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採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善

UKG Proの採用から退職までのプロセスを最適化する6つのステップ

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UKG Proで採用から退職までのプロセスを改善

従業員のライフサイクルには、複雑な非効率が潜んでいることがあり、業務コストの増加や従業員の離職につながります。ProcessMindを使うと、プロセスのボトルネックを特定できます。採用から退職手続きまでの流れを把握し、各ステップを理解することで、業務の改善につなげられます。

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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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

採用から退職までの従業員ライフサイクルは、求人申請の作成から退職手続きの完了まで、組織における従業員の一連の流れを表します。UKG Proのような人材管理（HCM）プラットフォームで管理されるこのプロセスには、多くのアクティビティ、部門、システムが関わっています。採用、オンボーディング、人材管理、退職手続きのいずれかの段階で非効率が生じると、業務コストの増加、コンプライアンス上のリスク、従業員体験の低下につながる可能性があります。実際のプロセスの進み方を把握できなければ、遅延の発生箇所や手戻りの繰り返し、コンプライアンス上の不備を特定することは困難です。ライフサイクル全体の最適化は、単なるコスト削減にとどまりません。優秀な人材を惹きつけ、定着させる、効率的で働きやすく、コンプライアンスを守れる職場づくりにつながり、事業の収益や戦略目標にも直接影響します。

プロセスマイニングで進めるUKG Proの採用から退職までの最適化

プロセスマイニングを使うと、UKG Pro上で進行する採用から退職までの従業員ライフサイクルを、データに基づいて把握できます。人事、給与、人材、労務管理などのUKG Proモジュールからイベントログを分析し、従業員一人ひとりの流れを最初から最後まで正確に可視化します。「従業員ID」をケース識別子として、「求人申請作成」から「内定承諾」「従業員のオンボーディング完了」「人事評価の実施」「昇進の承認」、そして「退職手続きの完了」までのアクティビティを追跡します。この全体像から、重大なボトルネックや標準プロセスからの逸脱を見つけ、遅延の根本原因を特定できます。たとえば、「身元調査の開始」に想定以上の時間がかかる箇所や、「給与設定の完了」で手戻りが頻発する理由を具体的に確認できます。各段階の実際のサイクルタイムを把握することで、UKG Pro環境で改善すべきプロセスを絞り込めます。

UKG Proの従業員ライフサイクルにおける主な改善領域

UKG Proの採用から退職までのプロセスにプロセスマイニングを適用すると、一般に次のような改善領域が見つかります。

採用とオンボーディングの効率化： 候補者の募集、面接日程の調整、内定の承認、身元調査における遅延を特定します。新入社員の書類手続きや給与設定の遅れによるボトルネックを見つけ、入社時の従業員体験への影響を把握します。「内定通知」から「従業員のオンボーディング完了」までの時間を短縮すれば、採用競争力の向上につながります。
人材管理と育成： 人事評価のサイクルにおける非効率を見つけ、適切なタイミングでフィードバックや育成機会を提供できるようにします。昇進や役割変更の流れを分析し、キャリア形成の道筋を整えます。「従業員のオンボーディング完了」後に「研修の割り当て」が遅れる理由を把握し、生産性への影響を確認できます。
コンプライアンスとリスクの低減： 「給与設定の完了」や「退職手続きの開始」など、重要なアクティビティで標準手順からの逸脱を検出します。「身元調査の開始」などの手続きが適切な時期に完了しているか、退職時の手順が組織全体で一貫して守られているかを確認できます。監査リスクや法的リスクの低減にもつながります。
退職手続きの効率化： 「退職手続きの開始」から「退職手続きの完了」までの効率と完了状況を分析します。退職面談や貸与資産の回収など、必要な手続きが効率的かつコンプライアンスに沿って行われているかを確認し、組織の評判を守りながらリスクを抑えます。

採用から退職までのプロセス最適化で期待できる成果

UKG Proの採用から退職までの従業員ライフサイクルにプロセスマイニングを利用すると、測定可能なさまざまな効果が期待できます。採用から退職手続きまでの主要な段階でサイクルタイムが短縮され、人材をより迅速に採用し、変化に対応しやすい組織づくりにつながります。手作業による手戻り、長期化したプロセス、コンプライアンス違反に伴うコストも抑えられます。従業員にとって分かりやすく、効率的な一連の体験を実現することで、満足度や定着率の向上も見込めます。プロセスの最適化は、人事業務の効率を高め、UKG Proへの投資効果を引き出し、組織の持続的な成長を支えます。データに基づく分析によって、最も重要な資産である人材の管理方法を改善できます。

UKG Proで採用から退職までのプロセス最適化を始める

プロセスマイニングを使ってUKG Proの従業員ライフサイクルを最適化する取り組みは、複雑に思えるかもしれませんが、最初の手順はシンプルです。既存のUKG Proのイベントデータを使えば、手作業で大規模な分析を行わなくても、早い段階で有用なインサイトを得られます。思い込みではなくデータに基づいて判断できるため、実施する改善を具体的かつ効果的なものにできます。人事業務の可能性を引き出し、従業員にとってより良い体験を実現するために、今日から始めてみませんか。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を短縮し、プロセス全体の効率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

内定承諾後、新入社員のオンボーディングや給与設定に大幅な遅れが生じています。その結果、新入社員の不満や生産性の低下につながり、規制の厳しい業界ではコンプライアンス上の問題が生じるおそれもあります。
ProcessMindは、UKG Pro上で内定承諾から給与設定の完了まで、オンボーディングの各アクティビティにかかる時間と手順を可視化します。ボトルネックと遅延の根本原因を特定し、受け入れの迅速化と従業員体験の向上を支援します。

部門によって人事評価の実施時期や進め方にばらつきや遅れがあり、人材育成や報酬の決定が難しくなっています。従業員の意欲低下や成長機会の逸失につながるほか、個人の目標と会社の目標を一致させにくくなるおそれがあります。
ProcessMindは、UKG Pro上で人事評価サイクルの実際の流れを可視化し、標準プロセスからの逸脱や遅延の原因となっている管理職・部門を特定します。これにより、一貫した評価の実施と人材管理の改善に役立つインサイトを得られます。

求人申請の作成から内定承諾までに時間がかかりすぎると、優秀な人材が他社の内定を受けてしまいます。その結果、採用コストや採用充足までの期間が増加し、優秀な人材の獲得で不利になる可能性があります。
ProcessMindは、UKG Pro上の採用プロセスを最初から最後まで分析し、面接日程の調整や身元調査など、遅延の原因となる段階を特定します。ワークフローの改善により、サイクルタイムを短縮し、候補者の採用率を高められます。

退職手続きで重要なステップが抜け落ちると、コンプライアンス違反やセキュリティリスク、最終給与をめぐる紛争につながるおそれがあります。組織が法的・金銭的な影響を受けるだけでなく、雇用主としての評判を損なう可能性もあります。
ProcessMindは、退職手続きの開始からタスクの完了まで、UKG Proに記録されたすべてのアクティビティを分かりやすく示します。コンプライアンスに沿わないプロセス経路を特定し、必要な手順がすべて実施されているかを確認することで、リスクを抑え、会社の資産を守ります。

従業員や管理職が採用から退職までの標準手順を省略し、非公式なプロセスで業務を進めることがあります。こうした承認されていない手順の違いは、非効率やコンプライアンス上のリスクを招き、組織全体で一貫した人事業務を維持しにくくします。
ProcessMindは、UKG Proで実際に行われたすべてのプロセス経路を自動で検出し、想定したプロセスからの逸脱を明らかにします。関係する具体的な手順やロールを特定できるため、管理者はベストプラクティスの徹底と業務リスクの低減に取り組めます。

昇進や役割変更の承認・実施が遅れると、従業員の不満や自発的な離職の増加につながる可能性があります。社内でのキャリア形成が妨げられ、人材の定着や重要なポジションを社内人材で補う力にも影響します。
ProcessMindは、昇進や役割変更の申請がUKG Pro上で進む過程を可視化し、承認や事務作業が滞っている箇所を特定します。ボトルネックに関するインサイトをもとに、社内異動の手続きを効率化し、従業員エンゲージメントの向上を支援します。

新入社員や新しい役割に就いた従業員に、適切な研修が適時に割り当てられないことがあります。また、研修の完了率が低い場合もあります。生産性や役割ごとの要件への準拠、従業員の成長に影響し、スキル不足につながるおそれがあります。
ProcessMindは、UKG Pro上で従業員ごとの研修の割り当てと完了を追跡し、ばらつきや遅延を明らかにします。研修プロセスが滞るパターンを特定し、必要な育成機会を従業員に速やかに提供できるよう支援します。

採用費用から退職手続きの事務コストまで、従業員ライフサイクルの各段階で実際にかかるコストを把握できずにいる組織は少なくありません。コストが見えなければ、人事関連の支出を最適化したり、人事テクノロジーへの投資を正当化したりすることが難しくなります。
ProcessMindは、UKG Pro上のプロセスアクティビティと所要時間を関連コストと照合し、各段階の支出を明らかにします。コストの高い手順や効率化の余地を特定し、人事業務全体のコスト削減を支援します。

新入社員が入社後1年以内に退職するケースが多い場合、採用、オンボーディング、初期の受け入れプロセスに問題がある可能性があります。採用への投資が無駄になるほか、組織内の知識が失われ、業務の安定性が損なわれます。
ProcessMindは、UKG Proのデータを使い、早期に退職した従業員の一連の流れを、在職を続けた従業員と比較して分析します。入社後数か月の重要な課題やプロセスの違いを特定し、早期離職につながる要因への対策を支援します。

複雑なプロセスや機能しないプロセスを補うため、人事チームがUKG Proで手作業による回避策を取ることがあります。その結果、データ入力ミスが増え、修正コストがかさむほか、データの整合性が損なわれ、給与計算やコンプライアンスにも影響するおそれがあります。
ProcessMindは、UKG Proのプロセスフローで手作業の介入やデータの不整合が起きている箇所を明らかにし、システムやプロセス設計に潜む問題を示します。自動化やプロセスの再設計によってミスをなくし、データの正確性を高められる箇所を特定します。

新しい管理職の受け入れや既存の管理職の退職に関する手続きが非効率だと、チームの生産性が低下し、報告系統が不明確になることがあります。特に交代の時期には、従業員エンゲージメントやプロジェクトの継続性にも影響します。
ProcessMindは、UKG Proに記録された管理職交代に伴う具体的なアクティビティや承認を可視化します。遅延を特定し、責任の引き継ぎやシステムアクセスの変更が必要な手順に沿って行われているかを確認することで、チームへの影響を抑えます。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、新入社員が入社後に十分な力を発揮できるようになるまでの時間を大幅に短縮します。早期戦力化が進めば、新入社員の投資効果が早く得られ、入社初期のエンゲージメントが高まり、生産性の損失も抑えられます。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、チームの成果やプロジェクトのスケジュールにも良い影響をもたらします。ProcessMindは、入社前の手続きから初期研修の割り当てまで、UKG Pro上のオンボーディングにおけるボトルネックを特定します。プロセスのばらつきや遅延を分析し、時間がかかっている手順を明らかにすることで、早期戦力化までの時間を25％短縮するための改善につなげます。従業員IDごとにアクティビティの完了日を追跡し、効果を測定できます。

人事評価の実施方法を統一することで、組織全体で公平な人材育成と正確な評価データを実現できます。コンプライアンス上のリスクを抑え、公平性を高め、人材の能力をより明確に把握できるため、採用から退職までの従業員ライフサイクルを通じた効果的な人材管理に役立ちます。ProcessMindは、UKG Pro上で人事評価が実際にどのように進むかを可視化し、標準手順からの逸脱を明らかにします。手順を省略したり遅らせたりすることが多い管理職や部門を特定することで、ベストプラクティスの徹底につなげられます。従業員ごとの実際のアクティビティの順序を定義済みのプロセスモデルと比較し、評価スケジュールの遵守率90％を目指します。

求人申請の作成から内定承諾までの時間を短縮することは、優秀な人材を獲得し、求人の未充足によるコストを抑えるうえで重要です。採用期間が短くなれば候補者体験が向上し、適格な候補者を競合他社に奪われるリスクを抑えられます。また、重要なポジションを早く充足でき、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける事業全体の生産性にも良い影響を与えます。ProcessMindは、UKG Pro上の採用ワークフローで、面接日程の調整や承認などに生じるボトルネックや待ち時間を明らかにします。重要な経路上のアクティビティを分析し、採用プロセスの改善につなげます。従業員IDごとに主要な採用イベント間の所要時間を追跡し、採用までの平均期間を20％短縮することを目指します。

退職手続きでコンプライアンスを徹底することは、組織を法的リスクから守り、会社の資産を保全し、雇用主としての評判を維持するうえで欠かせません。法令や社内規定に沿った手順をすべて完了することで、潜在的な責任を抑え、退職する従業員に適切な最後の体験を提供できます。ProcessMindは、退職面談の未実施や会社資産の未返却確認など、UKG Pro上で定められた退職手続きからの逸脱を自動で検出します。コンプライアンス上の不備がどこで、なぜ起きているかを特定し、先回りした対応やプロセスの再設計を支援します。従業員IDごとにアクティビティの完了状況を社内規定と照合し、重要な退職タスクの遵守率100％を目指します。

人事プロセス、特に採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける承認されていない手順の違いは、一貫性を損ない、業務リスクを高め、監査を難しくします。プロセスを標準化することで、公平性を確保し、ミスを減らし、UKG Proの各モジュールにおける内部統制を強化できます。ProcessMindは、UKG Proで従業員IDごとに実行されたすべてのプロセス経路を自動で検出し、定義済みの標準手順と照合します。承認されていない近道や余分なステップを正確に特定できるため、人事部門はベストプラクティスを徹底できます。実際のプロセスモデルを理想経路と比較し、プロセスのばらつきを80％削減することを目指します。

効率的な社内異動の仕組みは、人材の定着とキャリア形成に欠かせません。従業員が組織内で成長できる機会を提供します。社内異動にかかる時間や手続きの複雑さを減らすことで、従業員満足度を高め、社外採用のコストを抑え、重要なポジションを速やかに充足できます。これは採用から退職までの従業員ライフサイクル全体に関わる課題です。ProcessMindは、UKG Pro上の社内異動の流れを最初から最後まで分析し、承認、役割変更、部門異動における遅延を特定します。ボトルネックを明らかにし、ワークフローの改善を支援します。従業員IDごとに社内での役割変更にかかる時間を追跡し、社内異動の平均所要時間を30％短縮することを目指します。

従業員のスキル向上とコンプライアンスのためには、適切な研修を割り当て、確実に完了できるようにすることが重要です。研修プロセスを改善すると、従業員の能力や生産性が高まり、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を満たしやすくなります。研修への投資効果も高まります。ProcessMindは、UKG Pro上で研修の割り当てから完了までの流れを追跡し、よくある遅延や、割り当てられた研修が開始されないケースを明らかにします。コンプライアンス違反や非効率のパターンを特定し、人材育成の方針を見直せます。従業員IDごとに割り当て日と完了日を比較し、期限内の研修完了率を25％高めることを目指します。

採用から退職までの従業員ライフサイクル全体に潜む業務コストを見つけて削減することは、人事予算の効率や組織全体の収益性に直結します。手戻りや手作業を減らし、リソース配分を最適化することで、大きなコスト削減と人事業務の改善につながります。ProcessMindは、UKG Pro上のアクティビティ所要時間やリソースの関与状況を分析し、プロセスのばらつき、遅延、手戻りがコストに与える影響を数値化します。コストのかかるプロセス経路や非効率な領域を特定し、対象を絞った改善を支援します。従業員IDごとにプロセス逸脱とコストを分析し、人事業務全体のコストを15％削減することを目指します。

入社後早期の離職率が高いと、採用、オンボーディング、研修に多くのコストがかかり、チームの安定性や士気にも影響します。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、入社後1年間の定着率を高めることは、安定した人材基盤を築き、新たに採用した人材への投資効果を高めるうえで重要です。ProcessMindは、早期に退職した従業員の経過を分析し、UKG Pro上の特定のプロセスイベントや遅延と離職リスクの高さを照合します。研修の遅れやサポート不足など、重要な接点を特定することで、早期の対策を講じられます。在職を続けた従業員と退職した従業員のプロセス経路を比較し、早期定着率を15％向上させることを目指します。

人事プロセスにおける手作業による回避策やデータ入力ミスは、コンプライアンス上の問題や給与計算の誤り、判断の質の低下につながります。こうしたミスを減らすことで、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体、特にUKG Proにおけるデータの整合性や業務効率を高め、人事システムへの信頼を築けます。ProcessMindは、アクティビティの順序やデータ入力を追跡し、UKG Proで手作業の介入やデータの不一致が頻発する箇所を特定します。自動化されていない手順や不明確な手順など、根本原因を明らかにすることで、タスクの自動化やデータ品質の向上につなげられます。従業員IDに関連付けられた監査証跡やエラーレポートを使って測定し、特定された手作業によるデータ入力ミスを40％削減することを目指します。

管理職の交代が頻繁に起きたり、引き継ぎが適切に行われなかったりすると、チームの生産性や従業員の士気、プロジェクトの継続性が大きく損なわれる可能性があります。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、重要なリーダー交代の際も業務を円滑に進め、従業員の意欲を保つためには、こうした影響を最小限に抑えることが重要です。ProcessMindは、UKG Pro上で管理職の交代が人事プロセスに与える影響を可視化します。人事評価の引き継ぎやチーム研修の割り当てなどが対象です。交代に伴う遅延や手順の抜けを特定し、より確実な引き継ぎ手順の整備を支援します。管理職交代の前後で対象従業員のプロセス所要時間を比較し、関連する遅延を20％削減することを目指します。

採用から退職までの改善に向けた6つのステップ

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プロセスデータに合わせて書式を整えたExcelテンプレートを入手します。UKG Proのデータを分析に適した形式で整理できます。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

標準化されたテンプレートを使うと、データを正確かつ効率的に取り込めます。ミスを防ぎ、プロセス分析を速やかに始められます。

期待される結果

UKG Proの採用から退職までのプロセスに合わせた、すぐに使えるデータテンプレートをダウンロードします。

得られること

UKG Proで採用から退職までの実際の流れを把握

ProcessMindは、UKG Proのデータを分かりやすい可視化に変換します。採用から退職手続きまでの従業員の実際の流れを確認し、各ステップと見えにくい非効率を把握できます。

採用から退職までの実際のプロセスフローを可視化
UKG Proのボトルネックや遅延を特定
従業員ライフサイクルのバリアントを比較
離職を減らし、人事コストを最適化

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

主な成果

従業員ライフサイクルで期待できる主な成果

UKG Proのデータに基づくインサイトをもとに、採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化した組織で、一般的に見られる定量的な改善を紹介します。

0 %

採用サイクルの短縮

採用にかかる期間の平均短縮

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、組織は求人を充足するまでの期間を大幅に短縮し、優秀な人材をより早く採用できます。

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オンボーディングの迅速化

新入社員が早期に業務へ貢献できる状態に

オンボーディングプロセスを効率化すると、新入社員がより早く業務に取り組めるようになります。入社時の体験が向上し、管理業務の負担も軽減されます。

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退職手続きのコンプライアンス向上

法令と業務手順の遵守

退職手続きにおけるコンプライアンスを徹底することで、法的リスクを抑え、データセキュリティを確保し、従業員の退職時に必要な作業を標準化できます。

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人事データの手戻り削減

手作業によるデータ修正の削減

人事システムでの手作業によるデータ入力ミスや手戻りを減らすことで、データの整合性が高まり、管理業務の負担や後続業務への影響を抑えられます。

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入社初期の定着率向上

入社後1年以内の離職率の低下

早期退職につながる問題を特定することで、新入社員の定着率を高め、採用や研修にかかるコストを抑えられます。

成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織ごとの状況によって異なります。以下の数値は、採用から退職までの従業員ライフサイクルを対象とした導入で一般的に確認される改善幅です。

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

各従業員に割り当てられる一意の識別子です。組織における従業員の在籍期間全体を通じて、ケースIDとして使用されます。

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ケース識別子です。個人ごとに採用から退職までのプロセス全体を分析できます。

ライフサイクルの個別イベントが発生した正確な日時です。

重要な理由

イベントを時系列に並べ、サイクルタイムや所要時間など、時間に基づくすべての指標を算出するために必要な属性です。

UKG Proでアクティビティを実行した人の名前またはIDです。通常、人事担当者または上司が該当します。

重要な理由

プロセスのアクティビティを特定のユーザーに結び付け、業務量の分析、業務状況の比較、手戻りやエラーの調査を可能にします。

従業員が所属する部門または組織単位です。

重要な理由

組織構造に基づいてプロセスを絞り込み、分類できるため、部門ごとの違いを明らかにする比較分析に役立ちます。

採用プロセスの起点となった求人申請を識別する一意のIDです。

重要な理由

採用プロセスの明確な起点となり、採用サイクルタイムと求人申請の有効性を正確に測定できます。

「アクティブ」「退職」「休職中」など、従業員の現在または過去の雇用ステータスです。

重要な理由

従業員の状況を把握するための重要な情報です。離職の分析や従業員の分類を正確に行えます。

従業員の正式な職種名です。例：ソフトウェアエンジニア、営業マネージャー。

重要な理由

職種や職位のレベルごとにライフサイクルプロセスの違いを把握するため、役割別の分析に利用できます。

従業員の直属のマネージャーまたは上司の名前です。

重要な理由

チーム単位でプロセスのパフォーマンスを分析し、従業員のライフサイクルイベントに対するマネージャーの影響を評価できます。

従業員が組織で勤務を開始した正式な日付です。

重要な理由

在籍期間の計算基準となり、コホート分析や離職率KPIの算出に欠かせません。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

UKG Proで従業員レコードが正式に作成され、従業員IDが割り当てられたことを示します。通常、人事担当者が候補者の採用手続きを完了し、システム上でアクティブな従業員として登録した時点で記録されます。

重要な理由

採用から退職までのプロセス分析における、明確な開始イベントです。業務に必要な能力を身につけるまでの期間、オンボーディングの効率、従業員の在籍期間全体を測定する際のベースラインになります。

初期オンボーディングのチェックリストまたはワークフローが完了したことを示す重要な節目です。通常、新入社員に必要な書類の提出、システムアクセスの申請、初期の事務手続きがすべて完了した状態を指します。

重要な理由

初期の事務手続きが終了したことを示し、オンボーディングのサイクルタイム全体を分析する際の基準になります。従業員が担当業務を始めるための事務手続きを終えた時点を表します。

従業員の正式な人事評価サイクルが完了したことを示します。通常、上司または人事担当者が評価フォームを確定して提出した時点で記録されます。

重要な理由

従業員ライフサイクルにおける重要な定期イベントです。実施頻度と期限の遵守状況を追跡すると、人事評価に関するコンプライアンスや、キャリア形成への影響を確認できます。

従業員の昇進が正式に承認されたことを示します。通常、役職名が変更され、給与も変更されることがあります。変更の発効日に先立って発生する独立したイベントです。

重要な理由

このアクティビティは、社内異動やキャリア形成の分析に役立ちます。昇進の承認から発効日までの期間を確認すると、システム上の事務手続きにおけるボトルネックを特定できます。

システムに将来の退職日が入力された時点で記録され、退職手続きの開始を示します。このイベントをきっかけに、退職時のチェックリストやワークフローが開始されます。

重要な理由

従業員の退職手続きが始まる重要な節目です。このイベントから最終的な退職までの期間を分析すると、退職手続きの効率と完了状況を評価できます。

従業員ライフサイクルの最終イベントで、雇用関係が正式に終了したことを示します。退職の発効日に、システム上の従業員レコードが非アクティブになります。

重要な理由

プロセスの明確な終了イベントです。従業員の最終的な在籍期間の算出や離職の分析に欠かせません。従業員の入社から退職までの流れがここで完了します。

よくある質問

プロセスマイニングは、UKG Proの採用から退職までの従業員ライフサイクルをどのように改善できますか？

プロセスマイニングは、UKG Proの実際のプロセス実行データを分析し、採用から退職までのプロセスがどのように進んでいるかを明らかにします。オンボーディングの遅れや採用期間の長期化といったボトルネック、退職手続きのコンプライアンス上の不備、承認されていないプロセスのばらつきを特定できます。新入社員の早期戦力化や人事評価の標準化といった目標の達成に役立ちます。

従業員ライフサイクルのプロセスマイニングを始めるには、UKG Proからどのようなデータが必要ですか？

まず、従業員ライフサイクルの各ステップを記録したUKG Proのイベントログデータが必要です。通常、各イベントのタイムスタンプ、アクティビティ名、ケース識別子となる従業員IDが含まれます。データの抽出には、一般にレポートやデータベースへの直接クエリを使い、アクションの順序を取得します。

すでに人事レポートがありますが、UKG Proのプロセスマイニングは何が違いますか？

人事レポートで集計指標を確認できるのに対し、プロセスマイニングではUKG Pro上の実際のプロセスフローを詳しく把握できます。従来のレポートでは分からない逸脱、手戻りの繰り返し、ボトルネックを明らかにし、指標がそのような結果になっている理由を深く理解できます。表面的な状況把握にとどまらず、対象を絞った改善につなげられます。

プロセスマイニングを使うと、採用から退職までのプロセスでどのような改善が期待できますか？

新入社員の早期戦力化を25％加速し、採用サイクルを20％短縮し、退職手続きのコンプライアンス遵守率100％を目指すなど、大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングで具体的な改善領域を特定することで、手作業によるミスの削減、管理職交代による影響の抑制、入社後早期の従業員定着率の15％向上にもつながります。

プロセスマイニングに利用するUKG Proのデータを連携するには、どのような技術要件がありますか。

主な技術要件は、UKG ProからCSVやデータベーステーブルなどの構造化形式でイベントログデータを抽出できることです。データには、各イベントの従業員ID、アクティビティの説明、タイムスタンプを含める必要があります。プロセスマイニングツールとの互換性を確保するため、データコネクターの設定やデータ変換も支援できます。

プロセスマイニングによる分析中、UKG Proのデータは安全に保護されますか？

データセキュリティは最優先事項です。従業員の機密情報を保護するため、匿名化や厳格なアクセス制御を含むデータ取り扱い手順を導入しています。分析では個々の従業員のデータではなく、プロセスのパターンに焦点を当てるため、プライバシーを守りながら具体的な改善案を得られます。

UKG Proの従業員ライフサイクルをプロセスマイニングで分析した場合、結果が出るまでどのくらいかかりますか。

UKG Proから必要なデータを抽出して準備できれば、多くの場合、数週間で初期のインサイトを得られます。ボトルネックの特定や根本原因の分析を含む詳細な分析には、通常1～3か月かかります。その後、特定した改善策を実施し、測定可能な成果につなげます。

入社後早期の離職率の高さや社内異動の遅さなど、具体的な課題の解決にプロセスマイニングを役立てられますか。

はい。プロセスマイニングでは、オンボーディングから入社初期までの実際の流れを可視化し、入社後早期の離職率が高いといった課題の根本原因を明らかにできます。また、社内異動の経路や遅延箇所を詳しく把握できるため、非効率な部分を特定し、異動を円滑に進める方法を検討できます。

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