インシデント管理を改善

Jiraでインシデント管理を改善するための6ステップガイドです。
インシデント管理を改善
インシデント管理
Jira Service Management
システム
プロセスを選択してください。

Jira Service Managementのインシデント管理を最適化し、解決を迅速化

インシデントを効果的に管理するには、遅延や非効率が発生している箇所を把握する必要があります。分析機能により、ボトルネックを正確に特定し、再作業のパターンを把握するとともに、SLAの遵守状況を確認できます。これにより、プロセス全体を効率化し、解決時間の短縮と満足度の向上につなげられます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

インシデント管理の最適化が重要な理由

効果的なインシデント管理は、信頼性の高いITサービスを支える基盤であり、ユーザー満足度、業務継続性、組織の収益に直接影響します。変化の速い環境では、インシデントを迅速に特定、解決、予防する能力が欠かせません。しかし、多くの組織では、Jira Service Managementのような信頼性の高いシステムを利用していても、インシデント管理プロセスに潜む非効率やボトルネックへの対応に苦慮しています。こうした非効率は、ダウンタイムの長期化、サービスレベル合意(SLA)目標の未達、ユーザーの不満、そして運用コストの増加につながります。理論上のプロセスマップではなく、インシデントの実際の流れを把握することが、解決時間を本当に短縮し、サービス提供を改善するデータに基づく取り組みには欠かせません。見えない手戻り、不要な引き継ぎ、見過ごされた遅延は、気付かないうちに効率を低下させます。だからこそ、インシデント管理には、より深い分析が必要です。

Jira Service Management向けプロセスマイニングで、より深く分析する

プロセスマイニングを使うと、Jira Service Management内でインシデント管理プロセスが実際にどのように実行されているかを把握できます。従来のレポートやダッシュボードとは異なり、プロセスマイニングはイベントログに基づき、最初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経路を再構成します。実際のプロセスフローを可視化し、想定した経路からの逸脱を特定し、遅延が発生している箇所を正確に明らかにできます。調査の長期化、サポートグループ間での割り当ての繰り返し、ユーザー確認の遅れなど、ボトルネックを一貫して引き起こす特定のアクティビティや遷移ポイントを特定できます。インシデント対応を客観的にデータで分析することで、思い込みから離れ、インシデント管理を改善する方法において最も効果の大きい領域に取り組めます。

インシデント解決における主な改善領域を特定する

Jira Service Managementのインシデントデータにプロセスマイニングを適用すると、改善すべき具体的な領域が見えてきます。インシデントの種類、重大度、影響を受けたサービスごとにサイクルタイムを分析し、解決に時間がかかるインシデントとその理由を明らかにできます。たとえば、専門チームへの転送が必要なインシデントで待機時間が大幅に長くなっている、または高優先度インシデントの診断フェーズが一貫して想定より長い、といった事実が分かる場合があります。また、インシデントが繰り返し再オープンされたり再割り当てされたりする手戻りループも明らかになります。これは、初期診断、解決品質、ユーザーとのコミュニケーションに問題がある可能性を示します。こうしたパターンを把握することで、エージェント教育の不足、エスカレーション経路の不明確さ、非効率なコミュニケーション手順などの根本原因に対応し、インシデント管理のサイクルタイム全体の短縮につなげられます。

具体的な成果と継続的な改善を実現する

Jira Service Managementのインシデント分析にプロセスマイニングを利用すると、測定可能な改善を実現できます。インシデントの平均解決時間が大幅に短縮され、重要なサービスのダウンタイムが減り、ユーザー満足度が高まることが期待できます。プロセス遵守状況をより正確に把握できるため、SLA目標を安定して達成し、場合によっては上回れるようになります。さらに、ボトルネックや手戻りを特定して取り除くことで、リソース配分を最適化し、運用コストを削減できます。サポートチームは、より戦略的な取り組みに集中できます。この継続的なプロセス改善のアプローチは、効率と先回りした問題解決を重視する文化を育て、将来の要求に応えながらサービス提供を継続的に改善できるインシデント管理を実現します。ワークフローを見直し、より良く、より速いサービスを提供するために必要な情報を得られます。

インシデント管理の改善を始める

この最適化への取り組みは、簡単に始められます。適切なツールとJira Service Managementのインシデントデータを正しく把握できれば、プロセスに隠れた実態をすぐに明らかにできます。詳細な分析により、十分な情報に基づいて意思決定を行い、インシデント管理の能力を高められます。その結果、より回復力の高いサービスと、満足度の高いユーザーにつながります。今すぐプロセスマイニングでインシデントデータの分析を始め、効率と有効性を高める可能性を引き出してください。インシデント管理のパフォーマンスを正しく理解し、改善するための取り組みを始められます。

インシデント管理 SLAコンプライアンス サービスデスク IT運用 根本原因分析 停止時間の削減 チケット解決 チケット管理 チケット管理 ITヘルプデスク 平均解決時間 MTTR サービス復旧 インシデント解決 ITサポート

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の目標時間を超えることが多く、ユーザーの不満やペナルティにつながる可能性があります。これは、解決プロセスに根本的な非効率やボトルネックがあり、サービス品質と顧客満足度に影響していることを示します。ProcessMindは、インシデントがどの箇所で長時間滞留しているかを正確に明らかにし、SLA違反を一貫して引き起こすアクティビティや引き継ぎを特定します。Jira Service Managementで実際のプロセスフローを可視化し、違反につながる逸脱パターンを特定できます。

インシデントがサポートグループ間で頻繁に転送されたり、別のエージェントに再割り当てされたりすることで、遅延が発生し、解決時間が長くなります。引き継ぎのたびに、コミュニケーションの不足やコンテキストの切り替えが起こる可能性があり、効率が低下します。ProcessMindは、Jira Service Management内のすべての再割り当てと転送を可視化し、こうしたループに頻繁に関与する部門や担当者を明らかにします。この分析により、誤った振り分けや、初期割り当ての効率化、ナレッジ共有の改善機会を特定できます。

インシデントの診断・調査フェーズで、原因不明の待機時間や長時間の処理が発生しています。問題解決が遅れ、影響を受けたユーザーのダウンタイムが長期化し、解決までの時間全体に影響します。ProcessMindは、「診断開始」と「調査実施」のアクティビティにかかった実際の時間をマッピングし、遅延が発生している場所と理由を明らかにします。Jira Service Management内の特定のキュー、リソース制約、プロセス手順が遅延を引き起こしているかを特定できます。

インシデントの作成時にカテゴリ分類や優先順位付けが一貫していないため、重大な問題の優先度が下がったり、軽微な問題に過剰な対応が行われたりします。このリソース配分の偏りは、効果的なインシデント解決とSLA遵守に影響します。ProcessMindは、初期のカテゴリ分類・優先順位付けの属性を、その後の解決経路やSLA遵守状況と照合して分析します。Jira Service Managementで特定のカテゴリや優先度が予期しない遅延や頻繁な優先度変更につながるパターンを明らかにし、より明確なガイドラインの必要性を示します。

インシデントが、再調査や解決策の再適用など、完了済みの手順に何度も戻っています。こうした手戻りループはリソースを浪費し、解決時間を長引かせ、エージェントと影響を受けたユーザーの双方に負担をかけます。ProcessMindはインシデントの実際の流れを可視化するため、Jira Service Management内で同じインシデントに対して「診断開始」や「解決策の適用・テスト」などのアクティビティが繰り返されるパターンを簡単に見つけられます。

インシデントが専門チームに転送された後に滞留し、キューが膨らんで解決が長引くことがあります。これは、特定の専門チームへのリソース配分や引き継ぎ方法に問題がある可能性を示します。ProcessMindは、「専門チームへ転送」された後のインシデントの平均待機時間と処理量を明らかにします。Jira Service Managementのどの専門チームがボトルネックになっているかを特定し、プロセス全体の効率への影響を把握できます。

回避策の実施が遅れたり、十分な効果を発揮しなかったりすることで、恒久的な解決策を探している間もユーザーへの影響が長引いています。これにより、一時的な対処としての回避策の価値が低下します。ProcessMindは、「診断開始」から「回避策の実施」までにかかった時間と、その後のプロセス手順を分析します。Jira Service Managementのインシデント管理プロセスで、回避策が遅れている、または実施後にさらに遅延が発生しているパターンを特定できます。

解決策の適用からユーザーによる有効性の確認までに大きな遅延があり、インシデントのクローズが滞る可能性があります。これは「解決までの時間」などの指標に影響し、コミュニケーション不足やユーザーの関与に関する問題を示します。ProcessMindは、「ユーザー通知の送信」から「ユーザー確認の受領」までの時間を定量化し、確認に一貫して時間がかかるインシデントやユーザーグループを特定します。この分析により、Jira Service Management内のコミュニケーションや通知プロセスの改善点を見つけられます。

「根本原因カテゴリ」属性が欠落していたり、汎用的すぎたり、予防措置と結び付いていなかったりするため、インシデントが再発しています。根本原因を適切に特定できなければ、インシデント管理は先回りした対応ではなく、事後対応にとどまります。ProcessMindは、「根本原因カテゴリ」属性が頻繁に欠落しているインシデントや、類似インシデントの再発パターンを明らかにします。Jira Service Managementのフローを分析し、「根本原因カテゴリ」が先回りした対策に適切に利用されているかを確認できます。

適切な検証を行わずにインシデントがクローズされることがあり、問題の再オープンやユーザーの不満につながります。重要な「インシデント検証」手順を省略すると、解決策の品質と持続性が損なわれる可能性があります。ProcessMindは、Jira Service Managementで「インシデント検証」アクティビティが頻繁に省略されている、または短時間で実行されているケースを特定します。これにより、「インシデントクローズ」の前に十分な検証手順が実施されているかを確認し、解決プロセスの品質管理に役立てられます。

同じような種類や優先度のインシデントが大きく異なる解決経路をたどっており、標準手順やベストプラクティスが不足している可能性があります。このばらつきは、サービス品質の不均一化と解決時間の予測困難につながります。ProcessMindは、インシデント解決で見つかったすべてのプロセスバリアントを可視化し、理想的な経路からの主な逸脱を明らかにします。Jira Service Managementのフローを分析し、効率と一貫性を高めるために標準化が必要な箇所を特定できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

サービスレベル合意に違反すると、ユーザー満足度と企業の評判に悪影響が及びます。この目標は、合意した時間内にインシデントを安定して解決し、重要なサービスを迅速に復旧してユーザーとの信頼を維持することです。これにより、サービス品質と運用の信頼性が直接向上します。ProcessMindは、Jira Service Managementでインシデント解決をエンドツーエンドで把握し、遅延やSLA違反を引き起こす具体的なプロセス手順とボトルネックを特定します。インシデントが滞留している箇所や不要に転送されている箇所を明らかにし、コンプライアンスに反する経路を特定します。その情報を基にワークフローを再設計し、解決を迅速化するとともに、SLA違反を大幅に、場合によっては20~30%削減できます。

チームやエージェント間で頻繁に転送すると、遅延や解決時間の増加を招き、ユーザーとサポート担当者の双方に負担がかかります。引き継ぎを最小限にするとは、最初から適切なチームが効率的にインシデントを処理し、初回対応での解決率とプロセス全体の流れを改善することです。その結果、運用コストを削減し、チームの士気を高められます。ProcessMindは、Jira Service Managementでインシデントがたどる経路を正確に可視化し、すべての再割り当てと発生頻度の高い箇所を明らかにします。不要な転送の根本原因を特定し、チームの振り分けルールを改善できます。データに基づいてワークフローを調整することで、再割り当てを15~25%削減できる可能性があります。

インシデントの根本原因や初期問題の診断が遅れると、解決が大幅に長引き、ダウンタイムとビジネスへの影響が増大します。診断を迅速化するとは、問題の性質を早期に特定し、解決策の策定と適用を速め、サービスをより早く復旧して影響を抑えることです。この目標は、サービス復旧能力を直接高めます。ProcessMindはインシデント管理の診断フェーズをマッピングし、Jira Service Managementで調査を遅らせているアクティビティ、エージェント、グループを明らかにします。典型的なアクティビティの順序とばらつきを示し、ベストプラクティスとトレーニングの必要性を特定できます。既存のワークフローを見直すことで、診断サイクルを10~20%短縮できる可能性があります。

優先順位付けに一貫性がないと、重大なインシデントが見過ごされる一方で、軽微な問題に過剰な対応が行われ、リソース配分が偏り、業務継続性に影響します。優先順位付けを標準化すると、影響度と緊急度に基づいてインシデントを一貫して分類でき、取り組みをビジネス上の優先事項に合わせ、最も重大な問題から対応できます。ProcessMindは、Jira Service Management内の重大度や影響度などのインシデント属性を分析し、定義済みポリシーと実際の優先順位付けパターンの違いを明らかにします。初期優先度の違いが解決経路や時間にどのような差を生むかを可視化し、カテゴリ分類と優先順位付けのルールをデータに基づいて調整できます。これにより、一貫性を30%高め、リソース配分を最適化できます。

インシデントが状態やチームの間を行き来する手戻りループは、大きな非効率、作業の浪費、解決時間の長期化を示します。こうしたループをなくすことで、よりスムーズで直線的なプロセスフローを実現し、繰り返し作業や不要な遅延を防いでエージェントの生産性とユーザー満足度を高められます。ProcessMindは、Jira Service Managementのインシデントプロセス内で発生する手戻りとアクティビティの繰り返しを明確に特定し、件数を測定します。ループにつながるきっかけや条件を明らかにし、再発を防ぐプロセス再設計に役立てられます。不要な手順を減らし、インシデントのサイクルタイム全体を10~15%短縮できます。

複雑な問題では専門チームへの引き継ぎが必要ですが、効率的に管理できなければ大きな遅延が発生します。転送を効率化するとは、必要な情報をすべてそろえたうえでインシデントをスムーズかつ迅速に引き継ぎ、ボトルネックを防ぎ、複雑なインシデントの解決を速めることです。これにより、高度なサポート層の効率が向上します。ProcessMindは、専門チームに転送されたインシデントの経路を分析し、Jira Service Managementで転送の前後および転送中に発生する遅延を特定します。非効率なキューや情報不足を明らかにし、エスカレーション手順と連携を改善できます。転送に伴う遅延を20%削減できる可能性があります。

恒久的な解決策を開発している間に、回避策を迅速に実施することは、重大なインシデントの影響を抑え、サービスを部分的に早く復旧するために欠かせません。この目標では、インシデントの特定から有効な回避策の展開までの時間を短縮し、業務への影響を抑え、ユーザー体験を高めます。ProcessMindは、回避策の特定と展開に関わるプロセス部分をマッピングし、Jira Service Managementでこの重要なフェーズを長引かせている遅延や不足している手順を特定します。アクティビティの順序とリソース配分を分析し、ワークフローを改善することで、回避策の実施時間を15~25%短縮し、サービスの回復力を高められます。

解決策を適用した後のユーザー確認に時間がかかると、解決指標が実際より長く見え、インシデントのクローズが遅れる可能性があります。遅延を短縮すれば、迅速なフィードバックを得て解決を検証し、インシデントを適時にクローズできます。実際のサービス復旧を正確に反映し、サービス指標の精度も高められます。ProcessMindは、Jira Service Managementで「ユーザー通知の送信」から「ユーザー確認の受領」までの時間とアクティビティを可視化します。遅延に関与している特定のエージェントやユーザー、パターンを特定し、コミュニケーションの改善や自動リマインダーの導入につなげられます。確認時間を最大30%短縮し、最終クローズを迅速化できます。

効果の低い根本原因分析(RCA)では、恒久的な解決に至らず、インシデントや問題が繰り返し発生し、業務の中断や無駄な作業につながります。RCAの精度を高めるには、インシデントを徹底的に調査し、真の根本原因を特定することが必要です。これにより、再発を防ぎ、長期的なシステムの安定性とサービスの信頼性を高められます。ProcessMindは、Jira Service Management内で再発するインシデントや、繰り返し修正が必要なインシデントを追跡し、RCAプロセスの有効性を評価します。インシデントのカテゴリーと、最終的な解決コードや根本原因を関連付けることで、RCAが表面的に行われている箇所や、実施されていない箇所を特定できます。RCAの品質を高めることで、再発インシデントを10~20%削減できます。

適切なインシデント検証により、報告された問題が一時的に抑制されただけではなく、本当に解決されたことを確認できます。これにより、早すぎるクローズや再オープンの可能性を防げます。検証手順を遵守することで品質管理が徹底され、解決プロセスに対するユーザーの信頼も高まります。その結果、より安定した信頼性の高いサービス提供につながります。ProcessMindは、「Incident Verified」アクティビティをマッピングし、Jira Service Management内で検証手順が省略されたり、急いで実施されたりしているケースを特定します。標準の検証手順から外れたプロセスバリアントを明らかにすることで、組織はコンプライアンスを徹底し、解決品質を高められます。これにより、解決後の再オープンを15%削減し、プロセスの整合性を高められます。

必要以上にインシデントの処理方法がばらついている場合、標準化が不十分である可能性があります。その結果、サービス品質の不均一化、エラー、非効率が生じます。不要なばらつきを減らすには、インシデント解決までの経路をより明確で予測しやすいものにし、一貫した結果と業務効率の向上を実現する必要があります。ProcessMindは、実際に発生したすべてのインシデント処理経路を発見マップとして表示し、Jira Service Management内で想定されたフローからの一般的な逸脱と、まれな逸脱の両方を明らかにします。各バリアントの発生頻度を数値化できるため、組織は価値を生まない経路やコンプライアンスに反する経路を特定して排除できます。これにより、プロセスを標準化し、全体の予測可能性を高められます。

インシデント管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

インシデント管理データ用にあらかじめ構成されたExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、正確な分析に必要な情報を漏れなく収集できます。

重要な理由

最初から適切なデータ構造を使うことで、手戻りを防ぎ、インシデント管理プロセスをスムーズかつ効果的に分析できます。

期待される成果

Jira Service Managementのインシデント管理に合わせて構成された、すぐに使えるデータテンプレートです。

得られる成果

インシデント管理の主要なボトルネックを今すぐ発見

ProcessMindは、インシデント管理の実際の流れを明らかにし、すべての手順とやり取りを可視化します。遅延、SLAの遵守状況、優先的に改善すべき領域を詳しく把握できます。
  • 実際のインシデント解決の流れを可視化
  • 見えにくい遅延とワークフローのボトルネックを特定
  • SLAの遵守状況を監視し、違反を防止
  • インシデント管理プロセスを効率化
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

一般的な成果

インシデント解決における実際の効果

これらは、プロセスマイニングを使ってボトルネックを特定し、Jira Service Management内のワークフローを最適化することで実現した、インシデント解決の効率と有効性に関する大きな改善です。

0 % faster
インシデント解決の迅速化

最初から最後までの所要時間の平均削減率

プロセスマイニングでボトルネックを特定して排除することで、インシデント解決までの全体時間を大幅に短縮し、サービス提供を改善できます。

0 % fewer
SLA違反の削減

目標を達成できないインシデントの減少率

遅延やコンプライアンス違反の根本原因を特定することで、組織は問題に先回りして対処し、より多くのインシデントでサービスレベル合意の目標を達成できるようになります。

0 % reduction
引き継ぎとやり直しの最小化

プロセスフローの効率化

不要な転送や繰り返しの手順を特定して排除することで、インシデント解決の流れがよりスムーズで直接的になり、業務効率も高まります。

0 % fewer variants
プロセスの一貫性向上

インシデント経路の種類の削減

プロセスマイニングは、インシデント対応におけるすべてのばらつきを明らかにします。これにより、チームは優れた方法を標準化し、分岐するプロセス経路の数を減らして、予測可能性を高められます。

0 % improvement
解決品質の向上

検証と根本原因分析の改善

インシデント検証や根本原因分析などの重要な手順を一貫して実施することで、より信頼性の高い解決策につながり、同様の問題の再発を防げます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織固有の状況によって異なります。これらの数値は、さまざまなインシデント管理の導入事例で確認された一般的な改善を示しています。

推奨データ

まず、最も重要な属性とアクティビティをインポートし、必要に応じて分析対象を広げてください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

Jira Service Managementの各インシデントチケットを一意に識別するIDです。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つのケースに関連付けるための中核となる識別子であり、プロセスマイニング分析の基盤です。

インシデントで発生した特定のイベントまたはステータス変更の名称です。

重要な理由

アクティビティはプロセスマップの基盤となり、インシデントのライフサイクルを可視化して分析できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

タイムスタンプは、時間に基づくすべての指標を計算し、プロセスの所要時間を把握し、パフォーマンスのボトルネックを発見するうえで欠かせません。

インシデントへの対応を現在担当しているユーザーです。

重要な理由

担当者ごとの業務量を追跡し、特定のエージェントに関連するボトルネックを特定するとともに、引き継ぎが解決時間に与える影響を分析できます。

インシデントへの対応を担当するチームまたはグループです。

重要な理由

チームのパフォーマンスや処理量、異なるサポート階層または専門グループ間の業務の流れを分析するうえで重要です。

インシデントのライフサイクルにおける現在の段階です。

重要な理由

インシデントの進捗を直接示し、プロセス手順と待ち時間を特定するための主な情報源です。

解決の緊急度を示す、インシデントに設定された優先度です。

重要な理由

SLAパフォーマンスの分析や、最も重大なインシデントに適切にリソースが配分されているかの確認に欠かせません。

インシデントがシステムで初めて作成された日時です。

重要な理由

エンドツーエンドのサイクルタイム計算とSLA測定の開始点になります。

インシデントが解決済みとして記録された日時です。

重要な理由

解決プロセスの終了時点を示し、総サイクルタイムとSLAパフォーマンスを算出できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

インシデント報告が送信され、Jiraで新しい課題が作成された時点で、インシデントのライフサイクルが正式に始まったことを示します。システムで「Incident」タイプの新しい課題が記録された時点で、このイベントが明示的に取得されます。

重要な理由

これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから解決までの時間を分析することは、全体のサイクルタイムとSLA遵守状況を測定するうえで基本となります。

割り当てられた担当者が、インシデントの診断に向けて実際の作業を開始したことを示します。通常は、インシデント課題のステータスが「Open」または「New」から「In Progress」に移行した時点から推定します。

重要な理由

この重要な節目は、解決に向けた実作業の開始を示します。このアクティビティまでの時間を測定すると、初期の待ち時間やリソース不足の問題を特定できます。

初回の担当割り当て後に、インシデントが別の担当者またはグループへ移管されたときに発生します。「Assignee」または「Assigned Group」フィールドの変更から推定します。

重要な理由

再割り当てを追跡することは、引き継ぎを分析するうえで欠かせません。再割り当てが多い場合、プロセスの非効率、知識不足、初期ルーティングの誤りなどが考えられ、解決の遅延につながります。

サポートチームが顧客からの情報や対応を待っている状態を示します。通常は、「Waiting for customer」など、専用の待機ステータスへの移行から推定します。

重要な理由

この保留時間を分離することは、正確なSLA測定に欠かせません。保留時間は、解決時間の計算から除外されることが多いためです。顧客からの回答の遅れを分析するのにも役立ちます。

解決策が特定され、実施されたことを示します。インシデントは確認または最終検証を待っている状態です。「Resolved」へのステータス移行から推定します。

重要な理由

これは、サポートチームによる実作業の終了を示す大きな節目です。SLAの計測が停止するイベントになることもよくあります。

インシデントが正常に解決され、サービスが復旧したことを確認するアクティビティです。「Resolved」への移行と同時に発生することがよくあります。

重要な理由

これはプロセスにおける主要な成功の節目です。この時点までの所要時間は最も一般的なKPIであり、解決時間(TTR)を示します。

解決と検証が完了した後、インシデントチケットを最終的に事務処理上クローズしたことを示します。「Closed」へのステータス移行から推定します。

重要な理由

これはプロセスの終端イベントです。「Resolved」から「Closed」までの時間を分析すると、事務処理上の後片付けやユーザー確認の遅れを明らかにできます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、インシデントの実際の流れを可視化し、見えにくいボトルネック、手戻りのループ、コンプライアンスに適合しないステップを明らかにします。SLA違反が続く理由や、過剰な引き継ぎの原因を特定し、対象を絞った改善につなげられます。これにより、データに基づいてインシデント解決プロセスを最適化する判断ができます。

主に、ケース識別子となるインシデントID、各ステップを示すアクティビティ名、各アクティビティが発生した時刻のタイムスタンプ、アクティビティに関連するリソースまたはユーザーが必要です。優先度、カテゴリ、担当者などの追加属性があると、分析をさらに深められます。これらの基本データが、プロセスマイニング用のイベントログになります。

インシデントのSLA違反と診断時間を大幅に減らし、過剰な引き継ぎや手戻りのループも削減できます。得られたインサイトにより、インシデントの優先順位付けを標準化し、専門チームへの引き継ぎを効率化できます。最終的には、より効率的で効果的なインシデント解決プロセスにつながります。

通常は、API、データベースへの直接アクセス、エクスポート機能などを通じて、Jira Service Managementのデータにアクセスできる必要があります。適切なプロセスマイニングのソフトウェアプラットフォームに加え、抽出と変換を行う基本的なデータエンジニアリング能力も必要です。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、ボトルネック、逸脱、遅延を引き起こす特定のステップなど、プロセス上で問題が発生している箇所の特定を得意とします。従来の根本原因分析を自動的に行うものではありませんが、専門家が背景にある原因を効率よく判断するために必要な、正確な証拠とコンテキストを提供します。この証拠に基づくアプローチにより、RCAを大幅に迅速化できます。

通常は、JiraのREST API、Jiraをオンプレミスで運用している場合のデータベースへの直接クエリ、関連するテーブルやカスタムレポートの組み込みエクスポート機能を利用します。抽出した生のデータを整理、変換、整形して、プロセスマイニングツールで扱える標準構造のイベントログにします。この準備が正確な分析の基礎になります。

データの可用性と複雑さによっては、数日から数週間で初期インサイトを得られます。より詳細な分析や重要な最適化の機会の特定は、データモデルを繰り返し見直し、改善する中で数週間かけて進みます。速度は、データの準備状況とチームの連携に大きく左右されます。

従来のレポートは、静的なスナップショットや集計指標によって「何が起きたか」を示します。一方、プロセスマイニングは各インシデントのエンドツーエンドの流れを再構成し、実際のイベントの順序、隠れたプロセスのばらつき、理想的な経路からの逸脱を明らかにして、「どのように、なぜ起きたか」を示します。プロセスの実行状況を、動的かつデータに基づいて把握できます。

プロセスマイニングの前に、生のデータを整理して変換する必要があるのは一般的です。プロセスマイニングツールは実際の業務データを扱えるように設計されており、初期分析によってデータ品質の問題自体を明らかにできるため、対象を絞って改善できます。通常は、データの準備と精度向上を繰り返しながら、最適な結果を目指します。

インシデント管理を最適化し、解決を迅速化

プロセスを効率化し、MTTRを35%短縮してユーザー満足度を高めます。

無料トライアルを開始

クレジットカード不要・5分でセットアップ