給与処理を改善する

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ADP Workforce Nowの給与計算を改善

当社のプラットフォームでは、財務サイクルを遅らせる潜在的なボトルネックや手作業による回避策を特定できます。実際のワークフローを分析することで、支払いの遅延やコンプライアンス上のリスクの根本原因を明らかにできます。プロセスを可視化し、的を絞った改善を行うことで、全体の正確性と効率を高められます。

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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給与計算を改善する理由

人事や財務の業務において、給与計算は業務の健全性が表れやすいプロセスです。問題なく進んでいる間は目立ちませんが、ひとたび滞ると組織全体に影響が及びます。ADP Workforce Nowで給与計算を管理するには、厳しい期限と、地域ごとに異なる複雑な規制要件の両方に対応する必要があります。非効率による負担は、支払いの遅れだけではありません。手作業でのデータ入力にかかる事務負担、コンプライアンス違反による罰金のリスク、従業員の信頼低下にもつながります。給与計算サイクルの改善は、単に処理を速めることではありません。業務量が増えても、負担を同じ割合で増やさずに対応できる仕組みを整えることです。プロセスの改善に取り組むことで、エラーを後追いで修正し続ける状態から、正確性を高め、手間を抑えられるプロセスをあらかじめ設計する状態へと移行できます。

ADP Workforce Nowでプロセスマイニングを利用する方法

従来の監査では、給与データのある時点の状況を確認することが多く、遅延の原因となる行動パターンを見落としがちです。プロセスマイニングでは、ADP Workforce Nowに残されたデジタル記録を抽出して分析します。最初の勤怠表の提出から最終的な税務申告まで、各時点の記録をつなげることで、実際のワークフローを明確に把握できます。給与記録がどこで滞留しているか、どの部門が承認期限を守れていないか、どの工程で手作業が多いかを確認できます。給与サイクルが3日ではなく5日かかる理由を推測するのではなく、流れを妨げているボトルネックを特定できます。こうした可視性により、ADPの設定に起因する問題と、チーム内の運用に起因する問題を区別できます。

給与計算の効率を高める主な改善領域

承認プロセスの改善

勤怠記録から給与計算の開始に至るまでの工程は、よくある改善領域の1つです。勤怠表が繰り返し差し戻されたり、総支給額の計算前に手作業での調整が必要になったりすると、その後のプロセス全体に影響します。プロセスマイニングを使うと、修正の原因が入力ミス、システム設定、または曖昧な方針のどれにあるかを確認できます。手戻りの割合が高い給与グループや原価センターを特定すれば、効果が見込める対象に絞って研修やプロセスの変更を行えます。

手作業による介入の削減

手作業でのデータ修正は、給与計算の正確性を損なう要因です。担当者が計算結果を手動で上書きしたり、外部ソースからデータを再入力したりするたびに、エラーのリスクが高まります。データ修正やインセンティブデータのインポートなどのアクティビティの頻度を分析すると、自動化や連携の改善が可能な箇所を特定できます。こうした手作業を減らすことで、サイクルタイムを短縮できるだけでなく、給与計算チームが戦略的なレポート作成やコンプライアンス監査など、より付加価値の高い業務に注力できます。

コンプライアンスと監査への備え

監査例外への対応は、給与計算サイクルの中でも特に負担の大きい工程です。例外が検出される頻度や解決までの時間を分析すると、計算前の確認を見直し、サイクルの早い段階でエラーを検出できます。先回りして対応することで、最終確認期間の負担を軽減し、費用のかかる臨時支払いを抑えられます。また、プロセス全体をデータに基づいてマッピングすることで、各給与記録の明確な監査証跡を確保できます。

プロセス改善で期待できる成果

給与計算の改善によって、複数の成果が期待できます。まず、サイクルタイムを大幅に短縮できます。勤怠表の承認から銀行振込ファイルの作成までの流れを改善すれば、処理期間を短くし、複雑なケースに対応する時間を確保できます。次に、手作業を自動化または標準化された工程に置き換えることで、正確性が高まります。給与の取消や修正が減り、従業員の満足度向上にもつながります。さらに、コンプライアンス対応をサイクルの最後に慌てて行うのではなく、日々のプロセスに組み込めます。各工程を文書化して分析することで、税務申告や福利厚生の控除が毎回正しく処理されていることを確認できる、継続的な監査証跡を確保できます。

データを使った分析の始め方

給与業務の効率化は、データを客観的に確認することから始まります。ADP Workforce Nowのプロセスマイニングを利用すれば、個人の経験談に頼るのではなく、データに基づいて改善策を検討できます。ここで得られるインサイトは、従業員という組織にとって大切な人材への報酬のあり方を根本から改善するための、研修、システム設定の見直し、方針変更の基盤となります。まず現在のプロセスを可視化すると、より効率的で正確な、コンプライアンスに沿った給与計算サイクルへの道筋が見えてきます。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

上司による勤怠表の承認が遅れると、給与計算の期限が近づくにつれて現場の負担が大きくなります。その結果、給与計算担当者が最終確認を急ぐことになり、総支給額の計算ミスや控除漏れが起こりやすくなります。承認プロセスのどこで滞っているのかを特定できず、チーム全体が毎回ぎりぎりまで対応に追われる組織も少なくありません。

ProcessMindは、勤怠表の提出から承認までにかかる時間を追跡し、遅延の原因となっている部門や上司を特定します。ボトルネックを可視化することで、自動リマインダーの設定や承認タスクの再割り当てを検討し、ADP Workforce Nowで予定どおりに処理を進められます。最終的な支払いに影響が出る前に、スケジュールを先回りして管理できます。

給与記録の作成後に手作業での修正が頻繁に発生する場合、データ品質に根本的な問題があるか、研修が不足している可能性があります。こうした修正は給与計算担当者の貴重な時間を奪い、システム内で自動計算される標準的な流れを妨げます。給与計算サイクルの大部分を個別記録の手動調整に費やすと、人的ミスやコンプライアンス違反のリスクが大幅に高まります。

このソリューションでは、給与記録の作成後にデータ修正のアクティビティが発生したすべてのケースを特定します。手作業が発生する根本原因を分析し、上流のデータソースの修正と、各サイクルで必要となる手作業の削減を支援します。これにより、ADP Workforce Now環境で、より自動化され信頼性の高いプロセスを実現できます。

インセンティブやコミッションのデータ取り込みが給与計算サイクルの後半にずれ込むと、給与担当チームは急いで再計算を行う必要があります。税額や福利厚生の控除額が最終的な支払い処理の前に正しく更新されないリスクも高まります。こうした遅れて登録されたデータは、通常の検証を経ずに処理されることがあり、コミッションを正確に把握する必要がある高い成果を上げる従業員の手取り額に誤りが生じるおそれがあります。

ProcessMindは、インセンティブデータの取り込み時期を給与計算全体のスケジュールと照らし合わせて可視化します。これにより、外部データの連携をADP Workforce Nowのスケジュールに合わせ、直前の混乱を防ぎながら、報酬のすべての要素を漏れなく反映できます。取り込みの遅れを特定すれば、データ提供元に対してより厳格な期限を設定できます。

監査で例外が検出されても速やかに対応されないと、給与承認プロセス全体が滞ります。例外への対応にばらつきがあると、税法や社内規定に違反し、金銭的なペナルティが発生するおそれがあります。例外への対応状況を明確に把握できなければ、確定前にすべての給与記録が必要なコンプライアンス基準を満たしているか確認するのは困難です。

監査例外のフラグが立ってから給与記録が承認されるまでの対応時間を追跡します。対応状況を可視化することで、チームは対応手順を標準化し、コンプライアンス要件に沿ってすべての例外を処理できます。対応時間を測定すれば、監査への備えを強化し、複雑な給与グループの処理時間を短縮できます。

同じ従業員グループの給与計算結果を何度もプレビューしている場合、元データへの信頼が十分でない可能性があります。繰り返しのプレビューはシステムリソースを消費し、最終的な支払い処理に至るまでの時間を延ばします。プレビューが最終確認ではなくデバッグに使われている場合、初期データの設定が期待どおりに行われていないことが考えられます。

ProcessMindは、大きな変更がないにもかかわらずプレビューが繰り返される記録を特定し、非効率な確認作業を明らかにします。こうしたパターンを把握することで、確認手順を効率化し、対象を絞ったデータ検証を行えます。プレビューの回数を減らせば、正しいデータを何度も確認するのではなく、実際のエラー解消にチームの時間を充てられます。

最終的な銀行振込ファイルの生成が遅れると、支払い期限に間に合わず、従業員への給与支給が予定より遅れるおそれがあります。サービスレベル合意を守れなければ、従業員の信頼を損ない、事務作業のやり直しも発生します。遅延の原因が最終承認段階のボトルネックにある場合、銀行の期限に間に合わなくなるまで気づかないこともあります。

ProcessMindは、給与承認からADP Workforce Nowでの銀行振込ファイル生成までのリードタイムを追跡します。最終的な引き継ぎを滞らせている具体的な手順を特定し、計算から支払いまでの移行を改善できます。これにより、すべての支払いを期限どおりに実行し、従業員の満足度と財務上のコンプライアンスを維持できます。

現在の給与計算サイクルが終了した後に過去の支給期間を調整すると、税金や福利厚生の照合作業が複雑になります。こうした遡及調整は、従業員の状況変更や部門異動の報告が遅れたことが原因で発生する場合があります。やり直しには多くの時間がかかり、総勘定元帳や税務申告に不整合が生じることも少なくありません。

ProcessMindは、確定済みの支給期間を対象とする調整の頻度と時期を分析します。どの部門や従業員区分で変更の報告が遅れているかを特定し、連絡方法の改善や初回処理の精度向上につなげられます。調整を減らすことで、年末の照合作業を簡素化し、財務報告全体の正確性を高められます。

支払い処理の直後に税務申告のアクティビティが行われないと、組織は管轄地域ごとの期限に間に合わなくなるおそれがあります。この段階の遅延は給与担当チームから見えにくい一方、年末の照合作業で大きな問題につながることがあります。申告が不完全な場合、税務当局から予期しないペナルティや延滞利息を課される可能性があります。

給与計算の支払い後の段階を可視化し、税務申告の完了までの移行を追跡します。必要な申告をすべて予定期間内に完了できるようにし、延滞料金やコンプライアンス監査のリスクを抑えます。これらのアクティビティを監視することで、ADP Workforce Nowから関係機関へデータが確実に送信されたか確認できます。

部門やコストセンターによって給与業務の進め方に大きな差があると、中央の給与担当部門の業務量を予測しにくくなります。データの提出が常に遅れる部門があると、組織全体が最終計算の段階で待たされることになります。標準化されていない状態では、会社の成長に合わせて給与業務を効果的に拡大することも困難です。

ProcessMindは、従業員グループや部門ごとの処理状況を比較します。処理が速い部門と遅れている部門を特定し、対象を絞った研修や期限の見直しを行うことで、給与計算サイクルをより均衡の取れた予測しやすいものにできます。この比較分析により、組織全体で優れた手順を標準化し、給与担当チームの業務効率を高められます。

特定の従業員区分について福利厚生の控除額を手作業で調整すると、エラーや遅延が発生しやすくなります。こうした手順は自動処理の対象外となることが多く、保険会社や退職年金基金の管理者に提出する監査証跡を適切に保つのが難しくなります。控除の処理に一貫性がないと、手取り額や福利厚生の適用範囲をめぐって従業員との問題が生じるおそれがあります。

福利厚生の控除が自動ルールではなく手作業で適用または変更されたケースをすべて検出します。システム設定の不足を特定し、複雑な控除処理を自動化して精度を高められます。手作業による介入を減らすことで、すべての給与記録に従業員が選択した福利厚生の内容を正しく反映できます。

支払い処理から給与明細の公開までに大きな時間差があると、従業員は報酬の内容をすぐに確認できません。その結果、人事部門への問い合わせが増え、事務担当者の負担も大きくなります。資金の振り込み後、最終的な公開手順が優先されないことが、遅延の原因となる場合があります。

ProcessMindは、銀行振込の実行から従業員ごとの給与明細公開までの時間を測定します。この時間差を縮めることで、従業員への情報提供を改善し、給与に関する問い合わせを減らせます。自動監視により、計算段階と同じ効率で従業員向けの最終手順を進められます。

給与記録がプレビューや承認の段階から初期設定の段階に戻される場合、最初のデータ収集に問題があったと考えられます。このやり直しは給与計算プロセスで見えにくいコストの大きな要因の1つであり、1件の記録にかかる作業が倍増します。サイクルの後半でデータ不足が判明し、対象者の処理を最初からやり直すことが主な原因です。

ADP Workforce Nowで給与記録がプロセスの前段階に戻される流れを可視化します。こうしたサイクルの影響を数値で把握し、差し戻しの原因となることが多い項目やデータを特定することで、対象を絞った改善につなげられます。やり直しをなくせば、給与計算サイクルの完了にかかる時間を大幅に短縮できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

承認を迅速化すれば、給与計算を予定どおりに開始でき、直前の慌ただしい対応や残業コストを防げます。毎回のサイクルで勤務時間を漏れなく正確に記録し、支払うことで、従業員の信頼も高まります。ProcessMindはADP Workforce Nowでの提出から承認までの時間を追跡し、遅延の原因となっている管理者や部門を明らかにします。ボトルネックを特定すれば、対象を絞った研修や自動リマインダーを導入し、給与計算を効率よく進められます。

手作業による介入を減らすことで、人為的なミスのリスクを抑え、給与担当者が誤記の修正ではなく、価値の高い分析に時間を使えるようになります。データを入力元で正確に記録すれば、給与計算がより正確になり、支払い後の問題も減ります。ProcessMindは「Data Correction Performed」アクティビティの発生頻度と箇所を分析し、組織的なエラーの発生源を明らかにします。やり直しの根本原因を特定することで、チームは入力時の検証ルールを見直し、ADPシステム内のデータ収集ワークフローを効率化できます。

コミッションや賞与のデータが通常の給与計算に間に合うように連携すれば、別サイクルでの支払いが不要になります。事務負担を減らし、従業員が報酬全額を予測可能な形で一度に受け取れるようになります。ProcessMindは、インセンティブデータの取り込み時期を「Payroll Record Initialized」の段階と照らし合わせ、遅延のパターンを特定します。その結果をもとに、管理者は取引先や社内の報告期限を見直し、総支給額の計算開始前に変動報酬のデータをそろえられます。

フラグが立った例外への対応手順を統一すれば、コンプライアンスを守り、重大なエラーが最終的な支払い段階に進むのを防げます。対応を標準化することで、「Audit Exception Flagged」の状態にとどまる時間を短縮し、社内外の監査担当者が確認できる明確な記録を残せます。ProcessMindは、さまざまな給与例外の解決経路を監視し、標準から外れた経路や時間のかかる経路を特定します。組織はこの情報をもとに、ADP環境内で問題を迅速かつ一貫して解決するための優れたワークフローを整備できます。

承認前の給与計算結果のプレビュー回数を減らすことは、データを最初から正しく入力できていることを示します。繰り返しが減れば処理時間が短くなり、処理が集中する時間帯のシステム負荷も軽減できます。分析ツールで、各支給期間に発生するプレビューから修正への繰り返し回数を測定します。繰り返しの原因を明らかにすることで、企業は根本にあるデータ品質の問題に対処し、計算から承認へ進めるケースを増やせます。

給与承認から銀行振込ファイルの生成までを迅速に進めることで、金融機関が支払いを処理するための余裕を確保できます。SLAの期限を守り、指定日に従業員が資金を受け取れるようにするうえで、この迅速化は重要です。ProcessMindは、「Payroll Record Approved」アクティビティから「Bank Transfer File Generated」の節目までの時間を測定します。最終段階の滞りを検出して解消することで、給与担当部門は納品に関する約束をより確実に守れます。

過去の日付にさかのぼる調整を減らすことで、財務台帳を安定させ、年末の照合作業を簡素化できます。変更を現在のサイクルで反映すれば、給与担当チームは過払いの処理や税額修正に伴う事務負担を後から抱えずに済みます。ProcessMindは、サイクル終了後に遡及調整が頻繁に必要となる従業員グループや地域を特定します。この情報をもとに、企業は締め切りを厳格化したり、ADP Workforce Nowでの勤務時間報告期限について管理者向けの研修を追加したりできます。

税務申告の期限を継続して守ることで、高額な規制上のペナルティを避け、行政機関からの信頼を維持できます。申告を確実に行えば、すべての債務を正確に精算でき、財務チームにとって年末報告も予測しやすい作業になります。ProcessMindは、支払い処理から最終的な申告完了までの時間を追跡し、コンプライアンス期限が迫っているサイクルを検出します。こうした期間を可視化することで、給与担当の責任者はリソースを再配分し、ADP環境内で管轄地域ごとの税務要件を速やかに満たせます。

事業部門ごとの給与業務の処理速度をそろえることで、社内の業務体験に一貫性が生まれ、特定の部門がサイクル全体を遅らせるのを防げます。全社で処理水準を標準化すれば、最終的な処理時間を予測しやすくなり、グローバルな資金管理にも対応しやすくなります。ProcessMindは部門ごとの処理速度を比較し、他部門でも取り入れられる優れたチームの手法を明らかにします。ばらつきを抑えることで、組織全体の給与計算スケジュールを改善し、完了までに必要な作業量を減らせます。

従業員と雇用主の拠出額の確認を効率化すれば、手作業による監査ミスを減らし、福利厚生の提供元に正確な資金を送れます。正確な処理は会社の金銭的責任を抑え、従業員が選択した福利厚生プランの内容を確実に受けられるようにします。プロセスマイニングソリューションは、控除の適用から最終確認までの流れを監視し、手作業での確認が重複している箇所や失敗しやすい箇所を特定します。確認手順を改善することで、給与担当部門は精度を高めながら、手作業での監督にかかる時間を大幅に減らせます。

給与承認から明細公開までの時間を短縮すれば、口座への入金前に報酬の内容を確認でき、従業員の利便性が高まります。先回りして情報を提供することで、人事部門への問い合わせが減り、担当者はより複雑な給与の問題に対応できます。ProcessMindは、「Payment Executed」から「Pay Slip Published」までの時間差を分析し、プロセスの遅れを特定します。最終手順を効率化すれば、従業員がデジタル給与明細をすぐに確認できるようになり、混乱や問い合わせを減らせます。

記録を何度も差し戻して修正するサイクルをなくせば、給与計算が安定し、重要な期限に間に合わないリスクを抑えられます。やり直しを減らすことで、給与担当チームは事務作業の繰り返しではなく、戦略的なデータ監査に時間を使えます。ソフトウェアで給与記録の経路を可視化し、上流のデータエラーが原因で繰り返されるやり直しを特定します。こうしたパターンを把握すれば、企業は入力時点でより適切な管理策を導入し、記録を差し戻すことなく完了まで進められます。

給与処理を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

ADP Workforce Nowの給与記録に合わせて設計された専用のExcelテンプレートを入手し、データをプロセスマイニングに必要なスキーマに合わせます。

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

標準化された構成を使うことで、データマッピングのエラーを防ぎ、生の給与ログから分析に使えるプロセスマップへの移行を迅速化できます。

期待される結果

ADPの給与データをすぐに入力できるテンプレート。

給与プロセスのインサイト

給与ワークフローを詳しく把握

ADP Workforce Now内のやり取りをマッピングすると、手動修正が発生する箇所を明らかにできます。勤怠記録から最終的な銀行ファイルまで、データの流れを正確に把握できるため、エラーの削減に役立ちます。

給与プロセスの全体像をマッピング
支払い遅延の具体的な原因を特定
手作業による回避策やデータエラーを特定
目標期限に対する実績を測定

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

実証された成果

ADP Workforce Nowの給与処理を改善

プロセスマイニング分析により、ADP Workforce Now環境に潜む非効率な点を特定できます。財務チームは給与記録の検証を効率化し、手作業によるやり直しを減らせます。これらの指標は、データに基づくプロセス改善を通じて組織が一般的に得られる効率向上を示しています。

0 %

タイムシート承認の迅速化

承認リードタイムの短縮

提出から承認までの流れを効率化することで、後続工程のボトルネックを防ぎ、予定どおりに支払いを処理できます。

+ 0 %

初回処理の成功率向上

手作業を介さない記録の増加

手作業によるデータ修正や監査例外をなくすことで、人の介入なしに処理段階まで進む給与記録を増やせます。

0 days faster

税務コンプライアンスの向上

税務申告の完了を迅速化

支払い処理から法定申告までの時間を短縮することで、組織はペナルティを避け、規制要件への適合を維持できます。

0 % fewer loops

計算サイクルの削減

プレビューの繰り返しを削減

給与計算結果のプレビューを繰り返す回数を減らすことで、事務負担を軽減し、後半のデータ変更による遅延を防げます。

0 hours

給与明細を迅速に確認

公開リードタイムの短縮

支払いから給与明細の確認までの時間差を縮めることで、従業員への情報提供を改善し、人事部門への問い合わせを減らせます。

0 % reduction

やり直し件数の削減

調整件数の削減

初期段階のデータ検証を改善して遡及調整を減らすことで、給与担当者はその後の支給サイクルにかかる時間を大幅に節約できます。

結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな給与システムの導入事例で確認された一般的な改善幅です。

推奨データ

プロセスをすぐに把握できるよう、まずは次の主要なデータ項目を使って分析を始めましょう。

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

従業員と給与期間の組み合わせを一意に識別するIDです。

重要な理由

プロセスを再構成するために、すべてのイベントデータを結び付ける必須のケースキーです。

実行されたプロセスのステップまたはイベントの名前です。

重要な理由

プロセスで「何が」行われたかを定義し、プロセスフローとバリアントを可視化できます。

アクティビティが発生した日時です。

重要な理由

サイクルタイムやパフォーマンスを分析するために必要な時間情報を提供します。

アクティビティを実行したユーザーまたはシステムエージェントです。

重要な理由

リソース分析、作業負荷の調整、職務分掌の監査に役立ちます。

従業員に関連付けられた部門またはコストセンターです。

重要な理由

組織内の各部門のパフォーマンスを比較する際に役立ちます。

給与サイクルまたはグループ（例：米国の隔週払い）を特定します。

重要な理由

給与の頻度や従業員の種類ごとにプロセスを分類できます。

控除前の給与記録に対する総支給額です。

重要な理由

給与記録の金額や規模を把握するための財務情報を提供します。

税務申告に使用する地域または州のコードです。

重要な理由

コンプライアンスの監視と地域別のパフォーマンス分析に欠かせません。

アクティビティに手動でのデータ入力や修正が含まれていたかを示すフラグです。

重要な理由

自動化率とプロセス効率の分析に直接役立ちます。

この給与記録が過去期間の調整かどうかを示すフラグです。

重要な理由

通常の処理と手戻り・修正のサイクルを区別します。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

従業員または管理者が支給期間の勤怠データを提出した時点を示します。ADP Workforce NowのTime & Attendanceモジュールの監査ログから明示的に取得します。

重要な理由

給与計算サイクルのリードタイムの計測を開始します。この段階での遅れは後続工程にも影響し、給与担当者がデータを検証する時間を短くします。

管理者がタイムカードを承認し、給与処理に必要な勤務時間を確定したことを示します。勤怠管理から給与モジュールへデータを移す重要な承認段階です。

重要な理由

「Timesheet Approval Cycle Times」ダッシュボードに必要です。処理スケジュールに影響する管理上のボトルネックを特定します。

給与バッチが作成またはサイクル用に開かれ、従業員の給与ケースが開始された時点で発生します。アクティブなバッチ内のPaydataレコードの作成タイムスタンプから推定します。

重要な理由

対象となる給与計算期間の開始時点を確定します。データの取り込みタイムスタンプと比較することで、「インセンティブデータ連携の遅れ」を測定できます。

システムが勤務時間に単価を掛け、追加報酬を加算する処理を実行します。「Calculate Payroll」バッチ処理の完了タイムスタンプから推定します。

重要な理由

中核となる処理段階です。複数回発生している場合は、通常「Payroll Preview Loop Analysis」で可視化されるやり直しの可能性があります。

計算中にシステムが検証ルール違反（手取り額がマイナス、税務管轄の未設定など）を検出したことを示します。計算結果にエラーメッセージが生成された時点で記録されます。

重要な理由

「監査例外の解決状況モニター」の分析に使用します。件数が多い場合、上流工程のデータ品質に問題がある可能性があります。

給与バッチを正式に承認し、それ以降の変更をロックして、資金の移動を許可します。ADP WFNの「確定」ステップにあたります。

重要な理由

処理フェーズを終了し、支払いフェーズを開始する確定マイルストーンです。

口座振込用のNACHA／ACHファイルを技術的に作成します。通常、「確定」ステップの完了直後に実行されます。

重要な理由

「銀行振込ファイルの生成までの時間」を監視し、システム間の引き継ぎによって支払いが遅れないようにします。

従業員への資金支払いが実行される日付です。多くの場合、給与バッチで指定された小切手日付に基づいて算出されます。

重要な理由

プロセスの主要な成果です。「税務申告のコンプライアンス対応リードタイム」の算出に欠かせません。

セルフサービスポータル（iPay）を通じて、従業員が電子給与明細を確認できる状態です。通常、支払日に合わせて公開されます。

重要な理由

「給与明細公開までのリードタイム」の把握や、従業員満足度の分析に役立ちます。

よくある質問

ADP Workforce Nowの給与計算サイクルは、プロセスマイニングでどのように改善できますか？

プロセスマイニングは、ADP Workforce Nowのイベントログを分析し、給与計算サイクルの各手順をマッピングします。タイムシート承認の遅れやプレビューの繰り返しなど、ボトルネックが発生している箇所を明らかにするため、自動化や規定の見直しが必要な領域を絞り込めます。

分析のためにADPからどのようなデータを抽出する必要がありますか？

一意の給与記録ID、アクティビティのタイムスタンプ、実行された具体的な操作を含むイベントログが必要です。通常はADP APIに接続するか、タイムシートの提出から最終的な銀行振込ファイルの生成までのステータス変更を記録したシステムログをエクスポートします。

遡及調整が多発する根本原因をプロセスマイニングで特定できますか？

はい。調整に至るまでのイベントの順序を追跡し、エラーの発生源となるパターンや共通のデータ入力箇所を特定できます。やり直しの流れを可視化することで、チームは監査フラグへの対応を標準化し、インセンティブデータをより早い段階で連携できます。

給与処理をリアルタイムで監視できますか？

過去のサイクルを振り返る監査から始める組織が多い一方、API連携による継続的な監視も設定できます。特定の部門で処理が遅れている場合や、給与確定前に手作業による介入が通常より多く発生した場合に、アラートを受け取れます。

プロセスマイニングの際、従業員の機密情報はどのように扱いますか？

データ分析の前に、社会保障番号や個人ごとの給与額などの機密項目を仮名化し、データのプライバシーを保護します。プロセスマイニングでは、従業員個人の詳細情報ではなく、給与記録のタイムスタンプやステータス変更を分析します。

改善に役立つインサイトが得られるまで、通常どのくらいかかりますか？

データ接続が完了してから2～4週間以内に、最初のプロセスマップを確認できる組織がほとんどです。ベースラインを確立すると、手作業によるやり直しの削減や銀行振込ファイル生成の迅速化につながる機会がすぐに見えてきます。

既存のADP設定を変更する必要がありますか？

いいえ。プロセスマイニングは、ADP Workforce Nowがすでに記録している監査証跡やログを読み取って分析します。分析を始めるにあたり、給与担当チームの業務方法を変更する必要はありません。分析結果に基づいて、後から設定を見直すことはできます。

プロセスマイニングはコンプライアンスや監査要件への対応に役立ちますか？

給与計算サイクルで行われたすべての操作を透明性の高い形で確認できるため、プロセスマイニングはデジタル監査証跡として機能します。監査例外が手順に沿って処理されたことを確認でき、税務申告や福利厚生控除の検証に関するコンプライアンスの証拠も提示できます。

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