変更管理を改善する

ServiceNowの変更管理を最適化するための6つのステップガイド。
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ServiceNowの変更管理を最適化

承認や実施の段階にボトルネックがあると、処理が滞り、コンプライアンス上の問題につながるおそれがあります。ProcessMindを使うと、遅延が生じている箇所を特定し、業務を効率化できる部分を見つけられます。リスクの低減、安定性の向上、変更の展開迅速化につながる方法をご確認ください。

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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変更管理の最適化が必要な理由

変更管理は、変更の起案から完了までのライフサイクル全体を管理する、あらゆる組織にとって重要なプロセスです。ServiceNowで変更管理を適切に行うことで、システムの安定性を保ち、業務への影響を抑えながら、新しいサービスや更新をスムーズに展開できます。しかし、実際のプロセスの進み方が見えなければ、変更管理が不満や非効率の原因になることがあります。承認の遅れ、コンプライアンス手順の見落とし、繰り返し発生する手戻りは、サイクルタイムの長期化や運用コストの増加につながります。変更に失敗すれば、業務やユーザー満足度にも悪影響が及びます。ServiceNowの変更管理プロセスを最適化することは、効率を高めるだけではありません。リスクを抑え、サービス品質を維持し、組織に価値を届けるまでの時間を短縮することにもつながります。

プロセスマイニングで変更管理の実態を把握

プロセスマイニングを使うと、ServiceNowの変更管理プロセスがどのように進んでいるかを詳しく確認できます。ServiceNowで生成される監査証跡データを分析し、変更要求ごとの一連の流れを再構成します。「変更要求の作成」から「変更のクローズ」まで、各アクティビティを追跡することで、想定上の流れではなく、実際の変更の進み方をデータに基づいて可視化できます。

プロセスのバリアントを把握し、効率的な経路とそうでない経路を比較することで、標準的な流れから外れる箇所を特定できます。承認段階に潜むボトルネック、実装やテストの遅れ、サイクルタイムを延ばし貴重なリソースを消費する手戻りも明らかになります。推測に頼らず、改善施策を検討するための具体的な根拠を得られます。

変更管理で改善できる主な領域

ServiceNowの変更管理にプロセスマイニングを適用すると、さまざまな観点から具体的な改善機会を見つけられます。

  • ボトルネックの特定: 「リスク評価の実施」段階、「変更要求の承認」時の引き継ぎ、特定の「実装計画の策定」段階など、変更が滞る箇所を簡単に可視化し、定量的に把握できます。遅延の原因となっているチームや担当者も特定できます。
  • サイクルタイムの短縮: 変更全体のサイクルタイムを延ばしているアクティビティやその連続を特定できます。各ステップにかかる実際の時間を把握し、対象を絞って効率化することで、変更の納品を早められます。
  • コンプライアンスの確認: 定められた変更管理ポリシーからの逸脱を自動で検出できます。たとえば、重要な承認手順を経ていない変更や、必要な「テストの実施」が適切に文書化されていないケースを特定し、プロセスがガバナンス基準に沿っているか確認できます。
  • 手戻りと再実行の分析: 変更が却下または再オープンされたケースや、実装やテストを複数回行ったケースを見つけられます。手戻りの根本原因を把握し、変更実行に関する根本的な問題に対処できます。
  • リソース配分の最適化: 変更の種類ごとのリソース利用状況を把握し、業務負荷の平準化やチームの効率向上につながる機会を特定できます。

具体的な成果とメリット

ServiceNowの変更管理にプロセスマイニングを取り入れると、測定可能な成果が期待できます。変更の平均サイクルタイムが短縮され、より迅速かつ安定して変更を実装できるようになります。その結果、初回で正しく完了する割合が高まり、変更の失敗やコストのかかる手戻りが減少します。社内ポリシーや外部規制への適合性も高まり、監査リスクを抑えながら、一貫したサービス提供につなげられます。

最終的には、変更管理のプロセス最適化によって運用コストを抑え、ITリソースを適切に配分し、サービスの安定性と信頼性を高められます。データに基づいて判断することで、組織は価値をより早く届けるための意思決定を行い、ITサービスマネジメント全体のパフォーマンスを向上できます。

変更管理の最適化を始める

ServiceNowの変更管理をプロセスマイニングで最適化する手順は明確です。実際のプロセス実行データを分析して得られるインサイトが改善の道筋となり、対象を絞った変更を確信を持って進められます。変更管理の実態を把握することで、ボトルネックになりかねないプロセスを、ITサービスとビジネス価値を届ける効率的で信頼性の高い仕組みに変えられます。ServiceNowの変更管理にプロセスマイニングを取り入れ、プロセスの効率化と業務成果の向上につなげましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

承認段階の遅れにより、緊急の変更を速やかに実施できず、サービスの安定性や新機能の市場投入までの時間に影響が及びます。運用リスクが高まり、ServiceNowでの迅速なシステム更新を必要とする関係者の不満にもつながります。
ProcessMindは承認ワークフロー全体を可視化し、変更が滞留する承認者グループや段階を特定します。リソース不足やServiceNowの変更管理における複雑な承認経路など、ボトルネックの根本原因も明らかにします。

実施した変更の多くがインシデントやロールバックにつながる場合、計画、テスト、実行に問題がある可能性があります。ServiceNowでのサービスの信頼性が損なわれ、停止時間が増えるほか、復旧対応に貴重なITリソースが費やされます。
ProcessMindは、変更の失敗と、変更の種類、実装チーム、関連する構成アイテムなどの属性を関連付けて分析します。パターンと根本原因を特定し、ServiceNowの変更管理プロセスを対象を絞って改善できます。

定められた承認プロセスを経ずに変更が行われると、コンプライアンス上の重大なリスクやシステムの不安定化につながるおそれがあります。適切な監督がなければ、ServiceNow環境で管理されていない変更が発生し、監査での指摘やサービスの中断を招く可能性があります。
ProcessMindは、標準的なServiceNowの変更管理承認経路からの逸脱を自動で検出し、未承認の変更や必須手順の省略を明らかにします。ITILガイドラインへの準拠を確認し、運用リスクを抑えられます。

承認後も変更が実装段階で滞ると、価値を届けるまでに時間がかかり、リソースも拘束されます。こうした非効率は期限の超過やイノベーションの遅れにつながり、組織全体の事業対応力に影響します。
ProcessMindは「変更の実装」と「テストの実施」のアクティビティにかかる時間を分析します。実行が長引く段階を特定し、ServiceNowの変更管理でリードタイムを延ばしている具体的なステップやチームを明らかにします。

クローズ後に追加作業のため再オープンされる変更は、初回の実行が不十分だったか、実装後のレビューに問題があったことを示しています。手戻りによってITチームの時間と労力が余分にかかり、新たな取り組みに回すリソースが減るほか、運用コストも増加します。
ProcessMindは変更要求のライフサイクル全体を追跡し、変更が前の段階に戻ったケースや、クローズ後に再オープンされたケースを特定します。ServiceNowの変更管理プロセスにおける問題のパターンを明らかにし、見えにくい非効率を見つけ出します。

変更完了に関するサービスレベル合意(SLA)を継続的に守れないと、金銭的なペナルティや評判の低下、社内外の顧客からの信頼喪失につながる可能性があります。合意した期限を守れなければ、業務や関係者の満足度にも影響します。
ProcessMindは「SLA目標」や「目標完了日」の属性に対する達成状況を監視し、定められたサービス期間を超えた変更に自動でフラグを付けます。ServiceNowの変更管理で予測可能性を高めるための具体的なインサイトを提示します。

リスク評価が一貫して実施されていないと、高リスクの変更が必要な審査を経ずに進み、失敗やサービスへの深刻な影響を招く可能性があります。その結果、リスク管理に不均衡が生じます。
ProcessMindは「リスクレベル」の属性と、実際に行われた承認やレビューの経路との関係を分析します。ServiceNowの変更管理におけるリスク評価のばらつきや、効率と安全性の両面で改善できる領域を明らかにします。

「テストの実施」アクティビティに長い時間がかかっている場合、リソースの制約、環境の利用状況、複雑なテストサイクルなどにより、品質保証の段階でボトルネックが生じている可能性があります。こうした遅れは展開を停滞させ、変更全体のリードタイムを延ばします。
ProcessMindはテスト段階における変更の所要時間や発生頻度を詳しく分析し、具体的な遅延箇所を特定します。テストプロセスを効率化し、ServiceNowの変更管理全体の流れを速める機会を見つけられます。

変更の種類によっては、「影響分析の実施」や「実装後レビュー」などの必須アクティビティを行わないと、ITILガイドラインや社内ポリシーに違反する可能性があります。組織が規制上のリスクや監査指摘にさらされるおそれがあります。
ProcessMindは実際のプロセスフローを理想的な経路と照合し、省略または未実施の必須手順をすべて明らかにします。ServiceNowの変更管理でガバナンスポリシーを確実に守り、監査に備えられます。

異なる「承認者グループ」や「実装チーム」のメンバー間で引き継ぎがうまくいかないと、遅延や連絡ミスが生じ、変更が宙に浮くことがあります。サイクルタイムが延び、作業の重複やミスが発生し、連携にも支障をきたします。
ProcessMindはチーム間やアクティビティ間の移行を可視化し、引き継ぎ時に変更が滞る箇所を明らかにします。ServiceNowの変更管理ワークフローにおける重要な連絡不足や引き継ぎ手順の非効率を特定できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

変更要求の承認が遅れると、重要な取り組みが停滞し、機会損失や業務の非効率につながります。この目標では、申請から承認までの時間を大幅に短縮し、事業の俊敏性を高めます。ProcessMindはServiceNowのデータを分析し、変更管理プロセスの具体的なボトルネックや非効率な承認経路を特定します。実際のプロセスフローを可視化して逸脱を把握することで、手順の見直し、定型的な承認の自動化、手作業による引き継ぎの削減を支援します。承認時間を20~30%短縮できる可能性があります。

変更の失敗が頻発すると、サービスの中断やシステムの不安定化、コストのかかるロールバックが発生し、ユーザーの信頼が損なわれ、運用コストも増加します。この目標では、実装中または実装後に失敗する変更の割合を減らし、サービスの信頼性を高めます。ProcessMindはServiceNowの過去の変更データを分析し、アクティビティ、属性、実行順序と、変更の成功・失敗との関係を明らかにします。失敗の根本原因を見つけ、計画、テスト、連絡方法を対象を絞って改善することで、失敗を15~25%減らせる可能性があります。

未承認の変更が既定の統制を回避すると、重大なセキュリティリスクやコンプライアンス違反、予測できないシステム動作につながります。この目標では、すべての変更が定められたプロセスに沿って行われるようにし、セキュリティと規制への適合性を高めます。ProcessMindはServiceNowの変更要求ごとに監査証跡を提示し、標準の承認済みワークフローからの逸脱を明らかにします。統制の回避や手順の省略を特定し、先回りした対応と変更ポリシーの徹底につなげられます。

実装段階が長引くと、システム更新やサービス改善の価値を得るまでに時間がかかり、リソースが拘束され、生産性にも影響します。この目標では、変更の承認から展開の完了までにかかる時間を短縮します。ProcessMindはServiceNowに記録された実装アクティビティの順序と所要時間を正確に可視化し、見えにくい遅延やリソースの競合を明らかにします。最も時間がかかる経路や複雑な経路を特定し、リソースの再配分、ステップの自動化、タスクの順序の見直しを行うことで、展開を10~20%速められます。

変更の再オープンやエラーによるタスクの再実行など、繰り返し発生する手戻りは貴重な時間とリソースを浪費し、運用コストの増加やチームの負担につながります。この目標では、変更を初回で正しく完了することを目指します。ProcessMindはServiceNowの変更管理プロセスにおけるループや繰り返しのアクティビティを可視化し、手戻りの発生箇所と原因を明らかにします。情報不足や承認漏れなどの共通原因を特定し、予防策を講じることで、手戻りを30%以上減らせる可能性があります。

変更管理のサービスレベル合意(SLA)を守れないと、金銭的なペナルティや評判の低下、関係者の満足度低下につながる可能性があります。この目標では、合意した期限内に変更を完了できるようにします。ProcessMindは定められたSLA目標に照らして変更管理プロセスを監視し、未達の原因となりやすいアクティビティや段階を明らかにします。遅延の根本原因に関する具体的なインサイトを提示し、リソース配分の見直しやクリティカルパス上のアクティビティの優先付けを通じて、コンプライアンスの向上を支援します。

リスク評価の手順にばらつきがあると、リスクの見積もりが不正確になり、高リスクの変更を承認したり、低リスクの変更を過剰に分析したりする可能性があります。余分な作業が発生し、組織が把握できていない脅威にさらされるおそれもあります。この目標では、リスク評価の一貫性と有効性を高めます。ProcessMindはServiceNowで変更の種類やチームごとにリスク評価の進め方を分析し、手順の違いと結果への影響を特定します。ベストプラクティスの確立と評価ワークフローの標準化を支援し、一貫性と信頼性のあるリスク特定につなげます。

テスト段階が長引くと、変更のライフサイクル全体が延び、本番環境へのリリースが遅れ、事業ニーズへの対応力が低下します。この目標では、品質を損なわずにテスト段階の効率を高めます。ProcessMindはServiceNowの変更管理におけるテスト段階全体を可視化し、待ち時間、テストの繰り返し、不要な手順などの非効率を特定します。テスト日程の最適化、アクティビティの並行実施、ボトルネックの解消につながる機会を見つけ、展開を速められます。

業界規制や社内ポリシーへの適合に不備があると、組織は法務、財務、評判に関するリスクにさらされます。この目標では、すべての変更が関連する規則や要件に確実に従うようにします。ProcessMindはServiceNowの変更管理プロセスで行われたすべての操作を、透明性の高い改変できない記録として提示します。詳細な監査を行い、コンプライアンス要件への適合を確認するとともに、重大な問題になる前に不適合なアクティビティやパターンを特定できます。

開発から運用、運用からサポートなど、チーム間の引き継ぎが不十分だと、遅延や連絡ミス、タスクの抜け漏れが発生し、変更プロセスの流れが滞ることがあります。この目標では、チーム間の移行をスムーズにします。ProcessMindはServiceNowで変更要求がチームや段階を経て進む全体像を可視化し、引き継ぎの発生箇所とタイミングを明らかにします。チーム間の境界で生じる摩擦や遅延を特定し、プロセスオーナーが連絡経路や責任分担を見直せるよう支援します。

変更あたりの運用コストが高い場合、変更管理プロセスに非効率、過剰なリソース利用、不要な複雑さがある可能性があります。この目標では、変更を正常に完了するためにかかる費用を抑えます。ProcessMindはServiceNowの変更管理ワークフロー全体から、重複するアクティビティ、不要な遅延、自動化の機会を特定します。プロセスの最適化、手戻りの削減、承認の効率化を通じて、変更ごとのリソース消費と関連コストを抑えられます。

変更管理を改善する6つのステップ

1

データテンプレートをダウンロード

実施内容

変更管理向けに事前設定されたExcelテンプレートを入手します。このテンプレートで、効果的なプロセス分析に必要なデータ構造を確認できます。

重要な理由

標準化されたテンプレートを使うと、データの形式が整い、エラーを防ぎながら変更管理分析の初期設定を速められます。

期待される結果

ServiceNowの変更データを入力できる、適切なデータ構造が用意されます。

利用できる内容

変更管理に隠れたインサイトを見つける

ProcessMindは、ServiceNowの変更管理プロセス全体を可視化し、各ステップとやり取りを示します。明確な情報をもとに、ボトルネックや逸脱、コンプライアンス上のリスクをすぐに特定できます。
  • 変更管理のエンドツーエンドのフローを可視化
  • 承認や実施の遅延箇所を特定
  • コンプライアンスに反するプロセス逸脱を発見
  • 変更の展開を早め、リスクを低減
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

変更管理で価値を実現

これらの成果は、組織が変更管理プロセスを最適化することで一般に得られる、定量化可能な効果を示しています。ServiceNowの変更要求データを詳しく分析すると、プロセスマイニングによって非効率な箇所やボトルネックを特定でき、業務の大幅な改善につながります。

0 %
承認サイクルの短縮

承認時間の平均短縮率

ボトルネックを特定して解消し、変更承認プロセスを効率化します。意思決定と変更の進行が速まります。

0 %
変更の失敗を削減

実装後の問題の減少

テスト不足や手順の抜け漏れなど、変更の失敗の根本原因を先回りして特定し、安定性を高めてサービスの中断を抑えます。

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コンプライアンスの強化

基準に適合しない変更の削減

すべての変更が定められたプロセスや規制基準に沿って行われるようにし、未承認の変更のリスクを抑え、監査に備えます。

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実装の最適化

実装期間の平均短縮

実装段階の遅延を明らかにし、リソース配分を最適化して、本番環境への変更展開を速めます。

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手戻りコストの削減

手戻り作業と関連コストの削減

変更プロセスで手戻りが発生する原因を特定して解消し、リソースを節約するとともに、最初から質の高い実行を実現します。

結果は、変更管理プロセスの複雑さやデータの品質によって異なります。ここに示す数値は、導入が成功した事例で一般に確認されている改善幅です。

推奨データ

まず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

変更要求を一意に識別するIDです。関連するすべてのイベントをまとめるための主なケースIDとして使います。

重要な理由

変更のライフサイクル全体を追跡するために欠かせないIDです。要求ごとのプロセスフロー、所要時間、コンプライアンスを詳しく分析できます。

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時刻です。

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、所要時間、SLAの遵守状況など、時間に関するすべての指標を算出するうえで重要です。

アクティビティが終了した時刻です。多くの場合、次のアクティビティの開始時刻から算出します。

重要な理由

アクティビティの処理時間を算出できるため、ボトルネックの特定や個々のプロセス手順にかかる時間の測定に役立ちます。

変更要求の現在または過去の状態です。「Assess」「Authorize」「Implement」「Closed」などがあります。

重要な理由

変更要求の状態を把握し、結果の分析、ケースの絞り込み、滞留している変更の特定に役立ちます。

変更要求を担当するチームまたはグループです。

重要な理由

チーム別のパフォーマンスを分析し、グループ固有のボトルネックを把握するとともに、部門間の引き継ぎの効率を測定できます。

変更の分類です。「Standard」「Normal」「Emergency」などがあります。

重要な理由

変更種別ごとに承認されたプロセスフローやパフォーマンスの基準が異なるため、分析対象を分けて確認できます。

変更要求の影響度と緊急度に基づいて決まる優先度です。

重要な理由

最も重要な変更にリソースが適切に割り当てられているかを評価し、そのパフォーマンスを個別に監視するうえで重要です。

評価された変更のリスクレベルです。「高」「中」「低」などがあります。

重要な理由

コンプライアンス分析に欠かせません。高リスクの変更が適切に精査され、より厳格なプロセスに従っているかを確認できます。

変更の対象となる特定のITコンポーネント、サービス、またはシステムです。

重要な理由

業務上の重要なコンテキストを示し、影響を受けるアプリケーション、サービス、システムで分析を絞り込んで、コンポーネント固有の問題を特定できます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

システムに新しい変更要求レコードが作成されたことを示すアクティビティです。change_requestテーブルに新しいレコードが追加された時点で記録され、変更管理プロセスの正式な開始となります。

重要な理由

このプロセスの主な開始イベントです。このアクティビティからほかのアクティビティまでの時間を分析すると、全体のリードタイムを把握し、プロセスの初期段階で発生する遅延を特定できます。

変更要求のリスクと影響の分析が完了したことを示します。承認を求める前の重要な節目であり、状態が「Assess」から「Authorize」または「Awaiting Approval」に変わった時点から推定することがよくあります。

重要な理由

評価段階にかかった時間を追跡することは、「平均リスク評価サイクルタイム」の重要業績評価指標(KPI)の算出に欠かせません。評価プロセスの標準化や、分析に時間がかかりすぎている箇所の特定にも役立ちます。

変更要求に必要な承認がすべて完了し、スケジュール設定と実施に進める状態です。最終承認が下り、「approval」フィールドが「approved」に設定された時点で記録される重要な節目です。

重要な理由

この節目をもって承認段階が完了します。承認サイクルの所要時間の測定や、意思決定プロセスのボトルネックの特定に欠かせません。

承認された変更に計画上の開始日と終了日が設定され、正式に実施カレンダーに登録された状態です。変更要求の状態が「Scheduled」に変わった時点から推定します。

重要な理由

このアクティビティは、計画・承認段階と実施段階を区切ります。この状態にとどまった時間から、承認後に作業を開始するまでの遅延を把握できます。

実施作業が完了し、変更のレビュー、検証、またはテストに進める状態です。変更要求の状態が「Implement」から「Review」に変わった時点から推定します。

重要な理由

実施段階の完了を示す重要な節目です。「変更失敗率」と「変更再作業率」の重要業績評価指標(KPI)の算出に欠かせないイベントです。

変更要求が正常に完了し、レビューも終えて、終了した状態です。プロセスの主な完了地点であり、変更の状態が「Closed」に変わった時点で記録されます。

重要な理由

変更のライフサイクルが正常に完了したことを示します。プロセス全体の所要時間とSLAの遵守状況を測定する際の終了イベントです。

実施が完了する前に、変更要求が取り下げられた、または中止された状態です。「state」フィールドが「Canceled」に設定された時点で記録される、別の終了状態です。

重要な理由

キャンセルされた変更を分析すると、不要な要求が作成されている、承認待ちが長引いている間に要求が古くなっているなど、プロセスの非効率な箇所が見つかることがあります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは変更管理プロセス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沿わない経路を明らかにします。非効率な箇所や、変更の遅延、失敗、統制の回避が起きている箇所を特定できます。データに基づいて業務の実態を把握し、運用の最適化と効率向上につなげられます。

主に必要なのは、ServiceNowの変更管理モジュールのイベントログです。ケース識別子となる変更要求ID、アクティビティ名、各イベントのタイムスタンプが含まれます。より詳しく分析するには、アクティビティに関連するユーザーや役割の情報も役立ちます。

従来のレポートでは、集計した指標や重要業績評価指標(KPI)を通じて「何が起きたか」を確認できます。一方、プロセスマイニングでは、イベントログからプロセス全体の流れを再構成し、「どのように進んだか」を可視化します。実際の経路や逸脱、ダッシュボードでは見えにくい非効率の根本原因も明らかになります。

変更承認サイクルの短縮、変更の失敗率の低減、実装期間の最適化が期待できます。プロセスマイニングは、手戻りの削減、SLA達成率の向上、規制への適合性の改善にも役立ちます。最終的には、変更管理プロセス全体の効率と信頼性を高められます。

承認の遅れ、頻発する変更の失敗、未承認の変更、実装の長期化などを特定できます。また、リスク評価のばらつき、テストの遅れ、チーム間の引き継ぎの不備も明らかになります。実際のプロセスを可視化することで、こうした問題の根本原因を把握できます。

通常、ServiceNowの標準レポート機能、データベースのエクスポート、API連携を使ってデータを抽出できます。各ステップの変更要求ID、アクティビティ名、タイムスタンプを含むCSVなどのフラットファイルを用意します。ServiceNowの管理者やデータチームにエクスポートを依頼することもできます。

データの抽出と読み込みから数週間以内に初期インサイトを得られることが多く、プロセスの全体像を把握するための基礎になります。より詳しい分析や、実行可能な改善機会の特定には、さらに数週間かかるのが一般的です。全体の期間は、データの複雑さやプロジェクトの範囲によって異なります。

データの取り込み、可視化、分析を行うプロセスマイニングソフトウェアが必要です。技術面では、基本的なデータ加工、データ準備に必要なSQLの知識、プロセスモデリングの理解が役立ちます。多くのツールには、作業を簡単にする使いやすいインターフェースが備わっています。

プロセスマイニングツールは通常、ServiceNow内の変更を直接実行するために連携するものではありません。分析用に過去のデータを抽出するために接続します。多くのツールでは、ServiceNowからイベントログを取得するコネクターやAPIを利用できます。データは外部で処理されるため、稼働中のシステムに影響を与えずにインサイトを得られます。

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