> 継続的なプロセス改善 > 給与計算 > ADP Workforce Now > データテンプレート

給与処理データテンプレート

ADP Workforce Now

給与処理の属性(17) 給与処理のアクティビティ(15) データ抽出ガイド(3)

給与処理データテンプレート

このテンプレートは、ADP Workforce Nowの給与サイクルをマッピングするための枠組みを提供します。イベントログの作成に必要な属性とアクティビティを示しており、ボトルネックの特定や組織全体のコンプライアンス確認に役立ちます。手順に沿って進めることで、生のシステムデータを実際の業務の流れを示す分かりやすい図に変換できます。

詳細な分析に推奨される属性
重要なプロセスステップとマイルストーン
ADP Workforce Nowからのデータ抽出に関するベストプラクティス

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.

テンプレートをダウンロード

給与処理の属性

次の推奨データ項目をイベントログに含めると、給与サイクルを詳しく分析するために必要なコンテキストを把握できます。

5 必須 7 推奨 5 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	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。
説明この属性には、給与ワークフロー内で行われた具体的な処理が記録されます。たとえば、「勤務表の提出」「総支給額の計算」「銀行振込ファイルの生成」などです。プロセスマップの基礎となり、フロー図のノードを定義して、ワークフローの順序を可視化します。アクティビティの順序の違いから、手戻りや標準手順からの逸脱を把握できます。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。入手先 ADP Workforce Nowの監査証跡またはトランザクション履歴ログ。例タイムシート提出給与記録の承認データの修正
	イベントのタイムスタンプ EventDateTime	アクティビティが発生した日時です。
説明この属性には、アクティビティがシステムに記録された正確な日時が保存されます。イベントを時系列に並べ、ステップ間の所要時間を算出するために使います。正確なタイムスタンプは、ボトルネックの特定やリードタイム（承認までの時間など）の測定、給与処理に関するサービスレベル契約の遵守状況の確認に欠かせません。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。入手先トランザクションログに記録されたシステムのタイムスタンプ。例 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-01T14:45:12Z2023-10-02T09:15:00Z
	給与記録 PayrollRecordId	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。
説明給与記録は、プロセスの中心となるケース識別子です。特定の給与サイクルにおける従業員への支払い1件を表します（例：従業員Xの第12給与期間）。分析では、この属性を使って、最初の勤務表提出から最終的な税務申告まで、個別に記録されたイベントを一連の流れとしてまとめます。これにより、給与記録ごとに処理速度と正確性を追跡できます。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。入手先 ADP Workforce Nowの文書を参照例 PR-2023-10-A-00123PR-2023-10-A-00456PR-2023-10-B-00789
	ソースシステム SourceSystem	イベントが発生した記録元のシステムです。
説明データの抽出元となったソフトウェア環境を示します。この場合は「ADP Workforce Now」です。他の人事情報システムや銀行システムのデータと組み合わせる複雑な環境では、この項目によってデータの来歴を追跡し、システム固有の連携問題を切り分けられます。重要な理由特に複数のシステムを対象とするプロセスマイニング環境で、データの追跡可能性とコンテキストを確保します。入手先 ETL処理中に固定値を設定例 ADP Workforce NowADP WFNADP_PROD
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースで記録が最後に変更された日時を示すタイムスタンプです。
説明 ADP Workforce Nowでデータ記録が最後に変更された日時を示します。データの鮮度の確認や、差分データの読み込み管理に使用します。給与記録の最新状態をプロセス分析に反映できます。重要な理由差分データの抽出と、最新データに基づく分析に欠かせません。入手先 ADP Workforce Nowの文書を参照例 2023-10-05T17:00:00Z2023-10-06T08:00:00Z
	手動対応の有無 IsManualIntervention	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。
説明アクティビティ名またはトランザクションのソースから導出する真偽値属性です（例：「データの修正」の場合はtrue）。「手動修正率」のKPIに使用し、自動化が機能していない箇所や、人手が多くかかっている箇所を管理者が特定できます。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。入手先 ActivityNameまたは特定のトランザクションコードから導出。例 truefalse
	税務管轄 TaxJurisdictionCode	税務申告に使用する地域または州のコードです。
説明給与記録に関係する主な税務当局または地域（カリフォルニア州、ニューヨーク州、連邦など）を示します。「税務申告完了ベンチマーク」ダッシュボードで、法定申告に遅れが生じている地域を特定し、地域の規制へのコンプライアンスを確認するために必要です。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。入手先税務プロファイルまたは給与税テーブル。例米国-カリフォルニア州米国-ニューヨーク州米国-テキサス州
	給与グループ PayGroupCode	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。
説明給与の頻度や種類（週払い、隔週払い、役員など）に基づいて、従業員を処理グループに分けます。特定の給与サイクルに絞った分析に使います。「手動データ修正頻度」ダッシュボードでは、グループごとのエラー発生傾向を比較できます。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。入手先給与グループの設定または給与ヘッダーテーブル。例米国_隔週カナダ_月次米国_役員
	給与担当者 PayrollSpecialistName	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。
説明アクティビティを実行した担当者（給与担当者、マネージャーなど）または自動処理用のシステムアカウントを特定します。この属性を使うと「担当者別処理実績」ダッシュボードを作成でき、作業負荷の調整や、リソース不足によるボトルネック、トレーニングが必要な領域の特定に役立ちます。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。入手先監査ログのユーザーIDまたは実行者項目。例山田花子システム管理者山田太郎
	総支給額 GrossPayAmount	控除前の給与記録に対する総支給額です。
説明特定の給与期間について従業員に算出された報酬の合計額です。プロセスフローの分析に常に使うわけではありませんが、「ActivityAmount」のコンテキストを補い、監査例外や過去期間の調整を分析する際に、金額の大きい記録を優先して確認できます。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。入手先給与結果テーブル。例 2500.005430.501200.00
	過去期間分かどうか IsRetrospective	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。
説明現在の期間の処理か、締め処理済みの過去期間に対する修正（遡及給与）かを特定します。「過去期間調整件数」ダッシュボードで、給与処理の安定性や公開後にエラーが発生する頻度を確認できます。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。入手先給与実行タイプ、または給与期間と現在日付の比較から導出。例 truefalse
	部門 DepartmentCode	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。
説明給与支給対象の従業員が所属する組織単位を示します。ADPでは「所属部門」として登録されていることが一般的です。この属性は「部門別プロセス差異」の分析に欠かせません。組織内の各事業部門で、承認にかかる時間やエラー率を比較できます。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。入手先従業員マスターデータまたはコストセンターの項目。例営業-101IT開発-200人事管理-001
	コストセンター CostCenterId	給与費用の計上先となる財務コストセンターコードです。
説明給与費用に関連付けられた総勘定元帳の単位またはコストセンターを示します。この属性により、プロセスの財務面を把握できます。手戻りにかかるコストなど、処理の非効率性を特定の事業部門と関連付けて分析できます。重要な理由プロセス分析を財務報告の構造に対応付けます。入手先労務費配賦の項目。例 CC-500CC-900CC-120
	従業員ID EmployeeId	給与支給対象の従業員を一意に識別するIDです。
説明給与記録に関連付けられた従業員のIDです。ケースIDで記録を追跡する一方、従業員IDを使うと、勤務表の提出が慢性的に遅れる従業員や、手動修正が頻繁に必要な従業員を長期的に分析できます。重要な理由従業員ごとの行動パターンを分析できます。入手先 ADPのAssociateOIDまたはファイル番号。例 A102030000123456
	監査例外の種類 AuditExceptionType	検出されたコンプライアンス上の警告またはデータ警告の分類です。
説明検証中に見つかった問題の種類（「手取り額がマイナス」「納税者番号が未設定」など）を示します。「監査例外の解決状況モニター」で、どの種類のエラーが遅延の長期化につながっているかを分析し、上流工程のデータ品質改善に向けた根本原因の分析に役立てます。重要な理由プロセスが停止またはフラグ付けされた理由を詳しく確認できます。入手先 ADP Workforce Nowの文書を参照例社会保障番号の未設定手取り額がマイナス福利厚生の不一致
	給与期間終了日 PayPeriodEndDate	給与サイクルの終了日です。
説明従業員への報酬の対象となる期間の終了日を示します。イベントのタイムスタンプと組み合わせることで、給与期間の終了日に対して処理が予定どおり進んでいるかを確認できます。重要な理由スケジュールの遵守状況や遅延を算出する際の基準日です。入手先給与サイクルの設定。例 2023-10-152023-10-31
	銀行ファイルID BankTransferFileId	銀行に送信する支払いファイルの生成時に付与される識別子です。
説明「銀行振込ファイル生成」アクティビティで作成されたACHまたは電信送金ファイルの一意の参照番号です。個々の給与記録と一括支払いの実行を関連付けるために使います。「支払いと公開の処理速度」の分析にも役立ちます。重要な理由個々のケースとバッチ処理イベントを関連付けます。入手先 ADP Workforce Nowの文書を参照例 ACH-20231005-01ACH-20231005-02

必須推奨任意

給与処理のアクティビティ

給与計算の開始から最終支払いまでの流れを把握するために、重要なプロセスステップとマイルストーンを記録します。

9 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	タイムシート承認	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。入手先 ADP Time & Attendanceの監査証跡。「Status Change」が「Approved」になった記録で絞り込みます。記録「Approve Timecard」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	タイムシート提出	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。入手先 ADP Time & Attendanceの監査証跡。「Timecard」オブジェクトの「Status Change」が「Submitted」になった記録で絞り込みます。記録「Submit Timecard」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払いの実行	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。入手先給与履歴の「小切手日付」項目。記録「小切手日付」項目とシステム日付を比較して算出イベントタイプ calculated
	監査例外の検出	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。入手先給与処理エラーログ、または「給与の確認」の出力レポート。記録システムが検証エラーを生成した時点で記録イベントタイプ explicit
	給与明細の公開	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。入手先システム設定の「給与明細公開ルール」を小切手日付に適用して推定します。記録「小切手日付」項目と公開ルールを比較して算出イベントタイプ inferred
	給与記録の初期化	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。入手先給与モジュール。Paydataバッチヘッダーの作成タイムスタンプ、またはPaydataグリッドの最初のエントリ。記録バッチ作成前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred
	給与記録の承認	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。入手先給与処理ワークフロー。バッチのステータスが「確定済み」または「コミット済み」に変更された時点。記録「給与の確定」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	総支給額の計算	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。入手先給与監査証跡。対象のPay Groupバッチで「Calculate」アクションが完了した時刻。記録計算ジョブの完了タイムスタンプから特定イベントタイプ inferred
	銀行振込ファイルの生成	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。入手先出力／レポートログ。「ACHファイル」または「口座振込ファイル」の生成日時。記録出力ファイルの作成時に記録イベントタイプ explicit
	インセンティブデータの取り込み	ADPのインポートユーティリティを通じて、コミッションや賞与などの外部給与データを取り込んだことを記録します。副収入のデータが給与記録に追加された時点を追跡します。
重要な理由連携の遅延を特定するうえで重要です。取り込みが遅れると、再計算ややり直しが発生することがあります。入手先 ADPの連携・インポートログ。「Paydata Import」ジョブの成功時のタイムスタンプ。記録「Import Paydata」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	データの修正	エラーの解消や金額の調整を目的に、給与担当者がPaydata Gridを手動で変更します。項目単位の監査証跡に記録されます。
重要な理由「手動データ修正頻度」の主要指標です。修正率が高い場合、自動化が適切に機能していない可能性があります。入手先 Paydata Gridの監査証跡。給与明細に対するユーザーの「更新」操作。記録「Paydataの更新」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	福利厚生控除の適用	福利厚生（医療保険、401k）のルールを総支給額に適用します。通常は給与計算と同時に行われますが、監査上は別の処理として扱います。
重要な理由「監査例外の検出」と照合し、福利厚生のロジックがコンプライアンス違反を引き起こしているかを確認します。入手先計算処理の後にPaydata Gridの控除明細が作成または更新されたことから推定します。記録計算前後の控除項目を比較イベントタイプ inferred
	税務申告の完了	給与期間に関する法定税務申告の完了を示します。ADP Tax Serviceの利用者の場合、ADPが申告パッケージの処理完了を確認した時点を指します。
重要な理由コンプライアンスリスクを追跡します。この段階で遅延が発生すると、罰金につながる可能性があります。入手先税務モジュール。四半期末または期間末の申告ステータス更新。記録システム分析が必要イベントタイプ inferred
	給与結果のプレビュー	人による確認のため、「給与のプレビュー」の台帳またはレポートを生成します。この段階で、確定前に計算結果を検証します。
重要な理由「給与プレビューの繰り返し分析」に使用します。プレビューが過剰に繰り返される場合、データへの信頼が不足している可能性があります。入手先システムログ。「給与のプレビュー」レポートの生成日時。記録「プレビューの生成」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit
	過去期間の調整を計上	締め処理済みの給与記録に過去の修正を適用した際に発生し、通常は次の給与サイクルに影響します。プロセスの正式な終了後に判明したエラーを特定できます。
重要な理由「過去期間調整件数」の分析に欠かせません。上流工程の品質チェックで問題を検出できなかったことを示します。入手先給与履歴。過去の日付を「有効日」とする新規トランザクション。記録「調整の計上」トランザクションの実行時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

ADP Workforce Nowからデータを取得する方法

ステップ

管理者または給与担当者のアクセス権でADP Workforce Nowにログインします。
「レポートと分析」に移動し、ダッシュボードのメニューから「カスタムレポート」を選択します。
「新しいカスタムレポート」をクリックし、給与データの領域を選択します。バージョンによっては、「給与データ」または「給与台帳」と表示されます。
「フィールド選択」ステップで、ケースの一意の識別子を探して追加します。「ファイル番号」または「従業員ID」に「給与支給頻度」と「給与期間番号」を組み合わせて、PayrollRecordIdを作成します。
アクティビティのマッピングに必要な日付フィールドをすべて選択します。「給与期間開始日」「給与期間終了日」「小切手日」「期間終了日」「計算日」を含めてください。「タイムカード承認日」などの監査フィールドがメインビューにない場合は、「勤怠管理」モジュールから結合する必要があります。
「総支給額」「手取り額」「部門」「コストセンター」「税務管轄区域」などの財務項目とディメンション項目を追加します。
利用できる場合は、「監査証跡」または「フィールド変更」ブロックをレポートのレイアウトに追加します。「データ修正実施」などの手動イベントを記録するために必要です。1つのレポートで結合できない場合は、別の監査レポートを作成し、従業員IDと給与期間で外部結合します。
フィルターを設定して無効になった小切手を除外し、分析対象期間（例：過去12か月）に日付範囲を絞ります。
「並べ替えと集計」に移動し、「給与期間開始日」、次に「従業員ID」の順に並べ替えて、データを適切な順序にします。
「実行／スケジュール」に進みます。「今すぐ実行」でテストした後、CSVまたはExcel形式でファイルをエクスポートする定期スケジュールを設定します。
横持ち形式の生レポートが生成されたら、ETLツールまたはスクリプトでデータを変換します。日付列をピボット解除し、各日付フィールドがイベントログの個別行（アクティビティ）になるようにしてください。
最終CSVにPayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime、SourceSystemの各列が含まれていることを確認してから、ProcessMindにアップロードします。

設定

レポートの種類：標準カスタムレポート
データ領域：給与／給与データ辞書
出力形式：カンマ区切り値（CSV）
推奨日付範囲：推移分析には直近12～24か月
主なフィルター：給与グループコード（対象グループを選択）、会社コード（複数法人の場合）、ステータスが「アクティブ」または「休職」
粒度：従業員・給与期間ごとに1行（抽出時）、変換後は従業員ごとに複数行（最終形式）
必要な権限：給与データの表示、監査証跡の表示、カスタムレポートの作成
ローカライズ：日付の解釈違いを防ぐため、ユーザー設定で日付形式をISO 8601（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）に設定してください。

クエリの例 sql

/* 
ADP Workforce Now does not accept SQL queries from end-users. 
The following configuration block represents the Transformation Logic required to convert the ADP Custom Report export (Wide Format) into the Process Mining Event Log (Long Format).

Input Source: ADP_Custom_Payroll_Export.csv
Logic Language: Pseudo-ETL/Config
*/

TRANSFORMATION_CONFIG {

  GLOBAL_SETTINGS {
    SOURCE_SYSTEM: "ADP Workforce Now"
    CASE_ID_FORMULA: CONCATENATE(Field_AssociateID, "-", Field_PayPeriodNumber, "-", Field_Year)
    LAST_DATA_UPDATE: SYSTEM_TIMESTAMP()
  }

  ACTIVITY_MAPPING_RULES {

    /* 1. Time Sheet Submitted */
    RULE "Time Sheet Submitted" {
      IF Field_Timecard_Submit_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Submitted",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Submit_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Timecard_User, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 2. Time Sheet Approved */
    RULE "Time Sheet Approved" {
      IF Field_Timecard_Approval_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Time Sheet Approved",
          TIMESTAMP: Field_Timecard_Approval_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Manager_Name, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 3. Payroll Record Initialized */
    RULE "Payroll Record Initialized" {
      IF Field_Pay_Period_Start_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Initialized",
          TIMESTAMP: Field_Pay_Period_Start_Date,
          ATTRIBUTES: [PayGroupCode: Field_PayGroup, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 4. Incentive Data Imported */
    RULE "Incentive Data Imported" {
      IF Field_Import_Batch_Date IS NOT NULL AND Field_Batch_Type == "Import" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Incentive Data Imported",
          TIMESTAMP: Field_Import_Batch_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 5. Gross Pay Calculated */
    RULE "Gross Pay Calculated" {
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Gross Pay Calculated",
          TIMESTAMP: Field_Calc_DateTime,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, DepartmentCode: Field_Home_Dept]
        )
    }

    /* 6. Benefits Deductions Applied */
    RULE "Benefits Deductions Applied" {
      /* Often occurs simultaneous to Calc, adding 1 second for logical sort */
      IF Field_Calc_DateTime IS NOT NULL AND Field_Total_Deductions > 0 THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Benefits Deductions Applied",
          TIMESTAMP: DATE_ADD(Field_Calc_DateTime, 1, "SECOND"),
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay]
        )
    }

    /* 7. Audit Exception Flagged */
    RULE "Audit Exception Flagged" {
      IF Field_Error_Message_Timestamp IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Audit Exception Flagged",
          TIMESTAMP: Field_Error_Message_Timestamp,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 8. Data Correction Performed */
    RULE "Data Correction Performed" {
      IF Field_Audit_Change_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Data Correction Performed",
          TIMESTAMP: Field_Audit_Change_Date,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Audit_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 9. Payroll Result Previewed */
    RULE "Payroll Result Previewed" {
      IF Field_Preview_Run_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Result Previewed",
          TIMESTAMP: Field_Preview_Run_DateTime,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 10. Payroll Record Approved */
    RULE "Payroll Record Approved" {
      IF Field_Finalize_DateTime IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payroll Record Approved",
          TIMESTAMP: Field_Finalize_DateTime,
          ATTRIBUTES: [PayrollSpecialistName: Field_Finalizer_User, IsManualIntervention: "True"]
        )
    }

    /* 11. Bank Transfer File Generated */
    RULE "Bank Transfer File Generated" {
      /* Logic: Usually occurs 2 hours after Finalize or at specific cutoff */
      IF Field_ACH_File_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Bank Transfer File Generated",
          TIMESTAMP: Field_ACH_File_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 12. Payment Executed */
    RULE "Payment Executed" {
      IF Field_Check_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Payment Executed",
          TIMESTAMP: Field_Check_Date,
          ATTRIBUTES: [GrossPayAmount: Field_Gross_Pay, IsRetrospective: "False"]
        )
    }

    /* 13. Pay Slip Published */
    RULE "Pay Slip Published" {
      IF Field_Advice_Available_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Pay Slip Published",
          TIMESTAMP: Field_Advice_Available_Date,
          ATTRIBUTES: [IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 14. Tax Filing Completed */
    RULE "Tax Filing Completed" {
      IF Field_Tax_Filing_Confirmation_Date IS NOT NULL THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Tax Filing Completed",
          TIMESTAMP: Field_Tax_Filing_Confirmation_Date,
          ATTRIBUTES: [TaxJurisdictionCode: Field_Tax_State, IsManualIntervention: "False"]
        )
    }

    /* 15. Retrospective Adjustment Posted */
    RULE "Retrospective Adjustment Posted" {
      IF Field_Adjustment_Run_Date IS NOT NULL AND Field_Run_Type == "Adjustment" THEN
        CREATE_EVENT(
          ACTIVITY: "Retrospective Adjustment Posted",
          TIMESTAMP: Field_Adjustment_Run_Date,
          ATTRIBUTES: [IsRetrospective: "True", IsManualIntervention: "True"]
        )
    }
  }
}

ステップ

アプリケーションに関連付けられたADP Marketplace APIの認証情報（クライアントID、クライアントシークレット、SSLクライアント証明書（PEMファイルとキー））を取得します。
アプリケーションで必要なスコープ権限（Payroll（read）、Worker（read）、Time（read））が有効になっていることを確認します。
pipを使って必要なPythonライブラリ（requests、pandas、pyOpenSSL）をインストールします。相互TLSの処理にpyOpenSSLが必要になる場合があります。
以下のPythonスクリプトに、使用するADP APIのエンドポイントと認証情報ファイルのパスを設定します。
スクリプトは相互TLSを使ってセキュアなセッションを開始し、ADPトークンエンドポイントで認証します。
まず、勤怠管理APIに問い合わせ、対象期間のタイムカードのステータス変更を取得します。
次に、給与出力API（payroll-v1）に問い合わせ、従業員ごとの詳細な給与明細JSONを取得します。
スクリプトは複雑な階層構造のJSONを順に処理し、計算、承認、ファイル生成などのイベントのタイムスタンプを特定します。
応答内の通知・警告配列を確認する条件分岐を適用し、「監査例外の検出」などのアクティビティを推定します。
勤怠データと給与データを、ADPで従業員を一意に識別するAssociateOIDに基づいて結合します。
最終的なイベント一覧をPandasのDataFrameに変換し、ProcessMindのイベントログスキーマに合わせて整形します。
スクリプトを実行して出力CSVを作成し、列名が要件に合っていることを確認してからProcessMindにアップロードします。

設定

クライアントIDとシークレット：対象アプリケーションのADP Developer Portalから取得します。
SSL証明書：client.pemファイルとclient.keyファイルのパスを指定します。ADP APIとの通信には相互TLS（mTLS）が必要です。
APIベースURL：通常はhttps://api.adp.comですが、環境によって異なる場合があります（例：wfn-api.adp.com）。
日付範囲：APIのページネーションとタイムアウトの制限に対応するため、1回の実行につき3～6か月分の抽出を推奨します。
ページサイズ：タイムアウトを避けながら処理量を確保するため、$topパラメーター（上限）を1リクエストあたり50件または100件に設定します。
会社コード：ADPの環境に複数の法人が登録されている場合は、組織単位または会社コードで絞り込みます。
AssociateOID：勤怠データと給与データを結合する主キーです。画面に表示される従業員IDとは異なります。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime
import uuid

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace these placeholders with your actual ADP credentials and paths
ADP_CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your ADP Client ID]"
ADP_CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your ADP Client Secret]"
CERT_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_certificate.pem"
KEY_PATH = class="hl-string">"path/to/your/client_private_key.key"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/auth/oauth/v2/token"
PAYROLL_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/payroll/v1/payroll-output"
TIME_API_URL = class="hl-string">"https://api.adp.com/time/v1/time-cards"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output File
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"ADP_Payroll_Event_Log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># === AUTHENTICATION ===
def get_access_token():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># ADP requires mutual TLS (mTLS) for authentication
    payload = {
        class="hl-string">'client_id': ADP_CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': ADP_CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials'
    }
    try:
        response = requests.post(
            TOKEN_URL,
            data=payload,
            cert=(CERT_PATH, KEY_PATH),
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {str(e)}")
        return None

class=class="hl-string">"hl-comment"># === DATA EXTRACTION ===
def fetch_adp_data(url, token, params=None):
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}',
        class="hl-string">'Accept': class="hl-string">'application/json'
    }
    all_records = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple pagination loop (ADP uses class="hl-string">'skip' and class="hl-string">'top' or class="hl-string">'next' links)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a simplified implementation assuming standard offset pagination
    skip = 0
    limit = 50
    fetching = True
    
    while fetching:
        current_params = params.copy() if params else {}
        current_params[class="hl-string">'$skip'] = skip
        current_params[class="hl-string">'$top'] = limit
        
        try:
            response = requests.get(
                url, 
                headers=headers, 
                params=current_params, 
                cert=(CERT_PATH, KEY_PATH)
            )
            if response.status_code != 200:
                break
                
            data = response.json()
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust key based on actual API response structure (e.g., class="hl-string">'payrollOutputs', class="hl-string">'timeCards')
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Using generic list detection for the script
            key = next((k for k in data.keys() if isinstance(data[k], list)), None)
            
            if not key or len(data[key]) == 0:
                fetching = False
            else:
                all_records.extend(data[key])
                skip += limit
                
        except Exception:
            fetching = False
            
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EVENT LOG GENERATION ===
def generate_event_log(payroll_data, time_data):
    event_log = []
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Index time data by AssociateOID for quick lookup
    time_map = {item.get(class="hl-string">'associateOID'): item for item in time_data}

    for pay_record in payroll_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Basic Attributes
        associate_id = pay_record.get(class="hl-string">'associateOID', class="hl-string">'Unknown')
        pay_period_start = pay_record.get(class="hl-string">'payPeriodStartDate', class="hl-string">'')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a unique Case ID using AssociateID and Pay Period
        case_id = fclass="hl-string">"{associate_id}-{pay_period_start}"
        
        dept_code = pay_record.get(class="hl-string">'worker', {}).get(class="hl-string">'homeOrganizationalUnits', [{}])[0].get(class="hl-string">'nameCode', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'Unknown')
        pay_group = pay_record.get(class="hl-string">'payrollGroupCode', class="hl-string">'Main')
        gross_pay = pay_record.get(class="hl-string">'grossPayAmount', 0.0)
        tax_jur = pay_record.get(class="hl-string">'taxJurisdiction', {}).get(class="hl-string">'code', class="hl-string">'US')
        last_update = datetime.now().isoformat() class=class="hl-string">"hl-comment"># Using extraction time as fallback if record update time missing

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to append event
        def add_event(activity, timestamp, specialist=None, manual=False, retro=False):
            if timestamp:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'PayrollRecordId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity,
                    class="hl-string">'EventDateTime': timestamp,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'ADP Workforce Now',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_update,
                    class="hl-string">'PayrollSpecialistName': specialist if specialist else class="hl-string">'System Agent',
                    class="hl-string">'DepartmentCode': dept_code,
                    class="hl-string">'PayGroupCode': pay_group,
                    class="hl-string">'GrossPayAmount': gross_pay,
                    class="hl-string">'TaxJurisdictionCode': tax_jur,
                    class="hl-string">'IsManualIntervention': manual,
                    class="hl-string">'IsRetrospective': retro
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 1: Time Sheet Submitted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        t_card = time_map.get(associate_id)
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'submissionDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Submitted", t_card[class="hl-string">'submissionDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'submittedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 2: Time Sheet Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Derived from Time API
        if t_card and t_card.get(class="hl-string">'approvalDateTime'):
            add_event(class="hl-string">"Time Sheet Approved", t_card[class="hl-string">'approvalDateTime'], specialist=t_card.get(class="hl-string">'approvedBy'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 3: Payroll Record Initialized ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Creation of the pay data record
        create_time = pay_record.get(class="hl-string">'creationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Initialized", create_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 4: Incentive Data Imported ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check for specific earnings codes related to incentives
        earnings = pay_record.get(class="hl-string">'earnings', [])
        for earn in earnings:
            if earn.get(class="hl-string">'typeCode') in [class="hl-string">'BONUS', class="hl-string">'COMMISSION']:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Use entry time of the specific line item
                add_event(class="hl-string">"Incentive Data Imported", earn.get(class="hl-string">'entryDateTime', create_time))
                break class=class="hl-string">"hl-comment"># Capture once per case to avoid duplicates or refine logic for multiple

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 5: Gross Pay Calculated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># When the calculation engine finished
        calc_time = pay_record.get(class="hl-string">'calculationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Gross Pay Calculated", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 6: Benefits Deductions Applied ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually happens same time as calc, but logically distinct
        class=class="hl-string">"hl-comment"># We look for deduction processing timestamp
        deductions = pay_record.get(class="hl-string">'deductions', [])
        if deductions and calc_time:
             add_event(class="hl-string">"Benefits Deductions Applied", calc_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 7: Audit Exception Flagged ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check notification messages
        msgs = pay_record.get(class="hl-string">'notificationMessages', [])
        if msgs:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Take the timestamp of the first warning
            add_event(class="hl-string">"Audit Exception Flagged", msgs[0].get(class="hl-string">'generationDateTime', calc_time))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 8: Data Correction Performed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Compare modification time vs creation time. If significantly different, assume correction.
        mod_time = pay_record.get(class="hl-string">'modificationDateTime')
        if mod_time and create_time and mod_time > create_time:
            add_event(class="hl-string">"Data Correction Performed", mod_time, manual=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 9: Payroll Result Previewed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Report generation time
        report_time = pay_record.get(class="hl-string">'reportGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Result Previewed", report_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 10: Payroll Record Approved ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Final approval timestamp
        approve_time = pay_record.get(class="hl-string">'approvalDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Payroll Record Approved", approve_time, specialist=class="hl-string">"Payroll Manager")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 11: Bank Transfer File Generated ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Distribution file generation
        dist_time = pay_record.get(class="hl-string">'distribution', {}).get(class="hl-string">'fileGenerationDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Bank Transfer File Generated", dist_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 12: Payment Executed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># The actual check date or payment date
        pay_date = pay_record.get(class="hl-string">'paymentDate')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert date-only string to datetime (assuming 9 AM local)
        if pay_date:
            pay_dt_time = fclass="hl-string">"{pay_date}T09:00:00"
            add_event(class="hl-string">"Payment Executed", pay_dt_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 13: Pay Slip Published ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually available on Check Date
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Or specific class="hl-string">'publicationDate' if available
        pub_date = pay_record.get(class="hl-string">'payStatementAvailableDateTime')
        if not pub_date and pay_date:
             pub_date = fclass="hl-string">"{pay_date}T08:00:00"
        add_event(class="hl-string">"Pay Slip Published", pub_date)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 14: Tax Filing Completed ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Tax filing status date
        tax_file_time = pay_record.get(class="hl-string">'taxFiling', {}).get(class="hl-string">'completionDateTime')
        add_event(class="hl-string">"Tax Filing Completed", tax_file_time)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- ACTIVITY 15: Retrospective Adjustment Posted ---
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if this record is marked as a retro adjustment
        is_retro = pay_record.get(class="hl-string">'isRetroactive', False)
        if is_retro:
            retro_time = pay_record.get(class="hl-string">'postingDateTime', calc_time)
            add_event(class="hl-string">"Retrospective Adjustment Posted", retro_time, retro=True)

    return pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># === EXECUTION ===
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Authenticate
    token = get_access_token()
    
    if token:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Data
        print(class="hl-string">"Fetching Payroll Data...")
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for last 90 days - example
        payroll_raw = fetch_adp_data(PAYROLL_API_URL, token)
        
        print(class="hl-string">"Fetching Time Data...")
        time_raw = fetch_adp_data(TIME_API_URL, token)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Transform
        print(class="hl-string">"Generating Event Log...")
        df_events = generate_event_log(payroll_raw, time_raw)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Export
        if not df_events.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure timestamp format
            df_events[class="hl-string">'EventDateTime'] = pd.to_datetime(df_events[class="hl-string">'EventDateTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            df_events.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False)
            print(fclass="hl-string">"Success! Event log written to {OUTPUT_FILENAME} with {len(df_events)} rows.")
        else:
            print(class="hl-string">"No events generated.")

ステップ

対象環境で、ADP Workforce Nowの総勘定元帳インターフェース、給与、勤怠管理、監査、インポート、レポート、および該当する税務サービスの機能が有効になっていることを確認します。必要な監査権限と給与レポート権限があることも確認してください。メニュー名や取引識別子は設定によって異なるため、[システムに合わせて設定]を使って該当する手順を文書化します。
必要な会社、給与グループ、収入、控除、税金、部門、勘定コードについて、総勘定元帳インターフェースのマッピングを設定します。生成されたインターフェース出力と処理メタデータを保持してください。総勘定元帳ファイルは給与額と会計ディメンションの主な情報源です。補助データの抽出結果から、イベントのタイムスタンプとアクティビティの証跡を取得します。
対象期間について、[テーブル名]または対応するADP Workforce Nowのエクスポートからデータセットを抽出します。必要なデータソースの種類は、勤怠監査イベント、Paydataレコード、インセンティブのインポートレコード、給与計算結果、控除結果、検証メッセージ、フィールド単位の監査レコード、プレビューレジスター、確定レコード、銀行ファイルレコード、支払いレコード、給与明細の公開レコード、税務申告の確認記録、遡及調整レコード、総勘定元帳インターフェース出力です。
クエリ内の角括弧で囲まれた各データソース参照を、環境で利用できる実際のテーブル、ビュー、レポート、またはステージング済みエクスポートに置き換えます。ソースフィールドをクエリに示された論理フィールドに対応付けます。推定したタイムスタンプを直接の監査証跡として扱う場合は、推定ルールを文書化してください。
すべてのソースのタイムスタンプを1つのタイムゾーン（できればUTC）に統一し、ソース識別子を一貫したテキスト値に変換します。アクティビティ名はクエリに記載されたとおりに統一します。金額フィールドは一貫した数値型に変換し、ブール値はTRUEまたはFALSEに統一します。
通常は3～6か月の管理しやすい日付範囲を指定してクエリを実行します。給与記録識別子をケースキーとして使用します。同じケースで同じアクティビティが複数回発生した場合も、複数の行を保持してください。ProcessMindはイベントログをそのまま読み込み、追加のイベントを推定しません。
重複の処理、タイムスタンプの順序、ソースの優先順位を確認します。クエリでは、明示的に抽出したすべてのアクティビティをイベント行として残すため、意図的にUNION ALLを使用しています。アクティビティに直接対応するソースイベントがない場合は、設定済みのソースで推定を裏付けられるときに限り、文書化した推定ソースのタイムスタンプを保持します。
15種類すべてのアクティビティ名が含まれていること、ソースで取得できる必須属性が入力されていること、イベントの日付範囲が抽出条件と一致していることを確認します。給与合計と会計ディメンションを、総勘定元帳インターフェース出力および該当する給与台帳と照合します。
結果をフラットなUTF-8形式のCSV、またはProcessMindが対応する別のイベントログ形式でエクスポートします。PayrollRecordId、ActivityName、EventDateTime、SourceSystem、LastDataUpdate、PayrollSpecialistName、DepartmentCode、PayGroupCode、GrossPayAmount、TaxJurisdictionCode、IsManualIntervention、IsRetrospectiveの各列を含めます。PayrollRecordIdをケース識別子、ActivityNameをアクティビティ、EventDateTimeをイベントのタイムスタンプとして設定し、ファイルをProcessMindにアップロードします。

設定

日付範囲：まず、完了済みの給与計算月を3～6か月分選びます。通常の給与計算、調整、インセンティブ、税務処理、遡及修正を含む十分な履歴を用意してください。差分抽出には[開始日パラメーター]と[終了日パラメーター]を使います。
会社と給与グループのフィルター：必要な会社コード、給与グループコード、法人、給与カレンダーに抽出範囲を絞ります。環境に複数の会社がある場合は[会社フィルター]を使います。
データソースの範囲：総勘定元帳インターフェース出力に加え、給与、勤怠、インポート、監査、計算、支払い、給与明細、税務、調整の各データソースを含めます。通常、総勘定元帳ファイルだけでは、ライフサイクルのすべてのアクティビティを証明できません。
アクティビティのフィルタリング：クエリに記載された15種類のActivityNameをそのまま使います。ProcessMindは不足しているイベントを導出しないため、アクティビティを大きなカテゴリにまとめないでください。
タイムスタンプの方針：ソースのタイムゾーンを定め、すべてのEventDateTimeとLastDataUpdateの値を一貫した方法で変換します。監査可能性が必要な場合は、ステージング層に元のソースタイムスタンプを保持します。
金額と会計の設定：総勘定元帳インターフェースの設定で、収入、控除、税金、部門、コストセンター、勘定のマッピングを確認します。すべての総勘定元帳明細が総支給額とは限らないため、GrossPayAmountは給与計算または給与台帳のデータソースと照合してください。
監査データの保持：勤怠監査ログ、フィールド単位のPaydata監査レコード、計算メッセージ、確定レコード、支払いレコード、税務申告の確認記録を保持できるようにします。
パフォーマンス：データソースを結合する前に、給与期間、会社、給与グループで絞り込みます。対応している場合は、PayrollRecordId、給与期間、イベントタイムスタンプ、バッチ識別子に基づいてステージングデータにインデックスを設定するか、パーティション分割します。対象期間が長い場合は、分割して処理します。
権限：給与、勤怠、総勘定元帳インターフェース、監査、インポート、支払い、給与明細、税務サービスのデータにアクセスできる権限を取得します。必要なロール、ライセンス、メニューの場所、取引識別子は、ADP Workforce Nowの設定によって異なります。
推定の管理：Payroll Record Initialized、Gross Pay Calculated、Benefits Deductions Applied、Payment Executedなどの推定イベントを技術文書で明確に示します。ソースで推定を裏付けられない場合は、タイムスタンプを捏造せず、その行を除外してください。
ファイルの管理：照合と監査に備えて、元の総勘定元帳インターフェースファイル、ソースの抽出データ、抽出パラメーター、クエリのバージョン、実行タイムスタンプを保持します。

クエリの例 sql

WITH
params AS (
    SELECT
        CAST('[Start date parameter]' AS TIMESTAMP) AS start_datetime,
        CAST('[End date parameter]' AS TIMESTAMP) AS end_datetime
),

time_sheet_submitted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)) AS PayrollRecordId,
        'Time Sheet Submitted' AS ActivityName,
        CAST(t.SubmittedDateTime AS TIMESTAMP) AS EventDateTime,
        'ADP Workforce Now' AS SourceSystem,
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)) AS PayrollSpecialistName,
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)) AS DepartmentCode,
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)) AS PayGroupCode,
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)) AS GrossPayAmount,
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)) AS TaxJurisdictionCode,
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsManualIntervention,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN) AS IsRetrospective
    FROM [Your time and attendance audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.SubmittedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.SubmittedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Submitted'
),

time_sheet_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Time Sheet Approved',
        CAST(t.ApprovedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your time and attendance approval table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ApprovedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ApprovedDateTime < p.end_datetime
      AND t.EventType = 'Time Sheet Approved'
),

payroll_record_initialized AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Initialized',
        CAST(t.PaydataCreatedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaydataCreatedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaydataCreatedDateTime < p.end_datetime
),

incentive_data_imported AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Incentive Data Imported',
        CAST(t.ImportedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your incentive import table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ImportedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ImportedDateTime < p.end_datetime
),

gross_pay_calculated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Gross Pay Calculated',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ProcessName = 'Calculate Payroll'
),

benefits_deductions_applied AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Benefits Deductions Applied',
        CAST(t.CalculationCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll deduction result table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.CalculationCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.CalculationCompletedDateTime < p.end_datetime
      AND t.DeductionCategory IN ('Medical', '401k')
),

audit_exception_flagged AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Audit Exception Flagged',
        CAST(t.ErrorGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll calculation error table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ErrorGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ErrorGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

data_correction_performed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Data Correction Performed',
        CAST(t.ChangedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        TRUE,
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your Paydata field level audit table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.ChangedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.ChangedDateTime < p.end_datetime
      AND t.ChangeSource = 'Paydata Grid'
),

payroll_result_previewed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Result Previewed',
        CAST(t.PreviewGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll preview register table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PreviewGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PreviewGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payroll_record_approved AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payroll Record Approved',
        CAST(t.FinalizedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payroll finalization table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FinalizedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FinalizedDateTime < p.end_datetime
),

bank_transfer_file_generated AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Bank Transfer File Generated',
        CAST(t.FileGeneratedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your bank transfer file table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FileGeneratedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FileGeneratedDateTime < p.end_datetime
),

payment_executed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Payment Executed',
        CAST(t.PaymentDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your payment execution table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PaymentDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PaymentDateTime < p.end_datetime
),

pay_slip_published AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Pay Slip Published',
        CAST(t.PublishedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your pay statement publication table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.PublishedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.PublishedDateTime < p.end_datetime
),

tax_filing_completed AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Tax Filing Completed',
        CAST(t.FilingCompletedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        CAST(COALESCE(t.IsRetrospective, FALSE) AS BOOLEAN)
    FROM [Your tax filing confirmation table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.FilingCompletedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.FilingCompletedDateTime < p.end_datetime
),

retrospective_adjustment_posted AS (
    SELECT
        CAST(t.PayrollRecordId AS VARCHAR(255)),
        'Retrospective Adjustment Posted',
        CAST(t.AdjustmentPostedDateTime AS TIMESTAMP),
        'ADP Workforce Now',
        CAST(t.LastDataUpdate AS TIMESTAMP),
        CAST(t.PayrollSpecialistName AS VARCHAR(255)),
        CAST(t.DepartmentCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.PayGroupCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(t.GrossPayAmount AS DECIMAL(18,2)),
        CAST(t.TaxJurisdictionCode AS VARCHAR(100)),
        CAST(COALESCE(t.IsManualIntervention, FALSE) AS BOOLEAN),
        TRUE
    FROM [Your retrospective adjustment table] t
    CROSS JOIN params p
    WHERE t.AdjustmentPostedDateTime >= p.start_datetime
      AND t.AdjustmentPostedDateTime < p.end_datetime
)

SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_submitted
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM time_sheet_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_initialized
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM incentive_data_imported
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM gross_pay_calculated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM benefits_deductions_applied
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM audit_exception_flagged
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM data_correction_performed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_result_previewed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payroll_record_approved
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM bank_transfer_file_generated
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM payment_executed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM pay_slip_published
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM tax_filing_completed
UNION ALL
SELECT PayrollRecordId, ActivityName, EventDateTime, SourceSystem, LastDataUpdate, PayrollSpecialistName, DepartmentCode, PayGroupCode, GrossPayAmount, TaxJurisdictionCode, IsManualIntervention, IsRetrospective FROM retrospective_adjustment_posted
ORDER BY PayrollRecordId, EventDateTime, ActivityName;

始める準備はできましたか？

テンプレートをダウンロードして、給与データを実際の業務を示すプロセスマップに変換しましょう。

改善ガイドに戻る

テンプレートをダウンロード

ADP Workforce Nowの給与処理の遅延を今すぐ解消

サイクルタイムを30％短縮し、手作業によるデータ修正をなくしましょう

無料トライアルを開始しましょう

クレジットカードは不要です。設定は数分で完了します。

給与処理データテンプレート

給与処理データテンプレート

給与処理の属性

給与処理のアクティビティ

データ抽出ガイド

ADP Workforce Nowのカスタムレポートをエクスポート

ステップ

設定

クエリの例 sql

ADP Workforce Now給与API用Pythonスクリプト

ステップ

設定

クエリの例 python

総勘定元帳インターフェースファイルの抽出

ステップ

設定

クエリの例 sql

始める準備はできましたか？

ADP Workforce Nowの給与処理の遅延を今すぐ解消