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# 効率性
**Efficiency** タブでは、サービスリクエストチケットに基づいて、アプリケーションが IT にもたらすサポート負荷を測定します。これを使用して、最も大きなサポート負荷を生み出している従業員グループを特定し、その負荷を軽減するためにアプリケーション所有者が注力すべき箇所を把握します。
## サービスリクエストの指標を確認する
**Efficiency** タブの上部セクションには、従業員がアプリケーションで問題に遭遇する頻度が時系列で表示されます。
対象アプリケーションの **Efficiency** タブで:
* **Service requests / employee** KPI を確認して、過去 30 日間に従業員がアプリケーションに対してチケットを起票した頻度と、前月比の変化を確認します。
* 縦棒グラフで、過去 13 か月間の指標の推移を確認します。このタブのすべてのデータは、チケットが改訂または解決された日付ではなく、チケットの作成日を反映しています。
* **Total service request tickets** 指標を確認して、アプリケーションに対して起票されたチケットの総数を確認します。その上にカーソルを置くと **action menu** が開き、集計値の基となる特定のチケットをドリルダウンして確認できます。
{% hint style="info" %}
システムは、アプリケーションに関連付けられたサービスリクエストチケットの総数を、そのアプリケーションにアクセスした従業員数で割ることで **Service requests / employee** を算出します。サービスリクエストデータは、接続された ITSM システムから取得されます。これがない場合、**Efficiency** タブは利用できません。詳細については、[Configuring AHEAD](/platform/ja/user-guide/applications/setting-up-and-managing-applications/configuring-applications/configuring-web-applications/configuring-ahead.md)を参照してください。
{% endhint %}
AHEAD スコアの **Efficiency** ディメンションでは、**Service requests / employee** の比率を次のようにパーセンテージに対応付けます:
| 従業員あたりのサービスリクエスト | スコア |
| ---------------- | ---- |
| 0.00 | 100% |
| 0.02 | 80% |
| 0.05 | 50% |
| 0.08 | 20% |
| 0.10 以上 | 0% |
{% hint style="info" %}
システムは、上記の値の間にある比率について、スコアを補間します。
{% endhint %}
## 従業員グループ全体の効率を分析する
棒グラフを確認して、アプリケーションの利用に最も苦労している従業員グループを特定します。
対象アプリケーションの **Efficiency** タブで:
* **Department**、**Group**、**Team**、**Business Unit** などの組織ディメンションで棒グラフをフィルタリングし、最も苦労している従業員グループを特定します。利用可能なオプションは、Nexthink 環境で設定されているユーザー組織フィールドによって異なります。
* インラインの棒インジケーターを使用して、グループごとの **Service requests / employee** と **Total service request tickets** を確認し、視覚的にすばやく比較します。
* 最も苦労しているグループに改善の取り組みを集中させます。
## 効率に関するインサイトを調査する
AI を活用した **Insights** を使用して、サポートチケットが増加している原因と、最も影響を受けている従業員グループを把握します。インサイトの対象:
* 選択した効率パターンが重要である理由。
* パターンの背後にある主な要因と根本原因。
{% hint style="info" %}
システムは、AI が生成したコンテンツやインサイトを示すために ✦ スパークルアイコンを表示します。 AI は急速に進化し優れたインサイトを提供していますが、まだ誤りを犯すことがあります。 Nexthink は、結果の精度を確保し、十分な情報に基づく意思決定を支援するために、結果の検証を行うことを推奨します。詳細については、[Nexthink Insights - AI Model Card](https://docs.nexthink.com/legal/global-ai-hub/nexthink-insights-ai-model-card) ドキュメントを参照してください。
{% endhint %}
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/user-guide/applications/monitoring-applications/monitoring-web-applications/ahead/efficiency.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
