サービスリクエスト管理を改善

最適化に向けた6つのステップで、業務効率を最大限に高めます。
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ボトルネックを見つけ、サービスリクエスト対応の効率を向上

ProcessMindは、サービスリクエストプロセスに潜む重大な遅延、手戻りのループ、不要なステップを明らかにします。効率や顧客満足度に影響する見えないボトルネックやばらつきを可視化します。データを分析し、業務の効率化、コスト削減、システム全体でのサービス提供の改善につながる具体的な改善案を提示します。

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

サービスリクエスト管理プロセスは、組織運営を効果的に進めるうえで中核となるプロセスです。効率的なサポートを提供し、お客様と従業員の満足度を高い水準で維持するために欠かせません。しかし、多くの組織では、見えにくいワークフロー、繰り返し発生する手作業のボトルネック、許容しにくいほど長い解決時間が生産性を妨げ、サービス品質全体に影響を及ぼしています。ProcessMindなら、基盤となるシステムの種類を問わず、最初の申請から最終的な解決まで、サービスリクエストの全行程をエンドツーエンドで把握できます。イベントログを詳細に分析し、実際のアクティビティの順序を正確に再現することで、隠れた非効率、予想外の遅延、従来のレポートでは見つけにくいコストのかかる手戻りのループを明らかにします。どこでリクエストが滞留しているのか、解決時間が長引く根本原因は何か、自動化や標準化の効果が大きい領域はどこかを、すぐに確認できます。業務データを詳細に分析することで、サービスリクエストのワークフローで何が起きたのかだけでなく、各ステップでなぜ起きたのかまで理解できます。

サービスリクエスト管理では、処理のばらつき、手作業による引き継ぎの多さに起因する運用コストの増加、最終的なお客様や従業員の不満など、さまざまな課題が生じます。リクエストが重要なITサポート、複雑な人事関連の問い合わせ、施設管理業務、その他の社内外向けサービスのいずれに関するものであっても、プロセスからの逸脱やコンプライアンス違反は、重大な運用リスク、リソースの浪費、評判の低下につながる可能性があります。ProcessMindは、リクエストが実際にたどった経路を可視化し、標準業務手順からの逸脱や、リスクや遅延を招く未承認のステップ・アクティビティを明確に示します。この重要なプロセスをProcessMindで分析することで、解決時間の大幅な短縮、不要なステップや重複作業の正確な削減による運用コストの低減、実際の業務量に基づくリソース配分、社内外のお客様満足度の向上を実現できます。さらに、自動化による効果が最も大きい箇所を特定し、時間のかかる手作業を迅速な自動ワークフローへ変えることで、重要なサービスレベル合意への準拠も高められます。

ProcessMindでは、詳細なプロセスバリアントを掘り下げ、並行して実行されるアクティビティが全体のサイクルタイムに与える影響を把握し、特定のリクエスト種別における手戻りの頻度とコストを正確に算出できます。優先度の高いリクエストで最も効率的な経路、チームや担当者ごとの解決時間への影響、サービス提供の枠組みに潜むコンプライアンス上の不備など、重要な情報を見つけ出せます。こうした詳細な分析により、既存のワークフローを改善してすぐに成果を上げるだけでなく、特定のソースシステムに依存せず、将来に向けてより柔軟で効率的なプロセスを設計できます。サービスリクエスト管理を、受け身で混乱しがちな業務から、効率性を高めた先進的な業務へ変えてみませんか。開始方法は簡単です。まず、関連するイベントログを含むサービスリクエストデータを、システムから安全に抽出します。必要な項目と推奨形式については、詳細なデータテンプレートをご確認ください。正確かつ迅速な分析を進めやすくなります。ProcessMindは既存のデータ基盤と連携しやすいよう設計されているため、サービス業務の価値を最大限に引き出せます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決に時間がかかりすぎると、利用者の不満、生産性の低下、事業目標の未達につながります。サイクルタイムの長期化はお客様満足度に直接影響し、リソースを長時間拘束することで運用コストを押し上げる可能性もあります。

ProcessMindは、ソースシステムからサービスリクエストの全行程を分析し、大幅な遅延を引き起こしている具体的なアクティビティ、チーム、引き継ぎを特定します。実際のプロセスフローを可視化してクリティカルパスを示すため、ワークフローを効率化し、解決時間を短縮できます。

サービスレベル合意(SLA)の目標を継続的に達成できないと、ペナルティ、評判の低下、関係者からの信頼低下につながります。違反の具体的な根本原因を把握することは、サービス品質を維持し、契約上の義務を果たすうえで重要です。

ProcessMindは、定義したSLA目標に照らしてすべてのサービスリクエストを自動監査し、違反につながりやすい具体的なプロセス経路を示します。コンプライアンス違反に関係する段階とアクティビティを正確に特定できるため、対象を絞った対策と改善が可能になります。

リクエストが異なる担当者やチームの間で頻繁に再割り当てされると、引き継ぎによる遅延や情報の分断が生じます。この「ピンポン」のようなやり取りに手戻りのループが加わると、解決時間が長引き、担当者の貴重な時間が失われます。初期振り分けやスキルの割り当てに非効率がある可能性も示しています。

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、再割り当てのループや手戻りのステップを明らかにします。非効率の原因となっている具体的なアクティビティ、担当者、チームを特定できるため、振り分けのルールを見直し、初回対応での解決率を高められます。

社内レビューや外部ベンダーとのやり取りなど、特定のアクティビティがサービスリクエストのワークフロー全体を遅らせる要所になることがあります。こうしたボトルネックは滞留を生み、全体の処理量に影響し、サービス提供の品質を低下させます。しかし、全体を見渡せなければ特定は容易ではありません。

ProcessMindは、システムのイベントログを使い、待機時間や処理時間が異常に長いアクティビティを特定します。サービスリクエストプロセスの正確なボトルネックとその影響を数値で示すため、リソースを適切に配分し、業務の流れを効率化できます。

同様のリクエストを担当者やチームごとに異なる方法で処理すると、結果や品質にばらつきが生じ、コンプライアンス上のリスクにもつながります。標準化されていない状態では、業務の拡大や一貫したお客様体験の提供も難しくなります。

ProcessMindは、サービスリクエストプロセスで実際に発生しているすべてのバリエーションを見つけ出し、理想的な経路と比較します。逸脱や標準外の処理を示すことで、トレーニングの必要性を特定し、コンプライアンスを徹底し、予測可能で高品質なサービスに向けてワークフローを標準化できます。

一部の担当者やチームに業務が集中する一方、他の担当者には余力がある状態が続くと、業務量の偏り、燃え尽き、リソースの未活用につながります。この差は、サービスデスク全体の運用効率と従業員の士気に影響します。

ProcessMindは、サービスリクエストの割り当てデータを分析し、すべての担当者とチームの実際の業務量分布を明らかにします。負荷が集中している箇所を特定し、要員数の最適化と業務の再配分に役立つデータに基づく情報を提供します。

第三者のベンダーから必要な情報やサービスを受け取るまでに大幅な遅延が生じると、サービスリクエストが滞留することがあります。こうした外部依存は見えにくくなりやすく、全体のサイクルタイムを延ばし、解決時期の予測を難しくします。

ProcessMindは、外部関係者が関わるリクエストのライフサイクル全体を追跡し、ベンダーからの回答や対応を待つ時間を数値化します。エンドツーエンドのサイクルタイムに対する外部依存の実際の影響を明らかにし、ベンダー関連の具体的なボトルネックを特定します。

サービスリクエストの申請後、担当者が利用者に追加情報を何度も求めると、解決が遅れ、お客様体験が損なわれます。これは、初期の情報収集が不十分であるか、要件が明確でないことを示しています。

ProcessMindは、担当者が追加情報を求めるアクティビティの頻度とタイミングを分析します。こうした中断がどこで、なぜ発生しているのかを示すため、データ収集を効率化し、初期フォームを改善し、最初から担当者に必要な情報を提供できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

解決時間が長すぎると、利用者の不満が高まり、サービスデスクのリソースに負担がかかります。この目標では、リクエストの申請から完了までの時間を大幅に短縮し、お客様満足度と運用効率を高めます。

ProcessMindは、ソースシステムの一意のIDを使い、すべてのサービスリクエストのエンドツーエンドの行程を分析します。遅延の原因となるボトルネック、過度な待機時間、非効率なプロセス経路を自動的に特定し、データに基づく改善によってサイクルタイムを短縮できます。

サービスレベル合意への違反が頻発すると、利用者からの信頼が低下し、プロセスに構造的な問題がある可能性も示されます。SLAを継続的に達成することは、サービスの信頼性を示し、事業上の約束を果たすうえで欠かせません。

ProcessMindはSLAの実績を透明に示し、すべての違反とその根本原因を自動的に検出します。コンプライアンスに適合しないリクエストのプロセス経路を分析し、原因となった担当者、チーム、アクティビティを特定することで、先回りした対策を講じ、遵守率を高められます。

リクエストが複数の担当者の間で引き継がれたり、解決後に再び開かれたりすると、貴重な時間とリソースが失われます。この目標では、非効率な引き継ぎと手戻りのループを減らし、初回対応での解決を早め、運用コストを抑えます。

ProcessMindは、サービスリクエストの完全な流れを可視化し、頻繁な再割り当てと手戻りのサイクルをすぐに示します。初期振り分けの誤りや知識不足などの根本原因を特定できるため、引き継ぎを効率化し、解決品質を高められます。

見えないボトルネックは、業務が滞留し、システム全体の遅延やサービス提供の停滞を引き起こすプロセス上の箇所です。こうした要所を特定して取り除くことは、処理量の向上、待機時間の短縮、リソース利用の最適化に欠かせません。

ProcessMindは、システムのイベントデータを使ってサービスリクエストプロセス全体をマッピングし、待機時間が最も長いアクティビティを自動的に示します。各ボトルネックの影響を数値化するため、リソースの再配分やステップの再設計に必要な情報を得て、業務の流れを改善できます。

サービスリクエストの処理にばらつきがあると、予測しにくい結果、コンプライアンス上のリスク、お客様の不満につながります。プロセスを標準化すれば、すべてのリクエストが最適かつコンプライアンスに適合した経路をたどるようになり、品質と解決時間を安定させられます。

ProcessMindは、サービスリクエストが実際にどのように処理されたか、そのすべてのバリエーションを見つけて可視化し、設計したプロセスと比較します。逸脱を特定して数値化できるため、ベストプラクティスの徹底、トレーニングの改善、プロセスのばらつきの削減を進め、より効率的な運用を実現できます。

業務量が偏ると、一部では担当者の燃え尽きやサービスの遅延が生じる一方、他のリソースが十分に使われない状態になります。業務量のバランスを整えることで、リクエストに迅速に対応し、担当者の能力を効果的に使えるため、チームの士気と生産性が向上します。

ProcessMindは、すべての担当者とチームのアクティビティパターンと処理時間を分析します。業務量の偏りとリソースの制約を明らかにし、振り分けルールの調整やタスクの再配分に必要な情報を提供します。

利用者に追加情報を何度も求めると、大幅な遅延と不満につながります。このやり取りの繰り返しは、初期のデータ収集が不十分で、リクエストのライフサイクルが不必要に長引いていることを示す場合があります。

ProcessMindは、プロセスフロー内で情報依頼が繰り返されるパターンを特定します。こうしたサイクルがどこで発生しているかを分析することで、受付フォームの最適化、担当者トレーニングの改善、ナレッジベース記事の拡充を進め、必要な情報を最初に収集できます。

外部ベンダーからの情報や対応を待つことによる遅延は、全体の解決時間に大きな影響を及ぼします。これらのアクティビティは直接管理できないため、引き継ぎとフォローアップを最適化し、プロセスの流れを維持することが重要です。

ProcessMindは、外部関係者が関わるすべてのアクティビティの所要時間を切り分けて測定します。最も大きな遅延を引き起こしているベンダーややり取りを特定し、連絡手順の改善、フォローアップ方法の調整、サービス契約の見直しに必要なデータを提供します。

サービスリクエスト管理を最適化する6つのステップ

1

接続して発見

実施内容

システムからイベントログデータを抽出し、各イベントのサービスリクエストID、アクティビティ名、タイムスタンプを取得します。これがプロセス分析の基盤になります。

重要な理由

正確で詳細なデータは、信頼できるプロセスモデルに欠かせません。サービスリクエストが組織内をどのように流れるかを、実態に即して把握できます。

期待される成果

プロセスマッピングと分析に使える、完全で正確なイベントログです。

得られる成果

サービスリクエストの本当の流れを把握

ProcessMindは、サービスリクエスト管理が実際にどのように実行されているかを明らかにし、見えない非効率性と最適化の機会を示します。
  • サービスリクエストの開始から完了までの流れを可視化
  • 重大なボトルネックと逸脱を特定
  • 解決遅延の根本原因を特定
  • ワークフローを最適化し、サービス提供を迅速化
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

サービスリクエスト管理で得られる大きな成果

これらの成果は、サービスリクエスト管理のワークフローにプロセスマイニングを適用し、非効率を特定してプロセスを最適化することで、組織が実現できる大きな改善を示しています。

0 %
サービス解決の迅速化

リクエストのサイクルタイムの平均短縮率

プロセスマイニングは遅延を特定して解消し、作成から解決までのサービスリクエストのライフサイクルを効率化します。その結果、サービスをより迅速に提供できます。

0 %
SLA遵守率の向上

サービスレベル合意の達成率の向上

SLA違反の根本原因を特定することで、組織はボトルネックやプロセスからの逸脱に先回りして対処できます。合意した時間内に解決できるリクエストが増えます。

0 %
手戻り作業の削減

追加作業が必要なリクエストの減少率

エラーや情報不足によってリクエストが以前の段階に戻ったり、同じ処理を繰り返したりするケースを見つけ出します。無駄な作業とコストを大幅に削減できます。

0 %
プロセス遵守率の向上

標準手順の遵守率の向上

プロセスからの逸脱を明確に把握し、サービス担当者が標準業務手順に従っていることを確認できます。リスクを抑え、すべてのリクエストで処理の一貫性を高められます。

0 %
サービスの引き継ぎを効率化

不要な転送と待機時間の削減

異なるサポートチームやプロセスステップ間の移行を可視化して最適化します。待機時間を短縮し、連携を改善することで、リクエストの進行と解決を早められます。

成果は、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。これらの数値は、さまざまなサービスリクエス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

最も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ます。
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

各サービスリクエストケースを一意に識別する識別子です。1件のリクエストを作成からクローズまで追跡するために使用します。

重要な理由

このIDは、サービスリクエストのすべてのイベントをつなぎ合わせ、エンドツーエンドのプロセス全体を把握するために欠かせません。

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タスク、イベント、またはステータス変更の名称です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義し、実際のプロセスフロー、ボトルネック、逸脱の発見を可能にします。

アクティビティまたはイベントが開始した時刻を示すタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを正しい順序に並べ、サイクルタイムやボトルネックなど、時間に関するすべての指標を計算するために欠かせません。

「In Progress」や「Closed」など、イベント発生時点におけるサービスリクエストの現在または過去のステータスです。

重要な理由

各状態にリクエストがとどまる時間を分析できるため、プロセスのボトルネックや遅延を把握できます。

リクエストに割り当てられた優先度で、業務への影響度と緊急度を示します。

重要な理由

リクエストが業務上の重要度に応じて処理されているかを分析し、優先度が解決時間に与える影響を理解するために欠かせません。

ユーザーが依頼したサービスのカテゴリまたは種類です。

重要な理由

リクエストカテゴリごとにプロセスを絞り込み、比較できます。種類ごとの固有のボトルネックや非効率性を明らかにできます。

現在、サービスリクエストの対応を担当している個人ユーザーまたはエージェントです。

重要な理由

個々のエージェントのパフォーマンス、作業負荷の分布、エージェント間の再割り当て頻度を分析できます。

現在、サービスリクエストを担当しているサポートグループまたはチームです。

重要な理由

チーム間のプロセス引き継ぎを分析し、移管時の遅延を特定し、チームのパフォーマンスを比較するために欠かせません。

サービスレベル合意(SLA)に基づき、リクエストの解決が予定されている日時です。

重要な理由

パフォーマンスを測定する基準です。SLA遵守率の計算や、SLA違反が発生したリクエストの特定に使用します。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

プロセスの最初のアクティビティで、新しいサービスリクエストが正式に申請され、記録されたことを示します。利用者がポータル、メール、その他のチャネルからリクエストを申請し、一意のケース識別子が生成された時点で記録されます。

重要な理由

このアクティビティによってプロセスのライフサイクルが始まります。全体のサイクルタイムの計算やリクエスト量の分析に欠かせません。

サービスリクエストが、作業を完了する担当者またはチームに割り当てられた状態です。初期振り分けから履行キューへ移行したことを示します。

重要な理由

担当者への割り当てまでの時間に関するKPIを測定し、チームや個人間の業務量分布を把握するための重要な節目です。

担当エージェントまたはチームが、サービスリクエストへの対応を開始しました。これは、リクエストがキューから処理中の状態に移行したことを示します。

重要な理由

このアクティビティは、実際の対応時間の開始を示します。このフェーズの所要時間を分析することは、プロセスの非効率性を特定するうえで重要です。

対応担当者が処理を進めるために、依頼者から追加情報を必要としています。通常、リクエストは保留または一時停止の状態になり、対応時間の計測も停止します。

重要な理由

このアクティビティは依頼者への依存を示し、処理時間が長期化する主な原因になります。発生頻度と所要時間を追跡することで、コミュニケーション上の不足を明らかにできます。

エージェントが対応作業を完了し、サービスリクエストが解決したと判断しました。リクエストは「Resolved」状態になり、通常はSLAの計測が停止します。

重要な理由

これは対応プロセスにおける最も重要な節目です。作成から解決までの時間は、パフォーマンスを測定する主要KPIです。

以前に解決したサービスリクエストが、処理中の状態に戻されました。依頼者が解決策の効果がなかった、または問題が再発したと伝えた場合に、通常この状態になります。

重要な理由

再オープンされたリクエストは、手戻りと初回解決率の低さを直接示します。サービス品質を改善するには、これらのイベントを分析することが欠かせません。

サービスリクエストが正式にクローズされ、以後の操作ができないアーカイブ状態に移行しました。ライフサイクルの最後のアクティビティです。

重要な理由

このアクティビティは、プロセスの確定的な終了を示します。解決からクローズまでの時間から、解決策の確認に伴うプロセス遅延を把握できます。

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

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、ボトルネック、逸脱、やり直しを特定します。遅延や非効率の根本原因を明らかにし、データに基づく最適化施策を可能にします。この方法により透明性が高まり、継続的なプロセス改善につながります。

プロセスマイニングでは、解決時間の長期化、サービスレベル合意違反の頻発、再割り当てややり直しの多さなどを特定できます。さらに、非効率なルーティング、リソース配分の最適化不足、リクエスト対応のばらつきも明らかにします。これにより、重要なボトルネックと望ましい経路からの逸脱を把握できます。

必要な基本データはイベントログです。各イベントについて、ケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含めます。サービスリクエスト管理では、サービスリクエストID、実行した具体的な操作、その実行時刻が該当します。担当者、部門、リクエスト種別などの追加属性を加えると、分析を深められます。

サービスリクエストの解決時間を大幅に短縮し、サービスレベル合意の遵守率を高められます。やり直しや再割り当てを減らし、情報収集を効率化し、リソース配分を改善することで、効率性と利用者満足度に直接影響します。自動化の機会も明らかになります。

初期データの抽出とモデル設定は、データの複雑さとIT環境の準備状況によって異なりますが、通常は数週間以内に完了できます。主なプロセスバリアントの発見や主要なボトルネックの特定など、初期データの読み込み後に早期のインサイトをすばやく得られる場合があります。継続的な監視により、その後も最適化の機会を見つけられます。

通常は、標準レポートツール、データベースクエリ、API連携を使ってソースシステムからデータを抽出できます。目的は、必要なケースID、アクティビティ、タイムスタンプ情報を含む、構造化されたイベントログを取得することです。形式は通常、CSVまたはデータベーステーブルです。この作業では、システム管理者やデータエンジニアに相談するとスムーズです。

データ抽出のためにソースシステムへアクセスできることに加え、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームが必要です。このプラットフォームがイベントログデータの取り込み、分析、可視化を処理します。多くのソリューションはクラウドベースで、必要なのはブラウザーだけです。オンプレミスで導入できるものもあります。

はい。プロセスマイニングはコンプライアンス対応に適しています。実行された各ステップを客観的に把握できるため、定められた手順や規制要件からの逸脱を簡単に検出できます。この透明性により、すべてのサービスリクエストが定められたガイドラインや要件に従って処理されていることを確認できます。

標準レポートでは集計指標やあらかじめ定義されたビューが提供されますが、プロセスマイニングでは、個々のサービスリクエストが実際にたどったエンドツーエンドの流れを明らかにできます。プロセス全体を視覚的に再構成し、従来のレポートでは見落とされがちな隠れた逸脱、手戻り、ボトルネックを可視化します。これにより、根本原因を詳しく分析し、先回りした最適化につなげられます。

いいえ。プロセスマイニングは、規模を問わずあらゆる組織に価値あるインサイトをもたらします。小規模なチームでも、サービスリクエスト管理における非効率を見つけ、コンプライアンスを改善し、リソース配分を最適化できます。得られるメリットは、プロセスの複雑さや処理量に応じて大きくなります。

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非効率性を明らかにし、データに基づく分析で解決時間を短縮します。

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