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、「従業員の採用」「業績評価の完了」「退職手続きの開始」など、特定の時点で発生した業務イベントやタスクを示します。従業員のライフサイクルを構成するステップの順序を表します。

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礎です。プロセスマップの可視化、プロセスバリアントの特定、ステップ間のボトルネックの把握、標準業務手順への適合性の分析が可能になります。意味のある分析には、アクティビティ名が明確で、適切な粒度で記録されていることが欠かせません。

プロセスマップの各ステップを定義します。従業員の経歴の可視化、逸脱の特定、ボトルネックの把握に欠かせません。

通常、Ceridian Dayforceの採用、オンボーディング、人事などの各モジュールにあるイベントログ、ワークフローのステータス変更、監査証跡から取得します。

このタイムスタンプは、従業員のライフサイクルイベントが発生した時点を示します。プロセスの流れを再現するための時系列情報となり、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、待ち時間、アクティビティ間の所要時間を算出します。プロセスのパフォーマンス分析、サービスレベル合意（SLA）の遵守状況の測定、従業員の経歴における時間的な傾向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す属性です。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の各取引レコード、イベントログ、監査証跡には、作成日または有効日が記録されている必要があります。

従業員IDは、採用から退職までのプロセスの基盤となる識別子です。個々の従業員に関するすべてのライフサイクル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、役割の変更、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歴全体を再現できます。ライフサイクル全体をエンドツーエンドで分析し、主要な節目の間にかかった時間を測定したり、一般的なキャリア経路と例外的な経路を特定したり、個々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す。従業員の経歴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テーブルに含まれる基本項目です。

この属性は、「役割変更の処理」や「報酬変更の承認」などのイベントが発生した背景を示します。たとえば、「昇進」、「同等職への異動」、「年次昇給」、「組織再編」などです。

背景が分からないと、従業員の異動や変更の種類ごとに分析するのは困難です。変更理由を使えば、昇進のプロセスに絞って所要時間を測定したり、同等職への異動の頻度を追跡したり、組織再編が従業員に与える影響を分析したりできます。これにより、一般的な「変更」イベントを、具体的に分析できる業務プロセスとして捉えられます。

変更イベントの背景を把握できるため、昇進、異動、報酬変更などのプロセスに絞った分析が可能です。

通常、Dayforceの人事モジュールで職務や報酬の変更を処理する際に記録され、あらかじめ定義されたリストから選択します。

この属性は、応募者がどこから応募したかを示します。たとえば、「LinkedIn」、「社員紹介」、「会社のウェブサイト」、「就職フェア」などです。採用経路ごとの効果を把握するために役立ちます。

採用戦略を最適化するには、採用経路の分析が欠かせません。この属性を従業員ライフサイクル全体にわたって追跡すると、採用までの期間が短い経路、内定承諾率が高い経路、さらに在籍期間が長く早期離職率が低い従業員につながる経路を特定できます。

採用経路ごとの採用までの期間、転換率、長期的な従業員定着率を比較し、各経路の効果を評価できます。

通常、候補者が職種に応募した際に、Ceridian DayforceのRecruitingモジュールに記録されます。

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担当者を示します。自動処理の場合は、システムユーザーが記録されることがあります。

誰がどのタスクを実行したかを分析すると、リソースの割り当て、業務量の分布、パフォーマンスを把握できます。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うえでのマネージャーの有効性の分析にも役立ちます。また、手作業と自動処理を区別する際にも使われます。

各イベントの実行者を特定できます。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に役立ちます。

監査ログや取引データに記録されます。「ChangedBy」「UpdatedBy」「UserName」などのフィールドに含まれることがよくあります。

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関連付けます。求人申請の作成から、関連する候補者、面接、内定までを結び付け、採用が決まるまで追跡できます。

プロセスマイニングでは、このIDを使うと、候補者単位ではなく求人単位で採用プロセスを分析できます。特定の職種の採用所要期間を追跡したり、職種や部門ごとに採用プロセスの効率を比較したりできます。

採用前のアクティビティを求人ごとにまとめ、特定の職種の採用所要期間や採用プロセスの効率を分析できます。

このIDは、Ceridian DayforceのRecruitingモジュールで生成、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、従業員ライフサイクルの中で何度も変わることがあります。

職種名は、役割ごとのプロセスの違いを比較するうえで有用な分析軸です。たとえば、技術職と非技術職ではオンボーディングの手順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もあります。職種別に分析することで、役割ごとのプロセスの傾向や非効率な点を把握できます。

職種ごとに採用期間、研修の完了状況、キャリア形成などのプロセス指標を比較できます。

この情報は、Ceridian Dayforceの人事コアモジュールで、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、従業員が所属する「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の中で変わることがあります。

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絞り込んで、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、部門ごと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。

事業部門ごとにプロセス指標を絞り込んで比較し、効率、コスト、コンプライアンスの違いを明らかにできます。

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、プロセスの実際の所要時間と、あらかじめ定められた目標を比較して算出します。たとえば、オンボーディングのSLAが14日の場合、所要時間が14日を超えたケースは「未達」となります。

SLA状況を見ると、プロセスの実績とコンプライアンスをひと目で確認できます。ダッシュボードで例外や早急な対応が必要な領域を示すために使われます。SLA未達の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状況を明確に示し、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。

この属性は算出項目です。2つのイベント間のサイクルタイムを算出し、あらかじめ定められた業務ルールまたは目標と比較する必要があります。

StartTimeがアクティビティの開始時刻を示すのに対し、EndTimeは完了時刻を示します。この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、終了時刻が個別に記録されない場合もあります。

この属性は、詳細な実績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だ時間と、タスク間の待ち時間を区別できるため、時間がかかっている具体的な手順を特定するのに役立ちます。

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

アクティビティ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記録される場合があります。たとえば、タスクを開始してから完了するまでの時刻などです。

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。主なシステムはCeridian Dayforceですが、「採用」「オンボーディング」「パフォーマンス」など、内部の異なるモジュールからイベントが発生する場合があります。

分析では、データの取得元を把握し、モジュールごとのビューに絞り込む際に役立ちます。また、データガバナンスや問題の調査にも重要です。複数のシステムのデータを組み合わせる場合も、データの流れを明確にできます。

データの取得元を把握できるため、データの検証や、人事システムのモジュールごとの分析ビューの作成に役立ちます。

データ抽出時に、データセットの取得元を示す固定値として追加されることがよくあります。

この属性は、従業員の直属の上司を示します。上司は承認、人事評価、その他の業務を担うため、多くの人事プロセスで重要な役割を果たします。

プロセス分析で上司を条件に絞り込むと、リーダーやチームごとの人事プロセスへの関わり方を把握できます。組織内でのプロセス実行のばらつきや、業務を効率よく完了する上司を特定できるほか、追加の支援や研修が必要な上司を見つけることもできます。上司ごとのタスク完了率を示すダッシュボードにも欠かせない属性です。

上司ごとのプロセス実績を分析し、リーダーシップの効果やチーム間のプロセス実行の違いを把握できます。

Ceridian Dayforceの人事コアデータに、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、「内定提示」イベントの結果を記録します。一般的な値は、「承諾」、「辞退」、「取り消し」などです。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、「内定承諾率」の重要業績評価指標（KPI）の算出に直接使われます。部門、職種、採用経路ごとに状況を分析すると、内定条件の競争力、面接プロセスの効果、優秀な人材の採用を難しくしている特定の業務上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でき、内定承諾率の重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。

候補者の応募ワークフローの一環として、Ceridian DayforceのRecruitingモジュールで状況が更新されます。

この属性には、ソースシステムからデータセットを最後に更新した日時が記録されます。分析対象データの新しさや関連性を把握するうえで重要な情報です。

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確認できます。最近のイベントが含まれているかどうかを判断する材料となり、データガバナンスや品質保証のためのメタデータとしても役立ちます。データパイプラインが想定どおりに動作しているかを確認できます。

データがどの時点のものかを利用者が把握できるため、プロセス分析に基づいて適切なタイミングで判断するうえで重要です。

通常、このタイムスタンプはデータの抽出・ロード（ETL）時に生成され、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。都市名やオフィスビル名のほか、リモート勤務を示す場合もあります。プロセスデータを地理的な観点から把握するために役立ちます。

勤務地は、地域ごとの人事プロセスを比較する際に有用な分析軸です。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。特定の勤務地での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処したりするのに役立ちます。

地域別にプロセスの実績、サイクルタイム、従業員の離職状況を分析し、地域ごとの違いを把握できます。

Ceridian Dayforceの従業員の人事コア記録に含まれ、職位または組織上の所属に関連付けられています。

この属性は、雇用されている国を示します。人事プロセス、コンプライアンス要件、従業員の行動は国によって異なるため、グローバルに事業を展開する組織にとって重要な項目です。

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各国の両方の視点から把握できます。採用所要期間や離職率などの重要業績評価指標（KPI）を国ごとに比較し、グローバルなプロセス基準の達成状況と各国固有の違いを確認できます。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重要業績評価指標（KPI）を比較できます。グローバルに事業を展開する組織が、コンプライアンスと業務実績を管理するうえで欠かせません。

Ceridian Dayforceの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です。

この属性は、従業員の勤務形態を分類します。たとえば、「正社員」、「パートタイム」、「契約社員」、「インターン」などです。雇用形態によって、適用される人事プロセスが異なる場合があります。

従業員区分を分析軸にすると、雇用形態ごとの従業員ライフサイクルの違いを分析できます。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。また、雇用形態ごとの離職傾向やキャリア形成の分析にも利用できます。

従業員を雇用形態別に分類し、正社員、パートタイム、契約社員の間でプロセスや結果にどのような違いがあるかを分析できます。

Ceridian Dayforceの従業員の職務または雇用記録にある標準項目です。

この属性は、退職時の勤続期間に基づいて算出される真偽値です。入社日から90日、180日、365日など、定められた期間内に退職日がある場合は「true」となります。

このフラグを使うと、早期離職の分析や報告が簡単になります。「早期離職率」の重要業績評価指標（KPI）を直接算出できるほか、部門、上司、採用経路ごとに対象者を分類するダッシュボードも簡単に作成できます。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。

早期離職率の重要業績評価指標（KPI）の算出と分析に直接役立ち、採用、オンボーディング、職務との適合性に関する問題の特定を支援します。

この属性は算出項目です。ソース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、従業員が退職した理由を分類します。理由は、自発的な退職（例：「より良い機会を求めて退職」）と、会社都合の退職（例：「勤務成績」、「人員削減」）に分けられることがよくあります。

退職理由の分析は、従業員の離職状況を理解するうえで基本となります。部門、勤続期間、採用経路などの属性と組み合わせることで、人事部門は離職の傾向や根本原因を特定できます。この情報は、効果的な定着施策の立案や、早期離職を分析するダッシュボードの作成に役立ちます。

従業員が退職する理由を把握し、離職の分析や定着施策の立案に役立てられます。

Ceridian Dayforceの人事コアモジュールで、退職ワークフローの一環として記録されます。