採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善

従業員ライフサイクルの効率を高める6つのステップをご紹介します。
採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善
採用から退職まで:従業員のライフサイクル
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ADP Workforce Nowで従業員のライフサイクルを最適化

ProcessMindを使うと、組織のプロセスを妨げるボトルネックや非効率な部分を見つけられます。業務の流れを正確に追跡し、遅延の発生箇所やリソースの配分に問題がある箇所を特定できます。これにより、業務を効率化し、全体の効率を高め、各段階でコンプライアンスを確保できます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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ADP Workforce Nowで採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化する理由

候補者として最初に接点を持った日から組織での最終出勤日まで、従業員の歩みは複雑な一連のイベントで構成されます。これが、採用から退職までの従業員ライフサイクルです。このライフサイクルを効率よく管理できれば、従業員体験が向上し、コンプライアンスを確保しながら、業務コストを大幅に抑えられます。一方、ADP Workforce Nowのような総合プラットフォーム上で管理される重要なプロセスに非効率な点があると、大きな課題につながることがあります。採用の遅れは生産性や収益に直接影響し、不十分なオンボーディングは早期離職につながる可能性があります。また、退職手続きの非効率さは、コンプライアンス上のリスクやデータセキュリティ上の懸念を招くことがあります。従業員の歩みを最初から最後まで把握し、最適化することは、人事業務の効率化だけではありません。優秀な人材を引き付けて定着させ、リスクを抑えられる、変化に強い組織づくりにもつながります。

プロセスマイニングで従業員の歩みに潜む改善機会を見つける

プロセスマイニングを使うと、ADP Workforce Nowにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルを把握し、改善できます。主観的な聞き取りや静的なレポートに頼るのではなく、ADP Workforce Nowが記録した実際のイベントログデータを使います。各アクティビティとタイムスタンプを記録したデータから、実際に起きた従業員の歩みを再現できます。求人申請の作成から退職時の最終手続きまで、採用から退職までのプロセス全体を客観的なデータに基づいて可視化できます。この分析により、ボトルネックがどこで、なぜ発生するのかを正確に特定し、プロセス逸脱を見つけ、各段階の実際のサイクルタイムを測定できます。たとえば、特定の部門で採用に一貫して時間がかかっているか、新入社員の給与設定に関する特定のステップが遅れの原因になっているかを確認できます。実際のプロセスの流れを可視化することで、推測に頼らず、従業員ライフサイクルの効率を高めるための具体的なインサイトを得られます。

従業員ライフサイクル全体にわたる主な改善領域

ADP Workforce Nowのデータにプロセスマイニングを適用すると、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける、次のような重要な改善領域が明らかになります。

  • 採用とオンボーディングの最適化:候補者の募集、面接日程の調整、身元調査の遅れを特定します。プロセスの流れを分析すると、採用までの期間が長引く根本原因を見つけ、人材の採用を早められます。また、オンボーディングの手順を評価し、IT環境の設定や研修の割り当てなどの必須タスクが、適切なタイミングでコンプライアンスに沿って完了しているか確認できます。
  • キャリア形成とパフォーマンス管理:昇進、役割の変更、パフォーマンス評価に関する社内プロセスを効率化します。承認が特定の管理職層で滞っていないか、特定の評価サイクルに他より大幅に時間がかかっていないかを確認できます。この情報をもとに、キャリア形成の道筋を最適化し、公平でタイムリーな評価を実現できます。
  • 効率的な退職手続きとコンプライアンス:退職面談から会社資産の回収、システムアクセスの停止まで、必要な手続きがすべて適切なタイミングで、コンプライアンスに沿って完了しているかを分析します。法的リスクを抑え、データセキュリティを高めるとともに、従業員が安心して退職できる環境を整えられます。

プロセスマイニングを使うと、こうした課題に取り組むために必要な状況把握ができ、採用から退職までの従業員ライフサイクルのサイクルタイム短縮につながります。

プロセス最適化で得られる測定可能な成果

プロセスマイニングを通じて採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化すると、具体的で測定可能な効果が得られます。

  • サイクルタイムの短縮:採用プロセスの大幅な迅速化、社内異動の短縮、退職手続きの効率化が期待できます。業務の俊敏性を高め、リソースをより迅速に配置できます。
  • コスト削減:欠員期間を短くして採用コストを抑え、手作業によるフォローアップの事務負担を減らし、従業員の早期離職に伴うコストを抑制できます。
  • コンプライアンスの向上:従業員の歩みの各段階で、規制要件や社内方針が一貫して守られていることを確認し、違反に伴うリスクを最小限に抑えます。
  • 従業員体験の向上:従業員ライフサイクルを効率化し、透明性を高めることで、満足度やエンゲージメントが向上し、人材の定着につながります。異動や役割の変更がスムーズになり、人事サポートも効率化されます。

従業員ライフサイクルの最適化を始める

ADP Workforce Nowで採用から退職までの従業員ライフサイクルがどのように進むかを把握することが、大きな改善への第一歩です。プロセスマイニングを使えば、データに基づいて判断するために必要なインサイトを得ながら、改善を進められます。実際のプロセスを可視化し、非効率な箇所を特定することで、意味のあるプロセス最適化を推進できます。インサイトを人事業務の変革に役立て、効率性、コンプライアンス、従業員中心の取り組みを高める方法をご確認ください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

採用の遅れによって重要なポジションの欠員が長引き、チームの生産性やプロジェクトのスケジュールに影響します。欠員期間が長くなると、採用活動の長期化や人材紹介会社への手数料などで採用コストも増え、組織全体の成長が妨げられます。ProcessMindはADP Workforce Nowのイベントデータを分析して採用プロセスを可視化し、身元調査の待ち行列や承認の遅れといったボトルネックを特定します。各ステップを可視化することで、大幅な時間のロスが生じている箇所を明らかにし、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける人材採用を迅速化するための改善につなげます。

オンボーディングが効果的でないと、新入社員が業務に慣れて成果を上げるまでに時間がかかり、初期のエンゲージメントが低下して早期離職のリスクも高まります。部門によって体験にばらつきがあると、不満や悪い第一印象につながり、長期的な従業員満足度にも影響します。ProcessMindは、初期書類の作成から研修の割り当て、給与設定まで、ADP Workforce Nowでのオンボーディングの流れを詳しく可視化します。ばらつきや遅れを明らかにし、組織が最も効率的な手順を標準化することで、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、すべての新入社員が一貫してスムーズに業務を始められるよう支援します。

身元調査の漏れや退職手続きの未完了など、人事プロセスでコンプライアンス違反があると、組織は法的リスク、金銭的な罰則、評判の低下にさらされます。規制要件や社内方針の遵守は欠かせませんが、従業員ライフサイクル全体を通じて監視するのは容易ではありません。ProcessMindは、ADP Workforce Nowで必須手順が省略されている場合や、実行順序が異なる場合など、定められたプロセスからの逸脱を明らかにし、コンプライアンス違反の可能性を示します。監査証跡とアラートを提供し、採用から退職までの従業員ライフサイクルを通じて規制要件の遵守を支援し、リスクを抑えます。

採用やオンボーディングの直後に離職が多いと、採用、研修、職場への定着にかけた投資が大きく損なわれます。チームの安定性や士気が低下し、費用のかかる採用を繰り返す必要が生じるため、人員計画や組織の成長にも支障をきたします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowで「従業員のオンボーディング完了」の直後に「退職手続き開始」イベントが記録されているケースを、先行するプロセスイベントと関連付けます。特定のオンボーディング経路、研修の遅れ、部門の課題との関連性を特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける早期離職の根本原因を明らかにします。

パフォーマンス評価に遅れやばらつきがあると、適切なタイミングでフィードバックを行えず、従業員の成長を妨げ、適切な評価や軌道修正の機会を逃すことがあります。従業員のエンゲージメントや人材の成長に直接影響し、個人のパフォーマンスを事業目標に結び付けにくくなります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowでパフォーマンス評価に関するアクティビティの流れを可視化し、「パフォーマンス評価の実施」から次のアクションや評価までのサイクルタイムを示します。ボトルネックやばらつきを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で評価サイクルを効率化し、一貫したタイムリーなフィードバックを実現できるよう支援します。

退職手続きが非効率だと、セキュリティ上の脆弱性、会社資産の未回収、最終給与の処理遅延につながり、法的または金銭的な責任が生じる可能性があります。また、退職する従業員の体験にも影響し、組織のブランドや今後の採用活動に悪影響を及ぼすことがあります。ProcessMindはADP Workforce Nowのデータを使い、「退職手続き開始」から「退職タスク完了」「退職面談の実施」まで、手続きの完了状況と所要時間を追跡します。プロセス上の不備を特定し、すべての手順が実行されていることを確認して、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける退職に伴うリスクを抑えます。

昇進や役割変更の社内プロセスが非効率だと、従業員のキャリア形成が妨げられ、不満や貴重な人材の流出につながる可能性があります。また、既存の従業員を育成するよりもコストと時間がかかる、外部採用に頼らざるを得なくなります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowで従業員が役割を変えたり昇進したりするまでの流れを可視化します。「パフォーマンス評価の実施」から「昇進の承認」や「役割変更の開始」までの承認や移行の遅れを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける社内のキャリア形成を加速する機会を明らかにします。

ADP Workforce Nowのプロセスで手作業や回避策に頼ると、ミスや処理時間が増え、人事担当者が戦略的な取り組みに使える時間が減ります。業務コストが増加し、データの正確性やレポートに影響するリスクも高まります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのイベントログに記録されたアクティビティの順序やユーザーの操作を分析し、見えにくい手作業や頻繁な手戻りを明らかにします。自動化または標準化されたプロセスが回避されている箇所を示し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける手作業を減らし、効率を高めるためのインサイトを提供します。

採用から退職までの従業員ライフサイクル全体をデータに基づいて明確に把握できないと、問題の根本原因を特定し、実際のプロセスパフォーマンスを測定し、効果的な改善を行うことが難しくなります。透明性が不足すると、戦略的な意思決定が妨げられ、非効率な状態が続く原因になります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowに分散しているデータをつなぎ合わせ、従業員の歩み全体を一貫したビジュアルマップにまとめます。プロセスの実際の動きを客観的に把握できるため、通常は見えにくいボトルネックや逸脱を明らかにし、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体をデータに基づいて最適化できます。

マネージャーの頻繁な交代や管理の行き届かない交代は、従業員の成長や業績、職場での経験全般に影響し、意欲の低下や離職につながることがあります。こうした交代が従業員のキャリアにどのような影響を与えるかを把握することは、継続的な支援を行ううえで重要です。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「マネージャー」属性の変更と、その後の従業員のアクティビティや業績指標を関連付けて分析します。マネージャーの交代が従業員のキャリア形成、業績評価の実施時期、退職にどのように影響するかを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける組織の安定性向上に役立つインサイトを提示します。

研修の割り当てや受講完了の管理が不十分だと、スキルの不足、従業員の業務準備の遅れ、必須研修の未受講につながるおそれがあります。個人の業績や組織の能力にも影響し、生産性や成長を妨げる要因となります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「研修割り当て」アクティビティと、その後に発生する関連アクティビティを分析します。割り当ての遅れや受講完了率を特定し、従業員のキャリア形成や役割の変更への影響を明らかにします。研修のワークフローを効率化し、採用から退職までの従業員ライフサイクルを通じて、適切な能力開発の機会を適切な時期に提供できるよう支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

採用期間が長引くと、採用機会を逃し、コストも増加します。この目標では、ADP Workforce Nowの採用プロセスにおけるボトルネックを特定して解消し、重要なポジションを優秀な人材で速やかに充足できるようにします。採用期間の短縮は、生産性の向上と業務コストの削減に直結します。ProcessMindは、「求人申請の作成」から「内定承諾」までの流れを分析し、遅延や標準的な流れからの逸脱を明らかにします。実際の採用期間を可視化し、長期化の根本原因を特定することで、組織は採用期間を15~25%短縮し、ADP Workforce Nowにおける採用から退職までのプロセスを改善できます。

スムーズで迅速なオンボーディングは、新入社員の満足度と定着率を高めるうえで重要です。この目標では、ADP Workforce Nowにおける重要な初期設定や研修の割り当ての遅れをなくし、新入社員が早期に組織に溶け込み、業務で力を発揮できるようにします。ProcessMindは、「従業員のオンボーディング」から「給与設定の完了」までのアクティビティに見られるばらつきやボトルネックを明らかにします。効率のよいオンボーディングの流れを標準化することで、企業はオンボーディング期間を20~30%短縮し、採用から退職までのプロセスを一貫性のある良好なスタートにつなげられます。

従業員ライフサイクルにおけるコンプライアンス違反は、重大な法的リスクや金銭的な罰則につながるおそれがあります。この目標では、採用から退職手続きまでの人事プロセスが、社内規程と外部規制を一貫して満たすようにし、組織をリスクから守ります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける身元調査や退職手続きなど、コンプライアンスに関わる重要なアクティビティを可視化します。適合したプロセスからの逸脱を特定し、速やかな是正を可能にすることで、採用から退職までのプロセスにおけるコンプライアンス違反を最大90%削減できます。

入社後早期の離職は、採用活動やチームの士気に影響するため、コストがかさみます。この目標では、従業員が入社後1年以内に退職する理由を把握し、定着率を高めるための対策を講じ、新たな人材への投資を守ります。ProcessMindは、「内定承諾」から「業績評価の実施」までの従業員の経過を追跡し、特定のプロセス経路や遅延と早期離職の関係を分析します。採用から退職までのプロセスに潜むパターンを明らかにすることで、企業は早期離職を10~20%減らせます。特に、ADP Workforce Nowに記録されたアクティビティの分析に役立ちます。

業績評価に非効率な点があると、フィードバックが遅れ、従業員の成長を妨げ、不満につながることがあります。この目標では、業績管理プロセスをスムーズかつ適時に進め、従業員が成長に役立つ建設的なフィードバックを定期的に受けられるようにします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「業績評価の実施」プロセスを可視化し、遅延や手戻りの原因となるステップを特定します。プロセスの流れを改善することで、企業は評価サイクルを25~40%短縮し、従業員ライフサイクル全体で評価への参加率を高められます。

退職手続きの管理が不十分だと、セキュリティリスクやコンプライアンス上の問題、雇用主としての評判の低下につながるおそれがあります。この目標では、従業員の退職時に、備品の回収から最終給与の処理まで、必要な手続きを正確かつ効率的に完了できるようにします。ProcessMindは、「退職手続きの開始」から「退職関連タスクの完了」までの流れを分析し、プロセスの抜け漏れや遅延を明らかにします。ADP Workforce Nowでこれらの重要なステップを改善することで、組織は退職関連タスクの完了率を30%高め、採用から退職までのプロセスに伴うリスクを減らせます。

従業員が社内で新しい役割に移れる環境を整えることは、定着率と組織の柔軟性を高めるうえで欠かせません。この目標では、昇進や役割変更のプロセスを迅速化し、従業員が社内で成長し、力を発揮できるようにします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「昇進の承認」や「役割変更の開始」アクティビティを可視化し、承認ワークフローや部門間の引き継ぎにおけるボトルネックを特定します。こうした流れを効率化することで、企業は社内異動のスピードを20%高め、成長を後押しする組織文化を育てられます。

人事の手作業にはミスが起きやすく、戦略的な取り組みに使える時間も奪われます。この目標では、繰り返し発生する事務作業を自動化できる箇所を特定し、人事担当者の負担を軽減するとともに、データの正確性を高めます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowで頻繁に繰り返されるアクティビティや、手作業によるデータ入力が多いアクティビティを特定します。自動化の候補を明らかにすることで、組織は手作業が必要な工程を30~50%減らし、採用から退職までのライフサイクル全体で業務効率を高められます。

同じプロセスの進め方に一貫性がないと、非効率やミスが生じ、業務の拡大も難しくなります。この目標では、多様なプロセス経路を効率的なベストプラクティスのワークフローにまとめ、予測可能性を高めるとともに、組織全体の業務の複雑さを軽減します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける採用から退職までの実際のプロセスバリアントをすべて可視化し、よく使われる効率的な経路と、場当たり的な逸脱を特定します。プロセスのばらつきの70%をベストプラクティスに沿って標準化することで、組織はプロセスを明確に把握し、業務の一貫性を高められます。

マネージャーの交代は、従業員の成長や研修、業績評価のサイクルに影響することがあります。この目標では、報告体制が変わっても従業員の成長と業務の継続性を保てるよう、交代をスムーズに進めます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「マネージャー」属性の変更が、「業績評価の実施」や「研修割り当て」などのアクティビティに与える影響を分析します。関連する遅延を特定することで、企業は悪影響を15~20%減らし、採用から退職までのプロセスを通じて従業員の成長を後押しできます。

従業員が適切な研修を受け、修了できるようにすることは、スキルの向上とコンプライアンスのために重要です。この目標では、研修の割り当てを適切な時期に行い、効果的に受講を完了できるようにします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowの「研修割り当て」と、その後の受講完了状況を追跡し、学習プロセスにおけるボトルネックや非効率を明らかにします。研修のワークフローを効率化することで、組織は研修完了率を20~25%高め、より高い能力を備えた人材を育成できます。

採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善する6つのステップ

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テンプレートをダウンロード

実施内容

採用から退職までのデータに合わせて事前設定されたExcelテンプレートを入手します。このテンプレートを使うと、ADP Workforce Nowのデータを分析に適した形式で整理できます。

重要な理由

正確なプロセスマイニングには、標準化されたデータ構造が欠かせません。エラーを防ぎ、ProcessMindへのデータ取り込みをスムーズかつ効率的に進められます。

期待される結果

採用から退職までのプロセスデータを入力でき、ProcessMindとの互換性を備えたExcelテンプレートです。

分析でわかること

従業員ライフサイクルの重要なインサイトを発見

ProcessMindは、ADP Workforce Nowの生のデータをわかりやすい図に変換し、従業員ライフサイクルの実際の流れを明らかにします。採用から退職まで、各ステップを明確に把握できます。
  • 従業員の一連の流れを可視化
  • 採用の遅延やボトルネックを特定
  • 入社時と退職時の手続きを改善
  • ADP Workforce Nowにおけるコンプライアンスを確保
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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主な成果

従業員ライフサイクルの効率化

これらの成果は、ADP Workforce Nowのデータから得られるインサイトをもとに採用から退職までのプロセスを改善することで、業務効率と従業員の経験を測定可能な形で向上できることを示しています。

0 %
採用期間を短縮

採用サイクルの平均短縮率

採用プロセスのボトルネックを特定して解消することで、組織は求人の充足にかかる期間を大幅に短縮し、業務効率を高められます。

0 %
オンボーディングを迅速化

新入社員の初期設定にかかる時間の短縮

プロセスマイニングは、従業員の初期設定や重要なオンボーディングタスクを効率化し、新入社員が早く業務を始められるよう支援します。受け入れもスムーズになります。

0 %
コンプライアンスの遵守を強化

人事の重要タスク完了率の向上

従業員ライフサイクルの各段階で、サービスレベル合意(SLA)や規制要件の遵守状況を監視し、身元調査、給与設定、必須研修を適時に完了できるようにします。

0 %
入社後早期の離職を削減

入社1年目の従業員離職率の低下

採用や入社後早期の支援に潜む問題を特定し、入社後6~12か月以内の離職を防ぎます。定着率を高め、後任の採用コストを抑えられます。

0 %
業績評価を迅速化

評価サイクルの短縮

遅延や非効率を特定して業績評価プロセスを改善し、フィードバックのサイクルを短縮するとともに、従業員が成長の機会を適時に得られるようにします。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織ごとの目標によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で一般的に確認された改善幅です。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

従業員の採用時にシステムが割り当てる一意の識別子です。

重要な理由

従業員に関するすべてのイベントを結び付ける基本のキーです。これにより、従業員のライフサイクル全体を再構成して分析できます。

従業員のライフサイクルで発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

プロセスの各ステップを定義することで、プロセスフローを可視化し、プロセスのばらつきやパフォーマンスを分析できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

プロセスに時間軸を加えるデータです。所要時間の算出、ボトルネック分析、イベントの正確な順序付けに使います。

アクティビティが完了した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティごとの所要時間を正確に算出することで、オンボーディングタスクや人事評価など、特定のステップにおけるボトルネックを特定し、効率を測定できます。

アクティビティを実行した人事担当者やマネージャーなどのユーザー名です。

重要な理由

個人またはチーム単位で責任の所在やパフォーマンスを確認できます。リソースの配分や研修の見直しにも役立ちます。

従業員または求人申請が所属する部門です。

重要な理由

部門単位の分析は、特定の業務領域におけるプロセスの問題を見つけ、その領域に合わせた改善策を検討するうえで重要です。

従業員または募集対象のポジションの具体的な職種名や役割です。

重要な理由

職種ごとの分析により、採用、昇進、離職の傾向が特定の職務に集中しているかを把握できます。

アクティブ、退職済み、休職中など、従業員の現在の雇用ステータスです。

重要な理由

ケースの状況を把握するための重要なコンテキストです。対象となる従業員を絞り込み、異なる結果に至るプロセスの流れを分析できます。

自己都合または会社都合など、従業員の退職理由として記録された内容です。

重要な理由

従業員が退職する理由を把握することは、効果的な定着施策を立て、従業員の体験全体を改善するうえで欠かせません。

従業員の正式な入社日です。

重要な理由

勤続期間の算出や早期離職の傾向の把握に欠かせません。採用やオンボーディングのプロセスに課題がないかを見つける手がかりになります。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

新規または既存のポジションについて、採用申請が正式に作成されたことを示します。採用モジュールで求人申請レコードが作成された日時を、このイベントとして記録します。

重要な理由

このアクティビティは、採用プロセスの主な開始点です。採用期間の重要業績評価指標(KPI)を測定し、採用ファネルの効率を分析する際の起点となります。

候補者が内定を正式に承諾したことを示し、入社前の手続きが始まります。候補者の応募ステータスが「内定承諾」または「採用済み」に変わったことから判定します。

重要な理由

このアクティビティは、採用サイクルの主な終点であり、採用期間の重要業績評価指標(KPI)の測定終点です。候補者から新入社員への移行を示します。

人事の基幹システムに従業員レコードが正式に作成されたことを示します。従業員のマスターデータレコードの作成日から明示的なイベントとして記録します。

重要な理由

このアクティビティは、人事システムにおける従業員のライフサイクルの正式な開始を示します。給与や福利厚生の設定など、その後のライフサイクルイベントに必要な基本ステップです。

銀行口座情報や税務書類など、新入社員の給与情報が入力され、確認されたことを示します。通常は、従業員の給与ステータスが「アクティブ」になった時点から判定します。

重要な理由

従業員に正確な給与を期日どおりに支払うための重要なステップです。オンボーディングのサイクルタイムを測る重要業績評価指標(KPI)の一部です。

従業員の自己都合退職または会社都合退職をきっかけに、退職手続きが始まったことを示します。退職処理がシステムに初めて入力された時点で記録します。

重要な理由

このアクティビティは、すべての退職手続きの起点です。退職手続きの効率を分析する際の開始点となり、「早期離職率」のKPIを測定するうえでも重要です。

従業員のステータスが非アクティブになり、会社との雇用関係が正式に終了したことを示します。従業員のステータスフィールドが「退職済み」に変更されたことから、このイベントを判断します。

重要な理由

このアクティビティは、従業員のライフサイクルに関するケースの正式な終了を示します。ステータス変更の発効日が、正式な退職日となります。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、採用から退職手続きまでの従業員の実際の経過を可視化し、標準からの逸脱や非効率を明らかにできます。求人の充足期間のボトルネック、オンボーディングの遅れ、コンプライアンス上の不備を特定し、データに基づく改善案を得られます。分析結果をもとに、従業員ライフサイクル全体を改善できます。

主に必要なのは、ケース識別子となる従業員ID、各ステップを示すアクティビティ名、各アクティビティの発生時刻を示すタイムスタンプを含むイベントログです。採用段階、オンボーディングのタスク、業績評価、昇進、退職手続きなどのデータがあれば、ライフサイクル全体を把握できます。

通常は、ADP Workforce Nowの標準レポート機能やカスタムクエリを使ってデータを抽出します。利用可能なAPI連携が設定されている場合は、それを使う方法もあります。従業員ごとのイベントレベルのデータに、タイムスタンプと一意の識別子が含まれていることが重要です。通常は、ITチームや連携の専門家がこの作業を支援します。

データの抽出やモデルの作成を含む初期設定には、データの入手状況や複雑さによって通常数週間かかります。4~6週間で、基本的なプロセスマップと、採用から退職までのプロセスにおける主なボトルネックや逸脱に関する初期インサイトが得られ、改善すべき重要な領域を把握できます。

はい。実際のプロセスの流れを可視化することで、コンプライアンスに必要なステップの未実施や遅延、早期離職につながるパターンを明らかにできます。たとえば、特定のオンボーディング経路と離職率の高さに関連があるかを確認できます。その結果をもとに予防策を講じ、従業員の定着に向けた取り組みを強化できます。

データ抽出や初期設定に技術的な知識があると役立ちますが、現在のプロセスマイニングツールは業務担当者も使えるように設計されています。多くのプラットフォームには、直感的に操作できる画面や事前構築済みのコネクターがあり、継続的な分析に高度な技術スキルは必要ありません。導入を円滑に進めるため、通常はツールの提供元がトレーニングを実施します。

求人の充足期間の短縮、より迅速で一貫性のあるオンボーディング、規制要件へのコンプライアンスの向上、入社後早期の離職の減少が期待できます。また、人事業務の状況をより明確に把握できるため、業績管理や組織内の人材異動を効率化できます。

実際のデータに不整合があるのは珍しいことではありません。プロセスマイニングツールには、こうした問題に対応するためのデータ準備やクレンジング機能が備わっています。初期分析でデータ品質の問題が見つかることも多く、その結果をもとにADP Workforce Nowでのデータ収集プロセスを計画的に改善できます。

いいえ。プロセスマイニングは一般的なレポートの範囲を超え、実際のイベントの順序を可視化して、隠れたばらつきや逸脱を含め、プロセスが実際にどのように進んでいるかを明らかにします。指標の数値を示すだけでなく、その数値になった理由を分析し、業務の状況をより深く理解できます。

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