それでは4名ほど今お集まりいただいて ますが早速開始したいと思います 改めまして皆さんこんにちは ライブオンサービスのシリーズですね ウェビナーのシリーズになってますけども 日本語でお送りしていますパフォーマンス アナリティクス概要について今日はお話し したいと思いますよろしくお願いします はいいつもの通りなんですがセーフ ハーバーのご連絡ですねはいえーとただ 今日は 新しい話というのが出てきませんので特に 皆さん気にされることはないかなと思い ますけれども 万が一製品まだ実装されてない新しい機能 について言及があった場合に関してはそれ を 根拠にですね製品のご購入の意思決定をさ れるようなことは お勧めいたしませんというお話になります よろしくお願いしますはい今日の ウェビナーですねシリーズになってまして だいたい月にに1回か2回ですねまあ ちょっとイベントの絡みとかもあって 毎回ちょっと不定期になってしまうものも あるんですけどもだいたい12回月にです ねいろんなテーマで配信させていただいて ましてこちらのリンクから 入っていただくと 申し込みができますチャットの方にもです ね リンクを ありますのでこちらご確認くださいであと あの日本語ではないんですけども英語での グローバルで配信されているものがもっと 色々テーマとかですね 種類の多くですね出ていますのでもしも よろしければそちらの方も 参考にしていただければと思います コミュニティのイベントの下にライブ音 サービスNowというのがありまして そちらから見ていただけますご確認 いただけますはい 世界ハウスキーピングですいつもと同じな んですけども最後にQ&Aをの時間を設け てますので 途中でご質問とかある場合は画面下のQ& Aボタンをご利用いただいてそこに質問 入れといていただければ後で回答させて いただきますそれから プレゼンテーションの様子は 録画されますそしてサービスの コミュニティの方で後ほど共有されますの でもしも皆がした同僚の方とか いらっしゃればそちらにシェアして いただければなと思いますそれから イベント終了後ですね簡単なアンケートへ のご協力をお願いしてます今後の 提供内容とかにですね参考にさせて いただきますのでぜひご意見をお寄せ いただければと思います はい 今日 遅くなりますが今日の お話もいつもの通りですねサービスの ジャパンでアウトバウンドプロダクト マネージャーしてます小林理恵と申します よろしくお願いいたします 担当itsmとdevopsの製品 担当になります 早速ですが いつもポールですね投票させていただい てるんですけども一つ目の質問になります ので皆さんにお答えいただければと思い ますはいパフォーマンスアナリティクスに 関してですね 導入されてますでしょうかという 質問ですはい まず1番目がまた始めてないがどのように 始めるのかベストか 興味がありますということですねそれから 今ちょうど 導入始めたところですっていうかそういう ステータスの方とかあるいはもうすでに パフォーマンスアナリティクス導入 組織で導入されて活用されてますよという 方がいらっしゃれば3番目選んで いただければと思います今そうですねはい 3名の方 投票していただけましたあと一人 の方お待ちしましょうかね4名しかいない のですごく分かりやすいんですがもしも 全員がまだ 初めて5人目の方いらっしゃいましたね 今いらっしゃった方にですが よしよろしければ 投票お願いしたいと思います今ポール見え てるのかな 今4名の方入れていただきましたはい えーとどうですかね今入られた方はいと いうことでちょっと今内容確認しましたが こんな感じですねあのまあ全員の方が 初めての方ということなので今日はとても すごく 皆さんに ちょうどいい内容かなと思いますので最後 までご 参加いただければと思いますはい ありがとうございましたはいでは続けたい と思います はい今日はですねパフォーマンス アナリティクスの 概要というか入門編ということで早速明日 からでもですね始めていただけるような 内容になってますのでご 期待くださいということですねはい で普段は皆さんというのは数値や月次で あらゆるレポートっていうのを作成されて いるの方も多いんじゃないかなと思います それにどれだけ多くの労力を費やしてるか もうだいたいいろんな方からですね 耳にします1ヶ月のうち2週間ぐらい レポートに作成に時間かかってますみたい なお話も伺いますのであのそういった 方たちにやっぱりぜひパフォーマンス Analyticsを知っていただいて 一つのプラットフォームにデータが 蓄積されているサービスの肌からこそそこ を自動化していつでも最新の傾向と状態を 確認できるパフォーマンスアナリティクス というのを活用していただくことによって 皆様の 業務ですね仕事の効率化とそれから ビジネスのスピードを上げていただくと いう目的でいいかなと思いますのでぜひご 検討いただければと思います でちょっと お話がレポートとパフォーマンス アナリティクス」ってこう違うんだよって 話ますさせていただきたいと思いますこの グラフですねこれは 単一のデータポイント レポートのイメージしていただければいい と思うんですけどこのグラフは例えばその ナレッジの利用回数を まあ表しているみたいなものになるかなと 思いますでレポートっていうのはサービス 内の定義だとレポートっていうのは単一 事典の状態がどうなってるかっていうこと を 提示する 提供するものなんですねこれ単一のデータ ポイントなので今日の ナレッジの参照は例えば 3.3ぐらいですか33 00件 参照されてましたってことが分かりますと これはわかりますただそれがいいのか悪い のかっていうのはこのポイントだけでは わからないですねまあ過去にどうだった 過去どれだけ参照されていて今3.3Kな のかこの後どういうふうにその パフォーマンスが上がっていくのかとか ですねっていうのがここだけではわからな いっていうのがこれがレポートの考え方 ですで 今我々は今どこにいるかっていうそういっ たことがわかる内容になりますでそれに 対して 過去のデータがの情報が入った時点で以前 いた場所は どこでそこからどれだけ改善したのか あるいはこの場合は改善して るっぽいですけれども 解約悪くなっているのかみたいな悪化した のかみたいなことがデータポイントが過去 のデータポイントが 提供されることによってそれが わかるようになるそうするとこの先どう なるかなっていう話とかが 今度は 予測できるようになるかなと思いますで さらに目標を設定することができますね 目標はどこに置けばいいのかということが まあ考えられるようになってきますという のは 過去これぐらいの 成長率だったのでもしかしたらこの調子で いくとこの 4000ですね4のラインまではいけるん じゃないかなみたいな目標設定ができる ようになりますこれは 上昇するのがいいことだったりとか逆に 例えばnttrみたいに 解決時間みたいな形で 減少するのがいいかもしれないけれども どっちに 触れるべきだということ目標が設定する ことになることができるようになりますと いうことですねさらに目標が設定されると そこにいつごろたどり着くのかなってこと がだんだん見えてきますよということです ねでなので 時間軸が見えてきますですねところいつ頃 になったらこのままで行くと目標 達成できるんじゃないかなってことが見え てきますとでそうするとそれって本当に そのタイミングで 許容できるんですかっていうことを考える ようになりますね目標に 例えば4ヶ月後にはたどり着くかもしれ ないけれども 果たしてそれってビジネスに対して 我々にとっていいんだろうかっていうこと を考えてそして これを短くするより短い時期 期間で例えば1ヶ月後とか2ヶ月後に4の ところにたどり着くためにはどうしたら いいかなっていうようなそういった 改善策っていうのを思いつくようになるか なと思います ということで目標に期限が設定されている 場合ありますよね例えば3 ヶ月以内にこの目標に達成することみたい なゴールを設定されている場合にはそれを 実現するために何らかの改善措置を取る 必要があるというふうに考えるようになる かなと思いますでこういったことで例えば その 過去のデータを記述的と言いますけど ディスクリプティブですかで 表現しそして 未来のデータですね予測を過去のデータを もとに予測値を 提示してくれるのがサービスなどの パフォーマンスアナティックスですね そしてそれに対してじゃあより早くですね 目標に達成させるためにはどうすればいい かという 継続的改善のプロセスを回すための継続的 改善管理というですね 製品もありますのでそれを使ってそれと 合わせて使っていただくことによってこの パフォーマンスアナリティクスというのは ただのレポートとか ダッシュボードとかですね指標だけのもの ではなくて全体の本当の皆さんの パフォーマンスを改善するために役立つ ものですよということを 理解していただければと思いますはいで インジケーターっていう風に指標を言い ますけれども インジケーターには先行指標と指標地方 指標というのがあるのはご存知でしょうか えっとですねちょっとご説明させて いただきますけれども一般的に指標という のはアウトプットを重視する実効指標と 言いづらいんですけどもラギングって言い ますね英語でランキングインジケーター ですねそれからインプットを重視する先行 指標 リーディングインディケーターと言います けどもに分けることができます でまず知行指標がちょっと言いづらいので ラギングって言わせていただきますけども ランキングインジケーターに関して言うと プロセスの結果を 測定するために使用されることが多いです ね 過去のパフォーマンスを振り返ることで 良くなったのか悪くなったのかを知ること ができますということで前の グラフで言うと 記述的って書かれた過去のデータがどう なってたかなそして今どうなるかなって ことがわかるようなものですねそれに対し て 先行指標ですね リーディングインジケーターというのは ある結果を達成するために何をすべきかに 焦点を当てるインプットに焦点を当てるの で私たちの行動を後押ししてくれるものだ というふうに理解していただければいいと 思いますちょっと 概念的なので分かりづらいかなと思うので 具体的な 例をですね お話ししたいんですけども 減量ですねわかりやすい日常的な例として は体重を減らすという目標を達成する プロセスを考えてみたいと思いますでこの 場合のですね ランキング事項指標はですね体重計に乗っ て体重を測ることですね 毎日何キロだったかな何キロだったかな 増えたかな減ったかなっていうことですね でこの自己指標の 特徴としては特に何もしなくても何らかの 影響を外的要因を受けた結果出てきた数字 みたいな感じだと思っていただければいい かなと思います体重計になることでそれが わかるですねこの場合は減ったか増えたか になりますそれに対して 先行指標ですね リーディング インジケーターというのはこの目標を達成 するために必要なものにフォーカスします ということですね例えば減量したいって いう目標があれば5キロフラッシュ増やし たいですっていうためには何らかの今まで 通りの暮らし方をしてたら絶対 減らないですねそのままか増えるかの どっちかだと思いますので例えば ダイエットフードに変える食事制限をする とかあるいは 走るとか歩くとか何らかの運動をする みたいな形になるかなと思いますねそう いったことで例えばこの人の場合は 毎日たくさん歩くっていう目標を設定して 例えば10キロ歩く10キロちょっと多い ですかね 毎日 毎朝公式移動歩くという目標を設定した時 に 毎日5キロ歩くっていうことが先行指標と してのインジケーターになりますでこれが まあ今と将来に影響を与える行動になり ますということですねその結果それを1 ヶ月2ヶ月続けた結果計っていたり遅行 指標ですねラギングインジケーターの数値 がどんどんどんどん減ってって最終的に 目標達成することができたみたいなこんな 形になりますでインジケーターにはこれは 先行なのか思考なのかみたいなことを 意識しながら 測定っていうのは考えていただきたいかな と思いますもし先行指標がですね良い結果 を出してちゃんと毎日5キロ走って食事 制限もしているのに全く体重が減らないっ ていうような遅効性指標に影響 成果が現れないという場合は先行指標の 活動が直接この活動結果自己指標に つながってないあるいは別の外的要因が悪 さしてるかもしれないということなので そういった阻害要因も含めて全体の見直し と 活動の改善っていうのが必要になってき ますよというお話ですねなります で サービスマネジメントの文脈でちょっと 同じ原則を考えてみたいと思いますけれど も 優先度さんですねのインシデントの 95%5日以内に解決するようなサービス レベルアグリーメントの目標を達成するっ ていう映画があったとしますねで遅行指標 ランキングは簡単ですよね 測定すればいいんですね目標達成した プライオリティ優先度3インシデントの数 を 図って数えてクローズしてインシデントの 総数で割ればすぐ出てきますということ ですね 測定が用意ですけどもこの結果が何かに 影響を与えるかっていうとなかなかそれが ない目標なのでというところですかねなり ますそれに対して 先行指標っていうのは 成果を導くのに役立つ手法なのでこの例で 言うと24時間誰も作業してない未解決の 因子点と の割合を測定することでこれが減れば 人指標に良い 影響が出るかもしれないしもう一つ4日 以上経過した未解決p3インシデントの 割合も減れば そうですね同じように5日以内に解決され たPC施設の割合っていうのは減るだろう というふうに思いますでこれが先行指標 ドライバーですねこの成果を導くための ドライバーになりうるものということで ですが 特徴としては 先行指標っていうの測定が難しいというの は結局何 らかの 改善活動をしないと 数値が 良くなりづらいですよねっていうところ ですねでもうまくちゃんとやればちゃんと 結果が出てくるという思考指標に成果が 現れるんだというふうに思っていただけれ ばと思います でさらに 重要なポイントとしてはある人にとっての 先行指標というのは別の人にとっての自己 指標になるんですというお話になります ある 費用が 先行指標か自己指標かというのはその見る 人ですねステークホルダーの視点によって 異なることを理解していただくことが重要 です 例を見てみたいと思います あるサービス 組織がですね皆さんとこでもあるかもしれ ないですけど今後90日以内に顧客満足度 5ポイント向上させるという高い目標を 設定したという風に考えてくださいこれは サービス組織全体の 思考指標と考えていただくことができるか なと思いますここがスタート地点ですね まずは上の方からですねこういった目標を 設定されますとですねでこの達成目標に 対して 先行指標としての実行目標としては どんなものがいいでしょうかっていうと ドライバーとしてはmttiですね 標準解決時間の 経過というか 削減ですね1日以下にしましょうとかそれ から FCR10%向上させましょうとかですね それからホップ数20% 削減しましょうみたいな目標を立てると それを実践するべきなんですけども実は これもまたですね 実際は 実効指標として考えられるんですねって いうのはこれを実現するためには何らかの 活動 測定しながら 見守らなければならない 活動があるでしょうということで nttrの 1日以下で回すことみたいなことを1日 以下すみません1日1日以下削減するです ねという目標を時にどうやったらそれが 実現できるかなということを考えた時に やっぱりその先にですね実行目標があって 先行指標ということでドライバーがあって 5日以上更新されなかったインシデントを 25% 削減しますねそれから利用分される インシデントの回数を20% 削減しましょうとかですね30日以上経過 したインシデント50% 削減しましょうみたいなこんなことをです ね実践的な現場でやることによってこの 達成目標ですね真ん中の達成目標が実現さ れそれが 最終的にはシーサットですね 顧客満足度の スコアをアップさせるって事に結びつくと いう風な関係性があるというふうに思って いただければと思いますはいで今 インジケーター間の上下関係が見えてきた ところで実装を始める場合は使用する人 たちのペルソナにあった内容を使わなけれ ばならないということでまずは部門の トップから何を求めてるかってことを ちゃんと明確にしなきゃいけないのでお話 を聞いてインタビューしますと 部門目標とか 組織の目標とかですねあらゆるものが 戦略として 掲げられているとしたらそれに 当てはめた形でですね何らかの目標って いうのがあるはずなのでまずは部門の トップとcioとかですねで試合用とかは あなたたちのパフォーマンスを何を気にし てるかというところを聞いてみまして 達成しなければならない目標をはっきりさ せますそうするとその次にその目標を達成 するために 各 担当マネージャープロセスオーナーって いうのがどんな 施策が必要かということを 定義しますよねということで一次解決率 10%改善とかmttrと1日短縮させる 最安値率を20% 削減するといったようなことを設定します それを実現するためには現場のレベルで どうすればいいかなということで実施担当 者に求められる行動ですよねそういった ものに落とし込まれてきますとで今まで よりもパフォーマンスを上げるために具体 的にどんな行動に移した方がいいかなと いうことでこれらの特定アクション具体的 なアクションに 落とされていくという イメージです で指標の連鎖を 理解していただいたと思うんですけどそれ を実施するための最後のステップとしては 各ステークホルダーにとっての適切な 見える化ですよねこんな目標立てました こういう数値を測定して取得してますでも 見えやすいですか見づらいですかどれで 判断しますかどんな情報が必要ですかって ことをそれぞれのペルソナごとに間違った 形で見せなきゃいけないですよねという ことで ここにありますのが例えばエグゼクティブ cioとかですね 担当役員の方たちだったらハイレベルな 目標ですから 休日90日以内にNPSスコアが5 ポイント改善すればいいですねその下で どんなことが行われているかっていうのは まあ極端な話どうでもいいというかですね まあいいことされてるんだろうなってこと を 理解してるだろうけれどもスコアが気に なるのでシングルスコアだけでもいいん ですよね 忙しいので グラフを読み解くとかそういうことって いうのは 極力 避けて 判断したいっていうところはあるかなと 思いますでさらに今モバイルでいつでも アラートが来てですねメッセージが来て スコアがこれだけ改善しましたよってなら ポンってくればよかったよかったみたいな 感じで 喜んでくれるかなと思いますでですねそれ に対してそれらその目標を達成しなきゃ いけないそれを 遅行レベルとして 先行レベルの実現しなきゃ思考選考 インジケーター指標の 改善をしなければいけないサービス オーナーというのは それぞれの 活動に対しての具体的な状況を把握し なければいけないですね 悪化しているのかうまくいってるのかそれ はなぜなんだろうかみたいにどこの部門で チームが足を引っ張ってるのかとかどこの チームのパフォーマンスいいのかみたいな とこに人が足りないのかとかいろんな情報 をもとにですね 改善しなければいけないというのがこの サービスオーナーさんなので リッチなワークベンチウィジェットが必要 になりますでそして最後に第一線の スタッフの方っていうのは自分たちがやる べきことっていうのが明確になってること で パフォーマンスを発揮できるので スポットライトというような形で後ほど ちょっとご説明しなくても優先的に 取り組まなきゃいけないのは何かみたいな ことが明確にわかってる必要がありますと いうことで例えば5日以上更新してない インシデントってどれとかですね30日 以上経過してるインシデントって何なの みたいなことが明確に分かってそれをに 優先的に取り組めるような情報が必要です ということになりますなのでここでのお話 のポイントというのはペルソナボタンに ごとに見たい情報も見せたい形なんですね 表現も全く違うんだということを理解して いただければと思います はいで今の前のページのそのカスケード みたいなのをどうやって設計するんですか みたいな話なんですけどもサービス内には KPIコンポーザというですね 機能がありますこれあの先ほどの図に近い かなと思いますけどもこんな形でまず誰に 何を見せたいのどんな形で見せたいの みたいなことをデザインするそんなツール になります パフォーマンスマネジメントの戦略を入れ てですねそれにアインする形でそれを達成 するためにはどんな クリティカルサクセスファクターですが 重要成功要因があってそれを 測定するにはどの ケーキパフォーマンスインジケーターが 必要ですかみたいなことを マッピングしてじゃあそれはどのサービス なのパフォーマンスアナリティクスの インジケーターで表現しますかみたいな ことを 設計していただきますさらにそのこういっ たもうデザインが出来上がりましたら じゃあそれを実装するための簡略された タスクリストっていうのが自動的に生成さ れますので誰にそのタスクを割り当てます かみたいなことで実際に作っていただく ことができますですねダッシュボードとか を作っていただくことができるようになり ますただ それってすごいなんかハードル高いじゃ んって思われたかと思うんですけどもと いうことは理解してますのでサービス内で はあらかじめすぐに使えるペルソナ別の ダッシュボードも用意されてまして あらかじめそのIT担当役員用とか マネージャー用とかエージェント現場の人 用みたいな形でもうすでによく使われる ベストプラクティスを集めたですね インジケーター集めたダッシュボードが 用意されてますのでこれから始めて いただくということが大事かなと思います なのでちょっと引いてしまわれたかと思う んですけども大丈夫です 安心してくださいという感じですねなり ますでは早速ですね後半 パフォーマンスアナリティクスの始め方に ついてお話ししていきたいと思いますここ からはちょっとでもっていうか実機も交え てですねお話をしますでまずステップは すごくシンプルですね 4つになりますまずは有効化ですね ダッシュボードの有効化というか コンテンツパックをアクティベーションし ていただきますそして otbのですねあらかじめも用意されて いるものをちょっとレビューしていただい てこうなってるのねっていうのを理解して いただいた上で実際にスコアを集めて いただいてそしてその結果を見てみ ましょうみたいな形になりますはいすごく 簡単シンプルなので早速見ていきたいと 思います はいあご質問ある方はQ&Aのところに 入れていただいてですねここまでのところ で何かご質問あるかちょっと確認してみ ますか 大丈夫ですかねはいはいえーとじゃあどう いう風に パフォーマンスアリティクスでできてん のって話なんですけどもサービスダウンの テーブルが左側にありますで実行の流れな んですけどまず生データですねこの サービスのテーブル 群からパフォーマンスアナリティクスの各 インジケーターで使用するためのバケツと いうかですねインジケーターソースって 言うんですけどそういったものを 抽出しますで例えばインシデントデータ だったら オープン中のレコードとかリゾルブ 丼になったものとかクローズドみたいな形 でそれぞれ 特徴的な 条件でですね 抽出しますとかですね 定義して 抽出しますそしてそのさらにそのバケツを 使ってどんな指標を測定していいかという のを定義するのがインジケーターと言い ます RAWデータからインジケーターソース 抽出してそこからどんな 測定 条件で測定計算式で測定したいのかみたい なことを 定義したのがインジケーターになりますで 各インジケーターインジケーターソースで 抽出したデータから 独自それぞれの独自の計算式を当てはめて 複雑な指標を導き出したりとかしますそれ から ブレイクダウンというのがありまして 例えば優先 度別に見たいとかそれからアサイン先 グループを別に見たいとかロケーション ごととかですねいろんな カットですねブレイクダウンしたデータを 見たいと思いますそのブレイクダウンデー タっていうのもマスターデータとそれから 抽出したデータで 絞り込みができるような パラメータが用意されています ブレイクダウンを使うと いうことによってより深いですね分析が できるようになりますのでこれら活用して いただけるここまでのことをデータレイ ヤーって言いますそして データレイヤーにデータが整ったらですね 今度はパフォーマンスアナリティクスの ウィジェットですね先ほどお話しした通り 役員エグゼクティブ用それから マネージャー用世界現場マネージャーや オーナー用とかですねだから現場の エージェントの人たちをみたいにそれぞれ に向けた 適切な形の 見た目のですね 可視化する見える化するウィジェットが いっぱい用意されてますんでそれを使って 提供するんですね情報提供するこれが ビジュアル化レイヤーあるいは可視化 レイヤーという言い方をしますはいこんな もので 実践していくということになりますはい ちょっと名前をなんとなく覚えておいて いただいてインジケーターソース インジケーターブレイクダウンとかですね という言葉は理解してみていただければ次 からの説明がわかりやすくなるかなと思い ますはいそれでは早速一番最初有効化に なりますけども 管理者としてやってまず確認していただき たいのは本番インスタンスの サブスクリプションマネジメントで エンタイトルメントを確認していただき ます皆さんの 組織でご契約いただいているサービスなは どんなパフォーマンスアナリティクスを 使えるのかなみたいなところが確認できる か全体とされているものが確認いただけ ますで見ていただけます はいでエンタイトルメントに属する コンテンツパックっていうのがを有効化し ていただくんですけどもどんな分析パック コンテンツパックがあるのかなっていうの は後ほど コミュニティでもシェアされますけども こちらのレポートソリューションのページ を見ていただければという感じですねなり ますそして パフォーマンスアナリティクスの プラグインですけども実際に 画面をこういった itsmだとこういったものが 用意されてるんですけどもここではどう やって見るかなって話ですがこれあ見えて ますかね大丈夫ですか今 インスタンスに変わりましたけども大丈夫 かな 管理コンソール パフォーマンスアナリティクスの管理 コンソールを開いていただくと まず遅くなったこのコンテンツライブラリ プラグインディストっていうのがあります ので ここで 何がアクティブになってて何がアクティブ になってないかってこと見れますのでここ で確認していただいてで アクティベーションしていただくことが できるかなと思います はいであと アクティベーションしましたとなったら 今度はですね簡単ですレビューになるん ですけどもこれから先はですねガイドと セットアップを使って確認していけます まず最初にやるのはレビューということで 該当ガイドとセットアップ開いていただく とインジケーターソースをレビューから ブレイクダウンのレビューまで4つの 名前先ほどちょっと 覚えておいてくださいねって言ったものが 出てくるかなと思いますけどこれを それぞれ見ていきましょうって話になり ます に関して言うとお話させていただくと これですね ガイド付き パフォーマンスアナリティクスのガイ デッドステップアップを開きますとホーム 画面が出てきますようこそですねここで はじめにっていうところに行ってでどの プロセスからやろうかなみたいな話でまず はちょっとインシデントマネジメントから でやってみたいと思います今日はですね インシデントマネジメントでやりたいと 思いますでここで見ると8種類のですね タスクが用意されてますのでまず頭から ですね見てみたいと思いますクイック スタートでも始められますが より説明を確認したい場合ですねこんな ところから始めていただければと思います まずはインジケーターソースをレビューし ましょうということで指定された リソースをレビューしてインシデント アプリケーションテーブル構造に一致する ことを確認しますということで 確認してみますと 生データから 抽出するタイプなんですねバケツをこの ようにあらかじめサービスのある用意して ますよってことでクローズしたものそれ から新規のものオープン中のもの世界 リゾルブドになってるということで ステータスに 合わせた形で4種類のバケツが用意されて いるということが分かりましたとこれ確認 が終わったので 完了としてマークしますですねで次に今度 はそのバケツですねインジケーターソース から 抽出するして インジケーターとして 計算式を作ってるものですね置いている ものを確認しましょうということで インシデントに関して言うとデフォルトで はこれだけの様々なインジケーターが用意 されてますねということで例えば 難しいのだと再割当数オープン中の インシデントの合計栽培やったりとかです ねそういった物っていうのが 計算式で導かれたりとかしますねなります これ開いて1個ちょっと開いてみると こんな形で オープン中のインシデントを 拾ってきますよそして こういう条件で再割り当てがあるものが どれだけの割合あるかみたいな話だとか それからどんな ブレイクダウンを考えてますかカテゴリー 別にしたいのか優先度別みたいのかとか ですねこういった形で ブレイクダウンができますそれから こんな感じですかねが確認いただけます それから 確認が全部どんなインジケーターがあるの かなってことは見て確認していただいて どれが使えそうなのかなみたいなところも 理解していただければいいかなと思います それから 次に 次には ですね これも インジケーターもデビューしましたで ブレイクダウンですね ブレイクダウンソースについては ブレイクダウンソースっていうのは マスターデータですねなので ブレイクダウン対象はインシデントからも 引っ張ってきたインジケーターソースから の中身なんですけども 実際に優先度だとかそれから アサイン先グループというのはマスター データで別のテーブルにあるわけですから そこのテーブルを参照してマッチングさせ るっていう事なのでソースをこうやって 確認しますね例えば カテゴリーだった資質チョイスですよとか ナレッジだったPAバケットとかですね グループだったし水ユーザーグループから 持ってきますみたいなことが確認できると 思いますこれは皆さんが 追加していただくこともちろんできますの で他のインジケーターソースも インジケーターもそうなんですけどもまず は今デフォルトでotbでどんなものが あるのかなっていくと 理解していただければなと思います その次にやるのは ブレイクダウンですねソースが分かったの でじゃあ例えばアサイン先グループをどの インジケーターにどの インジケーターにマッピングすればいいの かみたいなことがここで わかりますということですね はいマッピング対象ただまぁその インジケーターによっては 組み合わせても意味がないものとかがあっ て 組み合わせてっていうのは 複数のインジケーターでマトリックス的に 絞り込むってこともできるんですけども そのマトリックスの組み合わせがあまり 意味がないものだったりもするのがあっ たりするのでそこは注意が必要かなと思い ますが ここで ブレイクダウンわかりました ねで ブレイクダウンを完了 ここまででレビューが終わりました だいたいどんなデータがどういった インジケーターで見えるのかなみたいな そして ブレイクダウンはどんな タイプがでブレイクダウンできるのかなっ ていうのがわかるかなと思いますそれが 終わったら今度は収集なんですけども こちらバッチジョブを流す形になります ですねはいデータを収集のところに来まし たはいでこれ確認していただくとバッチ ジョブは必ず2セットになってまして デイリーデータコレクションというのと ヒストリックデータコレクションの 組み合わせになりますで今PAインシデン トっていうのが表示されてますこれは ガイド付きセットアップのところで今 インシデントエマネージメントの セットアップをしているのでこれだけが出 てきます 問題プロブレムだったりとか チェンジとかそれぞれに対してもデータ コレクションとそれからヒストリック データコレクションという2種類があり ましてこれはだいたい5層ずつつくかと 思うんですけども 日時って書いてありますのでデイリー データコレクションというのは 毎日これから今日からですね 毎日毎日ですね 実行されて1日のデータを取り込んでいく というパッチジョブになります スケジュールされていますねそれに対して 今度ヒストリックデータコレクションと いうのはこれは今日より前の 過去データを集めてくるというそういう バッチジョブになりますのでこれは1回 きりやればいいと思うんですねデイリー データコレクションが動き始めてからは 必要ないものになるので最初に1回だけ やればいいというものになりますでまず このでヒストリックデータコレクションを ちょっとアクティブにしなくてもいいん ですがここで今すぐ実行を実行して いただきます そうするとですね 今すぐ実行でこれやっちゃったからですか ねここであの 収集が終わるまで待っていただいてですね で 終わったらデータが取れたという形になり ますはいでそれと同様に ヒストリックデータコレクションが 終わってから あまり関係ないんですけどもこちらは アクティブ 必ずアクティブにしていただいてまずは今 すぐ実行ですねします あとはアクティブにしていれば 毎日1回バッチジョブが流れてデータ収集 が始まりされますので ちょっと1日分なのであっという間に ジョブが終わりましたけどこういった形で データの収集が終わりましたですで3番目 の 実行が終わりましたら 収集 完了ということで 次にあなんですけどもちょっとそうですね この 収集については今お話しした通りですかね ここでスコア収集メモリーテクニカル プロセスということでバッチ ジョブで実行されている中でスコアを収集 してそして 計算のしますけどもそれは全てメモリー上 で行われますよってことがここで書かれて ますねレコードのセットはデータベース から取得され次に集計とシステムITX 取得されてテーブルに格納されるまでは メモリー上で実施されますよということを 理解いただければと思いますで 履歴スコアで気をつけていただきたいのは オープン中のレコードっていうのは コロコロデータが変わっていくものなので 物によってやっぱりちょっと正確な値が 取れないっていうのは 致し方ないところがあるかなと今日と明日 でだいぶ違ったりとかすることもあるかな と思います最終更新日とか再割り当て数と か違反数とかですねそれからボンレコード とのライフサイクル中に形に値が変わると いうことで ブレイクダウンを持つインジケーター 割り当てグループも変わりますとか ステータスの変わりましたみたいなことが あるのでどうしてもそれに引きずられて しまうことがあるのでまあご注意ください ということがありますはいでデータ収集が 終わりましたら 結果を確認しましょうということで分析 ハブの表示とダッシュボードを表示って ありますねで分析ハブとダッシュボードを ちょっと見てみたいと思いますが まずは分析ハブですね分析幅を見てみ ましょう こういった形でトレンドのところに 値が入ってるものっていうのはデータ 収集がうまくいってるものかなと思います ねはい一つ以上のインシデント服も オープンな問題みたいな形で開いてみると こんな形でデータが取れてるのになります 今日はちょっとですね時間がないのでこの 分析幅の使い方っていうのは詳しくお話し しませんけれども 傾向それからバンドですねだったりとか それから予測みたいなものがこのように ですね確認いただけますとそれからものに よっては継続的 改善部を ここから作ることができますということ ですねそんなこともできたりしますという ことですねはいでなので皆さん 収集データ収集終わったらすぐにですね 分析ハブを開いていただいてこんなデータ が取れるのかなみたいなことを 理解していただければいいかなと思います ねはいそれから 今度はダッシュボードですねちょっと完了 しとしてスキップしなくてもいいか インシデントマネジメントの ダッシュボードのデフォルトがこんな形で 見れますよみたいなんですね 先ほどお話しした前半でお話ししたように IT担当役員用とかですね それから マネージャーですねITマネージャー用と かっていうのもあらかじめ用意されてます のでこの人たちにはこんなものを 見せるのが ベストプラクティスなんだなみたいな形で ちょっと レビューしていただければいいかなと思い ますねで最後にちょっとですね エージェントの方のスポットライトって いうのをご紹介したいと思うんですけども あこれあれなんですこの人今ちょっと アドミニストレーターなので自分が担当し てるインシデントをゼロだったんですけど こんな形でスポットライトにスコアって いうのがありますよねこれで要はその スコアが 緊急度が高いものスコアをたくさん用意し といてで用意してっていうかアサインして ですね 一番早く対応しなきゃいけないものを トップに持ってくるみたいなで順番にこう 表示するとスポットライトって言うんです けどもここから作業してくださいねみたい なこの順番に作業してくださいねみたいな ことが表示されるものになります スポットライトの閾値を超えているものが 17キロのまずこれからやらなきゃいけ ないですねとかですね重大なインシデント とか13件ありますとかってことがこれで わかるみたいになってますはいということ で今ちょっと一通り チェックのところまで来ましたスポ ットライトですねあここに説明があります けども 再アサインされたものについてはウェイト 200でセットしますよとかですねそれ からSLAを違反になってるものは 1,000足しますとかですねそれから 30日以上長くオープンされてものには 400足しますその足し算した結果で 順番を押そうとして一番最初にやらなきゃ いけないの何みたいなことが確認できる ようなそんな仕組みになっているのが スポットライトですねはいということで だいたいご説明させていただいたんです けどもちょっと時間もいい感じになってき ましたがもう一つ皆さんに 投票お願い [音楽] 質問 投げたいと思いますので簡単にご回答 いただければと思います はいえーとパフォーマンじゃなくすを 始めるのが難しいなと思われていた 理由っていうのは何でしたかっていう話 ですねはいえーと 1番がどのように始めたらいいかわから なかったですとから2番目が 既存のレポートとの重複が多いと思われる のでちょっと手をつけるのに躊躇しちゃい ますみたいなそんな方もいらっしゃるかな と思いますけども はいいかがですかね今のところどのように 始めたらいいかわからなかったっていうの が 67%というか2名様ですかねはいその他 の方がいらっしゃいもしもよろしければ その他の理由についてチャットで教えて いただけたらなと思うんですけども いかがですかね どうですかご回答 その他の方にチャット いただければなと思いますけど もありがとうございます あなるほどはいどんなようなことができる かっていうことのお話ですねありがとう ございますはいえーとそれではですね 皆さんに 共有したいと思いますけどもはいえーと どうですかねあのもうすごい短い 期間だったので時間だったので全容は全然 わからないと思いますただ始め方について は理解していただけたんじゃないかなと 思いますので ぜひですねいろいろこれから触って いただきたいなっていうのがそのきっかけ になればなっていうお話になりますそれ からちょっと今日はご紹介しなかったん ですけども itsmsuccessダッシュボードと いうのが皆さんのところで確認いただけ ますこれ何かって言うとですね パフォーマンスアナリティクスのデータで もですね特にその itsmサービスNowのitsmを 導入いただいたことによって皆さんの仕事 がどれだけ改善されたかっていうことの 視点で作ったインジケーターですね指標を まとめたダッシュボードになりますので 例えばそのよくあの トップの上層部からですねサービスなんて 高いじゃんって言われてで高いの入れた けどRIちゃんと出てるのっていうか サービスなの入れた効果って見えるのって いうこと言われるかなと思うんですけども それをこれで 証明していただけたらなっていうそんな 感じですねより複雑な計算式ですねあの コスト削減がこれによってどれだけできた のかとかですねそれから 仮想エージェントを使用した自己解決にが どれだけ増えたのかみたいなそんなことも 含めてですねあのより複雑なだけども効果 の高いですね 印紙 ipsmに関するですね効果 測定っていうのが見れますのでぜひ サクセスダッシュボード使っていただけれ ばと思いますでさらにこのサクセス ダッシュボードのインジケーターというの はベンチマークもありますので他の 組織ですね皆さんと同業他社とかですね 同じようなインダストリーの方たちがどれ だけの効果を出してるのかそしてそれに 対して皆さんはどうなのかみたいなことも 確認いただきますのでぜひご活用 いただければと思いますちょっと時間ない のでベストプラクティスここに3枚ほど 置いてますが後で見ていただければと思い ますそれから リソースですね入門 編と自習編がありまして特に 英語だからわかりづらいのもあるんです けども ナウラーニングの下の2つですね パフォーマンスAnalytics ファンダメンタルズオンデマンドとそれ からアドバンスドオンデマンドこの2つは 日本語になってますのでぜひぜひ 使っていただければなと思います今日お 話ししたことがなんとなくわかって いただければより早く理解ができるかなと 思います それからショートコースもですねちょっと こちらは英語になってしまうんですけども ありますしあとアカデミーとかですね コミュニティでも スレートがありますのでぜひ 活用いただければと思いますあの パフォーマンザナリティクスって結構もう 出てから枯れてるって言うかあの長いので 情報 量も多いですしいろんな Tipsも紹介されてますのでぜひご 活用いただければなと思います はいということで以上になりますあの今後 この後ですねアンケート是非よろしくお 願いします今日はどうもありがとうござい ました すいませんずっと ポールを共有してたかなと思いますすい ません ありがとうございました