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サービスリクエスト管理を改善

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ServiceNowでサービスリクエスト管理を最適化し、解決を迅速化

サービスリクエストのプロセスでは、見えにくい遅延や不要な手順が発生しがちです。ProcessMindなら、こうした非効率を明らかにし、ボトルネックがどこで発生しているかを正確に把握できます。プロセスフローを分析することで、改善の余地を特定できます。その結果、解決時間を短縮し、顧客満足度を高められます。

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

サービスリクエスト管理の最適化が重要な理由

サービスリクエスト管理は、IT運用と業務運営を効率化するうえで欠かせない基盤です。ユーザーの生産性や満足度にも直接影響します。多くの組織では、ServiceNowなどのプラットフォームを通じたサービスリクエストが、従業員や顧客がサービス、情報、サポートにアクセスするための主な窓口になっています。一方で、こうしたプロセスには見えにくい非効率が生じやすく、解決までの時間の長期化、運用コストの増加、ユーザーの不満につながります。リクエストがどのように処理されるのかを最初から最後まで把握できなければ、遅延、やり直し、コンプライアンス違反の根本原因を特定することは困難です。単純なリクエストの処理遅延が、より広範な業務の混乱を引き起こす場合もあります。そのため、高いサービスレベルと優れた運用を維持するには、このプロセスを継続的に改善することが重要です。

プロセスマイニングでServiceNowのワークフローを可視化

プロセスマイニングを使うと、ServiceNow上のサービスリクエスト管理プロセスを正確に把握し、改善できます。推測や個別の事例に頼るのではなく、ServiceNowが生成する実際のイベントログ、特にsc_request、sc_req_item、sc_taskなどのテーブルに記録されたデータから、各サービスリクエストの全行程を再構成します。各Service Request IDを固有のケース識別子として扱うことで、設計上のプロセスではなく、実際に行われているプロセスを可視化できます。このエンドツーエンドの視点により、次のことが可能になります。

  • 実際のプロセスフローを把握する： リクエストがたどる代表的な経路に加え、すべての逸脱、やり直しのループ、想定外のステップを確認できます。
  • ボトルネックを特定する： リクエストが滞留し、大幅な遅延や処理時間の長期化を招いている具体的なアクティビティ、チーム、承認段階を特定できます。
  • パフォーマンス指標を分析する： サービスの種類やリクエストのカテゴリーごとに、平均解決時間、待ち時間、SLA遵守率などの主要な指標を正確に測定できます。
  • コンプライアンス違反を検出する： 標準手順を経ていないリクエストや、社内ガイドラインを満たしていないリクエストを特定し、ガバナンスを改善すべき領域を明らかにできます。

このデータに基づくアプローチにより、サービスリクエスト管理プロセスのどこで、なぜ問題が起きているのかを客観的に把握できます。対象を絞った効果的な改善にもつなげられます。

プロセス改善の主な領域

プロセスマイニングで得た情報をもとに、サービスリクエスト管理プロセスの中でも改善効果の大きい領域に取り組めます。組織で成果が出やすい代表的な領域は次のとおりです。

  • リクエスト受付を効率化する： 初回の申請と振り分けを最適化し、リクエストを最初から正確に分類・ルーティングします。初期段階での誤った振り分けを減らせます。
  • 引き継ぎとやり直しを減らす： チーム間の不要な移管や、情報不足によって繰り返されるステップを特定し、より直接的で効率的な解決経路を整えます。
  • 承認ワークフローを迅速化する： 承認におけるボトルネックを分析し、承認に時間がかかる担当者や複雑な承認経路を特定します。ServiceNow上で簡素化や自動化を検討できます。
  • リソース配分を最適化する： 負荷が集中しているチームや担当者、十分に活用されていないリソースを把握し、業務量を適切に配分して待ち時間を減らします。
  • 自動化の機会を広げる： 自動化に適した反復的な手作業を特定し、担当者がより複雑な課題に集中できるようにします。
  • ベンダーとの連携を改善する： 外部ベンダーが関与する場合は、ベンダーの応答時間がサービスリクエスト全体の処理時間に与える影響を分析します。

これらの具体的な領域に取り組むことで、運用効率に測定可能な効果をもたらす変更を実施できます。

期待できる成果とビジネス上のメリット

プロセスマイニングに基づいてServiceNowのサービスリクエスト管理を改善すると、組織全体で具体的な成果が得られます。次のような効果が期待できます。

  • サービスリクエストの処理時間を大幅に短縮する： リクエストをより早く解決し、サービス提供を迅速化できます。
  • 運用効率を高める： 無駄をなくし、ワークフローを効率化することで、同じ、またはより少ないリソースで、より多くのリクエストに対応できます。
  • SLA遵守率を高める： サービスレベル合意を安定して達成し、信頼性を高められます。
  • 顧客と従業員の満足度を高める： より効率的で透明性の高いリクエスト処理により、ユーザー体験を改善できます。
  • 運用コストを削減する： 手作業、エスカレーションを減らし、リソースの使い方を最適化することで、コスト削減につながります。
  • データに基づく意思決定を可能にする： 推測に頼らず、実際のプロセスパフォーマンスデータに基づいて戦略的な判断を行い、サービスリクエストの管理方法を継続的に改善できます。

これらの成果が、より良いサービス提供と、変化に迅速に対応できる組織づくりにつながります。

改善への取り組みを始める

ServiceNowのサービスリクエスト管理を改善するには、まずプロセスを明確に把握することから始めます。プロセスマイニングによる詳細な分析で、どこに改善が必要なのかを正確に特定できます。得られた情報をもとに、サービスリクエスト管理の処理時間を短縮し、ボトルネックを解消して、効率的で効果的なサービス提供を実現できます。より最適化され、顧客を中心に据えたサービスリクエスト管理への取り組みを、今日から始めてください。

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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ると、ユーザーの不満が高まり、組織全体の生産性にも悪影響が及びます。解決までのサイクルが長期化すると、ユーザー満足度が低下するだけでなく、リソースを長時間拘束することで運用コストも増加します。
ProcessMindは、ServiceNowの実際のイベントログを分析し、サービスリクエスト管理プロセスのどこで遅延が発生しているのかを明らかにします。重要な経路を可視化し、解決時間の長期化につながる具体的なアクティビティや引き継ぎを特定できるため、対象を絞った改善が可能になります。

多くのサービスリクエストが定められたサービスレベル合意を満たさず、ペナルティ、顧客からの信頼低下、評判の悪化につながっています。SLA違反が続く場合、サービス提供ワークフローに根本的な非効率やボトルネックが存在する可能性があり、早急な対応が必要です。
ProcessMindは、ServiceNowのサービスリクエスト管理でSLA違反を引き起こしている具体的な段階と要因を特定します。実際のプロセス実行と定められた目標を比較し、基準を満たしていない経路を明らかにすることで、遵守率の改善に役立つ情報を提供します。

担当者が不要なステップを繰り返したり、完了済みの作業をやり直したりすると、解決時間が大幅に延び、貴重なリソースが失われます。手順が不明確であること、情報が不足していること、引き継ぎが非効率であることなどが原因となり、運用コストの増加にもつながります。
ProcessMindは、ServiceNowから抽出したサービスリクエスト管理のプロセスフローに含まれるすべての逸脱と再入ループを可視化します。やり直しの頻度を数値化し、根本原因を特定することで、ワークフローを効率化し、不要な作業を減らせます。

サービスリクエストが標準化されていない複数の経路で処理されると、品質の維持、パフォーマンスの予測、新しい担当者への一貫した教育が難しくなります。標準化の不足は非効率やエラー率の上昇を招き、拡張の妨げにもなります。
ProcessMindは、ServiceNowのサービスリクエスト管理で実際に発生しているすべてのプロセスバリアントを自動的に検出します。想定された標準プロセスからの逸脱を明らかにし、非効率な経路を特定してベストプラクティスを徹底できるため、処理の一貫性と効率を高められます。

サービスリクエストが複数の担当者やチーム間で不要に引き継がれたり、何度も再割り当てされたりすると、遅延や混乱が生じます。引き継ぎが増えるほどエラーのリスクが高まり、解決までのサイクル全体が長期化して、ユーザー満足度にも影響します。
ProcessMindは、ServiceNowにおける各サービスリクエストの全行程をマッピングし、担当者やチーム間のすべての引き継ぎを明確に示します。再割り当ての回数を数値化し、非効率な引き継ぎのパターンを特定することで、リソース配分とチーム間の連携を改善できます。

担当者が申請者からの追加情報を待つことで、サービスリクエストが滞留し、解決時間が大幅に長期化することがあります。これは、初回申請の内容が不明確であることや、情報収集のプロセスが非効率であることを示している場合があり、担当者とユーザー双方の不満につながります。
ProcessMindは、「Information Requested from Requestor」アクティビティがサービスリクエスト管理プロセスで大きな遅延を引き起こしている箇所と頻度を正確に特定します。待ち時間を分析し、ServiceNow上のフォームやコミュニケーション方法の改善に役立てられます。

重要な承認ステップがサービスリクエストのライフサイクルに予期せぬ遅延をもたらしていても、その影響や発生箇所が明確でないことがあります。こうしたボトルネックはプロセス全体を遅らせ、タイムリーなサービス提供を妨げ、業務運営にも影響します。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理における承認経路全体を可視化し、ServiceNowでリクエストが滞留している箇所や待ち時間が長い箇所を明らかにします。遅延の原因となっている具体的な承認ステップや担当者を特定し、対象を絞ったワークフロー改善を可能にします。

担当者やチームに業務負荷が偏ると、一部は過負荷になり、別の一部は十分に活用されない状態になります。その結果、サービス提供全体の品質や担当者の士気が低下します。この不均衡は効率を下げ、待ち行列の長期化やSLA目標の未達にもつながります。
ProcessMindは、ServiceNowのサービスリクエスト管理プロセス全体で、担当者の業務負荷と待ち時間のパターンを分析します。負荷が集中しているリソースや十分に活用されていないチームを特定し、業務の再配分と人員配置の最適化に役立つ情報を提供します。

特定のサービスリクエストで外部ベンダーに対応を依頼すると、大幅な遅延が生じたり、進捗が見えにくくなったりすることがあります。ベンダーとの連携が不十分だと、解決時間やコストが増加し、サービス全体の品質にも影響します。
ProcessMindは、ServiceNowのデータをもとに、外部ベンダーが関与するサービスリクエストのライフサイクル全体を、「External Vendor Engaged」アクティビティから解決まで追跡します。所要時間を数値化し、ベンダーに依存する経路の具体的なボトルネックを特定することで、ベンダー管理を改善できます。

問題が認識されていても、遅延、やり直し、SLA違反の根本原因が十分に理解されていないことがあります。その結果、対策が効果を発揮しません。正確に根本原因を特定できなければ、プロセス改善は表面的なものにとどまり、持続的な効果を得られない場合があります。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理の表面的な指標だけでなく、ServiceNowで特定の問題につながった実際のイベントの順序を明らかにします。プロセスバリアントや属性を詳しく分析し、非効率やパフォーマンス低下を引き起こしている真の要因を特定できます。

すべてのサービスリクエストが規制要件や社内ポリシーに従っていることを確認する必要があります。しかし、手作業での追跡はエラーや監査不備につながりやすく、コンプライアンス違反は多額の金銭的ペナルティや評判の悪化を招く可能性があります。
ProcessMindは、ServiceNowの各サービスリクエストで実行されたすべてのステップについて、改ざんできない監査証跡を提供し、実際の実行内容をコンプライアンスルールと比較します。逸脱を自動的に検出するため、ポリシーの遵守を徹底し、サービスリクエスト管理における監査リスクを減らせます。

サービスリクエストの解決速度、分かりやすさ、効果に対してユーザーが不満を感じると、社内外の顧客満足度が低下します。これは組織全体の生産性や、ITサービスに対する評価にも影響します。
ProcessMindは、ServiceNowのサービスリクエスト管理で、長い処理時間や複数回の再割り当てなどのプロセス上の非効率と、ユーザー体験への影響を関連付けて分析します。基盤となるプロセスを効率化することで、解決速度とコミュニケーションを改善し、満足度の向上につなげます。

一般的な目標

成功の状態を定義

解決までの過度な遅延はユーザーの不満や生産性の低下を招き、サービスリクエスト管理の運用コストを押し上げます。顧客満足度とサービス提供の効率を高めるには、解決時間の短縮が欠かせません。ProcessMindは、ServiceNowで実際に行われているプロセスフローを可視化し、リクエストが滞留している箇所や最適な経路から外れている箇所を正確に特定します。遅延の影響を数値化し、自動化やタスクの並行実行が可能な箇所を示すことで、解決時間を25％以上短縮し、サイクルタイムの削減による改善効果を測定できます。

サービスレベル合意を継続的に満たせないと、ペナルティの可能性や信頼の低下につながり、サービスリクエスト管理の非効率も明らかになります。高いサービス品質と顧客の信頼を維持するには、目標を達成することが重要です。ProcessMindはSLAのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、ServiceNowで期限超過のリスクがあるリクエストを明らかにします。特定の担当者のキューやアクティビティの順序など、コンプライアンス違反の根本原因を特定し、遵守率を95％以上に高めるための対策を可能にします。

やり直しは貴重なリソースを消費し、解決時間を長期化させ、サービスリクエスト管理に関わる担当者と申請者の双方に不満をもたらします。反復作業を減らすことは、運用効率とコスト削減を高める重要な要素です。ProcessMindは、ServiceNowのワークフローに潜むループや反復アクティビティを検出し、その頻度と影響を数値化します。やり直しが発生する具体的なプロセスステップを特定し、対象を絞った変更を設計することで、こうした無駄な作業を少なくとも20％削減し、運用コストを大幅に下げられます。

プロセスのばらつきが大きいと、サービスリクエスト管理の一貫性が失われ、エラーや予測しにくいサービス品質につながります。標準化によって結果を予測しやすくなり、効率が高まり、教育もしやすくなります。ProcessMindは、理論上の経路だけでなく、ServiceNowで実際に発生しているすべてのプロセスバリアントを検出します。基準を満たしていない経路とその頻度を特定し、ベストプラクティスを徹底できます。主要なリクエスト経路の80％を標準化することで、管理性を高め、教育コストを削減できます。

担当者やチーム間で頻繁に不要な引き継ぎが行われると、サービスリクエスト管理で遅延やコミュニケーションの抜け漏れが生じ、サイクルタイム全体が長期化します。こうした移管を効率化すると、プロセスフローを大きく改善できます。ProcessMindは、ServiceNowで行われるすべての引き継ぎを可視化し、不要な再割り当てのパターンと解決時間への正確な影響を特定します。ワークフローを見直してチーム間の連携を改善し、生産性につながらない引き継ぎを30％削減することで、プロセス全体を迅速化できます。

申請者やその他の関係者から必要な情報を取得するまでの遅延は、サービスリクエスト管理の解決時間を大幅に長期化させます。プロセスの流れを維持するには、情報を迅速かつ効率的に収集することが重要です。ProcessMindは、情報の依頼がServiceNowのプロセスで大きな遅延を引き起こしている具体的な箇所を特定します。待ち時間を数値化し、先回りした情報収集や自動化の施策を実施することで、情報収集を40％迅速化し、リクエストを効率よく前に進められます。

特に複雑な承認ワークフローに潜むボトルネックは、サービスリクエスト管理の流れを大きく妨げ、長期的な遅延やユーザーの不満につながります。プロセスを改善するには、こうした制約を特定することが重要です。ProcessMindは、ServiceNowのすべてのアクティビティを透明性の高いデータに基づいて可視化し、リクエストが滞留している箇所と遅延時間を明らかにします。ボトルネックの原因となっている具体的なプロセスステップやリソースを特定し、対象を絞った改善によって効果的に解消できます。

担当者の過負荷や負荷不足など、リソースの利用が最適でない状態は、サービスリクエスト管理の生産性とサービス品質に直接影響します。業務をバランスよく配分することが、優れた運用につながります。ProcessMindは、ServiceNow環境全体の担当者の業務負荷とタスク配分を分析し、リソースに過度な負荷がかかっている箇所や十分に活用されていない箇所を特定します。業務負荷を再配分し、担当者の配置を最適化する機会を明らかにすることで、リソースの利用効率を15％高め、従業員の燃え尽きを防ぎます。

外部ベンダーとの連携が非効率だと、特に第三者の支援が必要なサービスで、サービスリクエスト管理に大幅な遅延と追加コストが生じます。このやり取りを最適化することが重要です。ProcessMindは、ServiceNow上のベンダー連携プロセスを開始から完了までマッピングし、サイクルを長期化させている具体的なアクティビティや待ち時間を特定します。自動化やコミュニケーション改善の余地を明らかにし、ベンダーとのやり取りを効率化してサイクルを20％短縮できます。

プロセス上の問題がなぜ起きるのかを深く理解できなければ、組織は持続的な対策を実施できず、サービスリクエスト管理で同じ問題が繰り返されます。継続的な改善には、効果的な根本原因分析が欠かせません。ProcessMindでは、ServiceNow上のプロセスの逸脱と、その要因を詳しく掘り下げて分析できます。障害や遅延に先行して発生する共通の要因を特定し、根本原因分析の効果を高め、再発を防ぐためのデータに基づく情報を提供します。

サービスリクエスト管理で社内ポリシーや外部規制に従わない場合、多額の金銭的ペナルティ、法的問題、深刻な評判の悪化につながる可能性があります。ルールを遵守することが最優先です。ProcessMindは、ServiceNowで実際に実行されたプロセスを、あらかじめ定義したコンプライアンスルールや理想的なプロセスモデルと自動的に比較します。すべての逸脱と基準を満たしていないアクティビティを明らかにし、潜在的なリスクをすぐに把握できるため、組織全体で100％のコンプライアンスを確保できます。

サービス体験が悪いと、顧客満足度とロイヤルティに直接影響します。サービスリクエスト管理を利用するユーザーの体験全体を改善することは、顧客との強い関係を築く組織にとって主要な目標です。ProcessMindは、ServiceNowのサービスリクエスト管理プロセスを最初から最後まで分析し、ユーザー体験に直接影響する具体的な問題点と非効率を特定します。待ち時間を最適化し、やり直しを減らし、やり取りを効率化することで、サービス品質全体を高め、顧客満足度スコアを10％以上向上させます。

サービスリクエスト管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

サービスリクエスト管理のデータ専用に作成されたExcelテンプレートにアクセスし、分析に適した構造を用意します。

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

標準化されたテンプレートによりデータ準備が簡単になり、必要な情報を一貫した形式で取得して、正確なプロセス分析につなげられます。

期待される成果

ServiceNowのサービスリクエスト管理データを入力できるExcelテンプレートです。

得られる効果

遅延を特定し、サービスの解決を迅速化

ProcessMindは、サービスリクエスト管理のプロセス全体を可視化し、見えにくい遅延や非効率な経路を明らかにします。実際のワークフローを正確に把握し、解決時間を短縮できます。
  • サービスリクエストのフローをエンドツーエンドで可視化
  • ServiceNow内のボトルネックを正確に特定
  • ワークフローを効率化し、解決を迅速化
  • 顧客満足度と効率を向上
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具体的な改善

これらは、組織がサービスリクエスト管理プロセスにプロセスマイニングを適用した際によく見られる改善例です。ServiceNowなどのシステムから取得した詳細なサービスリクエストIDデータを分析することで、チームは非効率な箇所を特定し、ワークフローを最適化できます。

0 %
解決時間の短縮

エンドツーエンドの平均時間を短縮

プロセスマイニングは遅延を特定して取り除き、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、サービスをより早く提供できます。
0 %
SLAコンプライアンスの向上

期限内に完了するリクエストの増加

SLA違反の原因となるアクティビティを特定することで、組織はボトルネックやプロセスの逸脱に先回りして対応できます。より多くのリクエストを期限内に解決できるようになります。
0 %
手戻りを減らし、効率を向上

繰り返しや再オープンされるリクエストの減少

プロセスマイニングは、情報不足や初回解決の誤りなど、手戻りの根本原因を明らかにします。無駄な作業を大幅に減らし、初回対応での成功率を高められます。
0 %
標準化の向上

プロセス経路の一貫性向上

実際のプロセスのばらつきを理想的なフローと比較することで、組織はベストプラクティスを徹底し、逸脱を減らし、すべてのサービスリクエストで業務の一貫性を高められます。
0 %
引き継ぎの効率化

エージェント間の再割り当てを削減

エージェントやチーム間で発生する過度または非効率な引き継ぎを特定して減らします。リクエストの解決を早め、よりスムーズで直接的な処理経路を実現します。

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。以下の数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善例であり、個別のケースでの成果を保証するものではありません。

推奨データ

主要な属性とアクティビティから分析を始めます。
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レコードを一意に識別する識別子です。

重要な理由

必須のCase IDです。関連するすべてのアクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付け、プロセスフロー、バリエーション、サイクルタイムを分析できるようにします。

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イベントまたはTaskの名称です。

重要な理由

プロセスマップのステップを定義する必須属性です。ボトルネック、再作業ループ、コンプライアンス上の問題の発見など、あらゆるプロセス分析の基盤となります。

アクティビティまたはイベントが開始された時点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るために必要な必須タイムスタンプです。サイクルタイムやボトルネックの特定など、パフォーマンスおよび所要時間に基づく分析の基礎となります。

その時点でサービスリクエストの対応を担当する個人ユーザーです。

重要な理由

担当者の業務量、パフォーマンス、引き継ぎを分析できます。リソース管理や、特定の担当者に関連するボトルネックの特定に欠かせません。

サービスリクエス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

チーム間の業務分配を追跡し、引き継ぎを可視化するとともに、チーム固有のボトルネックやパフォーマンス上の問題を特定できます。

サービスリクエストの優先度で、対応の緊急性に影響します。

重要な理由

リクエストを分類し、高優先度の項目がより速く処理されているかを確認できます。SLA分析とリソース配分に欠かせません。

サービスリクエストの現在の運用ステータスです。

重要な理由

任意の時点におけるリクエストのステータスを把握でき、待機時間、キュー、特定のプロセス段階の所要時間を分析できます。

サービスリクエストの主な分類です。HardwareやSoftwareなどが該当します。

重要な理由

サービスの種類ごとにプロセスを細かく分類して比較できるため、カテゴリ固有の問題や改善機会を特定できます。

サービスリクエストがService Level Agreementの期限内に解決されたかを示すブール型フラグです。

重要な理由

サービス上の約束に対するパフォーマンスを直接測定し、遵守ケースと未遵守ケースを比較することで、SLA違反の根本原因を分析できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、ユーザーがサービスカタログからリクエストを送信した時点で記録される、サービスリクエストのライフサイクルの開始を示します。システムでは、sc_req_item（Requested Item）テーブルに新しいレコードが作成されたイベントとして記録されます。

重要な理由

これはプロセスの主な開始イベントです。全体のサイクルタイムを計算し、リクエスト量と申請パターンを分析するために欠かせません。

リクエストが正式に承認され、履行段階へ進める状態になったことを示します。承認者が関連する承認レコードを「approved」にした時点で記録されます。

重要な理由

この重要な節目は、承認段階から履行段階への移行を示します。この段階に到達するまでの時間を分析することで、履行前の遅延を把握できます。

特定のエージェントがサービスリクエストの対応担当に割り当てられた時点で発生します。リクエストまたは履行タスクの「Assigned to」フィールドの変更を監視して記録します。

重要な理由

引き継ぎの測定、エージェントごとの業務量の計算、個人がリクエストへの対応を開始するまでのキュー時間の分析に欠かせません。

履行担当のエージェントが対応を進めるため、最初のリクエスト元に追加情報を求めた時点で発生します。通常は、リクエストの状態が「Awaiting User Info」などの値に変更されたことから推定します。

重要な理由

このアクティビティは「Requestor Information Delay Analysis」ダッシュボードに欠かせません。ユーザーからの外部入力を待つことで失われた時間を定量化できます。

対応担当者が作業を完了し、解決策を提示したことを示します。リクエストのstateが「Resolved」または同様のステータスに更新された際に記録されます。

重要な理由

通常はSLAの計測を停止する重要なマイルストーンです。対応作業の終了を示し、解決時間全体の算出における重要な要素となります。

サービスリクエストのライフサイクルが最終的かつ確定的に終了したことを示します。通常は「Resolved」状態になってから一定期間が経過した後に自動的に発生します。この期間中は、ユーザーがリクエストを再オープンできます。

重要な理由

プロセスにおける主な正常終了イベントです。「Resolved」から「Closed」までの時間を分析することで、自動クローズポリシーも把握できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングでは、サービスリクエストが申請から解決まで実際にどのように流れているかを可視化できます。承認ワークフローのボトルネック、過剰な手戻り、担当者間の非効率な引き継ぎを明らかにします。これにより、最適化すべき箇所を正確に特定し、解決時間の短縮と効率化につなげられます。

通常は、ServiceNowのサービスリクエストモジュールから過去のイベントログを取得します。主なデータ項目は、ケース識別子であるサービスリクエストID、アクティビティ名、各アクティビティのタイムスタンプです。実行担当者、ステータス変更、関連するリクエストの詳細も、より深い分析に役立ちます。

ServiceNowからは、データベースへの直接クエリ、標準レポートのエクスポート、API連携など、さまざまな方法でデータを抽出できます。多くのプロセスマイニングツールにはServiceNow用の事前構築済みコネクターもあり、イベントログを必要な形式に整えやすくなっています。抽出データには、各リクエストのタイムスタンプと一意のケース識別子が含まれていることを確認してください。

リクエストの解決時間の短縮、SLA遵守率の向上、手戻りの減少など、大きな改善が期待できます。プロセスマイニングにより、主要なリクエスト経路を標準化し、リソースの利用を最適化し、情報収集を迅速化できます。最終的には、顧客満足度とコンプライアンスの向上につながります。

最新のプロセスマイニングプラットフォームは使いやすさを重視して設計されており、ServiceNowなどのシステム向けに直感的なインターフェースや事前構築済みコネクターを備えていることが多くあります。ServiceNowのデータ構造をある程度理解していると役立ちますが、高度なコーディングの知識は通常必要ありません。重視されるのは、複雑な技術開発よりも業務プロセスの分析です。

初期データの抽出とモデル作成は、データ量や複雑さによりますが、数週間以内に完了できることが多くあります。特定したボトルネックや手戻りループなど、具体的なインサイトは、最初の分析後すぐに得られる場合があります。改善を実施し、その効果を確認するまでには、通常数週間から数か月かかります。

はい。プロセスマイニングはコンプライアンスの確認に適しています。あらかじめ定義したプロセスルールやSLAからの逸脱を自動的に検出し、明確な監査証跡を提供できます。SLA違反の事例をすぐに特定し、根本原因を把握するとともに、特定の承認手順などの社内ポリシーが一貫して守られているかを確認できます。

プロセスマイニングは、既存のレポートや分析ツールに取って代わるのではなく、それらを補完します。従来のツールが何が起きたかを示すのに対し、プロセスマイニングはエンドツーエンドのプロセスフローを可視化し、どのように、なぜ起きたのかを説明します。従来のダッシュボードでは得にくい、より深い診断的な理解を提供し、対象を絞った改善を導きます。

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