根本原因分析

根本原因分析とは

業務プロセスを分析する際に、特定の結果に最も関連しているフィールド値を特定できます。これは、結果に関連する根本原因に対処するのに役立ちます。たとえば Purchase-to-Pay プロセスでは、規定外購買 (Maverick buying) との関連性が高いフィールド値を分析できます。

[根本原因分析] では、選択したフィールドが特定の挙動に及ぼす影響を比較して、特定のプロセスの状況に対して重要な影響を持つデータを見つけることができます。[タイムフレーム] フィルターに基づいて、一連の参照オブジェクトが定義されます。このセットは 、参照オブジェクトと呼ばれます。この一連のオブジェクト内で、フィルターを適用して分析する挙動を選択できます。たとえば、特定のタグを持つオブジェクトなどです。このセットは 、選択したオブジェクトと呼ばれます。フィールド値の影響は、選択したオブジェクトでの発生回数に基づきます。

注:

パフォーマンス上の理由から、 参照オブジェクト と 選択したオブジェクトの 数は概算されます。これによりわずかな誤差が生じる可能性がありますが、報告された数値は信頼できる根本原因分析を実行するのに十分な精度のままです。

[根本原因分析] ダッシュボード

[根本原因分析] ダッシュボードを使用して、オブジェクトの参照セット内で選択したオブジェクトのセットに及ぼすオブジェクト フィールドの影響を比較します。

根本原因分析に使用するオブジェクトを選択する

プロセス アプリのデータ モデルで複数のオブジェクトを使用できる場合は、別のオブジェクトを分析対象として選択できます。これにより、別の観点から根本原因分析を実行したり、別のオブジェクトに関連するケースのプロパティの影響を比較したりできます。

別のオブジェクトを選択するには、以下の手順に従います。

1. 「 選択がリストに与える影響」(Influence of selection on list) を見つけ、リストから別のオブジェクトを選択します。

根本原因分析を実行する

根本原因分析を実行するには、以下の手順に従います。

手順	操作
1	Period フィルターを使用して、基準オブジェクトのセットを定義します。
2	ダッシュボードの左側にあるメニューで [根本原因分析] を選択します。
3	[フィルター] パネルを使用してフィルターを作成し、一連の選択したオブジェクトを定義します。これは、影響を分析する対象のオブジェクトです。
4	分析に使用するフィールドをセレクターから選択します。

注:

表示できる結果は 1000 個までです。データが多すぎる場合は警告アイコンが表示されます。

[ノードの制限] スライダー

[ノードの制限] スライダーを使用すると、根本原因分析のツリーの複雑さを減らすことができ、グラフが見やすくなります。既定では、[根本原因分析] の詳細度合いは自動的に決定されます。[ノードの制限] スライダーを使用することで、表示されるノードの数を変更できます。

拡大/縮小

画面下部の拡大/縮小ボタンを使用して、根本原因分析のツリーの表示倍率を変更できます。次の表で、ボタンについて説明します。

ボタン	クリックした場合の動作
	Zoom in (拡大)
	Zoom out (縮小)
	既定の表示にリセット

注:

マウス ホイールを使用して拡大または縮小することもできます。

影響

注:

プロセスに応じて、Objects を識別するためのプロセス固有の名前が表示されます (例: Purchase order items、Incidents など)。

根本原因分析ツリーには、[値 (%)]、選択したオブジェクトでの発生回数、ダッシュボードで選択したフィールドの基準オブジェクトでの発生回数が表示されます。基準オブジェクトのデータの偏りが大きい場合は、選択したオブジェクトに対する大きな影響因子が存在する可能性があります。

注:

ノード内のパーセンテージの数値は、元のベースラインと比較して、各属性値が特定の結果に及ぼす影響の度合いを示します。

• 開始ノード の値(%) は、 グローバルベースラインのパーセンテージです。これは、変更や影響が適用される前の初期状態です。
• 他のノード の値 (%) は、 影響 (%) または影響です。これは、そのノードによって表される特定の属性値のために 、グローバルベースラインパーセンテージ からどれだけの偏差または変更が発生したかを表します。これにより、どの属性値が最も大きな影響を与えるかを特定できるため、特定の問題や変更の潜在的な根本原因となる可能性があります。

[重要な影響因子のみを表示] オプション

[ 重要な影響因子のみを表示] オプションを使用すると、統計的に有意な影響を持つオブジェクトを絞り込んで表示できます。選択項目内で最も大きな影響を持つオブジェクトを特定するのに役立ちます。統計的に優位な影響因子は、特定のフィールドが持つ 影響 (%) とオブジェクトの数から算出されます。

レイヤーを追加する

必要に応じて、根本原因分析にレイヤーを追加できます。

上の例では、このフィールドを組み合わせた結果の 「選択したオブジェクト 」には影響を特定するために十分ではない (関連しない) データが含まれています。この場合、ダッシュボードにフィルターを追加して、 基準オブジェクトの セットを絞り込むことができます。

次の図に結果を示します。

ツリー内のフィールド上でホバーすると、[ 影響 (%)]、[ 参照オブジェクト]、[ 選択したオブジェクト ] が表示されます。

次の表で、メトリックについて説明します。

メトリック	説明
影響 (%)	選択したオブジェクトの基準オブジェクトからの逸脱です。
選択したオブジェクト	選択したオブジェクトの合計数における、このフィールドのオブジェクトの数です。
参照オブジェクト	基準オブジェクトの合計数における、このフィールドのオブジェクトの数です。

例

オブジェクトの数が合計で 100 個あるとします。スループット時間が 30 日を超えるオブジェクトを選別するフィルターを適用します。このフィルター処理によって 20 個のオブジェクトが得られました。これは全体の 20% に相当します。この比率を「参照%」または事実上のベースラインとします。

たとえば、サプライヤー別に集計すると、影響率が表示されます。

サプライヤー X に累計で 30 個のオブジェクトがあり、そのうちスループット時間が 30 日を超えるオブジェクトは 5 個のみであるとします。つまり、サプライヤー X に関連するオブジェクトの 17% でスループット時間が長くなっています。

設定したスループット時間を超えたオブジェクトの比率 (この例では 17%) と参照比率 (20%) との差分として影響率を計算します。このシナリオでは、影響率は -3% (17%-20%= -3%) です。

次に、サプライヤー Y に合計で 5 つのオブジェクトがあるとします。これらのオブジェクトのうち 3 つで、スループット時間が 30 日を超えています (比率は 60%) 。このシナリオでの影響率は 40% (60% - 20% = 40%) になります。