リモートおよびハイブリッドワークフォースの拡大と、テクノロジー環境のさらなる複雑化に伴い、デジタル従業員エクスペリエンスの管理はかつてないほど重要になっています。では、デジタル従業員エクスペリエンスをどのように測定すればよいのでしょうか。一般的な方法の 1 つは、インシデント後のアンケートや年次の顧客満足度調査など、アンケートを利用することです。しかし、これらのアンケートだけでは、事後対応型になりやすく、結果が得られるまでに時間がかかり、対象範囲も限られます。より広範な IT 機能を対象に、デジタルエクスペリエンスを一貫して自動的に測定する方法はあるのでしょうか。  

答えは「はい」です。Ivanti Neurons Workspace 2022.2 リリースでは、Digital Experience Score（略称：DEX スコア）を導入します。まず、デジタルエクスペリエンスに影響を与える厳選された一連の指標を用意し、それらを Ivanti 独自のスコアリングエンジンに取り込むことで、0～100 の DEX スコアを生成します。

まず、スコアリングエンジンへの入力となる「指標」について見てみましょう。指標には、たとえばハードディスクストレージのようなメトリック、アンチウイルス保護のようなブール値フラグ、スキャンが実行されたタイミングのようなイベントがあります。IT 機能の主要な側面にわたる豊かなデジタルエクスペリエンスを反映するスコアリングシステムを目指しているため、サービス管理、アプリケーション、デバイス、セキュリティから指標を選定しました。  

もちろん、スコアリングエンジンの詳細な仕組みをすべて明かすことはできませんが、スコアの算出にはハイブリッドモデルを使用しています。つまり、複数の統計手法と機械学習手法を組み合わせているということです。 

Ivanti のスコアリングエンジンでは、システム管理者が指標の良し悪しを判断するしきい値を手動で調整する必要はありません。ハードディスクストレージなど、一部の定量的なデバイス指標については、過去の測定値を分析し、統計モデルを用いて通常の動作範囲を推定します。通常範囲が把握できれば、新しいデータポイントが通常の動作とどの程度異なるか、または類似しているかを計算できます。この「正常性」と「不規則性」を定量化する考え方が、Ivanti のスコアリングエンジンの中核です。  

では、インシデントの件名や説明といったテキスト指標はどうでしょうか。そこに潜在する感情をどのように特定し、定性的な測定値へ変換すればよいのでしょうか。Ivanti では、デバイスに関連付けられたオープンインシデントにセンチメント分析を適用することにしました。Ivanti のセンチメント分析モデルは、インシデントテキストをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルの感情に分類するディープニューラルネットワークです。このモデルは事前トレーニング済みのため、お客様側で追加のトレーニングを行う必要はありません。  

最後に、Ivanti では指標を個別に分析するだけではありません。指標間の相互作用を的確に考慮するデータマイニングアルゴリズムを使用しています。つまり、個々の指標が変動したり急上昇したり、単独では多くを示さなかったりしても、組み合わせることで、デバイスの動作が通常からどの程度逸脱しているかを把握できます。このデータマイニングアルゴリズムのもう 1 つの利点は、異常な動作に寄与している指標を特定できるため、それらを潜在的な問題として提示できることです。  

専門的なデータサイエンス用語を使わずに説明すると、Ivanti が行っているのは、時間軸に沿って、また指標同士を比較・相関させ、それを単一の包括的なスコアに集約することです。手動の機械学習トレーニングも、しきい値の設定も不要です。IT 機能全体にわたるデジタルエクスペリエンスについて、これまでにないインサイトを得る準備はできていますか。