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採用・人材獲得データテンプレート

Greenhouse

採用・人材獲得の属性(21) 採用・人材獲得のアクティビティ(14) データ抽出ガイド(3)

採用・人材獲得データテンプレート

このテンプレートでは、採用・人材獲得プロセスの分析に必要なデータの収集方法を説明します。追跡する属性や記録するアクティビティ、Greenhouseからデータを抽出する手順を確認できます。テンプレートに沿ってデータを準備することで、プロセス分析の基盤を整えられます。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
データ抽出の手順

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.

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採用・人材獲得の属性

Greenhouseで採用・人材獲得プロセスを詳しく分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティのタイムスタンプ ActivityTimestamp	採用アクティビティが発生した正確な日時です。
説明アクティビティのタイムスタンプは、採用プロセスでイベントが発生した正確な時点を示します。パフォーマンスや所要時間の分析の基礎となり、求人応募ごとのアクティビティを時系列で把握できます。採用所要時間、面接設定のサイクルタイム、面接フィードバックの所要時間など、時間に関する重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。アクティビティ間の経過時間を分析することで、効率を測定し、遅延を特定し、サービスレベル合意の遵守状況を確認できます。パフォーマンスやボトルネックを確認するダッシュボードにも役立ちます。重要な理由イベントの順序付けやサイクルタイムの算出、採用プロセスのパフォーマンス分析に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Greenhouse内のさまざまなデータに記録されています。たとえば、応募データの「applied_at」、求人オファーの「created_at」、アクティビティフィードや監査ログ内のタイムスタンプなどです。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	アクティビティ名 ActivityName	発生した採用アクティビティまたはステージの名称です。
説明この属性には、採用プロセスで発生した各イベントの名称が記録されます。たとえば、「応募受付」「面接設定」「求人オファー承諾」などです。これらの名称が、プロセスマップを構成するイベントの順序を示します。アクティビティの順序や発生頻度の分析は、プロセスマイニングの基本です。採用パイプラインを可視化し、よくあるプロセス経路を特定し、標準的なワークフローからの逸脱を検出できます。また、プロセスが滞るボトルネックも特定できます。たとえば、「応募内容の確認」から「採用担当者による審査」へ進んだ応募数を追跡できます。重要な理由採用プロセスの各ステップを定義し、プロセスの流れを可視化するとともに、ボトルネックや逸脱を特定できます。入手先 Greenhouse内の応募ステージの変更、面接ステータス、求人オファーのイベント、その他監査可能な操作を対応付けて導出することがよくあります。システムイベントを標準化されたアクティビティ名に変換するロジックが必要になる場合があります。例応募内容を確認面接を実施オファーを承諾応募却下
	求人応募 JobApplicationId	特定の求人に対する候補者1人分の応募を識別する一意のIDです。
説明求人応募IDは、採用プロセス分析の基盤となる一意のケース識別子です。応募の提出や審査から、面接、求人オファー、最終的な採用判断まで、関連するすべてのアクティビティを結び付けます。これにより、候補者一人ひとりの選考過程を最初から最後まで把握できます。プロセスマイニングでは、この属性を使って、候補者が採用プロセスでたどった経路を正確に再構成します。プロセスのバリアント、応募ごとのサイクルタイム、選考からの離脱箇所を分析できるため、応募者ごとの採用プロセス全体を明確に把握できます。重要な理由 1人の候補者に関する採用イベントをすべて結び付ける、必須のケースIDです。採用プロセスの開始から終了までを分析できます。入手先通常は応募データの主キーです。Greenhouse APIの「Applications」エンドポイントを確認してください。「id」または「application_id」と呼ばれることがよくあります。例 987654321098765432119876543212
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となった記録システムを示します。
説明この属性は、採用データの取得元を示します。このプロセスでは、値は常に「Greenhouse」です。固定値に見える場合でも、データガバナンスや問題の調査、また人事情報システム（HRIS）など他のシステムからデータを補完する場合に、ソースシステムを明示的に記録することが重要です。データの出所を明確にし、組織内のデータ全体で整合性を保つのに役立ちます。重要な理由データの出所を明確にします。データガバナンス、検証、複数のソースからのデータ管理に欠かせません。入手先データの抽出・変換時に追加し、データの取得元を示す固定値です。例 Greenhouse
	最終データ更新 LastDataUpdate	このイベントのデータが最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、ソースシステムからデータを最後に取得した日時が記録されます。プロセスマイニングモデル内のデータの鮮度を示すメタデータ項目です。分析結果がどの時点のデータに基づいているかを把握するために必要な情報です。データ反映の遅れを考慮する際に役立ち、データパイプラインが予定どおりに稼働しているかを確認するうえでも重要です。たとえば、「最終データ更新」が数日前の場合、ダッシュボードに最新の採用アクティビティが反映されていないことがわかります。重要な理由データの鮮度を示し、分析結果がプロセスの最新状況を反映しているかどうかを把握できます。入手先データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程で生成され、データセットに記録されるタイムスタンプです。例 2023-11-20T02:00:00Z2023-11-21T02:00:00Z2023-11-22T02:00:00Z
	応募ステータス ApplicationStatus	求人応募の最終結果または現在の状態です。
説明この属性は、応募の状況を示します。値には「採用済み」「却下」「アクティブ」などがあります。完了したプロセスの最終状態、または進行中のプロセスの現在の状態を表します。結果分析に欠かせない項目です。ケースを絞り込み、採用された候補者と却下された候補者のプロセス経路を比較することで、採用につながる選考過程の特徴を把握できます。また、「採用パイプライン全体」ダッシュボードで応募から採用に至る割合を算出し、応募のうち何パーセントが採用につながったかを確認できます。重要な理由採用プロセスの結果を示し、採用された候補者と却下された候補者の選考過程を比較できます。入手先 Greenhouseの応募データに記録されています。APIでは「status」フィールドから取得できます。例採用済み却下アクティブ
	応募経路 ApplicationSource	候補者の応募を受け付けた経路です。
説明この属性は、求人応募の流入元を記録します。たとえば、「LinkedIn」「社員紹介」「会社のウェブサイト」「Indeed」などです。採用経路ごとの効果を把握できます。「採用経路の効果」ダッシュボードは、この属性をもとに構成されています。応募数、採用所要時間、採用率を経路別に分析することで、採用マーケティングの費用や取り組みを見直せます。どの経路から質の高い候補者を効率よく獲得できるかという戦略的な問いに答え、「採用経路の転換率」という重要業績評価指標（KPI）の確認にも役立ちます。重要な理由採用経路ごとの効果や投資対効果を測定し、候補者の募集にどの経路を使うか、データに基づいて判断できます。入手先 Greenhouseの候補者データにあります。候補者データは応募データに関連付けられており、「source」フィールドから取得できます。例 LinkedIn社員紹介会社の採用ページIndeed
	採用担当者名 RecruiterName	求人応募の管理を担当する採用担当者の名前です。
説明この属性は、特定の求人応募または求人依頼を担当する採用担当者を示します。通常、応募者の審査、面接の調整、採用プロセスの進行を担当します。採用担当者ごとにプロセスを分析すると、個人のパフォーマンスや業務量の分布を把握できます。「採用担当者の業務量と効率」ダッシュボードでは、この属性を使って処理件数や採用担当者ごとのサイクルタイムなどを算出します。成果を上げている担当者や追加の支援が必要な担当者を特定し、採用チーム内の業務量を適切に配分するのに役立ちます。重要な理由採用プロセスのアクティビティを特定の採用担当者に関連付け、個人のパフォーマンス、業務量、効率を分析できます。入手先 Greenhouseの求人データで確認できます。通常は「hiring_team」セクションにあり、「Recruiter」などのロールが指定されています。例アリス・ジョンソンロバート・デイビスマリア・ガルシア
	求人オファーのステータス OfferStatus	候補者に提示した求人オファーの現在のステータスです。
説明この属性は求人オファーの状態を記録します。値には「作成済み」「提示済み」「承諾済み」「却下」などがあります。採用プロセスの最終段階を把握するための重要な指標です。「求人オファー承諾率の推移」ダッシュボードと関連する重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。「求人オファー提示」から「求人オファー承諾」または「求人オファー却下」までの進行状況を追跡することで、候補者の採用に至る割合を測定できます。部門や職種ごとに分析すると、報酬の競争力、候補者の体験、候補者の判断に影響するその他の要因についてインサイトを得られます。重要な理由求人オファーの結果を追跡します。求人オファー承諾率の重要業績評価指標（KPI）を算出し、改善方法を検討するうえで重要です。入手先 Greenhouseの求人オファーデータにあります。応募データに関連付けられており、「status」フィールドから取得できます。例承諾済み却下送信済み作成済み
	求人部門 JobDepartment	募集ポジションを設けている部門または事業部門です。
説明この属性は、求人依頼に関連する組織内の部門を示します。たとえば、「エンジニアリング」「マーケティング」「営業」などです。事業部門ごとに採用指標を集計し、比較できます。部門別の分析は、「採用所要時間のパフォーマンス」や「求人オファー承諾率の推移」などのダッシュボードで重要です。特定の部門で採用期間が長い、求人オファーの却下率が高い、またはプロセスのコンプライアンス状況に違いがあるかを特定できます。こうしたインサイトをもとに、各部門のニーズに合わせた対策やプロセス改善を進められます。重要な理由部門ごとの採用パフォーマンスやプロセスの違いを比較し、組織的な課題や優れた取り組みを明らかにできます。入手先通常、Greenhouseの求人データに標準項目またはカスタム項目として登録されています。APIを使う場合は、求人レコードの「departments」セクションで確認できます。例エンジニアリングプロダクトマネジメント営業マーケティング
	職種名 JobTitle	候補者が応募したポジションの名称です。
説明この属性には、求人依頼の正式な職種名が含まれます。たとえば、「シニアソフトウェアエンジニア」や「プロダクトマーケティングマネージャー」などです。募集している役割を把握するための基本情報です。職種別の採用プロセス分析は、職種ごとの課題を把握するうえで欠かせません。たとえば、「採用所要時間のパフォーマンス」ダッシュボードでは、この属性を使って、シニア職や専門性の高い職種の採用に時間がかかっているかを確認できます。また、職種ごとの求人オファー承諾率を分析し、報酬の競争力や職務の魅力を把握するのにも役立ちます。重要な理由職種ごとに採用指標を絞り込んで比較できます。職務の複雑さや種類によるプロセスの違いを把握するのに役立ちます。入手先 Greenhouseの求人データにある主要項目です。APIで「jobs」エンドポイントを照会すると、「name」として取得できることがよくあります。例シニアソフトウェアエンジニアアカウントエグゼクティブUX/UIデザイナー
	アクティビティ終了時刻 ActivityEndTime	所要時間のあるアクティビティが終了した時点を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、面接やバックグラウンドチェックなど、一定の時間を要するアクティビティの完了時刻が記録されます。多くのアクティビティは瞬時に完了しますが、所要時間を測定できるものは開始時刻と終了時刻の両方があると便利です。終了時刻があれば、特定のアクティビティの処理時間や所要時間を正確に算出できます。これにより、ステップ間の待ち時間と、実際に作業にかかった時間を区別できます。たとえば、面接そのものにかかった時間と、面接の設定にかかった時間をより正確に分析できます。重要な理由アクティビティの処理時間を正確に算出し、プロセス内の実作業時間と待ち時間を区別できます。入手先 Greenhouseの「scheduled_interview」などのデータに記録されている場合があります。通常は「start」と「end」の両方の時刻があります。その他のアクティビティでは、次のアクティビティのタイムスタンプから推定することがあります。例 2023-10-27T15:35:10Z2023-11-05T10:15:00Z2023-11-10T11:00:00Z
	コンプライアンス適合 IsCompliant	応募が定められた標準的な採用プロセスに沿って進んだかを示す計算フラグです。
説明この真偽値属性は、適合性チェックの結果です。求人応募で実際に発生したアクティビティの順序を、事前に定義した理想的なプロセスモデルと比較します。必須ステップの省略や、順序どおりに行われていないアクティビティなど、逸脱があるケースを示します。「採用コンプライアンスの逸脱」ダッシュボードの主要属性であり、「プロセス適合率」や「コンプライアンス違反件数」の重要業績評価指標（KPI）を支えます。コンプライアンスに適合しないケースを絞り込むことで、研修不足、システムの制約、必要な例外対応など、逸脱の原因を調査できます。ワークフローの標準化とコンプライアンスリスクの低減にも役立ちます。重要な理由プロセスの逸脱を特定します。プロセス適合性の測定、コンプライアンスの確保、採用ワークフローの標準化に欠かせません。入手先プロセスマイニングソフトウェアで生成される計算項目です。イベントログのデータを、定義済みの目標モデルまたは業務ルールと比較します。例 truefalse
	候補者ID CandidateId	個々の応募とは別に、候補者を一意に識別するIDです。
説明候補者IDは人材プール内の個人を一意に識別します。一方、求人応募IDは特定の求人に対する1件の応募を識別します。同じ候補者が、期間を空けて複数の求人に応募することがあります。このプロセスビューでは求人応募IDがケースIDになりますが、候補者IDを使うと別の観点から分析できます。複数の求人応募にまたがる候補者の経過を追跡し、応募頻度の高い候補者を特定し、人材プールとの関係を全体的に分析できます。採用データを候補者ごとに把握するのに役立ちます。重要な理由同じ候補者による複数の応募を横断して分析し、候補者の継続的な関与をより広い視点で把握できます。入手先 Greenhouseの候補者レコードの主キーです。APIでは候補者データの「id」として取得できます。例 123456123457123458
	却下理由 RejectionReason	候補者の応募を却下した理由です。
説明この属性には、候補者が選考に進まなかった具体的な理由が記録されます。たとえば、「企業文化との相性が合わない」「希望給与が高すぎる」「より適任の候補者がいた」などです。却下理由を分析すると、採用プロセスの改善に役立つ情報が得られます。求人内容との不一致、報酬の競争力不足、候補者層に繰り返し見られるスキル不足などを明らかにできます。採用経路の見直しや、選考でつまずきやすい箇所の把握を通じた候補者体験の向上にも役立ちます。重要な理由候補者が選考から外れた理由を定性的に把握し、求人内容、候補者の募集方法、審査基準の見直しに役立てられます。入手先応募が却下された場合、Greenhouseの応募データから取得できます。APIでは詳細を含む「rejection_reason」オブジェクトが提供されます。例必要なスキルが不足希望給与が高すぎるより適任の候補者を選定
	採用責任者名 HiringManagerName	該当する求人依頼の採用責任者の名前です。
説明この属性は、募集ポジションがあるチームの責任者を示します。採用責任者はプロセスの主要な関係者であり、候補者の審査、選考後半の面接、最終的な採用判断に関わることがよくあります。採用責任者ごとにプロセスを分析すると、重要な傾向やボトルネックを把握できます。たとえば、「面接設定のボトルネック」ダッシュボードで、特定の採用責任者の予定が合わないことが遅延の原因になっているとわかる場合があります。採用プロセスに効率よく関われるよう、研修や支援が必要な担当者の特定にも役立ちます。重要な理由主要な関係者を特定し、採用責任者ごとのプロセスのボトルネックや効率を分析できます。入手先 Greenhouseの求人データで確認できます。通常は「hiring_team」セクションにあり、「Hiring Manager」などのロールが指定されています。例エミリー・トランデビッド・チェンソフィア・ロドリゲス
	求人ID JobId	求人依頼または求人掲載を一意に識別するIDです。
説明この属性は求人自体を一意に識別するIDで、応募IDとは異なります。複数の応募が同じ求人IDに関連付けられます。求人IDを使うと、求人依頼単位でデータを集計できます。たとえば、特定の求人への応募総数や、同じ種類の職種における平均採用所要時間を分析できます。1つの募集ポジションを軸に、採用活動をグループ化して分析できます。重要な理由 1つの求人に関する候補者データを集約・分析し、求人単位で状況を把握できます。入手先 Greenhouseの求人レコードを識別する主キーです。APIでは、Jobオブジェクトの「id」として取得できます。例 400123400124400125
	自動処理かどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって自動的に実行されたかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、アクティビティがユーザーによって実行されたか、自動化されたシステムルールによって実行されたかを示します。自動処理の例として、応募者への自動返信メールの送信や、基本的な審査質問に通過しなかった候補者の自動却下などがあります。この属性を分析すると、採用プロセスの自動化の程度を把握できます。自動処理と手作業のステップの効率や結果を比較し、速度と一貫性を高めるために、さらに自動化できる箇所を特定できます。重要な理由手作業と自動処理のアクティビティを区別し、自動化がプロセスの効率や結果に与える影響を分析できます。入手先標準項目ではないため、通常は他の情報から導出する必要があります。アクティビティに関連付けられたユーザー（「System」ユーザーなど）や、自動処理とわかっている特定のイベント種別から推定できます。例 truefalse
	評価シートの推薦結果 ScorecardOverallRecommendation	完了した面接評価シートに記録された、採用に関する総合的な推薦結果です。
説明この属性には、面接担当者が構造化面接の評価シートに記入した最終的な推薦結果が記録されます。通常、「強く推薦」「推薦」「不推薦」「強く不推薦」などの値が使われます。面接プロセスの質と一貫性を評価するうえで重要なデータです。面接のフィードバックと実際の採用結果を関連付け、「高い評価を受けた候補者ほど採用されやすいか」といった問いに答えられます。また、組織内で構造化された採用手法がどの程度定着しているかを測る「評価シート完了率」の重要業績評価指標（KPI）の基礎にもなります。重要な理由構造化面接のフィードバックとプロセスの結果を関連付け、データに基づく採用手法の定着度を測定できます。入手先 Greenhouseで完了した面接に関連付けられた評価シートオブジェクトから取得できます。APIでは「scorecards」エンドポイントを通じて提供されます。例強く不推薦不推薦推薦強く推薦
	面接ステージ InterviewStageName	面接ステージの具体的な名称または種類です。
説明この属性は、面接プロセス全体の中の個別ステージを示します。たとえば、「採用担当者による審査」「技術面接」「最終面接」などです。「面接完了」のような一般的なアクティビティよりも詳細に把握できます。面接ステージごとに指標を分析すると、より具体的なボトルネックを特定できます。たとえば、「ステージ別の候補者離脱率」を正確に測定し、候補者が初回審査後と技術面接後のどちらで辞退しやすいかを確認できます。面接体験を改善するうえで重要な情報です。重要な理由面接プロセスをより詳しく把握し、各ステージのサイクルタイムや離脱率を分析できます。入手先 Greenhouseの面接設定データに含まれます。求人応募の「interviews」オブジェクトに、面接ステージの詳細が記録されています。例採用担当者による審査採用責任者との面接技術評価最終対面面接
	面接フィードバックの所要時間 InterviewFeedbackTurnaroundTime	面接の完了から面接担当者によるフィードバックの提出までにかかった時間です。
説明この計算指標は、面接担当者の対応速度を測定します。フィードバックの提出が遅れると採用プロセスが大幅に遅れ、候補者体験にも悪影響を及ぼす可能性があります。「面接フィードバックの流れの分析」ダッシュボードと「面接フィードバックの所要時間」重要業績評価指標（KPI）に直接役立ちます。「面接完了」から「フィードバック提出」までの時間差として算出します。この指標を監視すると、フィードバックの遅れによるボトルネックを特定し、迅速な意思決定を促せます。重要な理由面接後のフィードバックの流れを測定します。採用プロセスで遅延が起きやすい箇所の1つです。入手先計算項目です。「フィードバック提出」イベントのタイムスタンプから「面接完了」イベントのタイムスタンプを差し引いて算出します。例 86400172800259200

必須推奨任意

採用・人材獲得のアクティビティ

採用ファネルのプロセスを正確に把握し、改善するためにイベントログへ記録する主なステップとマイルストーンです。

7 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	オファーを承諾	候補者が正式に採用オファーを承諾した状態です。採用における重要な成功の節目であり、通常、バックグラウンドチェックなどの採用前の手続きが始まります。
重要な理由これは採用における重要な成功の節目であり、オファー承諾率を算出するうえで重要な要素です。候補者から将来の従業員へと移行したことを示します。入手先 Greenhouseで求人オファーのステータスが「承諾済み」に更新されたときに記録される明示的なイベントです。採用担当者が更新する場合と、候補者が電子的に承諾した場合があります。記録求人オファーのステータスが「承諾済み」に変更された時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	オファーを提示	正式な採用オファーが候補者に送信された状態です。面接と選考プロセスの集大成となる重要な節目です。
重要な理由このアクティビティは、オファー承諾率を算出する基準になります。候補者の最終意思決定段階の開始を示します。入手先 Greenhouseでオファーのステータスが「送信済み」または「提示済み」に変更されたときに記録される明示的なイベントです。オファーオブジェクトには、これらのステータス変更のタイムスタンプが含まれます。記録オファーのステータスが正式に送信済みと記録されたときのタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	候補者の採用確定	候補者が採用前の確認をすべて完了し、正式に採用済みとして記録されたことを示します。応募プロセスの成功を示す完了イベントです。
重要な理由プロセスの主な成功指標です。「応募受付」からこのイベントまでの時間が採用所要時間となり、採用に関する重要業績評価指標（KPI）です。入手先 Greenhouseで採用担当者が特定の求人について候補者を採用済みとして記録する明示的な操作です。候補者のステータスが選考中から採用済みに変わります。記録 Greenhouseで「採用済みにする」操作を行った時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募を受け付け	このアクティビティは、特定の求人応募に関する採用プロセスの開始を示します。候補者が採用サイトや募集チャネルから応募したとき、またはGreenhouseに手動で登録されたときに記録されます。
重要な理由このアクティビティは、プロセスの主な開始イベントです。ここからほかのアクティビティまでの時間を分析することは、採用までの期間や募集チャネルの効果を測定するうえで重要です。入手先応募が作成されたときにGreenhouseに記録される明示的なイベントです。応募オブジェクトの「応募日」フィールドまたは作成タイムスタンプからイベント時刻を取得できます。記録応募レコードの作成タイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募却下	プロセスのいずれかの時点で候補者の応募が却下されたことを示します。最も一般的な不成立の終了イベントで、どのステージでも発生する可能性があります。
重要な理由選考過程での離脱率を分析するうえで重要な終了イベントです。却下がいつ、なぜ発生するかを把握することで、プロセスの非効率や求人要件との不一致を特定できます。入手先 Greenhouseでユーザーが応募を却下したときに記録される明示的なイベントです。却下理由が記録されることが多く、アクティビティログにはタイムスタンプが残ります。記録応募に対して却下操作が行われた時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	面接を実施	候補者との面接が行われた状態です。予定された面接時刻が過ぎたことから推定する場合や、より確実な方法として、その面接のフィードバックが提出されたときに推定する場合があります。
重要な理由このアクティビティは、候補者の選考における大きな節目です。フィードバックの提出時間や次の段階への進行を測定する起点になります。入手先通常は推定値です。予定された面接の終了時刻から算出できます。より正確に把握するには、その面接について最初のフィードバックが提出されたタイムスタンプを使用します。記録予定された面接の終了時刻、またはその後にフィードバックが提出されたタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	面接日程を確定	候補者との面接日程がシステムに登録された状態です。Greenhouseはカレンダーと連携できるため、通常、面接が確定したときにこのイベントが明示的に記録されます。
重要な理由このイベントは、面接日程調整のプロセスを分析し、ボトルネックを特定するうえで重要です。ここから前の段階までにかかった時間は、採用担当者やコーディネーターの業務効率を測る重要業績評価指標（KPI）です。入手先 Greenhouseの面接日程調整機能から取得します。APIでは、面接の作成タイムスタンプなど、予定された面接のデータを取得できます。記録面接イベントが作成され、候補者の応募に関連付けられたときに記録されます。イベントタイプ explicit
	オファーを作成	正式な採用オファーの草案が作成され、社内承認待ちになっている可能性がある状態です。候補者にオファーを提示する正式な決定を示します。
重要な理由このアクティビティにより、オファーを出す決定と候補者への提示を区別できます。オファーが候補者に届くまでの社内承認時間やボトルネックの分析に役立ちます。入手先 Greenhouseにはオファー専用のモジュールがあります。応募に関連付けられたオファーオブジェクトの作成タイムスタンプから取得する、明示的なイベントです。記録 Greenhouseでオファーレコードが作成されたときに記録されます。イベントタイプ explicit
	オンボーディング開始	新入社員の入社手続きが正式に開始されたことを示します。多くの場合、採用システムから人事情報システム（HRIS）またはオンボーディングプラットフォームへの引き継ぎが発生します。
重要な理由採用部門から人事部門への引き継ぎの効率を把握できます。ここで遅延が生じると新入社員の体験に影響するため、オンボーディング引き継ぎ時間の監視が重要です。入手先 Greenhouseがオンボーディングシステムと連携している場合は、明示的なイベントとして記録されることがあります。連携していない場合は、候補者が最終の「採用済み」ステージに移動した時点のタイムスタンプから推定します。この移動をきっかけに引き継ぎが行われます。記録ステージの変更、または人事情報システム（HRIS）への引き継ぎを示す連携ログから推定します。イベントタイプ inferred
	バックグラウンドチェック開始	候補者のバックグラウンドチェックが開始されたことを示します。通常、求人オファーの承諾後に行われます。特定のステージへの変更や、外部サービスとの連携を開始した記録として残る場合があります。
重要な理由このアクティビティは、コンプライアンスの確認や採用前審査の遅延状況を把握するうえで重要です。求人オファーの承諾から必要な確認の完了までにかかった時間を分析できます。入手先採用パイプラインで候補者が「バックグラウンドチェック」ステージに移動した記録、またはバックグラウンドチェック連携に関するアクティビティログから推定できます。記録「バックグラウンドチェック」ステージへのステータス変更、または連携サービスのAPIログから推定します。イベントタイプ inferred
	フィードバックを提出	面接担当者が候補者の面接に関する評価シートまたはフィードバックを提出した状態です。Greenhouseの構造化された採用プロセスでは意思決定に必要なため、個別のアクションとして記録されます。
重要な理由候補者の選考を進めるには、フィードバックを適時に得ることが重要です。このアクティビティを分析すると、フィードバックのやり取りの効率や評価シートの完了率を把握できます。入手先面接担当者がGreenhouseから評価シートを提出したときに記録される明示的なイベントです。Scorecards APIオブジェクトには、`submitted_at`タイムスタンプが含まれます。記録面接評価シートの提出タイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit
	応募内容を確認	採用担当者または採用マネージャーが候補者の応募内容を初めて確認した状態です。通常、応募の段階またはステータスが「新規」から「確認中」などの審査段階に変わったことから推定します。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、初期選考のボトルネックを特定し、新しい応募に対応するまでの時間を測定できます。面接日程調整のサイクルタイムを算出する際の起点にもなります。入手先応募ステータスフィールドの変更から推定します。「新規」から「確認中」への変更を探し、変更時のタイムスタンプを使用します。記録ステータスが「確認中」または同様の段階に変わったときのタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	採用担当者による初回面談を実施	採用担当者が候補者との初回の電話面談または会話を終えた状態です。通常、採用パイプラインで候補者を「電話面談」段階に移すことで記録されます。
重要な理由この重要な選考の節目は、応募書類による初期選考を通過したことを示します。採用担当者の業務量や初期選考の効果を測定するのに役立ちます。入手先 Greenhouseの求人パイプラインで、応募が「電話面談」段階に移動したとき、またはその段階から移動したときのタイムスタンプから推定します。記録応募の段階履歴から取得します。特に「電話面談」段階への移行を確認します。イベントタイプ inferred
	求人オファー辞退	候補者が求人オファーを正式に辞退したことを示します。選考の終盤で発生する、プロセスの不成立を示す終了イベントです。
重要な理由この結果を追跡すると、求人オファー承諾率を分析できます。このイベントが頻繁に発生する場合は、報酬、企業文化、職務内容などに課題がある可能性があります。入手先 Greenhouseで求人オファーのステータスが「却下」または「辞退」に更新されたときに記録される明示的なイベントです。オファーのデータには、このステータス変更のタイムスタンプが記録されます。記録求人オファーのステータスが「却下」に変更された時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Greenhouseからデータを取得する方法

ステップ

Greenhouse Recruitingアカウントにログインします。
メインナビゲーションバーにあるレポートアイコン（棒グラフの形）をクリックし、「レポート」セクションを開きます。
レポートのダッシュボードで「基本レポート」を選択します。抽出に使う主なレポートは「すべての応募」です。このレポートでは、応募と主なマイルストーンを確認できます。
「すべての応募」レポートを設定します。「列」をクリックし、必要な属性とアクティビティのタイムスタンプを取得できる列を選択します。応募ID、候補者、求人、部門、採用担当者、ステータス、応募経路、応募日、不採用日、採用日、最終ステージ変更日、オファー作成日、オファー承諾日、オファーステータスを含めてください。
面接に関するアクティビティを取得するには、別のレポートが必要です。「基本レポート」に戻り、「面接の詳細」を選択します。
「面接の詳細」レポートを設定します。「列」から、少なくとも応募ID、面接名、予定開始時刻、評価シート提出日時を選択します。これにより、面接の予定とフィードバック提出のタイムスタンプを取得できます。
どちらのレポートにも、フィルターで適切な期間を設定します。応募日を「全期間」または直近6か月などに設定すると、分析対象となる応募を抽出できます。
「更新」または「生成」をクリックして各レポートを作成します。レポートが表示されたら、「Excelにエクスポート」をクリックし、CSVファイルとしてダウンロードします。CSVファイルが2つ作成されます。
エクスポートしたファイルは、そのままではイベントログ形式になっていません。Python、R、またはMicrosoft ExcelのPower Queryなど、列のピボット解除ができる表計算ツールを使ってデータを変換してください。
「すべての応募」と「面接の詳細」のデータを、応募IDをキーにして結合します。
各応募について、エクスポートした日付列ごとに該当する行を作成します。たとえば、「応募日」の値を「応募受付」アクティビティの「ActivityTimestamp」に設定します。「不採用日」の値は「応募不採用」アクティビティの日時となります。残りの必須アクティビティも同様に作成してください。専用のタイムスタンプがない場合は、「最終ステージ変更日」を使って「応募書類確認」や「採用担当者による電話選考」などのアクティビティを推定します。
変換後のファイルには、必須列としてJobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateと、推奨される属性を含めます。完成したファイルを1つのCSVとして保存し、アップロードしてください。

設定

主なレポート：Greenhouseの「基本レポート」セクションにある複数のレポートを組み合わせてデータを抽出します。主に「すべての応募」と「面接の詳細」を使用します。
主な列（すべての応募）：必要なデータを取得するため、応募ID、候補者、求人、部門、採用担当者、ステータス、応募経路、オファーステータスに加え、応募日、不採用日、採用日、オファー作成日、オファー承諾日などの関連する日付列を選択します。
主な列（面接の詳細）：面接イベントを取得するため、応募ID、面接名、予定開始時刻、評価シート提出日時などの列を選択します。
期間フィルター：データ量を適切に保ち、分析に必要な応募を抽出するため、応募日を基準に3～6か月の期間で絞り込むことを推奨します。期間を長くすると、処理速度に影響する場合があります。
前提条件：エクスポートを行うユーザーには、Greenhouseの「レポート」セクションへのアクセス権と候補者データの閲覧権限が必要です。通常は「求人管理者」または「サイト管理者」の役割が必要です。

クエリの例 config

This extraction method uses the Greenhouse user interface and does not involve a query language. The configuration is performed by selecting reports and columns.

**Report 1: All Applications**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > All Applications
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Department
    *   Current Company
    *   Current Title
    *   Recruiter
    *   Status
    *   Source
    *   Applied On
    *   Rejected On
    *   Rejection Reason
    *   Hired On
    *   Last Stage Change On
    *   Offer Created On
    *   Offer Accepted On
    *   Offer Status

**Report 2: Interview Details**
*   **Report to run**: Go to Reports > Essential Reports > Interview Details
*   **Columns to select**:
    *   Application ID
    *   Candidate
    *   Job
    *   Interview Name
    *   Interviewer
    *   Scheduled Start
    *   Scheduled End
    *   Scorecard Submitted At

**Post-Export Transformation Logic**:
Combine the reports and unpivot the date columns to create the event log. Map source columns to `ActivityName` and `ActivityTimestamp`:
*   'Applied On' -> 'Application Received'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a review stage) -> 'Application Reviewed'
*   'Last Stage Change On' (when moving to a screen stage) -> 'Recruiter Screen Conducted'
*   'Scheduled Start' -> 'Interview Scheduled'
*   'Scheduled Start' (after the time has passed) -> 'Interview Completed'
*   'Scorecard Submitted At' -> 'Feedback Submitted'
*   'Offer Created On' -> 'Offer Created'
*   'Last Stage Change On' (when moving to offer extended stage) -> 'Offer Extended'
*   'Offer Accepted On' -> 'Offer Accepted'
*   'Last Stage Change On' (when moving to background check stage) -> 'Background Check Initiated'
*   'Last Stage Change On' (when moving to onboarding stage) -> 'Onboarding Initiated'
*   'Hired On' -> 'Candidate Hired'
*   'Last Stage Change On' (when offer status is 'Rejected') -> 'Offer Rejected'
*   'Rejected On' -> 'Application Rejected'

ステップ

前提条件：Greenhouse APIキーの取得
- 開発者権限を持つアカウントでGreenhouseにログインします。
- 「設定」＞「開発者センター」＞「API認証情報の管理」を開きます。
- 「新しいAPIキーを作成」をクリックします。
- 「ProcessMind Extraction」などの説明を入力します。
- 種類として「Harvest」を選択します。
- 必要な権限をキーに付与します。最低限、Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards、Usersに対するGET権限が必要です。
- 生成されたAPIキーを安全な場所にコピーします。キーは後から再表示できません。
Python環境の準備
- Python 3.6以降がインストールされていることを確認します。
- ターミナルで次のコマンドを実行し、必要なPythonライブラリをインストールします：pip install requestsおよびpip install pandas。
Pythonスクリプトの準備
- 「query」セクションにあるPythonスクリプト全体をコピーし、extract_greenhouse_logs.pyなどの名前で新しいファイルに保存します。
- YOUR_GREENHOUSE_API_KEYを手順1で取得したキーに置き換えます。
- START_DATE_ISO変数を変更し、抽出期間の開始日を指定します。初回のデータ取得では、3～6か月前の日付を指定することを推奨します。
ステージとアクティビティの対応付け
- スクリプト内のSTAGE_TO_ACTIVITY辞書を確認します。
- この辞書では、Greenhouseで使われている採用ステージ名を、プロセスマイニングで必要な標準アクティビティ名に対応付けます。
- 組織固有のGreenhouse設定に合わせて、必ずこの対応付けを更新してください。たとえば、「採用担当者による電話選考」ステージを「採用担当者との初回面談」と呼んでいる場合は、辞書の値を変更します。
抽出スクリプトの実行
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。
- extract_greenhouse_logs.pyを保存したディレクトリに移動します。
- python extract_greenhouse_logs.pyコマンドでスクリプトを実行します。
- スクリプトがGreenhouse APIに接続してデータを取得・処理し、コンソールに進行状況を表示します。
イベントログの取得
- 正常に完了すると、同じディレクトリにgreenhouse_event_log.csvというファイルが作成されます。
- このCSVファイルが、必須列とアクティビティを含む完成済みのイベントログです。
増分データの取得
- 2回目以降は、START_DATE_ISO変数を前回の抽出が正常に完了した時刻に更新できます。これにより、新規または更新されたレコードだけを取得でき、処理を速められます。
ProcessMindへのアップロード
- 作成されたgreenhouse_event_log.csvは、そのままProcessMindにアップロードできます。ファイル内の列名がProcessMindプロジェクトの各フィールドに正しく対応していることを確認してください。

設定

APIキーの権限：Harvest APIキーには、Applications、Candidates、Jobs、Job Stages、Offers、Scorecards、Usersの各エンドポイントに対する読み取り専用（GET）アクセス権が必要です。権限が不足すると、一部のアクティビティのデータが欠落します。
期間フィルター：スクリプトではupdated_afterパラメーター（START_DATE_ISO変数）を使って応募を絞り込みます。初回の抽出では、直近6か月など広めの期間を指定してください。2回目以降の増分取得では、処理を速めるため、前回の実行が正常に完了した時刻を指定します。
ステージとアクティビティの対応付け：スクリプト内のSTAGE_TO_ACTIVITY辞書は重要です。「採用担当者による電話選考」や「バックグラウンドチェック開始」などのアクティビティを正しく特定できるよう、Greenhouseで使われている組織固有の採用ステージに合わせて設定してください。
APIのレート制限：Greenhouseのレート制限（1秒あたり約20リクエスト）に配慮し、スクリプトにはAPIリクエスト間に短い固定の待機時間を設けています。データ量が非常に多い場合は、接続エラーを避けるために待機時間の調整が必要になることがあります。
データの粒度：抽出対象は、タイムスタンプ付きのイベントとステータス変更です。面接メモやメールのやり取りなどの詳細な内容は取得せず、イベントが発生したことを示すメタデータのみを取得します。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_GREENHOUSE_API_KEY' class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Harvest API Key
START_DATE_ISO = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z' class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data pull (ISO 8601 format)
BASE_URL = class="hl-string">'https://harvest.greenhouse.io/v1/'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Customize this dictionary to map your Greenhouse stage names to standard activities
STAGE_TO_ACTIVITY = {
    class="hl-string">'Application Review': class="hl-string">'Application Reviewed',
    class="hl-string">'Phone Screen': class="hl-string">'Recruiter Screen Conducted',
    class="hl-string">'Background Check': class="hl-string">'Background Check Initiated',
    class="hl-string">'Onboarding': class="hl-string">'Onboarding Initiated'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add other custom stage mappings here, for example:
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Hiring Manager Interview': class="hl-string">'Interview Completed'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script ---
headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Basic {API_KEY}'}
event_log_records = []

def get_all_pages(endpoint, params=None):
    class="hl-string">"""Helper function to handle pagination for Greenhouse API requests."""
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    all_data = []
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching page {page} from {endpoint}...")
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Greenhouse uses Link header for pagination
            url = response.links.get(class="hl-string">'next', {}).get(class="hl-string">'url')
            page += 1
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {url}: {e}")
            break
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Params are only needed for the first request
        params = None
    return all_data

print(class="hl-string">"Fetching initial data from Greenhouse API...")
params = {class="hl-string">'updated_after': START_DATE_ISO, class="hl-string">'per_page': 100}
applications = get_all_pages(class="hl-string">'applications', params=params)
jobs = {job[class="hl-string">'id']: job for job in get_all_pages(class="hl-string">'jobs', params={class="hl-string">'status': class="hl-string">'all'})}
candidates = {cand[class="hl-string">'id']: cand for cand in get_all_pages(class="hl-string">'candidates')}
users = {user[class="hl-string">'id']: user for user in get_all_pages(class="hl-string">'users')}

print(fclass="hl-string">"Processing {len(applications)} applications...")

for app in applications:
    job_id = app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    candidate = candidates.get(app.get(class="hl-string">'candidate_id'), {})
    source_system = class="hl-string">"Greenhouse"
    last_data_update = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Shared attributes for all events for this application
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app[class="hl-string">'id'],
        class="hl-string">'SourceSystem': source_system,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">''
    }
    if app.get(class="hl-string">'recruiter') and app[class="hl-string">'recruiter'].get(class="hl-string">'id') in users:
        recruiter_user = users[app[class="hl-string">'recruiter'][class="hl-string">'id']]
        base_attributes[class="hl-string">'RecruiterName'] = fclass="hl-string">"{recruiter_user.get('first_name', '')} {recruiter_user.get('last_name', '')}".strip()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Application Received ---
    if app.get(class="hl-string">'submitted_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Received',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'submitted_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Stage History ---
    for stage_move in app.get(class="hl-string">'stage_history', []):
        stage_name = stage_move.get(class="hl-string">'stage_name')
        if stage_name in STAGE_TO_ACTIVITY:
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': STAGE_TO_ACTIVITY[stage_name],
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': stage_move.get(class="hl-string">'exited_on'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Timestamp when they entered the *next* stage
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Interview Scheduled & Completed ---
    interviews = get_all_pages(fclass="hl-string">"applications/{app['id']}/scheduled_interviews")
    for interview in interviews:
        if interview.get(class="hl-string">'start'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Scheduled',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'start'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })
        if interview.get(class="hl-string">'end'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Interview Completed',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': interview[class="hl-string">'end'][class="hl-string">'date'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Feedback Submitted ---
    scorecards = get_all_pages(fclass="hl-string">"scorecards", params={class="hl-string">'application_id': app[class="hl-string">'id']})
    for sc in scorecards:
        if sc.get(class="hl-string">'submitted_at'):
            event_log_records.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Feedback Submitted',
                class="hl-string">'ActivityTimestamp': sc[class="hl-string">'submitted_at'],
                class="hl-string">'OfferStatus': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities: Hired or Application Rejected ---
    if app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'hired' and app.get(class="hl-string">'hired_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Candidate Hired',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'hired_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })
    elif app.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'rejected' and app.get(class="hl-string">'rejected_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Rejected',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': app[class="hl-string">'rejected_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': None
        })

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activities from Offers (separate loop for efficiency) ---
print(class="hl-string">"Fetching and processing offer data...")
all_offers = get_all_pages(class="hl-string">'offers')
for offer in all_offers:
    if not offer.get(class="hl-string">'application_id'):
        continue

    app_id = offer[class="hl-string">'application_id']
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the corresponding application's base attributes
    matching_app = next((item for item in applications if item[class="hl-string">'id'] == app_id), None)
    if not matching_app:
        continue
    
    job_id = matching_app.get(class="hl-string">'job_id')
    job = jobs.get(job_id, {})
    base_attributes = {
        class="hl-string">'JobApplicationId': app_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">"Greenhouse",
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z',
        class="hl-string">'JobTitle': job.get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'JobDepartment': (job.get(class="hl-string">'departments', [{}])[0] or {}).get(class="hl-string">'name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationStatus': matching_app.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'ApplicationSource': (matching_app.get(class="hl-string">'source', {}) or {}).get(class="hl-string">'public_name', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'RecruiterName': class="hl-string">'' class=class="hl-string">"hl-comment"># Can be enriched similarly if needed
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Created
    if offer.get(class="hl-string">'created_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Created',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'created_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Extended
    if offer.get(class="hl-string">'sent_at'):
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Offer Extended',
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'sent_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Offer Accepted/Rejected
    if offer.get(class="hl-string">'resolved_at'):
        if offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'accepted':
            activity_name = class="hl-string">'Offer Accepted'
        elif offer.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'deprecated': class=class="hl-string">"hl-comment"># Often used for rejected
            activity_name = class="hl-string">'Offer Rejected'
        else:
            continue
        event_log_records.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'ActivityTimestamp': offer[class="hl-string">'resolved_at'],
            class="hl-string">'OfferStatus': offer.get(class="hl-string">'status')
        })

print(class="hl-string">"Consolidating data and exporting to CSV...")
df = pd.DataFrame(event_log_records)
df_sorted = df.sort_values(by=[class="hl-string">'JobApplicationId', class="hl-string">'ActivityTimestamp'])
df_sorted.to_csv(class="hl-string">'greenhouse_event_log.csv', index=False)

print(class="hl-string">"Extraction complete. File 'greenhouse_event_log.csv' created.")

ステップ

ご利用中のライセンス対象ETLプラットフォームにGreenhouseコネクターがあり、応募、応募ステージ履歴、面接、面接フィードバック、オファー、オファーステータスの変更、バックグラウンドチェック、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果を含むGreenhouseオブジェクトまたは複製データセットに対応していることを確認します。コネクターのオブジェクト名はプラットフォームによって異なるため、テーブル名を推測せず、コネクターカタログとスキーマブラウザーで確認してください。
ETLプラットフォームでGreenhouseの接続を作成します。Greenhouseの認証情報、認可の詳細、複製設定、および環境に必要な組織固有のフィルターを入力します。コネクターの文書化された認可手順に従い、選択した採用データの読み取りに必要な権限のみを付与してください。
接続先のデータウェアハウスを設定し、イベントログの作成に必要なソースオブジェクトの複製を有効にします。最低限、求人応募、応募ステータスまたはステージ履歴、面接、面接フィードバック、オファー、オファーステータスの変更、バックグラウンドチェックのイベント、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果を取得できるオブジェクトを選択します。必要なオブジェクトが利用できない場合は、その制約を文書化し、Greenhouseの設定に応じて最も近い対応ソースを割り当てます。
初回の複製期間を分析対象期間（通常は過去3～6か月）に設定します。対象期間より前に作成された応募が期間中に進行している場合は、開始日をさかのぼって設定してください。増分複製を設定し、取得可能な場合はソースの更新タイムスタンプを保持します。
複製されたスキーマを確認し、クエリ内のすべてのプレースホルダーを、コネクターが提供する実際の接続先スキーマ、テーブル名、列名、タイムスタンプフィールド、識別子、ステータス値に置き換えます。ステージ変更、面接記録、フィードバック記録、オファー記録、バックグラウンドチェック記録、オンボーディングへの引き継ぎ、採用結果が複製データに存在しない限り、利用できると想定しないでください。
変換クエリを、明示的なイベント抽出を結合する形で設定します。各抽出結果には、JobApplicationId、ActivityName、ActivityTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource、OfferStatusを含めます。タイムスタンプを1つのタイムゾーンに統一し、有効な応募IDまたはアクティビティのタイムスタンプがないレコードを除外します。アクティビティを表すソースイベントごとに1行を保持してください。
イベントの対応付けルールを適用します。「応募受付」には応募の作成または送信データ、「応募書類確認」には明示的な確認ステージまたはステータス遷移、「採用担当者による電話選考」には採用担当者の電話選考記録または設定済みの電話選考ステージへの遷移を使います。「面接予定」には面接の確定または予定日時、「面接完了」には面接の完了またはフィードバック提出日時、「フィードバック提出」にはフィードバックの提出日時、「オファー作成」にはオファーの作成日時、「オファー提示」にはオファーの送信または提示済みステータス、「オファー承諾」には承諾済みステータスを使います。「バックグラウンドチェック開始」には記録された開始イベント、「オンボーディング開始」にはオンボーディングへの引き継ぎまたは開始イベント、「候補者採用」には採用結果、「オファー辞退」にはオファー辞退の結果、「応募不採用」には不採用結果または不採用ステージへの遷移を使います。
変換結果を、ProcessMindのイベントログ専用の接続先テーブルまたはビューに読み込みます。文書化された業務ルールで技術的な重複と判断されない限り、同じソースイベントを複数行残してください。重複排除が必要な場合は、応募ID、アクティビティ名、アクティビティのタイムスタンプ、ソースレコードIDなど、ソースイベントキーがすべて一致するレコードに限って行います。
以下の確認を行い、結果を検証します。必須列がすべて存在すること、タイムスタンプが有効であること、ソースデータが存在する各必須アクティビティが記録されていること、応募ごとにケースIDが一意であることを確認します。不採用、辞退、アーカイブ済み、未完了の応募は個別に確認し、フィルターによって有効なプロセス結果が誤って除外されないようにします。
最終結果をフラットなCSVとしてエクスポートするか、ProcessMindへのアップロードに対応したデータウェアハウス接続で公開します。JobApplicationIdをケースID、ActivityNameをアクティビティ、ActivityTimestampをイベント時刻として割り当てます。SourceSystemとLastDataUpdateを含め、推奨属性を保持してください。タイムゾーン情報を含むISO 8601など、一貫したタイムスタンプ形式を使い、ファイルにないイベントをProcessMindが推定することを前提にしないでください。

設定

コネクターと接続先：対応するGreenhouseコネクターを備え、変換レイヤーからアクセスできる接続先データウェアハウスを持つ、ライセンス対象のETLプラットフォームを使用します。コネクターの機能、オブジェクト名、更新間隔、過去データの複製対応は、選択したプラットフォームと契約内容によって異なります。
ソースの認可：コネクターに必要なGreenhouseの認証情報と権限を設定します。認可されたアカウントが、応募レコード、ステージまたはステータスの履歴、面接記録、フィードバック、オファー、および対応付けに使うバックグラウンドチェックやオンボーディングのデータを読み取れることを確認してください。
複製対象のオブジェクト：14種類のイベント抽出に必要なソースオブジェクトをすべて選択します。ステージ変更の履歴、面接のアクション、フィードバックの提出、オファーの遷移、後続プロセスへの引き継ぎが別々に保存されている場合、現在の応募テーブルだけを有効にしないでください。
期間：業務分析では、まず3～6か月を対象にします。応募の全期間を分析する場合は、対象期間より前に作成された応募が後から面接、オファー、採用に進むことがあるため、期間を広げてください。
増分更新：取得可能な場合は、ソースの作成日時、発生日時、最終更新日時を保持します。必要なレポートの更新頻度に合わせて定期更新を設定し、遅れて到着したレコードや修正されたレコードを取り込めるよう、短い重複期間を設けてください。
フィルター：組織、部門、求人、勤務地、応募日など、文書化された組織固有のフィルターのみを適用します。「会社コード」や「文書タイプ」などの汎用フィルターは、複製されたGreenhouseスキーマに実際に存在し、設定上必要な場合を除いて使用しないでください。
アクティビティの対応付け：ソースイベントの種類、ステージ、ステータス、タイムスタンプから各ActivityNameへの対応付けを文書化して管理します。確認、電話選考、不採用、オファー、承諾、バックグラウンドチェック、オンボーディング、採用結果について、組織で使われている値に基づいて正確に設定してください。
NULLの扱い：ソースに値がない場合、RecruiterName、JobDepartment、JobTitle、ApplicationStatus、ApplicationSource、OfferStatusはNULLを許容します。必須の識別子やタイムスタンプが欠落している場合は、レコードを除外するか、原因を調査してください。
タイムゾーン：監査可能性のために必要な場合は元のソースタイムスタンプを保持しつつ、すべてのアクティビティのタイムスタンプを1つのレポート用タイムゾーンに変換します。LastDataUpdateには、アクティビティの発生時刻ではなく、更新または抽出の時刻を設定してください。
パフォーマンス：大規模なデータセットでは、複製されたタイムスタンプのパーティションでソース抽出を絞り込み、必要な列だけを選択し、増分読み込みを使って、最終イベントログを実体化します。インデックス付き識別子を使わずに、履歴全体と現在の応募レコードを繰り返し結合することは避けてください。
データ保持：ETLプラットフォームとGreenhouseのアクセス権で、対象期間のステージ、面接、フィードバック、オファー、結果の履歴が保持されていることを確認します。現在の状態を示すテーブルだけでは、過去のアクティビティを正確に再構成できません。
ProcessMindでの割り当て：JobApplicationIdをケースID、ActivityNameをアクティビティフィールド、ActivityTimestampをイベント時刻として設定します。エクスポートファイルにアクティビティごとの明示的な行が含まれ、遷移の推定に依存していないことを確認してください。

クエリの例 config

WITH
application_received AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Received' AS ActivityName,
        [ApplicationReceivedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application event table]
    WHERE [ApplicationReceivedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_reviewed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Reviewed' AS ActivityName,
        [StageChangeTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application stage history table]
    WHERE [StageChangeTimestamp] IS NOT NULL
      AND [NewStageName] IN ('In Review')
),
recruiter_screen_conducted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Recruiter Screen Conducted' AS ActivityName,
        [ScreenCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your recruiter screen event table]
    WHERE [ScreenCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_scheduled AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Scheduled' AS ActivityName,
        [InterviewScheduledTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewScheduledTimestamp] IS NOT NULL
),
interview_completed AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Interview Completed' AS ActivityName,
        [InterviewCompletedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview table]
    WHERE [InterviewCompletedTimestamp] IS NOT NULL
),
feedback_submitted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Feedback Submitted' AS ActivityName,
        [FeedbackSubmittedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your interview feedback table]
    WHERE [FeedbackSubmittedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_created AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Created' AS ActivityName,
        [OfferCreatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferCreatedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_extended AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Extended' AS ActivityName,
        [OfferExtendedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferExtendedTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_accepted AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Accepted' AS ActivityName,
        [OfferAcceptedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferAcceptedTimestamp] IS NOT NULL
),
background_check_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Background Check Initiated' AS ActivityName,
        [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your background check event table]
    WHERE [BackgroundCheckInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
onboarding_initiated AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Onboarding Initiated' AS ActivityName,
        [OnboardingInitiatedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your onboarding handoff table]
    WHERE [OnboardingInitiatedTimestamp] IS NOT NULL
),
candidate_hired AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Candidate Hired' AS ActivityName,
        [HiredTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your hiring outcome table]
    WHERE [HiredTimestamp] IS NOT NULL
),
offer_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Offer Rejected' AS ActivityName,
        [OfferRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your offer table]
    WHERE [OfferRejectedTimestamp] IS NOT NULL
),
application_rejected AS (
    SELECT
        [JobApplicationId] AS JobApplicationId,
        'Application Rejected' AS ActivityName,
        [ApplicationRejectedTimestamp] AS ActivityTimestamp,
        'Greenhouse' AS SourceSystem,
        [LastDataUpdate] AS LastDataUpdate,
        [RecruiterName] AS RecruiterName,
        [JobDepartment] AS JobDepartment,
        [JobTitle] AS JobTitle,
        [ApplicationStatus] AS ApplicationStatus,
        [ApplicationSource] AS ApplicationSource,
        [OfferStatus] AS OfferStatus
    FROM [Your application outcome table]
    WHERE [ApplicationRejectedTimestamp] IS NOT NULL
)
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_received
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_reviewed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM recruiter_screen_conducted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_scheduled
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM interview_completed
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM feedback_submitted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_created
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_extended
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_accepted
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM background_check_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM onboarding_initiated
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM candidate_hired
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM offer_rejected
UNION ALL
SELECT JobApplicationId, ActivityName, ActivityTimestamp, SourceSystem, LastDataUpdate, RecruiterName, JobDepartment, JobTitle, ApplicationStatus, ApplicationSource, OfferStatus FROM application_rejected;

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