それではちょっと1分経ちましたので 始めたいと思います 改めまして皆さんこんにちは今日は今日の テーマはプロセスオプティマリゼーション 入門になります1時間 弱にありますけどもよろしくお願いします では早速始めたいと思います今日の テーマですねに関してはいつもの通り セーフハーバーの通知ご案内させて いただいてます 将来的な見通しに関するお話って今日 そんなにないかなと思いますけれどもあり ました場合は不確実なところがあります 要素ありますのでその場合は 製品選定の 意思決定に使うようなことはないようにお 願いしたいと思いますはいでいつもの通り ですが こちらのコミュニティのウェビナーの ライブ音サービスなどというシリーズに なってましてこちらのリンクからですね ご確認いただくことができるようになって ますのでチャットの方にも入りますので こちらからご確認いただければと思います 今のところ8月 今日の今日のとそれから8月の2回開催の テーマについてこちらからお申し込み いただけるようになってますのでよろしく お願いしますはい それからハウスキーピングですけどもまず ご質問があればですね Q&Aのところに入れておいていただけれ ば後半の質問コーナーで回答させて いただければと思いますはいまあただです ね何かのご意見あったりとか その場で割り込みどうしてもしたいなって 時はですねチャットに入れていただいて そうするとあの発言権を ミュートを外したりとかしますのでそこで お話しいただいても大丈夫かなと思います 今日はウェビナーですので今日の プレゼンテーションについては録画され ますなので後ほどコミュニティの方で共有 される形になります見逃した方はぜひ見て いってくださいそれからイベント終了後 簡単なアンケートにご回答いただいてい ますのでぜひご協力お願いいたします今後 の改善に役立てたいと思っていますはい いつもですねスピーカーも同じなんです けど私サービスなどの小林理恵と言います itsmと devopsのBUに所属している プロダクトマネージャーやってます よろしくお願いいたします はいえーとまず最初にですね皆さんに ちょっと質問をお願い回答お願いしたいん ですけどもボールで プロセスマイニングについてどのくらいご 存知ですかという 質問ちょっとさせていただきますはい こちら皆さんとこに見えてますでしょうか まずよく知りませんまた聞いたことをまあ 聞いたことありますけどぐらいでも見た ことがありますからもうすでに使ったこと ありますよということとそれから エキスパートですよって方がいらっしゃれ ばという形で回答をしていただきたい皆 さんの期待値とかですねあるかなと思い ますが はいえーと今6名の方 参加されてますのであと2名ほどですね5 回問いただけると100%かなという感じ ですね なります 追加ないですかねそうしましたら確認し ますと ちょっと75%の方がよく知りません聞い たことあるけれども実態はよくわかりませ んとかですね1名の方がでも見たことが あるというそんな感じですかね 斜めっていうか6名6名でいいのかですね 全部で6名ですけどもご回答いただいて4 名ということではいじゃあ投票終了させて いただいて こんな形になりますねはいわかりました ですねなので今日はちょっと入門編という ことなのでプロセスマイニングプロセスを プティマイゼーションてどんなもので すかってことをですねサービスナウの製品 でデモを通してですねご紹介しながら どんな風に使うんですかってことをご理解 いただければと思いますはいよろしくお 願いします はい はいじゃ早速お話に入っていきたいと思い ますここに今 講演の写真が表示されてますけれども人が 何かを意図的に行うときとかそれがどの ように機能すべきか物事がどのように展開 されていくべきかってことをやるときには 考えますよね頭の中にでその中で頭の中で 組み立てて理想的な方法を 模索してこれでいきましょうという形で 考え決めてそして実行しますでそれがです ね 一人でやってるうち頭の中で考えたのを そのまま行動するみたいな形になります けどもそれが複数の人を巻き込むような 必要が生まれた時ですねまあ誰にとっても できるだけ最高の体験を提供するとともに 効率性や完全性を考えて プロセスを決めますよねということですね 例えばここの写真を意味する所っていうの は誰 扱う公園を設計する場合っていうのは人々 が 散策したりとか自転車に乗ったりとか ボール遊びをしたりとか 犬を走らせたりとかまたベンチとか花壇と か芝生といった癒しの空間を演出すると いった形でこの公園っていうものをどんな 風に使うかなってことで 設計するわけですよねで高級の場は特に できるだけ多くのあらゆるいろんなタイプ の人々に最適な体験を提供できるように デザインされるという感じなんですね こんな 素敵なことが用意されていて安全のために 手すりがあったりとかですねまあこんな形 になるかなと思いますところがですね 現実なんですけども残念なことに専門家が デザインしたことが必ずしも期待通りに 使われるとは限らないことっていうのも皆 さんよく 理解されるかなと思いますそれが現実かな とですねせっかくデザインした小道がです ね使われずに 講演をただのショートカットだと思う人 たちまあ駐車場から自分ちとかですね公園 を横切ることで 便利に感じちゃうような人達っていうのは 自分たちの都合のいいように新しい道を 作ってしまったりとかします彼らにとって 都合のいいこの道っていうのは公園の別の 利用者にとっては居心地の悪いものになっ てしまうっていうそんな現実がありますね 世の中にいろいろせっかく 設計したけどその通り使われないっていう のはいろいろあるかなっていうことですね これと同じことがビジネスプロセスでも 発生しますですね 完全性と効率性を求めて最短のですね最適 な道を取ってくれればいいなと思って設計 したんですけども 左側ですねこの赤いルートっていうのが 最短で効率的なプロセスまあいる例えば インシデント解決プロセスとかですね 考える時にはこの道が最短でこういう風に 全てが動いてくれればいいなと思うんです けれどもやっぱり 抜け道それがうまくいかなかった時がこの ルートを通ってみたいな設計を作っていく と実際は右のような形でですねほとんどの ルートがすごく 煩雑な 処理で終わってしまうみたいな感じですね ほとんどの業務が最短ルートを通ることを 期待してもまあいろいろな障害に阻まれて 現実はこんな形になっちゃうんですねはい でそれは特にですねその現場の人たちにし てみるとその場で自分が最適だと思った ことがこの道だったりとかするわけですね その行動に多くのステップを踏むプロセス がどんどんどんどんできてしまってより 多くの時間とコストを消費してしまうこの ようにですね最短 ルートに比べて時間もリソースもつまり コストがより多くかかってしまうような そんな形になります こういうことが起きているんだろうなって ことは想像できるけれどもだけどビジネス プロセスの中で実際何が起きてんのかなっ てことを特定して 改善するってことは先ほどの 講演みたいにはっきりと一目瞭然なもので はなくてどうしても 過去の履歴をですねに紐解いていかないと いけないということがあるのでとても大変 な作業になりますですねはいでほとんどの 場合継続的な改善プロセスっていうのは今 想像できる通りですね手作業が多くて時間 もお金もかかってしまうということになる んですねで本気で取り組もうとすると大変 な覚悟が必要になると思います大量のまず やるとすると大量のレポートや ダッシュボードにまず目を通してどこに 問題があったのかなみたいなものを一生 懸命 探ってですね分析のためにワークショップ を実施してそして第三者のコンサルタント を雇って 専門的コンサルタントを雇ってそして改善 の方向性を模索するということを考える だけでこんなことしなきゃいけないのか なって考えただけでもうんざりし今の状態 がいいとは思えないけれども 改善プロセスをやるのも大変だろうなと いう感じですよね世の中の状況は日々高速 ですごいスピードでですね まあ動いてる中で一生懸命期間をかけて ですねあらゆる困難を乗り越えて分析が 終わって改善策を特定してもまあそれが 実施しようとするタイミングではその頃に は多くの時間が経過しているのですでに 最適な道筋ではなくなってる可能性もある ということを考えるととてもじゃないけど 踏み切れないっていうのが実態かなと思う んですねでそこで人がやるにはあまりにも 途方もない作業っていうのはテクノロジー に委ねて 迅速な改善をサポートするっていうのが プロセスマイニングになります サービス ルームのプロセスマイニング ソリューションというのは今プロセス オプティマイリゼーションですねプロセス 最適化という意味でプロセス オプティマイゼーションという製品名なん ですけども実はこれあの バンクーバーでですね名前がプロセス マイニングという名前に変わることになり ましたなのでプロセスを プティマイゼーションという風に紹介ご 紹介するのは今回が最後かなっていう感じ はするんですけれどもプロセス前にだと 思っていただければと思いますサービス 側のプロセスオプティマイゼーションは数 回クリックするだけで関連する ステークホルダーにワークフローの現実を 公開することができてすぐに改善を開始 するという無駄な時間と 労力を 省くことができるAIを活用した ソリューションだと思っていただければと 思います はいでプロセスマイニングの差別化につい てお話ししたいんですけども 氷山想像してみていただきたいですね今日 はとっても暑いのでこの 絵で少し進んでいただければなと思います けれども 氷山 海面に見える問題を読み解く従来の分析 手法ですねまあパフォーマンス アナリティクスに代表される ダッシュボードがいろいろありますけども そちらというのは何がどうなってるという 質問に答えるのに役立ちますということで 例えば今処理にかかった時間どのぐらいな んですかねとかですねチケットの種類 どんな種類のものが 処理されていますかとか目標に対して実績 はどうでしたかとかですね サイクルタイムまあnttrとかも含めて だいたい平均どのぐらい 改善されてますかみたいな結果に対しての 確認をすることができます それでまあ見た目としてはこんな形で パフォーマンスを上げていくつで確認 できるですね事実に対して確認ができます 結果を確認できますそれに対して プロセスマイニング プロセスオプティマイゼーションによる プロセッサーマイニングというのはじゃあ それはなぜそうなったのかっていうこと まで掘り下げてですね深い質問に答えて くれるというのがプロセスマイニングに なりますなんでこのこれらのインシデント は 5年時間かかっているその原因って何なん ですかみたいなところまでも 掘り下げることができる例えば コップ数ってよく言いますけども たらい回しになってるのはどんなタイプの ものなのかとかですねどこのチームに問題 があるのかとかですねどのベンダーが 良くてどのベンダーのせいでこうなってる のかとかですね色んな例えばいらない証人 ってあるんじゃないのとかっていうまあ そういう問題を見つけたりとかですねそう いうことがプロセスマイニングで確認する ことができます 例えばインシデントを解決するために かかったmttrが以前より全体の平均で 10%増えていますということが パフォーマンスアナリティクスの ダッシュボードで分かったとしますで ブレイクダウンしてみるとパフォーマンス アナリティクスでブレイクダウンしてみる とアプリケーションチームが平均を 引き上げていることがわかったそして さらに特定のアプリに絞り込まれるかも しれないですねしかし パフォーマンスアナリティクスでわかるの はここまでぐらいかなと思いますねで一つ 一つのチケットのどの段階がボトルネック になってるのかどの ステータスですねからどのステータスに 移った時に問題が発生しているのかどの グループにアサインされた時に問題が起き ているのかとかですねそういったことって いうのはその時系列辿っていく必要がある わけですよねユーザーやエスカレーション に保留になってるのかもしれないし 傾向はあるのかなみたいないろんな 仮説が 浮かぶけれども 実際に一つ一つの何千もあるですね過去 データの一つ一つを調べて事実を 突き止めるしか方法はないわけですけども その時間と労力を想像しただけで気が遠く それを細かいレベルで分析して問題点を 瞬時に指摘してくれるのがプロセス マイニングになりますはいこんなイメージ あとででもさせていただきますけどこんな 感じで全てのパスを 把握してどこからどこの間に問題があるか みたいなことを確認することができます メカニズムなんですけどもまあ大雑把にお 話しするとまずベスト プラクティスでサービス内で用意されて 例えばインシデント処理に 管理について チケットを処理するためにはステータスの 繊維がデフォルト用意されていて 分岐も含めてプロセスが定義されてます これがデザインパスという風に呼んでます けどもこれがありますでさらにそれ らを通るインシデントレコードですねや リクエスト問題変更といったテーブルに 対するあらゆる 活動ですね批評されてからクローズする までというすべてのアクティビティという のはイベントログに記録されていますこの 2つを合わせると 誰によって このデザインパスをどのように誰がいつ どのように 処理したかっていうことが全て 追っかけることができるのでそれを マッピングすることによって ここでプロセスマップというのが 出来上がりますこのプロセスマップを あらゆる角度から分析することによって 問題点を洗い出すことができるというその 仕組みになってますでもう少し詳しくお 話しするとオーディツロゴですね監査ログ あらゆるレコードにはパンク 像を残すとよく言いますけどもヘンゼルと グレーテルのようにですねたどった道を 書籍を全て記録されていますサービスなん ですねでこれはデフォルトで まあサービスなのは120個の otbのテーブルにすでに 監査ログ取るオーディットログ取 るっていう風に設定がオンになってますの で皆さんの環境のインスタンスでもすぐに ですねプロセスマイニングというのが できるようになる過去の 監査ログを使ったマイニングというのは すぐできるようになっています そしてそれらはですねどこでマイニング するかっていうと プラグインを 用意するわけですけれども例えばitsm 用とかCSM用とかHRとかですね いろいろ用意されているのでそれぞれ必要 なプラグインを入れていただきますと アクティベートするとプロセスマイニング 用の外部のサーバーですね同じデータ センターでセキュリティが保たれた外部の データでマイニング 処理を行うですねそのデータを皆さんの インスタンス上で 活用するという形になります はいで インターフェースはプロテストプロセスを プティマイゼーションワークベンチという のを使ってですね 処理をするいろいろ分析を行う インターフェースが用意されてますので そこを使いますでさらにプロセス前に オプティマイゼーションはパフォーマンス アナリティクスとかあとベンチマークとか 継続的改善管理それから プレディクティブインテリジェンスとか あとはオートメーションセンターとかと他 の機能と連携することによってプロセスの 改善それから自動化とかですねの推奨とか そういったものと 完全にですねクローズドループの中で実施 することができる 改善プロセスをクローズグループで実施 することができる要素が全て組み込まれて いるということになります はいでサービス内容によるプロセスの最適 化なんですけども今お話しした通りですね 全ての機能を活用する全てサービスなどで 用意されている機能を活用することによっ て 改善が うまく回るわけですけどもそれを 図式にしましたまず最初は検出ですね 件数っていうのは皆さんがすでにもうお 使いかもしれない人も レポートとかダッシュボードですね パフォーマンスと活用したダッシュボード とかによって 異常を 検知してこれは改善しなければいけないっ ていう箇所がなんとなく見つかりますその ままじゃいけないなみたいなあるいは SLAの通知とかもありますよねSLA 違反が発生しているみたいなことが 頻繁に発生するということはプロセスの どこかに 歪みがあるので 改善しなきゃなっていうことが気がつか れるかなと思いますで 検出がされましたらここで分析になります けども次のステップで分析でプロセスを 理解して根本原因を見つけましょうという ことでここでプロセス オプティマイゼーションを使っていただく プロセスマップを可視化してボトルネック を見つけて分析してで 根本原因を分析してこんなことですね さらに自動化できる部分があれば オートメーション ディスカバリーを活用して自動化の機械を 提案してくれることになります でじゃあどこを改善すればいいかってこと がわかったら次は改善活動ということで 例えば自動化の 過程で 仮想エージェントに任せた方がいいよねと かですねそれからプロジェクティブ インテリジェンスで情報共有を自動化情報 提供を自動化するとかですねだったりとか そうですねクラスタリングで ソリューションにつけたりとかでもでき ますしそれからオートメーションエンジン とrpaとの連携ということもありますし あるいは問題点が人にある場合ですね人に ある場合は 教育コーチンググループを回してですね人 に 適正なスキルを身につけさせるとか人材 配置を考えるとかということもあるかなと 思いますそういった改善をすることによっ てどのように 変わったのかみたいなことをベースライン と比較したりとかするしさらにもっと改善 が必要だったらということで継続的改善 管理を活用して モニタリングしながら 改善活動をさらに続けるというようなこと ができますということになります 先ほどお話ししたコンテンツパックについ てですけれども こちらにストアリリースストアアプリとし てご利用ご活用いただきますということで それぞれですね itsmの他にもCSMとかhrsdとか FSですかファイナンシャルの インダストリーム系のコンテンツパックが 用意されてますのでそれぞれの ソリューションに 合わせた形のものが用意されています どんなものかというと itsmだとインシデントや問題や変更 それからリクエストといったようなお なじみのテーブルを活用したマイニングの ためのベストプラクティスがすでに用意さ れていて アクティベートするだけでですねベスト プラクティスを活用した分析というのが すぐにできるようになってますということ にいます これをこれからちょっとご紹介していき たいと思います例えば コンテンツパックで用意されている ファインディングdefinitionと いう言い方をしてるんですけどもよくある 改善の機械ですねを抽出して 解決をサポートするようにあらかじめ こんな んですかね指標 分析指標っていうのが用意されてますね 大きく3つに分けて適合性と パフォーマンスと 品質といった内容になりますで多分皆さん のインシデントレコードの履歴でもあり そうな問題ばかりですね 代表的なものが用意されているかなと思い ますので まあこれ例えばですね適合性だと同じ人物 によって彼氏を解決されてインジレンとか ありますかとかですねそれから 期待した通りに動かない 遷移してないものどれぐらいあるかとか それから パフォーマンスで言うと長いアイドル時間 があるものだったりとかそれから 保留中がすぐ保留中になってしまっている インシデントが2回以上あるものがどの ぐらいありますかとか時間 測定ですよねがマルチホップの問題 エスカレーションがうまくされなくて2つ 以上再割り当てされてたりとかですねよく あるかなと思いますねそれからまあ品質の 問題とかですね 解決策ソリューションを ユーザーに提示したんだけど拒否された 問題があるとかですねそれから 影響評価のチャレンジと作成後に優先順位 が変更されて終わっているみたいな話 いろんな ケースがあるかなと思いますけどもこう いったものをあらかじめ確認することが マイニングでですね 定義されたものですぐ確認することができ ますはいでまぁちょっとデモの前にですね サービスナウの事例とかもご紹介されて いるので ここでは深く説明しないんですけども nowonnowでもサービス難の中で どれだけプロセスのオプティマ イゼーションが 時短とかですね効率化に役立った考えての レポートがありますのでご確認いただき たいですしそれから 実際 部屋って感じなんですけど実際あった事例 としては人事やですね ワークプレイスサービスからのリクエスト が ITサポートの急に割り当てられてたって ことがあってそれが誰も拾わなかったので 141日間放置されてたとかですねそう いったものとかが見つかったりとかですね そのまあ 原因とはっていう話で分析して改善でき ましたみたいな話とかですねそれから ITサポートと地域グループに分けられた リクエストの一部が空っぽで誰も拾って なかったですね誰も見ることができなかっ たみたいなことも見つかったりとかしまし た そういう事例がありましたというお話をし ます はいでは早速ですねデモに入りたいと思い ます 今のところご質問はない感じですかねはい ちょっとお待ちください はいこちらがですね サービスのインスタンスでワークすいませ ん今日お断りなんですけども 申し訳ありませんちょっと英語の 環境でご紹介させていただきますというの はですねちょっと今ちょっと 翻訳の 過程でですね一部翻訳されてますが一部 英語のままだったりとかするので中途半端 なので今日は英語でご説明させていただき ますはいプロセス オプティマイゼーションワークスペースを 選んでいただきますそうすると ランディングページがこんな感じなんです ねプロセスプロジェクトというページが 表示されましてこれがその どういうものかというとプロセスって 例えば インシデントだったりとか 健康管理変更 リクエストだったりとか分析したいですね プロセスの大きなバケツをプロジェクト プロセスのプロジェクトっていう風に 呼びますなのでここで今 3つほど用意されてますけどマイプロジェ クトってことでこの ケデブさんですかねカーデブーさんが自分 で作ったバケツをが3つありますですね それからシェアード withmeっていうのは他の人が作っん だけどこの テイルグさんにシェアされていて一緒に 分析してねっていうか見てくださいねって いうのにシェアされたそれからそれ以外の すべてのものっていうのはそれ以外とか それも含めてのですね全てのものがここで タブで開きますということになりますで バケツをですね まず作るんですね要はこういう風に タイトルで ITオペレーションプロセスについて インシデントと問題の テーブルについてのプロセスマイニングを したいですよって形でこういう風に作って ますで作るとですね ここでちょっとできたもの開きますけど エディットしますとこちら同じものです けどもこんな形で プロジェクトでフィニッションで先ほど ITオペレーションプロセスインジメント プロブレムという感じでタイトルつけて そして説明入れてでどの ダッシュボードにを使い kpidasポート使いますかっていうの を 定義しますこれは何かというと 開きますと プロジェクト開くプロセスプロジェクトを 開きますとちょっと時間かかってますが 開くの待ってて もうちょっとすいませんでもデモ インスタンスなのでいつもの通りすごく パフォーマンスが悪いんですけど ゴールズ&KPIズっていうのが出てき ますで要はこのプロジェクトでマイニング したいのはなぜかっていうとこの itsmのゴールを 達成するために 改善したいですよっていうものが見たい もの見たいKPIがあると思うんですね これがnttrだったりとか一時回答での 回答率とかですねそういった物っていうの は自分たちは気にしてるのでこの状態が今 どういう風になってるのかというのはこれ でいつでも見れる要は パフォーマンスナリティクスのデータを ここで持ってくることができますそれを ここでインシデントダッシュボードって 感じで KPIをどれ使うということであらかじめ 定義されたものを使ったりとかします そしてどのテーブルをマイニングする かっていうのはこのテーブル コンフィグレーションで 指定します今回はインシデントとフレーム ですね問題そしてここにファインディング ディフィニションズっていうのは2つ プロジェクトとプロセスというのがあり ますけどもまずちょっとプロセスの方を 最初に見ますとこれっていうのが コンテンツパックで用意されている先ほど の パワポでご紹介した例えば 品質だったりとかパフォーマンスだったり 今ここにクオリティーパフォーマンス コンフォートでありますけどもどのタイプ のカテゴリーのどのよくある問題について マイニングしますよっていうことが あらかじめこれで用意プロセス ファインディングで用意されていますそれ はどこで見れるかっていうと この人にインプルームメント オポチュニティズっていうのがありまして このログアイドルタイムだとか インシデントアプリ ありますよねこれらが先ほどのこれこれに よって 改善の機会が見つかったらここに出てき ますよねなりますで例えば 分析したのが インシデントレコード47,000 件で ルートは6600種類ありましたとかです ねまあどれぐらいの平均時間かかりました よとかっていうのありますけどその中で この問題に 該当しそうなのが どのぐらいの割合ボリュームでありました 21,000レコードがありますねそんな 感じで 確認できますというのがこれですねはいで これはプロセスファインディング deptionなので itsmのプロセス全体で用意されている ものになりけどもこのプロジェクトですね 今皆さんが見ている作ったプロジェクトで 固有の 分析したいものがあればここでそれを追加 していただくことができるものになります あとはパーミッションというのは 誰にアクセス権限データへのアクセス権限 を与えるかっていう話ですねシェアする 相手に対してを 追加するとここにこの人にこの パーミッションが与えられますみたいな形 がありますそれから エクストラクトデータログスっていうのは 抽出したデータのログとそれから プロジェクトdefinitionはこれ は バージョン管理できますので 古いの再利用したりとかそれから 更新することによって 方針が バージョン管理ができますよって話になり ますねはいでちょっとテーブル コンフィグレーションをもう少し掘り下げ てみるとこちらの中で 例えばインシデントを開きますと このインシデントテーブルをどの条件で 抽出してそして 何の変化が発生したら記録しますかみたい なここで言うとアサインメントグループが 変わったときを 見ますマイニングしますね確認できるよう になります ステータス変更しましたとかコストバイ何 によって発生したかとかですね問題との 紐付けもありますよみたいな形で マイニングしたい対象ですね 変遷何をが変わった時に 記録を保存しますかみたいなねそれから 分析するときにはブレイクダウンが必要な のでサービスの種類だとかアサインメント グループごとにとかコンタクトタイプだっ たりカテゴリーとかプライオリティとか 分析したいいろんな角度から分析したいと 思うのでどのタイプを分析しますかって ことでブレイクダウン変わりますそれから 今回はインシデントと関連する問題 レコードを分析したいのでってことでここ でチャイルドテーブルと親子関係について 定義しますみたいなこんな感じで 定義しますこういったことを作っておく ことで マイニングが できるようになりますねはいで先ほど プロセスプロジェクト 内容を見ましたこの ITオペレーションプロセスインシデント &programを開きますと 開きますと サマリーアンドインサイトアナリストワークベンチャー オートメーションオポチュニティーズと いう タブが出てきます全体としてはどんな対象 ですねインシデントレポートどんな対象が どういう状態ですねここで見ることができ ますけども 先ほどお話しした KPIと それから 改善機会がこれだけありますよってあり ますねそれから バリエーションアナリシスっていうのは要 はその経緯ですねどんな ルートを通ったパターンがあるのかって ことで上位からですねずっと何ページかに わたってありますけども一番多く通った ルートがこうですよとかですねそれから ボトルネックですね例えば アサインメントグループがどこからどこに 移った時が一番ボトルネックになってい ますよとかそれから それどの指標で見るのかみたいなことを ここで選びながら 確認することができますそれぞれに ビューアプロセッサーナリティクスって いうのがありますけどもこれをクリック するとこのAnalyticsワーク ベンチに飛びましてこの条件で 当てはまったものだけが抽出されて見る ことができます例えばこんな形で 先ほどの ルートを通った ものだけが 抽出されて分析可能になりますという感じ ですね時間がかかってますがこんな形で 見ることができます で それぞれの パターンでこの例えばデスクレベル サービスデスクレベル1から ITサポートのアメリカに アサインメントされた時にはどんな 内容ですよ見たかった形でですね表示が それぞれできるので分析に対処を絞り込む ことができるようになります ちょっと時間かかるので別のところに行き ますけどさらにここに改善の機会というの がありますけども ビューってありますね クラスターナリシスっていうところものが あってビューとかランとかありますけども なんというのまだ分析実行してないものな のでバッチ処理でですねここでダウンを 押すとバッジが動いてて後ろで分析して くれますでビューってなってるのはすでに 分析が行われているのですぐ開く確認する ことができます例えば ルートコースアナリシスを見てみると こんな形で要はロングアイドルタイム ハウロングビーフはもう一回 違法大エージェントstarted WORKING アサインされてから作業始めるまでに ものすごい時間をアイドルタイムがかかっ てるのについてものについて 分析してみましょうということでルート 口座なりシステムを見てみると 分析結果サービスデスクっていうチームが についてはサービス2739 件中2737件がサービスディスクの ところで時間かかってますよとか特に個人 ですねでその中でもデヴィッドルーさん がやるとものすごい時間がかかってますよ とかですねまあそういったことが見えてき ますねですそうするとここでアップライン ワークベンチっていう形でクリックすると デビットルーさんの が扱った チケットに関してのどの部分が問題か みたいなことが分析することができるよう になります ちょっと時間がかかってますが さんに絞った形でのデータが確認できます ねという感じですねはいでまあこういった 形であらゆるチャットからですね確認して いただくことが 方向からですね確認していただくことが できますそれから 今度クラスターナシスを開いてみたいと 思うんですけども クラスターの場合は プレディクティブインテリジェンスの クラスタリングの機能を使っていますで どれだけのボリュームなのかみたいな話と かどんな内容で 問題が発生しているかみたいなことを こちらでクラスター を見てみるとこんな形で プラスタービジュアライゼーションをで 確認することができますね どんな内容で 問題が多く発生してるのかみたいなことを 簡単に確認することができます そして 一旦ちょっとクリアして 掃除しますけども あと 便利なのが 比較ができます変更前と変更後でどんな風 に流れが変わったのかみたいなことが確認 することができます できます 履歴を取っているのでスナップショットが ですね こんな形でちょっと同じ日付になっちゃっ てますけども選べるので 改善をする前とした後ではどういう風に 流れが変わりましたかみたいなことが確認 することができますコンピアというのを 選ぶと ちょっと開いてる間に 質問が初歩的な質問ですがワークフローの 中にPC上で記録できない業務実際ない ですが印刷してチェックなどがある場合の ソリューションがあるんです 記録できるするためには例えばインシ デントタスクだとかタスクを割り当てて マニュアル作業を 挟んだことを記録する必要があるかなと 思いますねはい でそれってでも実際は作業 負荷が増えるだけなのであんまり現実的で はないかなと思いますけども要はそのある プロセスをですね 作業する間に例えば30分かかりました その中に 印刷するっていうものが入ってますみたい なことは 記録として残ってれば マイニングの中でも出てくるかなっていう ふうに思います よろしいですかね今の回答で 違う このようにですねちょっと表示がうまく いってないんですけども2つのプロセスを 比較することが やっと表示されますできますねでさらに 内容 を誰かに共有することができます ちょっと今時間ないので前前回のあります けどこのここで表示した分析結果をですね 誰かにシェアすることができます ニューノートみたいな感じでここで メンションで例えば アベルさんに アベルさんに ルックアップですみたいな形で アタッチスナップショットみたいな感じで ポストするとですね今表示されているも のっていうのが今ちょっと表示途中ので 表示されませんけどこんな形で スナップショットをシェアすることができ たりとかそうするとまあ専門家の方たちが ですね どうだどうだみたいな感じで確認したりと かしますで ここまで開いてこれでどうするのって話な んですけども要は例えばちょっと画面を 大きくしますが ルートが太い線が太いっていうのは分量 ですねこっちのルート取ったレコードが いっぱいありましたみたいな話なんだけど 例えばここで インプログレスからリゾルブドにかかる なるための間に何回も インプログレスになってるみたいなのが このありますよねでここをクリックすると どんなボリュームで発生してるのみたいな のがありますのでちょっとこの一番大きい 1日かかってるものっていうのはどんな レコードなのかみたいなこととかそれから じゃあこれにフィルターをかけてみ ましょうという形で先ほど フィルターをかけて分析したいとかですね それから 詰まったフィルターですねあとはここで 同じようにルートコースアナリストを実行 したりとかですねすることができます それから オートメーションポチュニティですね こちらのオートメーションディスカバリー という製品があるんですけどもご存知の方 はご存知かと思いますけども プレディクティブインテリジェンスの クラスタリングの機能を使ってですね インシデントレコードとかそういった分析 対象のレコードを全部 AIがですねクラスタリングして でこれってこんなにたくさんレコードある けど要は itsmlハードウェアとかトラブル シュートっていうキーワードが入った インシデントに関して3722 件あるけどこれって 仮想エージェントにやらせたら自動化 できるからどれだけ改善の機会があるよね みたいなことをリコメンドしてくれるもの になりますのでこれをもとにですね どんどん自動化を進めていただくことが できるようになるもの になるこちらについて今日は本数字じゃ ないので深く説明しませんけどもこういっ たものを活用していただくことができます それから見つけたものについて 継続的改善レコードを作って 組織的にちゃんとイニシアティブとして トラッキングしませんかみたいなことが ここでレポート作ることができますねに なります になりますねあとちょっとサイズについて データ量があまり多くてですね 多いとこんな形ですごく 煩雑で見づらいので 20%ぐらいに絞り込むことでより鮮明な 形で確認できたりとかするっていうものに なりますねはい実は概要なので今日はこの ぐらいかなと思ってますが 他にご質問とかありますかね今の段階で じゃあちょっとお時間もあれなので ちょっとスライドに戻りますが 皆さんがもしもご興味持った場合にですね 持たれた場合のお話なんですけどもまず こちらの skuとしては製品は エンタープライズというライセンスまたは プロライセンスをお持ちであれば itsmPro itsmProをお持ちであれば単体での ご 購入っていうのが可能になりますただし 買う前にちょっとどうしても試したいよ ねっていう方いらっしゃると思うんです けどもライセンス 持ちじゃなくてもですね基本版 インスタンス上で プラグインを入れていただいてコンテンツ パックも入れていただくと 4000レコードだけのサンプル マイニングというのができますということ なんですねなので本番データを4000円 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