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ときに、特定の結果に最も関連しているフィールドを特定できます。これは、結果に関連する根本原因に対応するのに役立ちます。たとえば Purchase-to-Pay プロセスでは、Maverick buying タグが割り当てられている発注の影響を分析できます。

[根本原因分析] では、特定の挙動に対するケース フィールドの影響を比較して、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。[期間] フィルターに基づいて、一連のケースが定義されます。ここで選択した項目は、「基準ケース」と呼ばれます。この一連のケース内で、分析対象の挙動を選択できます。たとえば、特定のタグを持つケースなどです。ここで選択した項目は、「選択したケース」と呼ばれます。フィールドの影響は、選択したケースでの発生回数に基づきます。

[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すると、一連の基準ケース内における、一連の選択したケースに対するケース プロパティの影響を比較できます。

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	[タイムフレーム] フィルターを使用して、基準ケース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、一連の選択したケースを定義します。これは、影響を分析する対象のケースです。
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「選択したケース」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、基準ケース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 (%)]、[基準ケース]、[選択したケース] 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 (%)	基準ケースを基準とした、選択したケースの偏差です。
選択したケース	[選択したケース] の全セットのうち、このフィールドのケース数です。
基準ケース	[基準ケース] の全セットのうち、このフィールドのケース数です。

例

ケースが合計で 100 件あるとします。スループット時間が 30 日を超えるケースを抽出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 件のケースが得られました。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 件のケースがあり、そのうちスループット時間が 30 日を超えるケースは 5 件のみであるとします。つまり、サプライヤー X に関連するケースの 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ケースの比率 (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。

次の図は、根本原因分析グラフの結果を示しています。

次に、サプライヤー Y に合計で 5 件のケースがあるとします。これらのケースのうち 3 件で、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。