採用から退職までの一連の従業員ライフサイクルを改善する
Microsoft Dynamics 365 Hrにおける従業員ライフサイクルを最適化
当社のプラットフォームは、従業員ジャーニー全体にわたる見えないボトルネックや隠れた非効率性を特定するのに役立ちます。採用からオフボーディングまで、プロセスが停滞したり、手戻りが発生したりする箇所を特定します。これにより、データ駆動型の改善を行い、オペレーションを効率化し、コストを効果的に削減することができます。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
Microsoft Dynamics 365 Hrにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルを最適化する理由
採用から退職まで、略してH2Rと呼ばれる従業員ライフサイクルは、初期の採用活動から最終的な退職手続きに至るまで、従業員が組織内で歩むあらゆる段階を網羅する、非常に重要で複雑なプロセスです。Microsoft Dynamics 365 Hrは、人事データやタスクを管理するための堅牢なシステムを提供しますが、これらのプロセスの実際の実行状況は、意図した設計から逸脱することがよくあります。この逸脱は、隠れた非効率性やコストのかかる遅延、さらにはコンプライアンス上のリスクを招き、貴社の運用効率と従業員体験に深刻な影響を及ぼす可能性があります。
H2Rプロセスにおける非効率性は、さまざまな形で現れます。例えば、採用のサイクルタイムの長期化、オンボーディングの遅延、トレーニング機会の逸失、一貫性のない人事評価、煩雑な退職手続きなどが挙げられます。これらの問題は、運用コストを増加させるだけでなく、従業員体験の低下にもつながり、結果として離職率の増加や企業ブランドの毀損につながる可能性があります。Microsoft Dynamics 365 Hrにおけるこのエンドツーエンドプロセスの真のフローを理解することは、これらの重要なボトルネックを特定し、解決するための最初の重要なステップとなります。
採用から退職までの最適化にプロセスマイニングを活用する
プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける採用から退職までの業務に、これまでにない可視性をもたらす強力な手法です。システムから直接イベントログを抽出することで、プロセスマイニングは従業員が組織内でたどる実際の経路を再構築し、文書化されたり認識されたりしているプロセスではなく、現実にどのように業務が遂行されているかを明らかにします。
このアプローチにより、以下のことが可能になります。
- 複雑なジャーニーを視覚的にマッピング: これまで認識していなかったものも含め、既存のすべてのプロセスバリアントを「
採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける6つの改善ステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
Microsoft Dynamics 365 Hrの採用から退職までの事前設定済みExcelデータテンプレートにアクセスし、必要なすべてのイベントログデータをキャプチャします。
その重要性
これにより、最初から正しいデータ形式を収集できるようになり、エラーを最小限に抑え、分析セットアップを迅速に進めることができます。
期待される成果
貴社の過去のプロセスデータを入力できる、標準化されたExcelテンプレートです。
データをエクスポート
実施すること
Microsoft Dynamics 365 Hrから、採用、オンボーディング、退職手続きなどのアクティビティに焦点を当てた、過去3~6か月間の従業員ライフサイクルデータを抽出します。ダウンロードしたテンプレートにこの実際のデータを入力してください。
その重要性
最新かつ包括的なデータを使用することで、現在の採用から退職までのプロセスの実態を正確に把握し、実際のボトルネックや非効率性を浮き彫りにします。
期待される成果
貴社の3〜6ヶ月分の採用から退職までのプロセスデータが入力されたデータテンプレートです。
データセットをアップロード
その重要性
このシームレスなアップロードは、強力なプロセス マイニング 分析を開始し、手動設定の複雑さを伴うことなく生データを実用的なインサイトへと変換します。
期待される成果
採用から退職までのデータが正常にアップロードされ、ProcessMind内で自動分析が進行中です。
プロセスを分析
実施すること
ProcessMindで自動生成されたダッシュボードを探索し、「入社から退職まで(Hire to Retire)」のプロセスフローを可視化し、コンプライアンスのギャップを特定し、AI駆動のレコメンデーションを活用します。
その重要性
実際の従業員ジャーニーを深く可視化し、隠れた非効率性、コンプライアンスリスク、および従業員エクスペリエンス向上のための領域を明らかにします。
期待される成果
貴社の採用から退職までのプロセスのパフォーマンスを明確に把握し、特定されたボトルネックとデータに基づいた改善提案を得ることができます。
改善を実行
実施すること
ProcessMindのインサイトに基づいて特定された最適化の機会を優先的に実施します。特に、オンボーディング、パフォーマンス管理、オフボーディングなどの領域に焦点を当てます。
その重要性
的を絞ったアクションを取ることで、インサイトが具体的なプロセス改善に変わり、より効率的でコンプライアンスに準拠した従業員ライフサイクルにつながります。
期待される成果
特定された非効率性やコンプライアンス問題に対処するための、Microsoft Dynamics 365 Hrプロセスへの具体的な変更が実施されました。
プロセスを監視
実施すること
改善の影響を追跡するために、Microsoft Dynamics 365 Hrから更新された採用から退職までのデータを定期的にProcessMindに再アップロードしてください。
その重要性
継続的な監視により、持続的な改善とさらなる改良が保証され、時間の経過とともにプロセス最適化の取り組みによるビジネス価値を定量化できるようになります。
期待される成果
改善された採用から退職までのプロセスを継続的に可視化し、測定可能なKPIの強化と継続的な最適化を実現します。
提供内容
従業員ライフサイクルにおける隠れた非効率性を発見
- 実際のD365 Hrの従業員ライフサイクルパスをマップします
- オンボーディングとオフボーディングのボトルネックを特定する
- コンプライアンスとリスク管理を最適化
- 従業員ジャーニー全体のコスト削減
想定される成果
従業員ライフサイクルの効率化を実現
これらの成果は、組織が従業員ライフサイクルプロセスを最適化することで得られる重要な業務改善と戦略的メリットを浮き彫りにします。Microsoft Dynamics 365 HRのデータにプロセスマイニングを活用することで、企業は非効率性を正確に特定し、手作業を削減し、採用から退職までの全体的な従業員エクスペリエンスを向上させることができます。
Time-to-Hireの削減
採用およびオンボーディングプロセスを合理化し、新しいタレントをより迅速に組織に迎え入れ、空席による生産性の損失を削減します。
タスク完了率の向上
新入社員がすべての重要なオンボーディングアクティビティを迅速に完了できるようにし、より迅速な統合と生産性向上につなげます。
期限内達成率の向上
目標期日までに完了する人事評価の割合を向上させ、従業員のエンゲージメントと育成を促進します。
ポリシー遵守の向上
すべての必要な退職手続きアクティビティが期限内に完了するようにし、リスクを最小限に抑え、退職する従業員のスムーズな移行を確実にします。
プロセスコストの削減
従業員ライフサイクル全体のワークフローを効率化し、手作業を削減することで、組織は人事運用コストを大幅に削減できます。
データエラーの削減
一般的なデータ入力ミスを発生源で特定し修正することで、データの整合性を確保し、HRチームの手戻り作業を削減します。
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、導入事例で一般的に見られる改善幅です。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体に潜む非効率性やボトルネックを特定します。採用期間の長期化、人事評価の遅延、コンプライアンス違反の手順などの根本原因を明らかにできます。この分析により、ワークフローを合理化し、運用コストを削減するための実用的なインサイトが得られます。
プロセスマイニングを行うには、通常、主要なアクティビティ、タイムスタンプ、そしてケース識別子となる従業員IDを含むイベントログが必要です。関連するデータポイントとしては、応募日、面接フェーズ、オファー承諾、オンボーディングのステップ、人事評価日、役割変更の承認、退職関連イベントなどが挙げられます。これらのログは、各従業員のキャリアジャーニーにおける一連のステップを提供します。
Dynamics 365 HRからのデータ抽出は、直接データベースクエリ、API統合、または既存のレポートツールなど、さまざまな方法で行うことができます。抽出されたデータは、各エントリがケースID、アクティビティ、およびタイムスタンプを持つように、イベントログ形式に変換する必要があります。この準備段階は、正確なプロセス視覚化と分析のために不可欠です。
データ抽出とモデル作成が成功した後、最初のインサイトは通常数週間以内に得られます。採用期間の短縮や評価サイクルの加速といった具体的な改善は、特定された課題の複雑さとプロセス実装の速度に依存します。継続的なモニタリングにより、継続的な最適化と持続的なメリットが可能です。
運用コストの削減、迅速な従業員オンボーディング、そして従業員エクスペリエンスの向上による従業員離職率の低下を通じて、大幅なROIが期待できます。ボトルネックを排除し、ワークフローを合理化することで、人事管理業務における大幅なコスト削減と、全体的な従業員満足度の向上を達成できます。コンプライアンスの強化は、潜在的な法的および財務的リスクも軽減します。
技術要件には通常、Dynamics 365 HRインスタンスへのアクセス、データ抽出メカニズム、および大規模なデータセットを処理できるプラットフォームが含まれます。プロセスマイニングソフトウェア自体はクラウドベースまたはオンプレミスである場合があり、互換性のあるインフラストラクチャが必要です。初期のデータコネクタ設定とトランスフォーメーションには、基本的なデータエンジニアリングスキルが必要となる場合があります。
プロセスマイニングは主に分析活動であり、通常、実稼働中のHR業務を妨げることはありません。Dynamics 365 HRから抽出された履歴データを分析することで機能し、アクティブなプロセスと直接やり取りするわけではありません。最初のデータ抽出設定が主な統合ポイントであり、通常は非侵襲的です。
プロセスマイニングは、従業員が実際にたどるパスを可視化し、定義されたコンプライアンス規則や標準的な運用手順と比較することを可能にします。これにより、オフボーディングやデータ処理などの領域でコンプライアンス違反につながる可能性のある逸脱、欠落しているステップ、または不正な近道を浮き彫りにします。これにより、コンプライアンスリスクをプロアクティブに特定し、是正することができます。
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