従業員オンボーディングデータテンプレート

この属性は、より大きなオンボーディングプロセス内の一つのステップまたはイベントを記述します。例えば、「内定受諾」、「バックグラウンドチェック完了」、「ITプロビジョニング要求」などです。活動に対して明確で一貫した命名規則を用いることは、正確で理解しやすいプロセスマップを構築するために不可欠です。

分析において、活動名はプロセスフローの可視化、特定のステップ間のボトルネックの特定、および各活動の頻度測定に使用されます。これはプロセスマップの骨格を形成し、アナリストがオンボーディングジャーニーの各段階で何が起きているかを理解することを可能にします。活動の順序と頻度を分析することは、プロセス逸脱や非効率性を明らかにするのに役立ちます。

プロセスの個々のステップを定義し、プロセス全体のマップ作成、ワークフロー、ボトルネック、および逸脱の分析を可能にします。

HR、IT、オンボーディングシステム内のイベントログ、タスク管理モジュール、または監査証跡から取得されます。

イベント時間とは、活動が正確に発生した瞬間を記録するタイムスタンプです。このタイムスタンプは、イベントを時系列に並べ、プロセス内の異なるステップ間の期間を計算するために非常に重要です。活動の完了時間、または瞬時イベントの発生時間を表すべきです。

この属性は、プロセスマイニングにおけるすべての時間ベース分析の基盤となります。サイクル時間、待機時間、処理時間などの主要業績評価指標（KPI）を計算するために使用されます。タイムスタンプを分析することで、ボトルネックを特定し、サービスレベル契約に対するプロセスパフォーマンスを測定し、活動の時間的分布を理解することができます。

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、サイクルタイムや待機時間などすべての時間関連指標の計算、およびプロセスボトルネックの発見に不可欠です。

各オンボーディングタスクまたはマイルストーンに関連付けられたシステムログまたはトランザクション記録に見つかります。多くの場合、完了日または作成日としてラベル付けされています。

オンボーディングケースIDは、一人の新入社員のオンボーディングプロセス全体を最初から最後まで追跡するための主キーとして機能します。内定受諾から必要な全タスクの完了まで、個々のオンボーディングプロセスには固有の識別子が割り当てられます。このIDは、関連するすべてのイベント、タスク、マイルストーンを結びつけます。

プロセスマイニングにおいて、この属性はケース相関の基本となります。ソフトウェアが各新入社員のエンドツーエンドのプロセスフローを再構築することを可能にし、「バックグラウンドチェック開始」や「備品配送完了」といった個別のイベントを、単一の一貫したタイムラインに接続します。信頼性の高いケース識別子がなければ、ケースレベルでのプロセス分析は不可能です。

これは、一人の新入社員のオンボーディングジャーニーに関するすべての関連イベントを結びつけ、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にする不可欠なキーです。

通常、従業員向けの新しい採用プロセスが開始された際に、主要なHRまたはオンボーディング管理システムによって生成されます。

この属性は、HRIS、採用管理システム（ATS）、ITサービス管理（ITSM）ツールなど、データセット内の各イベントの発生元となる情報システムを識別します。オンボーディングプロセスは複数のシステムにまたがることが多いため、データ検証やシステム間の連携を理解するために、発生元を追跡することが極めて重要です。

プロセスマイニング分析において、ソースシステムを知ることは、データ品質の問題を診断し、異なるプラットフォーム間のハンドオフを理解するのに役立ちます。例えば、人事システムにおける活動とITシステムにおける対応する活動との間の時間遅延を分析することで、統合の問題や手動データ転送の遅延が明らかになることがあります。これにより、特定のプロセスステップがそのように動作する理由の文脈が提供されます。

各イベントの発生源を特定し、データ品質の問題解決や異なる企業システム間のプロセス引き継ぎ分析に不可欠です。

この情報は通常、データ抽出、変換、ロード（ETL）プロセス中に追加されるか、集中型データウェアハウス内の標準フィールドとして存在する場合があります。

この属性は、ソースシステムからデータが最後に同期された日時を示すタイムスタンプを提供します。これは、分析されているデータの鮮度と最新性を理解するために不可欠なメタデータフィールドです。これは、ビジネス活動が実際に発生した日時を記録する「イベントタイム」とは異なります。

「最終データ更新」タイムスタンプは、データガバナンスにとって重要であり、分析が現在の情報に基づいていることを保証するために役立ちます。ダッシュボードのユーザーが、リアルタイムデータを見ているのか、それとも特定の時点のスナップショットを見ているのかを理解するのに役立ちます。また、データパイプラインのデバッグや、データ抽出プロセスがスケジュールどおりに実行されているかの検証にも不可欠です。

データの鮮度を示し、データガバナンスと、プロセス分析が業務の最新の状態を反映していることを保証するために不可欠です。

このタイムスタンプは通常、データインジェストプロセス中にデータ抽出、変換、ロード（ETL）ツールまたはデータパイプラインによって生成および記録されます。

この属性は、所定の活動を誰がまたは何が実行したかを識別します。実行者は、採用マネージャーのような特定のユーザー、「ITサポート」のような役割、または自動化システムやボットである可能性があります。この情報は、プロセスにおけるリソースの関与と引き継ぎを理解する上で重要です。

イベント実行者を分析することは、相互作用と作業負荷を示すソーシャルネットワークまたは組織マップを作成するのに役立ちます。これにより、どの部門や個人がボトルネックになっているかを特定し、反復的な手動タスクを特定することで自動化の機会を浮き彫りにすることができます。誰が何をするかを理解することは、リソースの最適化と部門横断的なコラボレーションの改善の基本です。

誰が各タスクを実行しているかを明らかにし、ワークロードの分散、引き継ぎ効率、自動化の機会を分析できるようにします。

ソースシステムの監査証跡またはイベントログデータに見つかります。多くの場合、「ユーザーID」、「変更者」、または「システムエージェント」として記録されています。

イベント終了時間は、期間を要する活動が完了した瞬間を示します。多くのオンボーディングイベントは瞬時ですが、「バックグラウンドチェック」や「必須トレーニング」のような一部のタスクには明確な開始と終了があります。この属性は、そのようなタスクの終了点を捕捉します。

プロセスマイニングでは、開始時間と終了時間の両方を持つことで、活動の処理時間を正確に計算できます。これは活動間の期間である待機時間とは異なります。処理時間を分析することで、ステップ間の長い遅延を特定するだけでなく、どの特定のタスクの完了に最も時間がかかっているかを特定するのに役立ちます。正確なリソース利用モデルの作成や、特定のタスク内の詳細なボトルネック分析にとって極めて重要です。

特定の活動が完了するまでの時間（処理時間）を正確に計算できるため、リソース分析や非効率なタスクの特定に不可欠です。

通常、「進行中」や「完了」といった明確な状態を持つ活動があるタスク管理システムやワークフローシステムで見られます。

この属性は、新入社員が勤務する地理的または物理的な場所を指定します。これには、都市、国、特定のオフィスビル、または「リモート」のような指定が含まれます。

場所は分析にとって重要な要素です。オンボーディングプロセスは、異なる法的要件、オフィスロジスティクス、または地域管理慣行により、地理によって大きく異なる可能性があるためです。場所でプロセスをフィルタリングまたは比較することにより、組織は地域の不整合を特定し、現地法規制へのコンプライアンスを確保し、適切な場合はオンボーディング体験を標準化できます。これは、現地のニーズと企業標準のバランスを取ることを目指すグローバル企業にとって特に重要です。

オンボーディングプロセスにおける地理的な違いを分析でき、グローバル組織におけるコンプライアンス確保と体験の標準化に不可欠です。

この情報は通常、HRシステム内の従業員プロファイルに保存され、多くの場合、求人要件によって決定されます。

新入社員が就く役職の正式名称（例：『ソフトウェアエンジニア』、『アカウントマネージャー』、『HRジェネラリスト』など）を定義する属性です。この情報により、オンボーディングプロセスの分析に詳細な視点が加わります。

役職や職位別にプロセスを分析することで、重要なパターンが明らかになります。例えば、役員職のオンボーディングプロセスは、エントリーレベルの職位と比べて大幅に異なり、期間も長くなる可能性があります。この属性を使用すると、異なる従業員層向けにカスタマイズされたプロセスビューを作成でき、類似する職務間で比較を行い、役割に応じたオンボーディングパスの設計に役立てることができます。

様々な職務におけるオンボーディングプロセスの違いを分析でき、職務固有のプロセス最適化とカスタマイズの必要性を特定するのに役立ちます。

求人票または人事情報システム（HRIS）における従業員の役職詳細から取得されます。

従業員IDは、新入社員が会社のHRIS（人事情報システム）に正式に入力された際に割り当てられる一意のコードです。この識別子はオンボーディングケースIDとは異なり、従業員の恒久的な記録の主キーとして機能します。

オンボーディングケースIDがプロセスを追跡するのに対し、従業員IDはオンボーディング活動を特定の個人にリンクします。これにより、オンボーディング体験が将来の従業員パフォーマンス、エンゲージメント、または定着率にどのように影響するかを関連付けるなどの長期分析が可能になります。また、メインのHRシステムからの勤続年数や職務変更といった他の従業員属性でオンボーディングデータを補強するためにも使用されます。

オンボーディングプロセスを恒久的な従業員記録と連結させ、オンボーディングが従業員の定着率やパフォーマンスにどのように影響するかを長期的に分析できるようにします。

新入社員のプロファイルが作成された後、コア人事情報システム（HRIS）または従業員マスターデータファイルから取得されます。

この属性は、新入社員が雇用を開始する正式な日付です。オンボーディングプロセスにおける重要なマイルストーンであり、多くのパフォーマンス指標の主要な参照点として機能します。

「従業員開始日」は、オンボーディングの開始前フェーズと開始後フェーズを区別するために使用されます。「初日準備率」や「雇用前サイクルタイム」などのKPIを計算するために不可欠です。「備品配送完了」のような活動のタイムスタンプを開始日と比較することで、企業は新入社員の到着にどれだけ効果的に準備しているかを測定できます。この日付は、すべてのプレボーディング活動にとって重要な期限となります。

入社前活動と入社後活動を区別する重要な日付であり、「初日準備度」やその他の主要KPIの測定に不可欠です。

これは、人事情報システム（HRIS）内の従業員の契約またはプロファイルに保存される基本的な日付フィールドです。

採用マネージャー属性は、新入社員の直属の上司を識別します。この人物は、新入社員の統合、トレーニング、および初期パフォーマンスに主に責任を負います。

プロセスマイニングでは、採用マネージャーごとの活動を分析することで、オンボーディング中のマネージャーの関与と有効性のばらつきを浮き彫りにすることができます。これは、オンボーディングタスクを非常に効率的に完了しているマネージャーと、追加のサポートやトレーニングが必要なマネージャーを特定するのに役立ちます。この情報は、マネージャーの責任感を向上させ、直属のマネージャーによって大きく左右される新入社員体験全体の整合性を改善するために不可欠です。

マネージャーがオンボーディング責任を果たす上でのパフォーマンスと一貫性を評価するのに役立ち、新入社員の体験と即戦力化までの時間に直接影響を与えます。

求人票データまたはHRシステムで定義された従業員のレポートラインから取得されます。

この属性は、新入社員が所属する「営業」、「エンジニアリング」、「財務」などの組織単位を指定します。これは、各オンボーディングケースに重要なビジネスコンテキストを提供します。

プロセスマイニング分析において、部門はフィルタリングと比較のための主要なディメンションです。アナリストはこれを使用してオンボーディングプロセスをセグメント化し、組織全体でパフォーマンスがどのように異なるかを理解できます。例えば、エンジニアリング部門とマーケティング部門の平均オンボーディングサイクルタイムを比較して、ベストプラクティスやサポートが必要な領域を特定できます。また、リソース配分を理解し、オンボーディングジャーニーにおける部門固有のボトルネックを特定するのにも役立ちます。

異なる事業部門間のオンボーディング効率、プロセスバリエーション、新入社員体験の比較を可能にし、標準化の機会を浮き彫りにします。

通常、HRシステム内の新入社員の従業員プロファイルまたは求人要件データから取得されます。

この属性は、オンボーディングケースがそのライフサイクルのどの段階にあるかについて、高レベルの概要を提供します。一般的なステータスには、「進行中」、「完了」、「キャンセル」、「保留中」などがあります。これは、プロセスが進むにつれて変化するケースレベルの属性であることが多いです。

オンボーディングステータスは、運用監視や高レベルのダッシュボード作成に特に役立ちます。これにより、関係者はアクティブ、完了済み、または問題に直面しているオンボーディングの数を素早く確認できます。プロセスマイニングでは、未完了またはキャンセルされたケースをフィルタリングして根本原因分析を実行し、なぜ一部のオンボーディングプロセスが正常に完了しないのかを理解するために使用できます。

ケースの進捗状況をハイレベルで把握でき、未完了またはキャンセルされたオンボーディングプロセスの運用監視および根本原因分析を可能にします。

このステータスは通常、主要なオンボーディングまたはHRワークフロー管理システムで管理および更新されます。

この属性には、新入社員の氏名が含まれます。これにより、各オンボーディングケースの人間が読みやすい識別子となり、ID番号を照合することなく、特定のインスタンスをユーザーが調査しやすくなります。

通常、集計されたプロセス分析には使用されませんが、「新入社員名」は運用監視や個々のケースの詳細な調査において非常に価値があります。例えば、オンボーディングの進捗状況を追跡するライブダッシュボードでは、特定の段階で停滞している新入社員の名前が表示され、人事担当者やマネージャーが直接介入できるようになります。これは、プロセスマイニングのダッシュボードに重要な使いやすさのレイヤーを追加します。

個々のケースに人間が判読可能な識別子を提供し、マネージャーやHRスタッフが特定のオンボーディングジャーニーを追跡・調査しやすくします。

採用管理システム（ATS）または人事情報システム（HRIS）における新入社員のプロファイルから取得されます。

この属性は、新入社員と会社との雇用形態を分類します。一般的な値には、「正社員」、「パートタイム」、「契約社員」、または「インターン」が含まれます。雇用形態は、オンボーディングプロセスの複雑さと要件を決定することがよくあります。

雇用形態別にプロセスを分析することは、プロセスバリエーションを理解するために不可欠です。例えば、契約社員のオンボーディングは、正社員と比較して著しく短く、異なる法的およびITステップを伴う場合があります。この属性で分析をセグメント化することにより、パフォーマンス指標が公平に評価されることが保証され、組織が異なるタイプの従業員向けの明確なオンボーディングパスを最適化するのに役立ちます。

異なる従業員タイプごとにオンボーディングプロセスをセグメント化でき、公正なパフォーマンス比較を保証し、個別のプロセスパスの最適化を支援します。

これは、主要なHRシステム内の従業員の職務または役職データに見られる中心的な属性です。