LEAP 優先順位付けロジックとコスト削減の計算
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。
- 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。
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
- 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
- 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%
| 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。 |
- 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。
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。
- 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
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 | 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。
- 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
保存された作業メモ (SWN) = AWNC – AWNAWN = 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。