採用から退職まで：従業員ライフサイクルのデータテンプレート

この属性は、特定の時点で発生した業務イベントまたはタスクを示します。たとえば、「従業員の採用」、「パフォーマンスレビューの完了」、「退職手続きの開始」などです。従業員ライフサイクルプロセスを構成する一連のステップを形成します。

アクティビティの順序を分析することは、プロセスマイニングの基盤です。プロセスマップの可視化、プロセスバリアントの発見、ステップ間のボトルネックの特定、標準業務手順への準拠状況の分析が可能になります。意味のある分析を行うには、アクティビティ名が明確で、適切な粒度で定義されていることが欠かせません。

プロセスマップ上のステップを定義します。従業員の経路を可視化し、逸脱を特定して、ボトルネックを見つけるために欠かせません。

通常、Ceridian DayforceのRecruiting、Onboarding、人事など各モジュールにあるイベントログ、ワークフローステータスの変更、監査証跡から導出します。

このタイムスタンプは、従業員ライフサイクルイベントが発生した時点を示します。プロセスフローを再構成するために必要な時系列を提供し、時間に関するすべての計算の基礎になります。

プロセスマイニングでは、この属性を使ってサイクルタイム、待機時間、異なるアクティビティ間の所要時間を算出します。プロセスパフォーマンスの分析、SLA遵守状況の測定、従業員の経路における時間的なパターンや遅延の特定にも利用します。パフォーマンスに関する分析には、正確なタイムスタンプが欠かせません。

イベントの時系列を示し、サイクルタイムやボトルネック分析など、パフォーマンスに関するすべての計算に欠かせません。

Ceridian Dayforceのすべての取引レコード、イベントログ、監査証跡には、作成日または有効日が関連付けられている必要があります。

Employee IDは、採用から退職までのプロセスの基盤となる項目です。個人のライフサイクルに関するすべてのイベントを結び付ける、一意のケース識別子として機能します。最初の求人応募からオンボーディング、役割変更、最終的な退職まで、記録されたすべてのアクティビティがこのIDに関連付けられます。

プロセスマイニングでは、この属性を使って従業員一人ひとりの経路全体を再構成できます。ライフサイクル全体をエンドツーエンドで分析し、主要なマイルストーン間の期間を測定したり、一般的および例外的なキャリアパスを特定したり、従業員ごとの経験に基づいて結果を分析したりできます。

従業員に関するすべてのイベントを結び付ける主キーであり、従業員の経路全体を最初から最後まで分析できます。

Ceridian Dayforceの従業員プロフィールまたは人事マスターデータの主要テーブルにある基本項目です。

この属性は、採用担当者、採用マネージャー、人事管理者など、特定のタスクを実行した個人を識別します。自動化されたステップでは、システムユーザーを示す場合があります。

誰がどのタスクを実行したかを分析することは、リソース配分、業務量の分布、パフォーマンスを把握するうえで重要です。特定のユーザーやチームが原因となるボトルネックの特定、研修ニーズの把握、担当する人事タスクを完了するマネージャーの有効性の分析に役立ちます。手動アクティビティと自動アクティビティの区別にも利用できます。

各イベントの実行者を識別し、業務量の分析、ユーザーやチーム間のパフォーマンス比較、遅延の根本原因分析を可能にします。

監査ログまたは取引データにあり、「ChangedBy」、「UpdatedBy」、「UserName」などのフィールドに記録されていることが多いです。

この属性は、「役割変更処理済み」や「報酬変更承認済み」などのイベントに背景情報を付加します。昇進、横異動、年次昇給、組織再編など、変更の業務上の理由を示します。

この情報がなければ、従業員の異動や処遇変更の種類を区別して分析することは困難です。変更理由を使うことで、昇進プロセスだけを抽出して処理時間を測定したり、横異動の頻度を追跡したり、組織再編が従業員に与えた影響を分析したりできます。単なる「変更」イベントを、具体的に分析できる業務プロセスへと分類できます。

変更イベントの背景を明確にし、昇進、異動、報酬調整など、特定のプロセスを対象とした分析を行えます。

通常はDayforceのHRモジュールで職務または報酬の変更処理を行う際に記録され、あらかじめ定義された一覧から選択します。

この属性は、応募者の流入元を示します。たとえば、「LinkedIn」、「従業員紹介」、「企業ウェブサイト」、「就職フェア」などです。人材獲得チャネルの効果を把握するための情報になります。

採用チャネルを分析することは、採用戦略の最適化に欠かせません。この属性を従業員ライフサイクル全体で追跡すると、採用が早いチャネル、オファー承諾率が高いチャネル、さらに重要な指標である、在籍期間が長く入社後早期の離職率が低い従業員につながるチャネルを特定できます。

採用チャネルを採用スピード、移行率、長期的な従業員定着率と関連付け、各チャネルの効果を評価できます。

通常、候補者がポジションに応募した際に、Ceridian Dayforce Recruitingモジュールで記録されます。

求人申請IDは、特定の求人を埋めるためのすべてのアクティビティを結び付けます。求人申請の作成から、関連する候補者、面接、オファー、ポジションの充足までを関連付けます。

プロセスマイニングでは、候補者中心ではなくポジション中心の視点で、ライフサイクルの採用部分を分析する際に役立ちます。特定の役割の採用充足までの時間を追跡し、職種や部門ごとの採用プロセスの効率を分析できます。

採用前のすべてのアクティビティを1つの求人にまとめ、特定の役割における採用充足までの時間と採用ファネルの効率を分析できます。

このIDはCeridian Dayforce Recruitingモジュール内で生成・管理されます。

この属性は、従業員の組織内での役割を示します。たとえば、「ソフトウェアエンジニア」「プロジェクトマネージャー」「営業部長」などです。昇進や異動により、従業員の在籍期間中に複数回変更される場合があります。

職種名は、分析に役立つ重要なディメンションです。異なる職種でプロセスの進み方を比較できます。たとえば、技術職と非技術職ではオンボーディングのプロセスが異なる場合があり、管理職と個人貢献者では人事評価のサイクルが異なることがあります。職種別に分析することで、役割ごとのプロセスパターンや非効率な点を明らかにできます。

職種別に採用期間、研修完了率、キャリアの進展などのプロセス指標を比較し、役割に応じた分析を行えます。

Ceridian DayforceのコアHRモジュールで、従業員の職位および職務データの一部として保存されます。

この属性は、従業員が勤務する「営業」、「エンジニアリング」、「財務」などの組織単位を示します。部門は従業員のライフサイクル中に変わる場合があります。

部門は比較分析における重要な切り口です。プロセスデータを部門ごとに分割・絞り込み、組織内の各部門のパフォーマンスを把握できます。たとえば、部門間で採用サイクルタイムを比較したり、部門別の離職率を分析したり、特定の事業領域に固有のプロセスのばらつきを特定したりできます。

異なる事業部門間でプロセス指標を絞り込み、比較できます。効率、コスト、コンプライアンスの違いを明らかにします。

Ceridian Dayforceの人事モジュールにある、従業員の基本的な職務・ポジションデータの一部です。

この属性は、プロセスの特定区間の実際の所要時間と、あらかじめ定めた目標を比較して算出されます。たとえば、オンボーディングのSLAが14日間の場合、この期間を超えたケースは「違反」として記録されます。

SLAステータスは、プロセスのパフォーマンスとコンプライアンスを一目で確認できる指標です。ダッシュボードで例外や早急な対応が必要な領域を強調表示するために使われます。SLAに違反したケースの特徴を分析すると、遅延の根本原因を特定し、対象を絞った改善施策につなげられます。

主要なプロセス段階の達成または未達を明確に示し、コンプライアンスの監視や対応が必要なケースの特定を容易にします。

算出属性です。2つのイベント間のサイクルタイムを算出し、あらかじめ定めた業務ルールまたは目標と比較するロジックが必要です。

StartTimeはアクティビティの開始時刻を示し、EndTimeは完了時刻を示します。2つの時刻の差が、そのタスクの処理時間です。多くのアクティビティは瞬時に完了するイベントであるため、すべてのアクティビティに明確な終了時刻があるとは限りません。

この属性は、詳細なパフォーマンス分析に欠かせません。「給与設定」や「人事評価」など、個々のタスクの処理時間を直接算出できます。タスクに実際に取り組んでいた時間と、タスク間の待機時間を区別できるため、時間のかかっている具体的な工程を特定する際に役立ちます。

アクティビティの所要時間（処理時間）を直接算出し、実作業時間と待機時間を区別できます。

タスクの開始と終了が明確なワークフローまたはタスク管理モジュールで利用できる場合があります。たとえば、タスクを開いてから閉じるまでの記録などです。

この属性は、「オファー提示済み」イベントの結果を記録します。一般的な値には、「承諾」「辞退」「撤回」などがあります。採用活動の成果を測定するうえで重要なデータです。

この属性は、「オファー承諾率」KPIの算出に直接使われます。部門、職種、採用経路別にステータスを分析すると、オファーの競争力、面接プロセスの有効性、優秀な人材の確保を難しくしている特定部門の問題などを把握できます。

採用プロセスの結果を直接測定し、オファー承諾率KPIの算出に欠かせません。

Ceridian Dayforceの採用モジュールで、候補者の応募ワークフローの一部として更新されます。

この属性は、データを生成したソースアプリケーションまたはモジュールを示します。主要システムはCeridian Dayforceですが、イベントはその内部のRecruiting、Onboarding、Performanceなど、異なるモジュールから発生する場合があります。

分析では、データの出所を把握し、モジュール単位のビューにプロセスを絞り込む際に役立ちます。また、データガバナンスやトラブルシューティングにも重要です。特に複数のシステムのデータを統合する場合、データの系譜を明確にできます。

データの出所に関する情報を提供します。データ検証や、人事システムの各モジュールに応じた分析ビューの作成に欠かせません。

通常、データ抽出時にデータセットの出所を示すために追加する固定値です。

この属性は、従業員の直属の上司を示します。マネージャーは、多くの人事プロセスで重要な役割を担い、承認、人事評価、その他のタスクを担当します。

プロセス分析でマネージャー別に絞り込むと、リーダーやチームによって人事プロセスへの関わり方がどのように異なるかを把握できます。組織内でのプロセス実行のばらつきや、タスクを効率よく完了するマネージャー、追加の支援や研修が必要なマネージャーを明らかにできます。マネージャーのタスク完了率を確認するダッシュボードにも欠かせない属性です。

マネージャー別にプロセスのパフォーマンスを分析し、リーダーシップの有効性やチーム間のプロセス実行の違いを把握できます。

Ceridian DayforceのコアHRデータで、従業員のレポートラインの一部として保存されます。

この属性は、ソースシステムからデータセットが最後に更新された日時を記録します。分析対象データの新しさと関連性を把握するために重要な情報です。

ダッシュボードやレポートでは、データがどの時点のものかを利用者が理解するために欠かせません。最新イベントが含まれている範囲を判断する材料となり、データガバナンスと品質保証に必要なメタデータでもあります。データパイプラインが想定どおりに稼働していることの確認にも役立ちます。

データの新しさを利用者が把握できるようにし、プロセス分析に基づいて適時かつ十分な情報を得た意思決定を行えるようにします。

通常、データ抽出・ロード（ETL）処理の中で生成され、データセットに追加されます。

この属性は、従業員の主な勤務地を示します。都市、オフィスビル、リモート勤務などが該当します。プロセスデータに地理的な視点を加える属性です。

勤務地は、地域ごとの人事プロセスを比較する際に役立つディメンションです。採用期間、離職率、プロセスのコンプライアンスに地域差があるかを分析できます。特定の勤務地で行われている優れた取り組みを見つけたり、地域やオフィス固有の課題に対応したりする際にも役立ちます。

地理的なディメンションを提供し、地域ごとのプロセスパフォーマンス、処理時間、従業員の離職率の違いを明らかにできます。

Ceridian Dayforceの従業員のコアHR記録に含まれ、職位または組織上の所属に関連付けられます。

雇用国を示す属性です。グローバルに事業を展開する組織では、人事プロセス、コンプライアンス要件、従業員の行動の多くが国ごとに異なるため、重要な項目です。

国別に分析すると、採用から退職までのプロセスをグローバルとローカルの両面から把握できます。採用までの期間や離職率などのKPIを国ごとに比較し、グローバルなプロセス基準が満たされているかを確認しながら、地域ごとの違いも理解できます。国によって大きく異なる退職手続きなど、コンプライアンスに関する分析にも欠かせません。

国ごとのプロセスやKPIを比較できます。グローバルな組織がコンプライアンスとパフォーマンスを管理するうえで欠かせない機能です。

Ceridian Dayforceで、従業員の個人情報または雇用情報に含まれる基本データ項目です。

この属性は、勤務形態に基づいて従業員を分類します。たとえば、「フルタイム」「パートタイム」「契約社員」「インターン」などです。この区分によって、人事プロセスの適用方法が変わる場合があります。

従業員区分をディメンションとして使うと、さまざまな就業区分で従業員ライフサイクルがどのように異なるかを分析できます。たとえば、契約社員のオンボーディングは、正社員より簡略化されている場合があります。雇用形態ごとの離職傾向やキャリアの進展を分析することも可能です。

従業員をフルタイム、パートタイム、契約社員などに分け、プロセスや結果の違いを分析できます。

Ceridian Dayforceの従業員の職務または雇用記録に標準で用意されている項目です。

従業員の退職時点での在籍期間に基づいて算出されるブール型の属性です。入社日から90日、180日、365日など、指定した期間内に退職日がある場合は「true」として記録されます。

このフラグにより、早期離職の分析とレポート作成を簡単に行えます。「早期離職率」KPIを直接算出でき、部門、マネージャー、採用経路別に対象者を分けたダッシュボードも容易に作成できます。早期離職の要因を特定することは、多くの人事組織にとって優先度の高い課題です。

早期離職率KPIの算出と分析を直接支援し、採用、オンボーディング、職務適合性に関する問題の特定に役立ちます。

算出項目です。元システムから従業員の入社日と退職日を取得する必要があります。

この属性は、従業員の雇用が終了した理由を分類します。理由は通常、自発的な退職（例：「より良い機会による退職」）と非自発的な退職（例：「業績」「余剰人員」）に分けられます。

退職理由の分析は、従業員の離職を理解するうえで基本となります。部門、在籍期間、採用経路などの属性と組み合わせることで、離職の傾向や根本原因を人事部門が特定できます。定着施策の策定や、入社後早期の離職を分析するダッシュボードにも役立つ情報です。

従業員が退職する理由を明らかにし、離職の分析や定着施策の策定に役立つ背景情報を提供します。

Ceridian DayforceのコアHRモジュールで、退職ワークフローの一部として記録されます。