> 継続的なプロセス改善 > 問題管理

問題管理を改善

問題管理を最適化する6つのステップガイドです。
データテンプレートをダウンロード
問題管理を改善
問題管理
任意のシステム
プロセス
システム
プロセスを選択してください。
259 プロセス
キャンセル
選択
課題 (8) 目標 (8) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (4)

プロセスマイニングで問題管理を改善

ProcessMindは、問題管理プロセスに潜む非効率を明らかにします。サービス品質に影響するボトルネック、繰り返し発生するタスク、長期化した解決時間を簡単に特定できます。プロセスの逸脱や改善すべき領域を明確に把握できるため、データに基づいてプロセスを改善できます。使用しているシステムを問わず、問題の特定からクローズまで、問題解決ライフサイクル全体を詳しく理解できます。

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

問題管理を適切に運用することは、業務の安定性を維持し、質の高いサービスを提供するうえで欠かせません。問題管理のプロセスマイニングを使うと、組織内で問題が実際にどのように特定され、調査され、解決されているのかを、最初から最後まで把握できます。経験則に頼るのではなく、初期検知から最終的な解決と確認まで、問題レコードが実際にたどった経路を明らかにできます。この詳細な分析により、解決を遅らせるボトルネック、コンプライアンスに反するプロセスの逸脱、ワークフロー全体で自動化できる重要な箇所が見えてきます。基盤となるERP、ITSM、その他のシステムにかかわらず、ProcessMindはイベントデータを抽出して業務の実態を再構成します。システムに依存しない客観的なデータに基づき、それぞれの問題管理プロセスを理解できます。

問題管理プロセスでは、使用するシステムにかかわらず、いくつかの共通した課題が生じます。根本原因分析の長期化、既知の問題の再発、チーム間の非効率な引き継ぎ、問題解決にかかる実際のサイクルタイムが見えないことなどです。なぜ特定の問題の解決に時間がかかるのか、どこでリソースが適切に配分されていないのか、定められた標準業務手順が実際に守られているのかを把握できず、組織は対応に苦慮します。ProcessMindは、業務データから直接作成した詳細なプロセスマップとパフォーマンス指標によって、こうした課題に対応します。遅延が発生している箇所、価値を生まない手順、成果を悪化させるばらつきを正確に特定できます。これにより、業務を効率化し、平均解決時間（MTTR）を短縮し、リソース配分を改善できます。また、インシデントへの対処にとどまらず、問題管理をサービスの安定性向上に結び付けられます。

ProcessMindで問題管理プロセスを分析すると、効率の向上、コスト削減、サービス品質の改善につながる成果を得られます。プロセスをデータに基づいて理解することで、ワークフローを改善し、重複する手順をなくし、効果の大きい自動化施策を優先できます。その結果、問題の再発やサービス中断が減り、顧客満足度の向上につながります。さらに、コンプライアンス上の抜けを早期に特定して対処することで、リスクを抑え、社内ポリシーや外部規制への準拠を確保できます。こうした分析を始めるために、ProcessMindは既存のデータ環境と接続できるよう設計されています。詳細なデータテンプレートを使えば、システムから必要なイベントログを抽出する手順を確認でき、導入をスムーズかつ短期間で進められます。ProcessMindは、問題管理を受け身の対応から、先回りして改善できる効率的な業務へ変えていくお手伝いをします。

問題管理 プロセスマイニング サービス管理 ITSM 根本原因分析 プロセス最適化 効率化 Compliance チケット管理 チケット管理 既知のエラー 再発インシデント 回避策 インシデント防止 ITヘルプデスク

よくある問題と課題

影響している課題を特定

問題レコードが明確な進展のないまま数週間にわたって調査段階にとどまり、未処理案件と未解決の根本的な問題が積み上がることがあります。この遅延によって、チームはインシデントの再発原因に対処できず、サービスデスクの負担が増え、サービス全体の信頼性が低下します。

ProcessMindは調査段階にかかった時間を追跡し、プロセスがどこで止まっているのかを明らかにします。通常の解決時間を超えたレコードを見つけられるため、問題コーディネーターは調査が長期化する前に介入し、リソースを再配分できます。

問題レコードが複数の技術チーム間を行き来すると、情報が失われ、解決までの期間が大幅に延びることがあります。担当が明確でないため、作業が重複し、技術スタッフの負担が増え、重要なインフラの安定性に関するサービスレベル目標を達成できなくなります。

分析エンジンは割り当てアクティビティの順序をマッピングし、このような行き来のパターンを明らかにします。どのサポートグループがレコードを頻繁に別のグループへ回しているのかを確認できるため、トレーニングの改善やグループの責任範囲の明確化につなげ、たらい回しを止められます。

回避策の公開が遅れると、インシデント対応担当者は繰り返し発生する問題への対応に追われ、エンドユーザーの平均解決時間が長くなります。問題の特定から回避策の公開までの間隔が長いと、一時的な解決策がすでに存在するにもかかわらず、不要なサービス停止によって業務に影響が生じます。

ProcessMindは、回避策が特定された時点からWorkaround Publishedアクティビティまでの遅延を測定します。この可視性により、一時的な解決策を速やかに共有し、技術チームが根本原因の最終的な解決に集中している間も、継続中の問題による影響を抑えられます。

根本原因が特定された後も、変更リクエストが開始されるまでの間に、恒久的な修正への道筋が滞ることがあります。問題管理と変更管理のワークフローがつながっていないと、本来解決できる既知のエラーが残り、IT環境がサービス中断の再発リスクにさらされます。

Root Cause IdentifiedアクティビティからChange Request Initiatedイベントまでの経過時間を分析します。問題管理から変更管理へ移行する際の停滞箇所を明らかにし、不要な事務処理の遅延なく恒久的な修正を進められるようにします。

問題管理のライフサイクルが遅いと、同じインシデントがサービスデスクに繰り返し押し寄せ、反復作業に貴重なリソースが費やされます。この状態が続くと効率が低下し、チームは戦略的なプロジェクトに集中できず、安定した環境を維持するITの能力に対するユーザーの信頼も損なわれます。

ProcessMindは、関連するインシデント件数と調査・修正段階にかかった時間を関連付けます。問題解決の遅れがインシデント件数をどのように増やしているのかを示し、恒久的な修正を早めてサービスデスク全体の負担を減らすための根拠を提示します。

チームは、記録を迅速にクローズし、滞留を減らすために、実装後レビューの段階を省略することがよくあります。この重要な手順を実施しないと、組織は修正が意図したとおりに機能したかを確認できず、得られた教訓も記録できません。その結果、同様の障害が将来発生する可能性が高まり、長期的なサービス改善も妨げられます。

ProcessMindは、クローズされたすべての問題レコードについて、実装後レビューのアクティビティがコンプライアンス要件を満たしているかを追跡します。標準プロセスからの逸脱を明らかにし、長期的なサービス改善とコンプライアンス要件に必要な解決手順がすべて実施されていることを確認できます。

重大な問題がサービスレベル目標を達成できない原因は、調査や修正の段階に潜む非効率にあることが少なくありません。期限を逃すと、ITサービスの安定性が損なわれ、重要なインフラが合意した期間を超えて不安定な状態に置かれることで、ビジネスからの信頼を失う可能性があります。

ProcessMindは、SLAの期限とソースシステムの実際のプロセス時刻を関連付け、違反の原因となった具体的なアクティビティを特定します。サービスレベル目標をリアルタイムで監視し、期限を過ぎる前に優先度やワークフローを調整できます。

技術担当者が問題の根本原因を正確に分類しないと、長期的な傾向やインフラに潜む構造的な弱点を特定できません。こうしたデータ不足により、経営層は安定性の向上に必要なインフラ投資やプロセス変更について、十分な根拠に基づいて判断できなくなります。

ProcessMindは、根本原因カテゴリの属性が欠落している、または汎用的な値に設定されているレコードを特定します。データ品質の不足箇所を明らかにすることで、組織はデータの完全性を高め、ITの不安定化を引き起こしている要因をより正確に把握できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

根本原因を迅速に分析すると、インシデントの再発を防ぎ、インフラの停止時間を最小限に抑えられます。調査段階を短縮することで、技術チームは繰り返し発生する障害対応から離れ、サービス全体の信頼性を高める恒久的な修正に集中できます。また、重大な脆弱性が未対応のまま残る時間も短くなります。

プロセスマイニングは、システム内の調査フロー全体を可視化し、チームがどこで停滞しているかを正確に特定します。特定のサポートグループや技術領域にあるボトルネックを明らかにすることで、調査時間を短縮するための具体的な改善案を示します。問題の特定から根本原因の確定までの経路を監視し、すべての調査を計画どおりに進められます。

サポートグループ間で引き継ぐたびに、解決までの総時間が延び、管理業務の負担も増えます。適切な専門家が最初から対応できるように引き継ぎを減らすことで、問題の担当が不明確な場合に起こりやすい、いわゆるたらい回しを防げます。その結果、プロセスが効率化され、責任の所在も明確になります。

当社のプラットフォームは、ソースシステム内のすべての問題レコードについて、割り当てフィールドの変更履歴を追跡します。誤ったルーティングやチーム間での頻繁な差し戻しが発生しているパターンを特定し、グループのルーティングルールを最適化できます。不要な再割り当てを減らし、引き継ぎの際にも調査を滞りなく進められます。

回避策を迅速に提供すると、進行中の問題がエンドユーザーやサービスデスクに与える影響を抑えられます。恒久的な修正が完了する前でも、サポート担当者はインシデントを解決できるようになります。オープンチケットの件数を大幅に減らし、恒久的な解決策の開発中もユーザー満足度を高められます。

プロセスマイニングは、問題の特定から既知のエラーデータベースへの回避策の公開までにかかった時間を分析します。この分析結果をもとに重要な手順を標準化し、既知のエラーに関する文書をより早く利用できるようにします。こうした可視性により、中間的な解決策を迅速に共有する責任をチームに持たせることができます。

問題管理チームの成功を測る最終的な指標は、再発インシデントの削減です。根本原因を特定して修正することで、ITサービスの総保有コストを抑え、サービスデスクの日々の負担を軽減できます。プロセスがビジネス全体にもたらす価値を、具体的な成果として示せます。

当社のプラットフォームは、インシデント件数と具体的な問題レコードを関連付け、恒久的な修正が長期的にどの程度効果を発揮しているかを評価します。症状に対処するだけでなく、意図したとおりに根本原因を取り除けているかを確認できます。実施した変更の成功率を追跡し、インシデント件数が期待どおりに減少しているかを確認できます。

問題レコードから変更リクエストへスムーズに移行することは、恒久的な修正を管理された方法で実施するうえで欠かせません。この移行が遅れると、特定済みの脆弱性が必要以上に本番環境に残り、リスクが高まります。また、調査にかけた労力も十分に生かせません。

システム内の問題プロセスと変更プロセスの間に残るデジタル上の記録をマッピングすることで、プロセスマイニングは承認と引き継ぎのライフサイクルにある滞りを特定します。根本原因の特定から修正の開始までの隔たりを埋め、提案された解決策が管理上の停滞や承認待ちで止まる時間を短縮できます。

優先度の高い問題についてサービスレベル合意を満たすことは、事業継続性と運用の安定性を維持するうえで重要です。一貫して遵守することで、ビジネス部門の関係者から信頼を得られます。また、影響の大きい問題に必要な緊急対応を確実に行い、重大なサービス停止の総時間を短縮できます。

プロセスマイニングは、レコードのライフサイクル全体にわたるタイムスタンプを分析し、実績をSLA目標と比較します。SLA違反が発生しやすい具体的なプロセス段階やサポートグループを特定し、早期に警告します。違反が発生する前に対応できるため、すべての優先度でコンプライアンスを維持できます。

過去の問題から学ぶことは、継続的なサービス改善と将来のミスの防止に欠かせません。重大な問題をすべてレビューし、教訓を記録して共有することで、同様の問題の再発を防ぎ、IT組織の成熟度を長期的に高められます。

当社のプラットフォームは、レコードをクローズする前に実装後レビューのアクティビティが実施されているかを監視します。この手順が頻繁に省略または遅延している箇所を特定し、定義したプロセスのコンプライアンスを徹底できます。重大な問題から得られた知識を確実に記録し、サービスデスク全体で共有できます。

正確なデータは、効果的な問題管理と長期的な傾向分析の基盤です。根本原因カテゴリの品質を高めることで、より適切な戦略判断が可能になります。ITインフラ内の構造的な問題に対処するため、テクノロジーやトレーニングへの投資をより的確に行え、長期的な安定性につながります。

プロセスマイニングは、数千件のレコードにある根本原因とカテゴリのフィールドを分析し、不整合、再分類、汎用的な「その他」カテゴリの過度な使用を特定します。この分析結果をもとに、管理者はデータ入力基準を見直し、レポートの信頼性を高められます。ソースシステムのデータから、新たなテクノロジーの傾向も把握しやすくなります。

問題管理を改善する6つのステップガイド

1

データを接続して検出
2

問題管理プロセスをマッピング
3

プロセスのボトルネックを特定
4

根本原因を分析
5

プロセス改善を設計
6

監視と反復
1

データを接続して検出

実施内容

ERPやサービス管理システムなどのデータソースを接続し、Problem Recordの関連アクティビティログを抽出します。タイムスタンプやケースIDなど、分析に必要なすべてのイベントデータがインポートされていることを確認します。

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、完全で正確なデータセットを用意し、問題管理プロセスの実際の流れとパフォーマンスを理解するための基盤を整えます。

期待される成果

問題管理のアクティビティを網羅した、正確なデータセットを分析できる状態です。

得られる成果

プロセスに隠れた実態を、今すぐ明らかに

ProcessMindは、業務の実際の流れを可視化し、客観的でデータに基づく視点を提供します。これまで気づかなかった非効率やコンプライアンス上の抜け漏れも特定できます。
  • エンドツーエンドのプロセスフローを可視化
  • 隠れた非効率とボトルネックを特定
  • プロセスルールへのコンプライアンスを確保
  • リソース配分を効果的に最適化
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

問題管理のプロセスマイニングで価値を実現

これらの成果は、問題管理のワークフローにプロセスマイニングを適用することで、組織が実現できる具体的な改善を示しています。データに基づく分析結果を得ることで、チームはボトルネックを特定し、解決プロセスを効率化し、再発する問題をより効果的に防げます。

0 %
根本原因の特定を迅速化

調査時間の平均削減率

調査の開始から根本原因の特定までの経路を短縮することで、技術チームは長引く診断ではなく恒久的な修正に集中できます。その結果、重大なサービス中断を減らせます。
0 %
引き継ぎによる手戻りを最小化

問題レコードの再割り当て削減率

初期ルーティングのボトルネックを特定すると、問題レコードを適切な専門家へすぐに届けられます。複数のサポートグループにまたがる無駄な作業や遅延を防げます。
0 %
SLA遵守率を向上

重大な問題のコンプライアンスを改善

停滞している問題レコードをリアルタイムで把握することで、サービスレベル合意の目標を逃す前に管理者が介入できます。ビジネスに対して安定したサービスを提供できます。
0 %
解決時の手戻りを削減

問題の再オープン率を低減

クローズ前に解決内容を検証することで、根本的な問題が本当に修正されたかを確認できます。修正したはずの問題について調査を再開するコストの高いサイクルを防ぎ、全体的な安定性を高めます。
0 %
回避策の提供を迅速化

一時的な解決策の公開を短縮

一時的な回避策の公開を早めることで、進行中のインシデントがエンドユーザーに与える影響を大幅に抑えられます。長期的な解決策を開発している間も、ビジネスへの影響を最小限にできます。
0 %
再発インシデントを削減

関連するサービスデスクチケットの削減率

根本原因を効率よく特定して解決し、恒久的な修正を公開することで、新たなインシデントがサービスデスクに集中するのを防ぎ、サポートの総コストを削減できます。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、具体的な導入方法によって異なります。これらの数値は、さまざまな問題管理への導入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、必要に応じて項目を追加してください。
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

問題レコードを一意に識別するIDです。問題管理プロセスの1つのインスタンスを表します。

重要な理由

関連するすべてのイベントをまとめる基本的なケースIDです。各問題の調査が最初から最後までどのように進んだかを追跡できます。

問題管理のライフサイクルで発生した特定のイベント、タスク、またはステータス変更の名前です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義する属性です。一般的な経路や逸脱を含むプロセスフローを可視化し、分析できます。

特定のアクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

各アクティビティのタイムスタンプは、イベントの順序付けや、サイクルタイム、ボトルネックの継続時間など、時間に基づくすべての指標の計算に欠かせません。

その時点で問題の調査と解決を担当する技術チームまたは部門です。

重要な理由

チームのパフォーマンス分析、引き継ぎによるボトルネックの特定、チーム間の作業量の分布把握に欠かせません。

問題に割り当てられた優先度です。調査と解決の緊急度を決定します。

重要な理由

分析を分けて、重大な問題と通常の問題の処理方法を比較できます。SLA遵守状況の測定にも欠かせません。

問題を引き起こした根本原因の最終的な分類です。

重要な理由

戦略的な分析に欠かせない属性です。組織全体で問題を引き起こしている構造的な課題や傾向を特定できます。

問題の影響を受けた主要なビジネスサービス、アプリケーション、または構成アイテム（CI）です。

重要な理由

技術的な問題を影響を受けたサービスに関連付け、ビジネス上の重要度に基づいて優先順位を決めるための背景情報を提供します。

問題に関連付けられた個別のインシデントレコードの合計数です。

重要な理由

問題のビジネスへの影響を数値化し、調査の優先順位付けや解決策の効果測定に役立ちます。

サービスレベル合意書に基づき、問題レコードを解決する予定の期限日時です。

重要な理由

解決目標を定義し、SLAコンプライアンスの測定とレポート作成の基盤となります。

問題の解決が割り当てられたSLA期限を超過したかどうかを示すフラグです。

重要な理由

SLAコンプライアンスの達成または未達を明確に示し、違反につながるプロセス経路を簡単に抽出・分析できます。

問題レコードが異なるサポートグループまたは担当者間で再割り当てされた回数です。

重要な理由

過剰な引き継ぎを追跡してプロセスの非効率を数値化します。適切でない振り分け、知識不足、責任範囲の不明確さを示すことが多い指標です。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

問題レコードを最初に作成するアクティビティです。問題管理プロセスが正式に開始されたことを示し、その後の分析に使用する基準タイムスタンプを設定します。

重要な理由

すべてのプロセスインスタンスにおける主な開始点です。このイベントから他のイベントまでの時間を分析することは、プロセス全体の所要時間と初期段階の遅延を把握するうえで重要です。

問題レコードが新規または保留の状態から、調査中のアクティブな状態へ移行したことを示すイベントです。アナリストが問題の診断に正式に着手したことを表します。

重要な理由

初動対応時間と滞留処理の速度を測定するためのアクティビティです。作成から調査開始までの時間は、チームの対応力を示す重要な指標です。

一時的な解決策または回避策が文書化され、利用可能になったことを示すイベントです。恒久的な修正を開発している間、エンドユーザーへの影響を抑えるために行われます。

重要な理由

回避策の提供までの時間は、チームがサービスを迅速に復旧する能力を測る重要なKPIです。このアクティビティにより、一時的な解決策の提供速度と効果を分析できます。

問題の根本原因の診断と記録が完了したことを示すマイルストーンです。調査段階の完了を表します。

重要な理由

診断の効率を測る重要なマイルストーンです。調査開始から根本原因の特定までの時間は、問題分析の主要なパフォーマンス指標です。

問題レコードに正式な変更リクエストを作成または関連付けたことを記録するイベントです。恒久的な修正を実施するため、問題管理プロセスから変更管理プロセスへ引き継いだことを示します。

重要な理由

問題の診断から修正の開始までの遅延を分析するうえで重要なアクティビティです。問題管理と変更管理が交わる箇所のボトルネックを特定できます。

通常は変更リクエストを通じて管理される恒久的な技術的解決策が、正常に展開されたことを示すイベントです。修正作業の完了を表します。

重要な理由

解決策の実装段階を完了するアクティビティです。変更の開始からこの時点までの時間により、問題解決における変更管理プロセスの効率を測定できます。

ライフサイクルの最後に行うアクティビティです。問題レコードが管理上クローズされ、今後の対応が不要になったことを示します。ケースは完了し、アーカイブされます。

重要な理由

ほとんどのプロセスインスタンスにおける主な終了点です。問題管理プロセスの最初から最後までの総所要時間を計算するうえで欠かせません。

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、すべての問題レコードが実際にたどった経路を可視化し、標準ワークフローからの逸脱や隠れたボトルネックを明らかにします。データに基づいてプロセスを把握できるため、チームは効率を高め、解決時間を短縮できます。

通常は、一意のケース識別子、各アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティの説明を含むイベントログが必要です。ステータス変更、担当グループ、優先度、カテゴリなどの主要な属性を加えると、より詳細な分析が可能になります。

ソースシステムからのデータ抽出を確立できれば、数日から数週間で初期インサイトを得られることが多いです。最初の段階では、システムへの接続と主要なプロセス変更のマッピングを行い、ベースラインモデルを作成します。

プロセスマイニングは、各遷移にかかる時間を定量化し、調査が停滞する具体的な段階を明らかにします。調査を長引かせるリソース不足や情報不足も特定できます。データに基づくこの方法により、遅延箇所を推測ではなく事実として確認できます。

すべての遷移をマッピングすることで、解決しないままサポートグループ間を何度も行き来するレコードを特定します。管理者は、グループの担当範囲が不明確な状況や、特定の問題種別に対応するリソースがチームに不足している状況を把握できます。こうしたインサイトは、プロセスの再設計とリソース配分の改善に役立ちます。

プロセスマイニングは、目標を達成できなかったレコードの正確な経路を示し、SLA違反の根本原因を特定します。遵守したレコードと遵守できなかったレコードを比較し、特定のサポートグループや問題種別で遅延が起きやすいかを確認できます。これにより、優先度の高い問題を必要な時間内に処理するための対策を講じられます。

インシデントレコードと問題レコードの関連を分析することで、恒久対策ではなく回避策で繰り返し対応しているパターンを特定します。これにより、再発するサポートチケットのまとまりを解消する、影響の大きい対策を優先できます。

標準レポートはスナップショットや集計指標を示しますが、問題レコードが実際にたどった経路を捉えられないことがあります。プロセスマイニングは、指標の間で発生した具体的な遷移、ループ、逸脱を明らかにします。プロセスがどこで、なぜ停滞しているのかを示し、標準レポートを補完する、より深く時系列に沿った分析を可能にします。

問題管理を改善し、今すぐ始める

データに基づく分析で非効率を明らかにし、問題をより早く解決できます。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。数分で設定できます。