Benchmarks KPI

  • リリースバージョン: Yokohama
  • 更新日 2025年01月30日
  • 所要時間：13分

    • Benchmarks KPI を有効または無効にし、KPI 条件をカスタマイズできます。パフォーマンスアナリティクス との統合により、KPI データの日次データ収集とドリルダウン機能が提供されます。

    ベンチマーク は ITSM、ITOM、仮想エージェント、Security Operations の KPI、サクセスダッシュボード、戦略的ポートフォリオ管理 (SPM) を提供します。
    注:
    Benchmarks をアップグレードしても、KPI のステータスまたは構成は以前のリリースから変更されません。新しい KPI はデフォルトで有効になっています。

    ベンチマーク では、グローバルおよび業界のベンチマークを計算するために、オプトインしている顧客から匿名で集計された利用状況データを使用します。ベンチマーク アプリケーションの KPI は、月次集計に基づいた 1 か月間のインシデントの合計数など、使用回数データのみを収集するパフォーマンスアナリティクスインジケーターです。データ収集中、ベンチマーク アプリケーションでは、インシデントの説明や、要求、変更、またはアプリケーションに関する情報など、その他の詳細は考慮されません。

    業界カテゴリ、ユーザーサイズ、および 3 つの地域別に集計された各コホートバケットの参加顧客数は、月次のベンチマーク値の計算と、完全な匿名性の維持に十分な人数です。さらにデータの匿名性を確保するために、Benchmarks ユーザーインターフェイスでは、使用できるフィルターは一度に 1 つのみです。

    ITSM KPI

    表 : 1. インシデント
    KPI 説明
    注:
    一部の環境では、解決済みのインシデントに関する KPI には、解決済みのインシデント データを取得するためにさらに構成が必要な場合があります。
    高優先度の解決済みインシデントの割合

    [月内に解決された優先度 1 (P1) および優先度 2 (P2) のインシデントの数] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]

    インシデントの数は [インシデント] テーブルから生成されます。
    注:
    P1 と P2 インシデントの定義は、参加者ごとに異なる可能性があります。各自の P1 と P2 インシデントは、他のユーザーのインシデントと同様である場合もそうでない場合もあります。比較のため、このレポートで提供されるメトリクスはすべての参加者の平均を表しています。
    最初のアサイン先により解決されたインシデントの割合

    [月内に最初のアサインにより解決されたインシデントの数] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]

    最初のアサインとは、インシデントの [再アサイン回数] フィールドが 0 になっている場合を意味します。
    SLA 内で解決されたインシデントの割合

    [月内に解決された SLA を満たしたインシデントの数] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]

    SLA を満たしたインシデントは、月内に解決されたインシデントの task_sla テーブルから計算されます。
    再オープンされたインシデントの割合

    [月内に再オープンされた解決されたインシデントの数] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]

    再オープンは、インシデントの [再オープン数] フィールドが 0 より大きい場合に起こります。
    高優先度のインシデントの解決に要する平均時間

    [月内に解決されたすべての高優先度インシデントの期間の合計] / [同じ月に解決された高優先度インシデントの合計数]

    • 期間は作成から解決までの時間の長さです。
    • 高優先度のインシデントには、優先度 1 (P1) と優先度 2 (P2) が含まれます。
    インシデントの解決に要する平均時間

    [月内に解決されたすべてのインシデントの期間の合計] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]

    期間は作成から解決までの時間の長さです。
    ユーザーごとに作成されるインシデントの数

    月内に作成されたユーザーごとのインシデントの数

    グローバル値は、ユーザーごとのすべての参加顧客の平均値です。
    表 : 2. 問題
    KPI 説明
    高優先度の問題の割合

    [月内にクローズした高優先度の問題の数] / [同じ月にクローズした問題の合計数]

    高優先度の問題には、優先度 1 (P1) と優先度 2 (P2) が含まれます。
    問題別の解決されたインシデントの割合

    [問題に関連付けられている、月内に解決されたインシデントの数] / [同じ月に解決されたインシデントの合計数]
    問題のクローズに要する平均時間

    [月内にクローズしたすべての問題の期間の合計] / [同じ月にクローズした問題の合計数]

    • 期間は、作成からクローズまでの時間の長さです。
    • 問題には、優先度 1 (P1) から優先度 5 (P5) までが含まれます。
    表 : 3. 変更
    KPI 説明
    緊急変更の割合

    [月内にクローズした緊急変更の数] / [同じ月にクローズしたすべての変更の総数]

    すべての変更には、標準、通常、緊急が含まれます。
    失敗した変更の割合

    [月内に失敗した変更の数] / [同じ月にクローズしたすべての変更の総数]
    変更のクローズに要する平均時間

    [月内にクローズしたすべての変更の期間の合計] / [同じ月にクローズしたすべての変更の合計数]

    • 期間は、作成からクローズまでの時間の長さです。
    • すべての変更には、標準、通常、緊急が含まれます。
    表 : 4. サービスカタログ
    KPI 説明
    SLA 違反をしているクローズした要求の割合

    [月内の SLA 違反をしているクローズした要求の数] / [同じ月にクローズした要求の合計数]

    SLA 違反は、月内にクローズした要求の task_sla テーブルから計算されます。
    要求の履行に要する平均時間

    [月内に履行されたサービスカタログ要求の期間の合計] / [同じ月に履行されたサービスカタログ要求の合計数]

    • 期間は、作成からクローズまでの時間の長さです。
    • 履行された サービスカタログの要求数は、1 か月以内にクローズした sc_req_item テーブル内のレコード数のカウントです。
    ユーザーごとに作成された要求の数

    月内に作成されたユーザーごとの要求の数です。
    表 : 5. ナレッジ
    KPI 説明
    KB 記事を使用して解決されたインシデントの割合

    [月内に解決された KB 記事付きインシデントの数] /

    [同月内の解決済みインシデントの総数]
    ユーザーあたりのナレッジ記事の閲覧数
    月内のユーザーあたりのナレッジ記事の閲覧数です。
    • [ナレッジベースビュー (Knowledge base views)] は、kb_use テーブルから生成されます。
    • グローバル値は、ユーザーごとのすべての参加顧客の平均値です。
    表 : 6. ITSM 仮想エージェント
    KPI 説明
    コール転送の割合

    [仮想エージェントを使用して作成されたインシデントと要求の数 ] / [作成されたインシデントと要求の合計数]

    仮想エージェントを使用してインシデントまたは要求が送信された回数の割合。これは、仮想エージェント トピックで追加された転送 パターンによって決定されます。
    自動解決されたインシデントの割合

    [仮想エージェントによって自動解決されたインシデントの数] / [解決されたインシデントの合計数]

    インシデントが自動ワークフローを使用して、または 問題の自動解決によって自動的に解決された回数の割合。
    表 : 7. その他
    KPI 説明
    平均顧客満足度

    [月内に行われたすべてのサーベイ インスタンスの標準的評価指標値の合計] /

    [同月内に行われたサーベイインスタンスの総数]
    • テーブル：asmt_metric_results
    • サーベイ：顧客満足度サーベイ
    • 評価指標値はカテゴリの重要性により標準化されます。
    注:
    この KPI は、ベース システムの顧客満足度サーベイを使用します。

    別のサーベイを使用してユーザーからのフィードバックを収集する場合は、KPI 定義をカスタマイズできます。
    履行者あたりの要求の数

    [月内のアクティブな要求者 (非 ITIL) ユーザーの数] /

    [同月内のアクティブな ITIL ユーザーの総数]

    ITOM KPI

    表 : 8. CMDB
    KPI 説明
    重複する CI の割合

    月内の重複 CI の平均割合。

    重複 CI は、cmdb_health_scorecard テーブルを使用して計算されます。
    注:
    重複 CI の定義は、参加者ごとに異なる可能性があります。各自の重複 CI の定義は、他のユーザーの定義と似ている場合もそうでない場合もあります。比較のため、このレポートで提供されるメトリクスはすべての参加者の平均を表しています。
    非準拠 CI の割合

    月内の非準拠 CI の平均割合。

    非準拠 CI は、cmdb_health_scorecard テーブルを使用して計算されます。
    注:
    CI コンプライアンス監査の定義は、参加者ごとに異なる可能性があります。各自の CI コンプライアンス監査の定義は、他のユーザーの定義と似ている場合もそうでない場合もあります。比較のため、このレポートで提供されるメトリクスはすべての参加者の平均を表しています。
    古い CI の割合

    月内の古い CI の平均割合。

    古い CI は、cmdb_health_scorecard テーブルを使用して計算されます。
    注:
    古い CI の定義は、参加者ごとに異なる可能性があります。各自の古い CI の定義は、他のユーザーの定義と似ている場合もそうでない場合もあります。比較のため、このレポートで提供されるメトリクスはすべての参加者の平均を表しています。

    対話型インターフェース の KPI

    表 : 9. 仮想エージェント
    KPI 説明
    仮想エージェントを使用しているユーザーの割合

    [仮想エージェントを使用しているユーザーの合計数] / [アクティブなユーザーの合計数]

    仮想エージェントを使用して日常のタスクや要求を処理している一意のユーザーの割合。
    ライブエージェントに引き継がれた会話の割合

    [ライブエージェントにアサインされた会話の数] / [会話の合計数]

    日常のタスクと要求を処理するためにリダイレクトされた仮想エージェントの会話の割合。
    仮想エージェント CSAT スコア

    実施されたサーベイの日次平均スコアを使用して、仮想エージェント会話のユーザーインタラクションの品質を分析します。

    Security Operations KPIs

    表 : 10. セキュリティインシデントレスポンス
    KPI 説明
    重大で高優先度のセキュリティ インシデントの割合

    [月内に作成された重大で高優先度のセキュリティインシデントの数] / [同月内に作成されたすべてのセキュリティインシデントの総数]
    表 : 11. 脆弱性対応
    KPI 説明
    重大な脆弱性の平均経過時間

    [重大な脆弱性一致アイテムの合計経過時間] / [重大な脆弱性一致アイテムの数]
    脆弱性の平均経過時間

    [脆弱性一致アイテムの合計経過時間] / [脆弱性一致アイテムの数]
    資産あたりの平均脆弱性

    [アクティブな脆弱性一致アイテムの合計]/[スキャンされた構成アイテムの合計数]
    VI 平均修正時間 (MTTR)

    [クローズされた脆弱性一致アイテムの期間の合計]/[30 日間移動平均として表示されるクローズされた脆弱性一致アイテムの合計数]
    修復効率の割合

    [1 か月間にクローズされた脆弱性一致アイテムの数]/[同じ月に新規または再オープンされた脆弱性一致アイテムの数]

    サクセスダッシュボードの KPI

    KPI 計算式 説明
    自己解決率 [自己解決 (VA、KB、QnA、プロアクティブエンゲージメント) + 自動解決] / [合計チケット解決数 + 自己解決 (VA、KB、QnA、プロアクティブエンゲージメント) + パスワードリセットアプリを使用したセルフサービス] * 100 自己解決率は、ユーザーがエージェントの介入なしに解決を達成した日次平均回数に基づいて計算されます。次のアイテムの番号が含まれています。
    • 仮想エージェントを使用した自己解決
    • ナレッジ記事を使用した自己解決
    • QnA を使用した自己解決
    • PE を使用した自己解決
    • 自動解決たとえば、仮想エージェントを使用して自動解決されたインシデントが考えられます。
    コール転送の割合 [カタログチケット送信 + VA チケット送信 + 自己解決 (VA、KB、QnA、プロアクティブエンゲージメント) + パスワードリセットアプリを使用したセルフサービス] / [送信済みチケットの合計数 + 自己解決 (VA、KB、QnA、プロアクティブエンゲージメント) + パスワードリセットアプリを使用したセルフサービス] * 100 コール転送は、要求者が階層 1 エージェントの介入なしに次のアクションを実行した回数に基づいて計算されます。
    • サービスカタログを使用したチケット送信
    • 仮想エージェントを使用したチケット送信
    • 仮想エージェントを使用した自己解決
    • ナレッジ記事を使用した自己解決
    構造化チケットの割合 [完了した構造化チケット] / [合計チケット解決数] * 100 完了し、構造化されたチケットのカウント率。たとえば、要求されたアイテムの履行や給与のあいまいさが解決された人事ケースなどです。
    平均 CSAT (顧客満足度サーベイ) スコア [ITSM 顧客満足度スコア] + [仮想エージェント顧客満足度スコア] 問題が解決された後に実施されたサーベイに基づく顧客満足度スコアの平均。
    注:
    ITSM 顧客満足度スコアと VA 顧客満足度スコアはどちらも 10 を基準として正規化されます。
    MTTR – 平均復旧時間 [解決までの時間] / [解決された問題] / 24 平均解決時間 (MTTR) はチケットの作成からクローズまでの時間の日次平均から計算されます。カードにはレポート範囲の平均 MTTR が表示されます。
    SLA 違反の割合 (%) [SLA 違反を含む解決済み問題] / [解決された問題] * 100 サービスレベルアグリーメント (SLA) の違反率は、SLA の違反後にクローズされた問題の日次平均件数から算出されます。
    最初のアサイン解決 [再アサインなしで解決されたチケット] / [解決された問題] * 100 エージェントへの再アサイン不要で解決されたチケット
    % 自動解決 ([[自動解決]]/[[自己解決 - 割合 (分母)]])*100 自動ワークフローの使用、問題の自動解決、パスワードリセット Web/Windows アプリケーションのいずれかによって正常に完了およびクローズされたチケットの合計数。
    % KB：自己解決 (カウント) ([[KB - 自己解決 (カウント)]]/[[自己解決 - 割合 (分母)]])*100 ナレッジ記事の読み取りによって正常に完了およびクローズされたチケットの合計数。これは、ユーザーがナレッジ記事を読み、24 時間以内にチケットを作成しなかった場合に判定されます。
    % VA：自己解決 (カウント) ([[VA - 自己解決 (カウント)]]/[[自己解決 - 割合 (分母)]])*100 問題を解決した自動会話の合計数。これは、仮想エージェントトピックに組み込まれた転送ノードによって決定されます。
    自己解決時の % コール転送 (カウント) ([[自己解決時のコール転送 (カウント)]]/[[コール転送 - 割合 (分母)]])*100 仮想エージェントおよびナレッジベース記事を使用して解決され、コール転送になった問題または要求の合計数。
    % VA チケット送信 (カウント) ([[VA チケット送信 (カウント)]]/[[コール転送 - 割合 (分母)]])*100 仮想エージェントを使用して送信されたチケットの合計回数。これは、仮想エージェントトピックに組み込まれた転送ノードによって決定されます。
    % カタログチケット送信 (カウント) ([[カタログチケット送信 (カウント)]]/[[コール転送 - 割合 (分母)]])*100 サービスポータルまたは Now Mobile でのサービスカタログを使用して送信されたチケット (ケース、インシデント、要求アイテムなど) の合計数。
    生産性向上タイミング:ユーザーごとの検索の生産性 [[検索の生産性 (カウント)]] / [[アクティブユーザーの平均数]] NLU、LLM、ナレッジ記事、ウォークアップエクスペリエンスなどの ServiceNow 機能が、エージェントまたは要求者の生産性向上に役立ったインスタンス。
    生産性向上タイミング:ユーザーごとのルーティングの生産性 [[ルーティングの生産性 (カウント)]] / [[アクティブユーザーの平均数]] NLU、LLM、ナレッジ記事、ウォークアップエクスペリエンスなどの ServiceNow 機能が、エージェントまたは要求者の生産性向上に役立ったインスタンス。
    生産性向上タイミング:ユーザーごとの履行の生産性 [[履行の生産性 (カウント)]] / [[アクティブユーザーの平均数]] NLU、LLM、ナレッジ記事、ウォークアップエクスペリエンスなどの ServiceNow 機能が、エージェントまたは要求者の生産性向上に役立ったインスタンス。
    生産性向上タイミング:ナレッジ記事生成の生産性 [[ナレッジ記事生成の生産性]] / [[アクティブユーザーの平均数]] NLU、LLM、ナレッジ記事、ウォークアップエクスペリエンスなどの ServiceNow 機能が、エージェントまたは要求者の生産性向上に役立ったインスタンス。

    サクセスダッシュボードの KPI 定義と計算式の詳細については、「ITSM サクセスダッシュボード インジケーター の KPI 定義と計算式」を参照してください。

    戦略的ポートフォリオ管理 (SPM) の KPI

    ベンチマーク は 戦略的ポートフォリオ管理 (SPM) KPI をサポートしています。詳細については、「SPM ベンチマーキング KPI」を参照してください。