従業員のオンボーディング用データテンプレート

この属性は、オンボーディングプロセス全体に含まれる個々の手順やイベントを表します。例として、「内定承諾」「バックグラウンドチェック完了」「IT環境の準備を依頼」などがあります。正確でわかりやすいプロセスマップを作成するには、アクティビティの命名規則を明確にし、一貫性を保つことが重要です。

分析では、アクティビティ名を使ってプロセスの流れを可視化し、特定の手順間にあるボトルネックを特定して、各アクティビティの発生頻度を測定します。プロセスマップの基盤となり、オンボーディングの各段階で何が起きているかを分析担当者が把握できるようにします。アクティビティの順序や頻度を分析すると、プロセスの逸脱や非効率を見つけられます。

プロセスの個々の手順を定義し、プロセスマップの作成や、ワークフロー、ボトルネック、逸脱の分析を可能にします。

人事、IT、オンボーディングの各システムにあるイベントログ、タスク管理モジュール、または監査証跡から取得します。

イベント日時は、アクティビティが発生した正確な時点を記録するタイムスタンプです。イベントを時系列に並べたり、プロセスの各手順にかかった時間を算出したりするうえで欠かせません。アクティビティの完了時刻、または瞬時に発生するイベントの発生時刻を記録します。

この属性は、プロセスマイニングにおける時間ベースの分析の基盤です。サイクルタイム、待ち時間、処理時間などの重要業績評価指標（KPI）の算出に使います。タイムスタンプを分析すると、ボトルネックの特定、サービスレベル合意に対するプロセスの実績測定、アクティビティの時間的な分布の把握ができます。

イベントの順序付けや、サイクルタイムや待ち時間など時間に関する指標の算出、プロセスのボトルネックの特定に欠かせないタイムスタンプです。

各オンボーディングタスクや節目に関連するシステムログまたは取引記録にあり、完了日や作成日として記録されていることがよくあります。

オンボーディングケースIDは、1人の新入社員のオンボーディング全体を開始から完了まで追跡するための主キーです。内定承諾から必須タスクの完了まで、個々のオンボーディングプロセスに一意の識別子が割り当てられます。このIDによって、関連するイベント、タスク、節目が結び付けられます。

プロセスマイニングでは、この属性がケースを関連付けるための基本となります。ソフトウェアはこのIDを使って、新入社員ごとのプロセス全体の流れを再構成し、「バックグラウンドチェック開始」や「機器の納品」など、別々に記録されたイベントを一貫した時系列にまとめます。信頼できるケース識別子がなければ、ケース単位でのプロセス分析はできません。

1人の新入社員のオンボーディングに関するイベントをすべて結び付けるための重要なキーです。これにより、プロセス全体を分析できます。

通常は、従業員の採用プロセスが始まると、主要な人事システムまたはオンボーディング管理システムによって生成されます。

この属性は、データセット内の各イベントの発生元となる情報システムを示します。たとえば、人事情報システム（HRIS）、応募者追跡システム（ATS）、ITサービス管理（ITSM）ツールなどです。オンボーディングプロセスは複数のシステムにまたがることが多いため、データの検証やシステム間の連携状況を把握するうえで、ソースの追跡が欠かせません。

プロセスマイニングでソースシステムを把握しておくと、データ品質の問題を特定し、プラットフォーム間の引き継ぎを理解しやすくなります。たとえば、人事システムのアクティビティと、それに対応するITシステムのアクティビティとの時間差を分析すれば、連携上の問題や手作業によるデータ転送の遅れが見つかることがあります。また、特定のプロセスステップがそのように進む背景を理解する手がかりにもなります。

各イベントの発生元を特定できるため、データ品質の問題の調査や、社内システム間のプロセスの引き継ぎ分析に役立ちます。

通常は、データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程でこの情報を追加します。または、集中管理されたデータウェアハウスの標準フィールドとして保持されている場合もあります。

この属性は、データがソースシステムと最後に同期された日時を示すタイムスタンプです。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握するために欠かせないメタデータです。業務アクティビティが実際に発生した日時を記録するイベント時刻とは異なります。

最終データ更新日時は、データガバナンスや、最新の情報に基づいて分析を行ううえで重要です。ダッシュボードの利用者は、リアルタイムのデータを見ているのか、特定の時点のスナップショットを見ているのかを確認できます。また、データパイプラインの問題を調査し、データ抽出が予定どおりに実行されているかを検証する際にも役立ちます。

データの新しさを示すため、データガバナンスや、最新の業務状況を反映したプロセス分析に役立ちます。

通常、データの取り込み時に、データの抽出、変換、読み込み（ETL）ツールまたはデータパイプラインによって生成、記録されます。

この属性は、特定のアクティビティを実行した人またはシステムを示します。実行者は、採用マネージャーなどの特定のユーザー、「ITサポート」などのロール、自動化されたシステムやボットの場合があります。プロセスに関わるリソースや引き継ぎを理解するうえで重要な情報です。

イベント実行者を分析すると、やり取りや業務量を示すソーシャルネットワークや組織図を作成できます。ボトルネックとなっている部門や担当者を特定し、繰り返し発生する手作業を見つけることで、自動化の機会も把握できます。誰が何を担当しているかを理解することは、リソースの最適化や部門間の連携改善の基本です。

各タスクの実行者が分かるため、業務量の配分、引き継ぎの効率、自動化の機会を分析できます。

ソースシステムの監査証跡またはイベントログデータに記録されています。「ユーザーID」「変更者」「システムエージェント」などの項目名で保存されることがよくあります。

イベント終了時刻は、所要時間のあるアクティビティが完了した時点を示します。オンボーディングのイベントには瞬時に完了するものも多い一方、「バックグラウンドチェック」や「必須研修」など、開始と終了が明確なタスクもあります。この属性は、そうしたタスクの終了時点を記録します。

プロセスマイニングでは、開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に算出できます。これは、アクティビティ間の時間を示す待ち時間とは異なります。処理時間を分析すると、ステップ間の遅れだけでなく、完了までに最も時間がかかっているタスクを特定できます。また、リソース利用モデルを正確に作成し、個々のタスクにおけるボトルネックを詳しく分析するうえでも重要です。

個々のアクティビティの完了にかかる時間（処理時間）を正確に算出できるため、リソース分析や非効率なタスクの特定に役立ちます。

通常、アクティビティに「進行中」や「完了」などの明確な状態がある、タスク管理システムやワークフローシステムに記録されています。

この属性は、新入社員の勤務予定地を地理的または物理的な場所で示します。都市、国、特定のオフィスビルのほか、「リモート」などの区分が該当します。

オンボーディングプロセスは、法的要件、オフィスの運営、地域ごとの管理方法などにより、地域によって大きく異なることがあります。そのため、勤務地は重要な分析軸です。勤務地ごとにプロセスを絞り込んだり比較したりすることで、地域ごとの不整合を特定し、現地の規制へのコンプライアンスを確認できます。また、適切な場合にはオンボーディングの標準化にも役立ちます。地域のニーズと全社基準の両立を目指すグローバル企業にとって、特に重要な情報です。

勤務地によるオンボーディングプロセスの違いを分析できるため、グローバル組織でのコンプライアンス確保や、オンボーディングの標準化に役立ちます。

通常、人事システムの従業員プロフィールに保存されており、求人申請に基づいて決まることもあります。

役職名属性は、新入社員が就く職位の正式名称を示します。「ソフトウェアエンジニア」「アカウントマネージャー」「人事ジェネラリスト」などが該当します。この情報を加えることで、オンボーディングプロセスをより細かく分析できます。

役職名や職位レベルごとにプロセスを分析すると、重要な傾向が見つかることがあります。たとえば、役員のオンボーディングは、初級職と大きく異なり、期間も長くなる場合があります。この属性を使えば、従業員のグループごとにプロセスを表示し、同じような役割同士を比較できます。また、役割に応じたオンボーディングの流れを設計する際にも役立ちます。

役割によるオンボーディングプロセスの違いを分析でき、役割に応じたプロセスの最適化や調整が必要な領域を特定できます。

人事情報システム（HRIS）にある求人申請または従業員の職位情報から取得します。

従業員IDは、新入社員が正式に会社の人事情報システム（HRIS）に登録された際に割り当てられる一意のコードです。オンボーディングのケースIDとは異なり、従業員の恒久的な記録を識別する主キーとして使われます。

オンボーディングのケースIDがプロセスを追跡するのに対し、従業員IDはオンボーディングのアクティビティを特定の従業員に結び付けます。これにより、オンボーディングの経験と、その後の業績、エンゲージメント、定着率との関連など、長期的な分析が可能になります。また、勤続年数や役割の変更といった従業員属性を、人事システムのデータからオンボーディングデータに追加する際にも使われます。

オンボーディングプロセスを従業員の恒久的な記録に結び付け、オンボーディングが定着率や業績に与える影響を長期的に分析できます。

新入社員のプロフィールが作成された後、人事情報システム（HRIS）または従業員マスターデータファイルから取得します。

この属性は、新入社員が正式に勤務を開始する日を示します。オンボーディングプロセスにおける重要な節目であり、多くのパフォーマンス指標の基準となります。

従業員の入社日は、入社前と入社後のオンボーディングを区別するために使われます。「初日の準備完了率」や「入社前の所要期間」などの重要業績評価指標（KPI）の算出にも欠かせません。「機器の納品」などのアクティビティのタイムスタンプを入社日と比較すれば、新入社員の受け入れ準備がどの程度できているかを測定できます。この日付は、入社前のすべての準備作業における重要な期限となります。

入社前と入社後の準備作業を区別する重要な日付であり、「初日の準備完了」などの重要業績評価指標（KPI）の測定に欠かせません。

人事情報システム（HRIS）にある従業員の契約書またはプロフィールに保存される基本的な日付項目です。

採用マネージャー属性は、新入社員の直属の上司を示します。新入社員の受け入れ、研修、初期の業績に主な責任を持つ担当者です。

プロセスマイニングで採用マネージャーごとにアクティビティを分析すると、オンボーディングにおけるマネージャーの関与や対応の違いが分かります。オンボーディングのタスクを効率よく完了しているマネージャーや、追加の支援や研修が必要なマネージャーを特定できます。マネージャーの責任を明確にし、新入社員の経験をより一貫したものにするうえで役立ちます。新入社員の経験は、直属のマネージャーから大きな影響を受けます。

オンボーディングの責任を果たすマネージャーのパフォーマンスや対応の一貫性を評価できます。新入社員の経験や、業務で成果を上げるまでの期間にも直接影響します。

求人申請データ、または人事システムで定義された従業員の報告系統から取得します。

この属性は、新入社員が所属する組織単位を示します。「営業」「エンジニアリング」「財務」などが該当します。オンボーディングの各ケースを理解するうえで、重要な業務上の背景情報です。

プロセスマイニングでは、部門は絞り込みや比較に使う重要な分析軸です。部門ごとにオンボーディングプロセスを分けて分析することで、組織内のパフォーマンスの違いを把握できます。たとえば、エンジニアリング部門とマーケティング部門の平均オンボーディング期間を比較し、優れた取り組みや支援が必要な領域を特定できます。また、リソースの配分状況や、部門ごとのオンボーディングにおけるボトルネックの把握にも役立ちます。

事業部門ごとにオンボーディングの効率、プロセスの違い、新入社員の経験を比較でき、標準化の機会を見つけられます。

通常、人事システムにある新入社員の従業員プロフィールまたは求人申請データから取得します。

この属性は、オンボーディングのケースが進行過程のどの段階にあるかを大まかに示します。一般的な状態には「進行中」「完了」「キャンセル」「保留」などがあります。多くの場合、プロセスの進行に応じて変化するケース単位の属性です。

オンボーディングの状態は、業務のモニタリングや概要を示すダッシュボードの作成に役立ちます。関係者は、進行中、完了、または問題が発生しているオンボーディングの件数をすばやく確認できます。プロセスマイニングでは、未完了またはキャンセルされたケースに絞り込んで根本原因を分析し、完了に至らなかった理由を把握できます。

ケースの進捗を大まかに把握できるため、業務のモニタリングや、未完了またはキャンセルされたオンボーディングプロセスの根本原因分析に役立ちます。

通常、この状態は主要なオンボーディングシステムまたは人事ワークフロー管理システムで管理、更新されます。

この属性には、新入社員の氏名が格納されます。オンボーディングの各ケースを人が読み取れる形で識別できるため、ID番号を別途照合せずに個別のケースを調査しやすくなります。

新入社員名は通常、集計したプロセス分析には使いませんが、業務のモニタリングや個別ケースのドリルダウンには欠かせません。たとえば、オンボーディングの進捗を追跡するリアルタイムのダッシュボードに、特定の段階で滞っている新入社員の名前を表示すれば、人事担当者やマネージャーが直接対応できます。プロセスマイニングのダッシュボードを使いやすくするうえでも重要な情報です。

個別のケースを人が読み取れる形で識別できるため、マネージャーや人事担当者が特定のオンボーディングの進捗を追跡し、調査しやすくなります。

応募者追跡システム（ATS）または人事情報システム（HRIS）にある新入社員のプロフィールから取得します。

この属性は、新入社員と会社との雇用形態を分類します。一般的な値には「正社員」「パートタイム」「契約社員」「インターン」などがあります。雇用形態によって、オンボーディングプロセスの複雑さや必要な手続きが異なることがあります。

雇用形態ごとのプロセス分析は、プロセスの違いを理解するうえで欠かせません。たとえば、契約社員のオンボーディングは正社員より大幅に短く、法務やIT関連の手続きも異なる場合があります。この属性で分析対象を分ければ、公平にパフォーマンスを比較でき、雇用形態ごとに異なるオンボーディングの流れを改善できます。

従業員の種類ごとにオンボーディングプロセスを分けて分析できるため、公平なパフォーマンス比較や、異なるプロセスの改善に役立ちます。

人事システムにある従業員の職務または職位データに含まれる基本的な属性です。