessMindは、解決ワークフロー全体をデータに基づいて可視化し、時間のかかるプロセス経路やアクティビティを自動で示します。アクティビティの所要時間、手戻り、待機時間を分析することで、ボトルネックを特定して解消し、効率の改善につなげられます。

インシデントがサポートグループ間で何度も転送されると、大幅な遅延やコスト増加につながり、ユーザーの不満も高まります。再割り当てが頻繁に発生する場合、初期の振り分けの誤り、スキル不足、チームの役割分担の不明確さが考えられます。これらは解決プロセスに不要な支障をもたらします。

ProcessMindは、組織内でのインシデントの実際の流れを可視化し、再割り当ての繰り返しと解決時間への影響を明らかにします。経路を分析することで、誤った転送のパターンを特定し、初期の割り当て方法を改善するとともに、サポートグループの役割を見直してプロセスを効率化できます。

初期分類の精度は、効率的な振り分け、適切な優先順位付け、効果的な問題管理に欠かせません。分類を誤ったインシデントは適切でないチームに送られ、解決プロセスを始める前に再割り当てや大幅な遅延、無駄な作業が発生することがあります。

ProcessMindは、インシデントの分類変更や誤った振り分けが頻繁に起きている箇所を特定し、初期分類の問題を明らかにします。分類時のイベントを、その後のプロセス経路や解決結果と関連付けて分析することで、トレーニング、文書化、自動分類ルールの改善が必要な箇所を特定できます。

標準業務手順からの逸脱は、サービス品質のばらつきやリスクの増加、予測しにくい結果につながります。この目標では、すべてのインシデント対応が定められたベストプラクティスに沿って行われるようにし、プロセス管理を改善して、安定したサービスを提供することを目指します。

ProcessMindは、ソースシステムから実際のプロセスフローを自動で検出して可視化し、想定したモデルと比較します。プロセスの違い、スキップされた手順、コンプライアンスに沿わないアクティビティがすぐに明らかになるため、チームは逸脱を特定して対処し、業務の適正性を高められます。

インシデントの再オープン率が高い場合、解決が不十分で、手戻りや無駄な作業、ユーザーの信頼低下につながっている可能性があります。この目標では、最初の修正の品質を高め、解決済みとしたインシデントが再発しないようにします。

ProcessMindは、再オープンされたインシデントのライフサイクル全体を可視化し、アクティブな状態に戻るきっかけやパターンを特定します。再オープン前のアクティビティを分析することで、解決が不十分となる根本原因をチームが特定し、インシデントのクローズ品質を改善できます。

繰り返し発生するインシデントが多いと、サポートチームが圧迫され、根本的な問題が解決されていないことが分かります。その結果、先を見越した改善ではなく、問題への場当たり的な対応が続きます。再発を減らすことでリソースに余裕が生まれ、サービス全体の安定性も高まります。

ProcessMindは、インシデントの特徴と解決経路を分析し、記録方法が毎回異なる場合でも、繰り返し発生する問題のパターンを検出します。再オープンが頻繁なインシデントや、以前クローズしたものと類似するインシデントを特定し、予防的な問題管理と恒久対策に取り組めるようにします。

最終確認やクローズの段階で遅れが生じると、解決策を適用した後もインシデントが長期間オープンのままになり、パフォーマンス指標が実態と合わなくなるほか、リソースも拘束されます。効率的なクローズプロセスにより、解決済みのインシデントを速やかかつ正確にクローズできます。

ProcessMindは、インシデントのライフサイクルにおける確認とクローズの段階で、所要時間とアクティビティを分析します。ユーザー確認の長い待ち時間や不要な事務手続きなどのボトルネックを示し、プロセスの担当者が手順を簡素化して、「解決済み」から「クローズ」への移行を早められるようにします。

インシデント管理を改善する6つのステップ

接続してプロセスを把握する

実施内容

システムからインシデントデータを収集し、関連するイベントログとケース識別子がすべて含まれていることを確認します。形式を統一し、主要なアクティビティを特定して、分析に使えるデータを準備します。

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

重要な理由

この基礎となるステップにより、インシデント管理プロセスを漏れなく正確に把握でき、信頼性の高い分析が可能になります。データの品質が低いと、分析結果も正確ではありません。

期待される結果

インシデントのアクティビティとその順序を正確に反映した、プロセスマイニング用の整理済みデータセット

得られること

インシデント管理の実態を把握する

ProcessMindは、インシデントが実際にたどる経路を明らかにし、見えにくい非効率やコンプライアンス上の不備を示します。検知から解決までの各ステップを把握できます。

実際のプロセスフローを可視化
ボトルネックと遅延を特定
リソース配分を最適化
プロセス全体の効率を改善

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

インシデント解決を改善

これらは、インシデント管理のワークフローにプロセスマイニングを適用した組織で一般的に見られる、測定可能な改善です。ボトルネック、逸脱、手戻りを特定することで、対象を絞った最適化を行い、効率とサービス提供の向上につなげられます。

0 % faster

インシデントの解決を迅速化

平均所要時間の短縮

プロセスのボトルネックを特定して解消することで、インシデントの解決にかかる時間を大幅に短縮できます。サービスの迅速な復旧とユーザー満足度の向上につながります。

0 % fewer

SLA違反を削減

コンプライアンスに沿わないインシデントの減少

サービスレベル合意への違反の根本原因を特定することで、対象を絞った対策を講じ、合意内容の遵守と事業への悪影響の最小化につなげられます。

0 % reduction

手戻りと引き継ぎを削減

非効率な転送の減少

プロセス分析により、不要な再割り当てや手戻りの繰り返しが明らかになります。ワークフローを効率化し、業務コストを削減するとともに、インシデントの解決を早められます。

0 % improvement

プロセスの遵守を徹底

標準手順の遵守率向上

実際のプロセスフローをあらかじめ定めた基準と照らし合わせて可視化することで、逸脱を特定して是正できます。すべてのインシデントに一貫した対応を行い、定められた指針に沿って処理できるようになります。

0 % improvement

初回解決率を向上

再オープンされたインシデントの減少

インシデントが再オープンされる理由を把握することで、初期の診断や修正を改善できます。手戻りの必要性を大幅に減らし、ユーザー満足度の向上につなげられます。

0 % fewer

問題の再発を削減

インシデントの再発件数の減少

繰り返し発生するインシデントのパターンと根本原因を特定することで、恒久対策を講じられます。問題の再発件数を減らし、リソースに余裕を生み出します。

結果は、インシデント管理プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況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を表しています。

推奨データ

重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

各インシデントに割り当てられる一意の識別子です。インシデントのライフサイクル全体を通じて追跡するための主キーとして使われます。

重要な理由

プロセスマイニングでインシデントのライフサイクル全体を再構成するには、関連するすべてのアクティビティとイベントを結び付ける必要があります。

インシデントのライフサイクル中に発生した、特定の業務アクティビティ、イベント、またはステータス変更の名前です。

重要な理由

この属性でプロセスのステップを定義し、インシデントのライフサイクルの流れを可視化して分析できます。

インシデントに関する特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントの時系列を把握できるため、所要時間の算出、ボトルネックの特定、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析に役立ちます。

「新規」「進行中」「クローズ」など、ライフサイクルにおけるインシデントの現在または過去の状態です。

重要な理由

インシデントの進捗を把握するうえで重要な属性です。プロセスマップのアクティビティの作成にもよく使われます。各ステータスの継続時間を分析すると、遅延を特定できます。

インシデントに割り当てられた優先度です。解決の緊急度と順序を決定します。

重要な理由

緊急度別にプロセスのパフォーマンスを分析し、重大なインシデントがそれ以外のインシデントより迅速に処理されているかを確認できます。

インシデントがユーザーやサービスに与える影響の大きさを示す指標です。

重要な理由

インシデントを影響度別に分け、影響の大きい問題が影響の小さい問題と異なる方法で、またはより効率的に解決されているかを把握できます。

現在インシデントを担当しているサポートチーム、キュー、またはグループです。

重要な理由

チーム間の引き継ぎやキューでの待ち時間を分析し、チームごとのパフォーマンスと作業量の分布を把握するうえで重要です。

インシデントの対応を担当するサポート担当者またはユーザーです。

重要な理由

チーム内外における個人の作業量、パフォーマンス、再割り当てのパターンを詳しく分析できます。

インシデントの分類です。通常、「ハードウェア＞ノートパソコン＞バッテリー」のような階層構造で整理されます。

重要な理由

根本原因の分析、再発するインシデントの傾向の特定、問題の種類ごとの対応方法の把握に欠かせません。

インシデントが最終的にどのように解決されたかを示すコード、カテゴリ、または説明です。

重要な理由

問題の解決方法を把握できるため、自動化、ナレッジベースの改善、研修の機会を特定するうえで役立ちます。

メール、電話、セルフサービスポータルなど、インシデントの報告に使われた方法またはチャネルです。

重要な理由

報告元に応じたインシデントの対応効率や解決経路を分析できます。チャネルの方針やリソース配分の検討にも役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、システムにインシデントの記録が正式に作成されたことを示します。ユーザーや監視ツールからの最初の報告が記録され、インシデントのライフサイクルが始まります。

重要な理由

これはプロセスの主要な開始イベントです。作成から他の節目までの時間を分析することは、全体の解決時間を測定し、初期段階の遅延を特定するうえで基本となります。

調査を行う特定のサポートグループまたはチームに、インシデントが最初に割り当てられたことを示します。これは最初の正式な引き継ぎであり、解決ワークフローの開始点です。

重要な理由

これは振り分けの重要なステップです。割り当ての遅れや誤った振り分けは、解決時間を大幅に延ばし、チーム間で不要な引き継ぎを発生させる可能性があります。

割り当てられた担当者がインシデントへの対応を実際に開始したことを示します。通常、「Assigned」または「New」から「In Progress」へのステータス変更で表されます。

重要な理由

この節目は、初期の待ち時間が終わり、実作業が始まったことを示します。このアクティビティまでの時間を測定すると、担当者のキャパシティや応答の遅れを把握できます。

インシデントへの応答または解決にかかった時間が、サービスレベル合意（SLA）で定められた目標を超えたときに発生する、計算によって求められるイベントです。ユーザーが手動で行う操作ではなく、時間の経過によって発生します。

重要な理由

SLA違反は、主要な重要業績評価指標（KPI）です。発生した時期と理由を分析することは、サービスの提供を改善し、契約上の義務を果たすうえで重要です。

このアクティビティは、解決策が実施され、ユーザーがサービスを再び利用できる状態になったと判断されたことを示します。通常、SLAの解決時間の計測を止める重要な節目です。

重要な理由

解決時間を測定する際の重要な終点です。この時点から最終的なクローズまでの期間を分析すると、ユーザーによる確認の遅れや自動クローズの方針を把握できます。

解決済みのインシデントが再びアクティブな状態になると発生します。ユーザーから問題が再発した、または提示された解決策では問題が解消しなかったと報告された場合に起こります。

重要な理由

再オープン率が高い場合、解決の品質、根本原因の分析不足、または早すぎるクローズに問題がある可能性があります。手戻り分析に欠かせない指標です。

ライフサイクルの最後のアクティビティです。インシデントレコードが正式にクローズされ、読み取り専用の履歴レコードになります。「解決済み」の状態が一定期間続いた後、自動的にクローズされることもあります。

重要な理由

インシデントのライフサイクルが完全に終了したことを示します。作成からクローズまでの全期間を分析すると、解決後の事務処理期間も含めたプロセス全体の所要時間を把握できます。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

プロセスマイニングはインシデント管理の改善にどう役立ちますか？

プロセスマイニングは、インシデント管理の実際の流れを可視化し、SLA違反の頻発や解決時間の長期化といったボトルネックを明らかにします。標準手順からの逸脱、過剰な引き継ぎ、分類の誤りなど、効率を妨げる要因も特定できます。実際のプロセスをデータに基づいて把握することで、解決経路の最適化とサービス提供全体の改善に役立ちます。

インシデント管理のプロセスマイニングには、システムからどのようなデータが必要ですか？

主に必要なのは、ケース識別子（Incident IDなど）、アクティビティの種類、各イベントのタイムスタンプ、担当者またはシステムを含むインシデントのアクティビティログです。インシデントの優先度、カテゴリ、割り当て先グループなどの属性があると、より詳細な分析ができます。こうした基本データを使って、プロセスマイニングツールは各インシデントの全体像を再構成します。

改善につながるインサイトは、どのくらいの期間で得られますか？

データの抽出と準備が完了してから数週間以内に、初期のプロセス把握や概要レベルのインサイトが得られることがよくあります。具体的な最適化の機会や改善提案につながる詳細な分析は、通常1～3か月で得られます。期間はデータの準備状況とプロジェクトの範囲によって異なります。

プロセスマイニングの導入には、どのような技術要件がありますか？

ソースシステムから過去のインシデントデータを抽出できることに加え、プロセスマイニングのソフトウェアプラットフォームが必要です。結果を適切に解釈し、改善につなげるには、データの抽出と変換を担うデータエンジニアリングの知識と、プロセス分析のスキルが欠かせません。安全なデータの取り扱いとプライバシーに関するコンプライアンスも重要です。

プロセスマイニングは、従来のレポートやダッシュボードとどう違いますか？

従来のレポートでは、あらかじめ定めたプロセスの想定に基づき、指標を集計した静的な情報が示されることがよくあります。一方、プロセスマイニングはイベントログから実際のプロセスフロー全体を再構成し、視覚的に示します。レポートでは分からない隠れた違いや予想外の経路、本当のボトルネックを明らかにし、何がどのように起きたのかを把握できます。

プロセスマイニングでSLA違反やインシデントの再割り当てを減らせますか？

はい。プロセスマイニングは、すべての再割り当てを正確に可視化し、インシデントの滞留箇所や誤った振り分けを特定します。これらは遅延やSLA違反につながる可能性があります。非効率な箇所を可視化することで、役割分担の不明確さ、スキル不足、エスカレーション経路の不備などの根本原因を特定できます。対象を絞った対策を講じ、プロセスを効率化できます。

プロセスマイニングはシステムに影響しますか？稼働中のシステムを変更する必要がありますか？

いいえ。プロセスマイニングは、システムからエクスポートした過去のデータを分析する手法であり、稼働中の本番システムや設定、進行中のインシデント管理プロセスを変更する必要はありません。そのため、日常業務への影響を最小限に抑えられます。

プロセスマイニングで、繰り返し発生するインシデントや問題の根本原因を特定できますか？

はい。プロセスマイニングは、繰り返し発生するインシデントのパターンや、同じ問題につながりやすいプロセスを特定できます。よくある経路やアクティビティを可視化することで、問題の再発につながる根本原因の候補を絞り込めます。データから根拠を示すことはできますが、根本原因の判断は専門家が行います。

プロセスマイニングは、複雑なプロセスを持つ大規模な組織だけに必要ですか？

いいえ。プロセスマイニングは、プロセスの複雑さや組織の規模を問わず、プロセスの最適化を目指す組織に役立ちます。小規模なチームでも、インシデント管理のパフォーマンスについて、改善に結び付く重要なインサイトを得られます。見過ごされがちな効率化の余地やプロセスの遵守状況を特定できます。

プロセスマイニングは、業務コストの削減にどう役立ちますか？

手戻り、過剰な引き継ぎ、解決時間の長期化といった非効率を特定して解消することで、プロセスマイニングは各インシデントにかかる手作業やリソースを直接削減します。最適化によって業務コストが下がり、チームがより多くのインシデントに効率よく対応したり、リソースを別の業務に振り向けたりできます。大きな経済的効果につながります。

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