LEAP 優先順位付けロジックとコスト削減の計算

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間：5分

    • LEAP は、ビルトインの優先順位付けロジックを使用して、最も影響度の高い自動化機会を特定します。このロジックは、最も価値のある自動化タスクに集中するのに役立ちます。この計算により、潜在的なコストと時間の節約が予測されます。これらの値は、本番環境に実装する前に、非本番環境で検証することをお勧めします。

    自動化の優先度は、次の重要な要素を組み合わせて計算されます。
    • ビジネスへの影響度
    • 予測されるコスト/時間節減

    自動化機会の優先度は、次のチャートを使用して決定されます。

    図 : 1. 自動化機会の優先度
    自動化機会の優先度

    重要な要因は、自動化機会と呼ばれる関連インシデントのグループごとに評価され、その結果により、チームは重要性の高い領域に集中できるようになります。

    ビジネスへの影響度

    各自動化機会はチケットのクラスターです。すべてのチケットは、次の要素に基づいて採点されます。
    • 事業上の重要度
    • 重大なインシデントのステータス
    • 影響レベル
    これらの要素には値が与えられます。重要度の値の例:
    • 最重要 = 100%
    • ある程度重要 = 75%
    • あまり重要ではない = 50%
    • 重要ではない = 25%
    表 : 1. プロパティテーブル
    キー デフォルト値 説明
    ohf_p4 0.8 P4 レコードのオーバーヘッド係数。
    ohf_p5 0.4 P5 レコードのオーバーヘッド係数。
    ohf_p1 1.8 P1 レコードのオーバーヘッド係数。
    ohf_p2 1.4 P2 レコードのオーバーヘッド係数。
    cost_per_entry 20 レコードへの作業メモエントリの追加に関連するコスト (ドル)。
    ohf_p3 1.1 P3 レコードのオーバーヘッド係数。
    time_per_entry 0.5 レコードへの作業メモエントリの追加に関連する時間 (時間)。
    first_run_group_limit 0 初回実行時に解決ステップが生成されるグループの合計数。
    gaf_mapping_min_threshold 0.2 クラスタリング後に再マッピングの対象として考慮されるアクティブなグループを指すインシデントの最小比率。
    注:
    • LEAP 設定ページで値を変更できます。ただし、値を変更すると計算が異なります。
    • LEAP 設定ページの値は、 LEAPアクティブ化する前に変更する必要があります。
    • LEAP 設定ページで値を変更した場合は、計算を再実行する必要があります。このためには、 LEAP インストーラースキルを非アクティブ化してから再アクティブ化する必要があります。
    各係数は重み付けされています。たとえば、重要度 = 0.8、重大なインシデント = 0.2、影響度 = 0.4 とします。
    Ticket Score = (Criticality × 0.8 + Major Incident × 0.2 + Impact × 0.4) ÷ 3

    グループ内のすべてのチケットスコア の平均が ビジネスインパクトスコアになります。このスコアに基づいて、自動化の機会は、影響度が高い (上位 33%)、影響度が中 (次の 33%)、影響度が低い (残りの 33%) というラベルが付けられます。

    予測されるコストまたは時間節減の影響

    LEAP は、過去のチケットデータを使用してインシデントのグループを自動化することでどれだけの時間とコストを節約できるかを見積もります。

    コストと時間を節約するための主なインプットは次のとおりです。
    • インシデントの頻度 (FOI):類似のインシデントの月ごとの平均数
    • 平均手動作業メモ数 (AWNC)
    • オーバーヘッド係数 (OHF):優先度テーブルに基づくインシデント優先度によって変化します
    LEAP では、次の計算式を使用して、予測コストまたは時間短縮を計算します。
    • 予測コスト削減 = ∑ (FOI × OHF) × AWNC ×作業メモあたりのコスト
    • 予測される時間削減 = ∑ (FOI × OHF) × AWNC × エントリあたりのエージェント時間

    各チケットの予測節減額が計算されます。グループの平均は、 予測コスト/時間節減スコアになり、高、中、または低に分類されます。自動化機会は、予測されるコスト節減または時間節減に基づいて降順でソートされます。

    全体的な優先度の決定

    ビジネスインパクトと予測されるコスト/時間節減の値を計算した後、 LEAP はこのマトリクスを使用して各自動化機会に優先度レベルを割り当てます。
    表 : 2. 自動化の優先度 matrix
    ビジネスインパクト 予測されるコスト/時間節減 自動化の優先度
    高 高 非常に高
    中 高 高
    高 中 高
    中 中 中
    中 低 低
    低  中 低
    低 低 非常に低い

    これらの優先順位付けされた自動化機会は、 LEAP ホームページ ページに表示されます。

    実際のコストと時間の節減を追跡する

    自動化の実装後、 LEAP は実際のコストと時間の節約を追跡し、それらを LEAP 値ダッシュボードに表示することで、影響の測定と意思決定を支援します。

    主要なメトリクス:
    • 追加作業メモ (AWN):プレイブック実行後の手動入力
    • 優先度別のオーバーヘッドファクター(OHF):たとえば、P1 = 1.8x
    計算式：
    • 保存された作業メモ (SWN) = AWNC – AWN
    • AWN = SWN × OHF
    • 実際のコスト削減 = AWN × 作業メモあたりのコスト
    • 実際の時間削減 = AWN × エントリあたりのエージェント時間

    予測されるコストと時間の節減の計算例

    クラスターには 20 の AWNC があり、6 つの AWN を持つ P2 インシデントにマッピングされています。作業メモあたりのコストは $20 で、エントリーあたりのエージェント時間は 0.5 時間です。

    式によると、SWNカウントは (20 -6)= 14です。特性表によると、OHF = 1.4です。

    SWN x OHF = AWN なので、 14 x 1.4 = 19.6

    この値は 20 AWN に四捨五入できます。各AWNエントリは、20ドルの節約を表します。

    自動化後の実際のコスト削減 = AWN x 作業メモあたりのコスト = 20 x 20 = $400。

    したがって、自動化を使用する場合、予測されるコスト削減は最大 400 ドルになる可能性があります。したがって、この計算は、継続的なプロセス改善とリソース割り当てのための実用的なインサイトを提供します。