採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善

UKG Proの「採用から退職まで」を最適化する6つのステップガイド
採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善
プロセス: 採用から退職までの従業員ライフサイクル
システム: UKG Pro

UKG Proの「Hire to Retire」を最適化し、HR効率を最大化

従業員のライフサイクルには、運用コストの増加や従業員の離職につながる複雑な非効率性が隠れていることが少なくありません。当社のプラットフォームは、プロセスにおける正確なボトルネックの特定を支援します。これにより、採用から退職までのジャーニーをよりスムーズにし、すべてのステップを理解することで業務の変革`を実現します。

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

採用から退職までの従業員ライフサイクル最適化が重要な理由

採用から退職までの従業員ライフサイクルとは、求人票の作成から最終的な退職手続きに至るまで、個人が組織内で辿る全ジャーニーを指します。UKG Proのような統合的な人材資本管理(HCM)プラットフォーム内で管理されることが多いこの広範なプロセスには、多数の相互に関連する活動、部門、システムが関与しています。採用、オンボーディング、タレントマネジメント、退職手続きのいずれの段階においても非効率性があると、多大な運用コスト、コンプライアンス上のリスク、従業員体験の低下につながる可能性があります。これらのプロセスの実際の実行状況が明確に見えていないと、組織は正確な遅延箇所の特定、手戻りループの把握、コンプライアンスのギャップ発見に苦慮します。このライフサイクル全体を最適化することは、単にコスト削減に留まらず、優秀な人材を引き付け、定着させる、より効率的で魅力的かつコンプライアンスに準拠した職場環境の構築へと繋がります。これは貴社の事業収益と戦略目標に直接影響を与えます。

プロセスマイニングがUKG Proの採用から退職までの最適化をどう変革するか

プロセスマイニングは、UKG Pro内で展開される採用から退職までの従業員ライフサイクルを真に理解するための、強力なデータドリブンアプローチを提供します。HR、給与計算、タレント管理、ワークフォース管理を含むUKG Proモジュールからのイベントログを分析することで、プロセスマイニングは各従業員が辿るジャーニーの正確なエンドツーエンドの可視化モデルを構築します。「従業員ID」をケース識別子として使用し、「求人票作成」から「内定承諾」、「従業員オンボーディング」、「人事評価実施」、「昇進承認」、そして最終的に「退職手続き完了」までの一連の活動を追跡します。この包括的なビューにより、重大なボトルネックの特定、標準プロセスからの隠れた逸脱の発見、遅延の根本原因の特定が可能になります。例えば、「バックグラウンドチェック開始」が常に予想よりも長くかかっている箇所、また「給与設定完了」が頻繁に手戻りを経験する理由を正確に把握できます。この洞察は、各フェーズの真のサイクルタイムを理解する上で極めて重要であり、UKG Pro環境内での的を絞ったプロセス最適化の取り組みを可能にします。

UKG Pro従業員ライフサイクルにおける主な改善領域

UKG Proの採用から退職までのプロセスにプロセスマイニングを適用することで、通常、改善の余地があるいくつかの重要な領域が明らかになります。

  • 採用とオンボーディングの効率化: 候補者ソーシング、面接スケジューリング、内定承認、またはバックグラウンドチェックにおける遅延を特定します。新入社員の書類手続きや給与設定の遅延によるボトルネックを特定し、初期の従業員体験への悪影響を未然に防ぎます。「内定承諾」から「従業員オンボーディング」までの期間を短縮することで、競争力を大幅に向上させることができます。
  • タレントマネジメントと育成: 人事評価サイクルにおける非効率性を明らかにし、タイムリーなフィードバックと育成機会を確保します。昇進や役割変更の流れを分析し、キャリアパスの進展を合理化します。「従業員オンボーディング」後に「トレーニング割り当て」が遅れる理由を理解し、生産性への影響を把握します。
  • コンプライアンスとリスク軽減: 「給与設定完了」や「退職手続き開始」などの重要な活動における標準業務手順からの逸脱を検出します。「バックグラウンドチェック開始」のタイムリーな完了や特定の退職手続きプロトコルの遵守など、すべてのコンプライアンス要件が組織全体で一貫して満たされていることを確認します。これにより、監査リスクと法的リスクを低減します。
  • 退職手続きの合理化: 「退職手続き開始」から「退職タスク完了」までの退職プロセスの効率性と完全性を分析します。退職面談や資産回収を含むすべての必要なステップが効率的かつコンプライアンスに準拠して実行され、組織の評判を維持し、リスクを最小限に抑えることを確実にします。

採用から退職までのプロセス最適化によって期待される成果

UKG Proの採用から退職までの従業員ライフサイクルにプロセスマイニングを活用することで、測定可能な様々なメリットが期待できます。採用から退職手続きまでの主要フェーズにおける全体的なサイクルタイムが大幅に短縮され、より迅速な人材獲得と機動的なワークフォースの実現につながるでしょう。手動による手戻り、プロセスの長期化、コンプライアンス違反による罰金などに関連する運用コストは削減されます。よりスムーズで透明性が高く、効率的な従業員ジャーニーにより、従業員の満足度と定着率が向上するはずです。最終的に、プロセス最適化はHR業務の効率化を促進し、UKG Proへの投資が最大の戦略的価値を生み出し、貴社を継続的な成長へと導きます。このデータドリブンアプローチは、貴社の最も貴重な資産である人材の管理方法を変革します。

UKG Proの採用から退職までの最適化を始めるには

UKG Proにおける採用から退職までの従業員ライフサイクルのプロセスマイニングによる最適化は複雑に見えるかもしれませんが、最初のステップは簡単です。既存のUKG Proイベントデータに焦点を当てることで、広範な手動分析を必要とせず、強力な洞察を迅速に得ることができます。このアプローチにより、推測に基づく判断から脱却し、データに基づいた意思決定が可能になり、導入するすべての改善が的を絞り、効果的であることが保証されます。今すぐ始めて、HR業務の可能性を最大限に引き出し、真に優れた従業員体験を創造しましょう。採用から退職までの従業員ライフサイクルのサイクルタイムを短縮し、全体的なプロセス効率を自信を持って向上させる方法を発見してください。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

新入社員は、オファー受諾後、オンボーディングや給与セットアップに大幅な遅延を経験することがあります。これは、新入社員の不満、生産性の低下、特に規制の厳しい業界においては潜在的なコンプライアンス問題につながります。
ProcessMindは、UKG Pro内でのオファー受諾から給与計算完了までの各オンボーディング活動における正確なステップと所要時間を可視化します。これにより、ボトルネックが浮き彫りになり、遅延の根本原因が特定されるため、より迅速な統合と従業員体験の向上が可能になります。

パフォーマンスレビューは部署間で一貫性がなかったり遅延したりすることが多く、人材育成や報酬に関する意思決定を困難にしています。これは、従業員の士気の低下、成長機会の損失、そして個人の目標と企業目標との整合性の難しさにつながる可能性があります。
ProcessMindは、UKG Proにおけるパフォーマンスレビューサイクルの実際のフローをマッピングし、標準プロセスからの逸脱を明らかにし、遅延の原因となっているマネージャーや部署を特定します。これにより、一貫性を強化し、タレントマネジメントを向上させるためのインサイトが提供されます。

求人申請の作成からオファーの承認までの期間が過度に長く、優秀な人材が他社のオファーを受け入れる原因となっています。その結果、採用コストの増加、採用までの期間の延長、そして優秀な従業員を引き付ける上での競争上の不利につながります。
ProcessMindは、UKG Pro内のエンドツーエンドの採用プロセスを分析し、面接スケジューリングやバックグラウンドチェックなど、遅延の原因となる特定の段階を特定します。これにより、ワークフローを最適化してサイクルタイムを短縮し、候補者のコンバージョン率を向上させることが可能になります。`

オフボーディング手順は重要なステップを見落としがちで、コンプライアンス違反、セキュリティリスク、または最終給与に関する紛争につながる可能性があります。その結果、組織は法的および財政的な問題を招き、ネガティブなエンプロイヤーブランドを形成することになります。
ProcessMindは、UKG Proに記録された退職開始からタスク完了までのすべてのオフボーディング活動を明確に可視化します。これにより、コンプライアンスに違反するパスを特定し、必要なすべてのステップが確実に実行されることで、リスクを軽減し、会社の資産を保護します。

従業員や管理者は、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、標準的な運用手順を迂回し、シャドープロセスを生み出すことがよくあります。これらの未承認のバリエーションは、非効率性、コンプライアンスリスクを招き、組織全体で一貫したHRオペレーションを維持することを困難にします。
ProcessMindは、UKG Proで実行されたすべての実際のプロセスパスを自動的に発見し、意図されたプロセスからの逸脱箇所を強調表示します。関与する具体的なステップと役割を特定することで、経営陣はベストプラクティスを徹底し、運用リスクを削減できます。

昇進や役割変更の承認・実施の遅れは、従業員の不満や自発的な離職率の増加につながる可能性があります。これは社内キャリア形成を阻害し、タレント定着や組織が重要な役割を社内で充足する能力に影響を与えます。
ProcessMindは、UKG Proを通じた昇進や役割変更の申請プロセスをマッピングし、承認や管理業務が停滞している箇所を特定します。ボトルネックに関する洞察を提供することで、社内異動の効率化と従業員エンゲージメントの向上を支援します。

新入社員や新しい役割の従業員は、タイムリーで適切なトレーニングの割り当てを常に受けているとは限らず、完了率も低いことがあります。これは、生産性、役割固有の要件へのコンプライアンス、および全体的な従業員育成に影響を与え、スキルギャップにつながります。
ProcessMindは、UKG Pro内の各従業員に対するトレーニング活動の割り当てと完了をトラッキングし、一貫性の欠如や遅延を明らかにします。これにより、トレーニングプロセスがどこで破綻しているかのパターンを特定し、従業員が必要な育成を迅速に受けられるようにします。

組織は、採用費用からオフボーディングの管理オーバーヘッドまで、従業員ライフサイクルの各段階に関連する真のコストを把握するのに苦慮しています。このコストの可視性の欠如は、HR支出の最適化やHRテクノロジーへの投資を正当化することを困難にしています。
ProcessMindは、UKG Proにおけるプロセス活動とその期間を関連コストと相関させ、各段階での支出を透明性高く可視化します。これにより、高コストのステップと効率向上の機会を特定し、HRの全体的な運用コスト削減に貢献します。

新規採用者の多くが初年度のうちに退職しており、これは採用、オンボーディング、または初期統合の各プロセスに問題があることを示しています。その結果、採用投資の無駄、組織の知識の損失、および運用上の不安定性を高めています。
ProcessMindは、UKG Proデータとプロセスマイニングを活用し、早期退職する従業員と在籍し続ける従業員のジャーニー全体を比較分析します。これにより、初期数か月間に早期退職につながる重要な課題やプロセスのバリエーションを特定し、ターゲットを絞った介入を可能にします。

HRチームは、UKG Proにおける複雑または機能不全のプロセスが原因で、タスクを完了するために手作業による回避策に頼ることが多く、データ入力エラーが増加しています。これらのエラーは高額な修正を必要とし、データの整合性に影響を与え、不正確な給与計算やコンプライアンス上の問題につながる可能性があります。
ProcessMindは、UKG Proのプロセスフロー内で手作業による介入やデータの不整合が発生している事例を可視化し、根本的なシステムまたはプロセス設計の欠陥を示します。これにより、自動化やプロセスの再設計によってエラーを排除し、データの精度を向上させられるポイントを明確にします。

新しいマネージャーのオンボーディングや既存のマネージャーのオフボーディングに関するプロセスは非効率的な場合が多く、チームの生産性を阻害したり、報告ラインを不明確にしたりする原因となります。これは従業員のエンゲージメントやプロジェクトの継続性に影響を与え、特に移行期間中に顕著です。
ProcessMindは、UKG Proに記録されているマネージャーの変更に関わる特定のアクティビティと承認をマッピングします。これにより、遅延を特定し、必要なすべての責任の移管とシステムアクセスがスムーズに実行されるよう支援し、チームの混乱を最小限に抑えます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、新入社員が入社後、完全に生産的になるまでの時間を大幅に短縮することを目指しています。新入社員が早期に戦力化することで、価値発揮までの期間が短縮され、早期のエンゲージメントが促進され、生産性の損失が最小限に抑えられます。これは「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルにおけるチームパフォーマンスやプロジェクトスケジュールに良い影響をもたらします。ProcessMindは、UKG Pro内のオンボーディング活動、具体的には採用前のタスクから初期トレーニングの割り当てに至るまでのボトルネックを特定します。プロセスのばらつきや遅延を分析することで、速度低下を招いている具体的なステップを特定し、ターゲットを絞った改善策の実施を可能にします。これにより、従業員IDごとの活動完了日を追跡することで測定可能となる、準備期間25%削減の達成を目指します。

人事評価の実施における一貫性の確保は、組織全体での公平な従業員育成と正確なパフォーマンスデータ確保につながります。これにより、コンプライアンスリスクの低減、公平性の向上、タレント能力のより明確な把握が可能となり、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体にわたる効果的なタレントマネジメントに不可欠です。ProcessMindは、UKG Proにおける実際の人事評価プロセスを可視化し、標準手順からの逸脱箇所を特定します。どのマネージャーや部署が頻繁にステップを省略したり遅延させたりしているかを特定することで、組織はベストプラクティスを徹底できるようになります。これにより、各従業員の定義されたプロセスモデルと実際の活動シーケンスを比較することで、評価スケジュールへの90%の遵守率達成に貢献します。

求人作成から内定承諾までの時間を短縮することは、優秀な人材を引きつけ、欠員によるコストを最小限に抑える上で極めて重要です。サイクルを短縮することで、候補者の体験が向上し、優秀な応募者が競合他社に流れるリスクが減少します。これは、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクル全体のビジネス生産性に貢献し、重要なポジションをより迅速に埋めることにつながります。ProcessMindは、UKG Pro内の採用ワークフローにおけるボトルネックや待機時間(例えば、面接スケジュールの遅延や承認ステップなど)を明らかにします。これらのクリティカルパス上のアクティビティを分析することで、企業は採用プロセスを合理化できます。これは、従業員IDごとの主要な採用イベント間の期間を追跡することで直接測定可能であり、平均採用期間を20%削減することを目指します。

オフボーディングプロセスにおける完全なコンプライアンスは、法的リスクから組織を保護し、会社の資産を確保し、ポジティブな雇用主ブランドを維持します。すべての規制上および内部のステップが完了していることを確認することで、潜在的な責任を最小限に抑え、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける退職者に対し、プロフェッショナルな最終エクスペリエンスを提供します。
ProcessMindは、UKG Proにおいて、見落とされた退職面談や未返却の会社資産確認など、義務付けられたオフボーディングプロセスからの逸脱を自動的に検出します。ProcessMindは、コンプライアンスのギャップがどこで、なぜ発生するのかを特定することで、プロアクティブな介入とプロセスの再設計を可能にします。これにより、従業員IDごとのポリシーに対するアクティビティ完了状況を確認することで検証可能な、重要なオフボーディングタスクの100%順守につながります。

特に「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルにおけるHRプロセスの承認されていないプロセス変動は、一貫性を損ない、運用リスクを増大させ、監査性を損ないます。これらのプロセスを標準化することで、公正性を確保し、エラーを減らし、UKG Proモジュール全体における内部統制を強化します。ProcessMindは、UKG Proの従業員IDが辿った実際のプロセスパスをすべて自動的に発見し、定義された標準運用手順と照らし合わせます。これにより、承認されていない近道や余分なステップを正確に特定でき、HRがベストプラクティスを徹底できるようになります。目標は、実際のプロセスモデルを理想的な「ハッピーパス」と比較して測定可能となる、プロセス変動の80%削減です。

効率的な社内異動プロセスは、従業員が組織内で成長できるよう、タレント定着とキャリア開発に不可欠です。社内異動にかかる時間と複雑さを軽減することで、従業員満足度が向上し、外部採用コストが削減され、採用から退職までの従業員ライフサイクル内で重要な役割が迅速に充足されます。ProcessMindは、UKG Proにおける社内異動のend-to-endのジャーニーを分析し、承認、役割変更、または部署異動における特定の遅延を特定します。これらのボトルネックを浮き彫りにすることで、組織はワークフローを最適化できます。これにより、従業員IDごとの社内役割変更アクティビティの期間を追跡することで測定可能な、社内異動にかかる平均時間を30%削減することを目標とします。

関連する研修が適切に割り当てられ、効果的に完了されることは、従業員のスキル開発とコンプライアンスにとって極めて重要です。最適化された研修プロセスは、労働力の能力を向上させ、生産性を改善し、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体で規制要件が満たされることを保証し、研修投資に対するリターンを最大化します。ProcessMindは、UKG Proにおける研修の割り当てと完了のフローを追跡し、一般的な遅延や、割り当てられた研修が一度も開始されないケースを明らかにします。不遵守や非効率性のパターンを特定することで、組織は学習および開発戦略を洗練させることができます。これは、従業員IDごとの割り当て日と完了日を比較することで測定可能な、期限内の研修完了率を25%向上させることを目標とします。

「採用から退職まで」の従業員ライフサイクル全体における隠れた運用コストを明らかにし、削減することは、HR予算の効率性および組織全体の収益性に直接影響をもたらします。これには、手戻りの最小化、手作業の軽減、リソース割り当ての最適化が含まれ、これにより、大幅な財務コスト削減とHRの有効性向上が実現されます。ProcessMindは、アクティビティの期間とリソースの関与を分析することにより、UKG Pro内でのプロセス変動、遅延、および手戻りがもたらすコスト影響を定量化します。コストのかかるパスや非効率な領域を特定し、組織はターゲットを絞ったプロセス改善を実施できるようになります。これは、従業員IDごとのプロセス逸脱に関連するコスト分析を通じて特定可能となる、全体的なHR運用コスト15%削減の達成を目指します。

早期離職率が高いと、採用、オンボーディング、研修に多大なコストがかかり、チームの安定性や士気に悪影響を及ぼします。採用から退職までの従業員ライフサイクルの初年度における定着率を向上させることは、安定した労働力を構築し、新しい人材への投資を最大化するために不可欠です。
ProcessMindは、早期に退職した従業員のジャーニーを分析し、UKG Proにおける特定のプロセスイベントや遅延と高いチャーンリスクとの関連性を特定します。研修の遅延や不十分なサポートといったこれらの重要なタッチポイントを特定することで、組織は早期介入策を講じることができます。これにより、定着した従業員と退職した従業員のプロセスパスを比較することで測定可能な、早期定着率を15%向上させることを目指します。

HRプロセスにおける手作業による回避策やデータエラーは、コンプライアンスの問題、不正確な給与計算、そして誤った意思決定につながります。これらのエラーを削減することで、データの整合性が向上し、運用が合理化され、特にUKG Proにおいて「Hire to Retire - Employee Lifecycle」全体でのHRシステムに対する信頼を構築します。ProcessMindは、アクティビティのシーケンスとデータ入力をトレースすることで、UKG Pro内で手作業による介入やデータの不一致が頻繁に発生する箇所を特定します。自動化されていないステップや不明確な手順など、根本原因を特定することで、組織はタスクを自動化し、データ品質を向上させることができます。これは、従業員IDに紐づく監査証跡や特定のエラーレポートを通じて測定可能な、特定された手動データエラーを40%削減することを目標とします。

頻繁なマネージャー交代やその管理が不十分だと、チームの生産性、従業員の士気、プロジェクトの継続性に大きな混乱をもたらす可能性があります。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、重要なリーダーシップ変更時の混乱を最小限に抑えることは、オペレーションの円滑化とエンゲージメントの維持に不可欠です。
ProcessMindは、UKG Proにおけるパフォーマンスレビューの引き継ぎやチーム研修の割り当てなど、関連するHRプロセスに対するマネージャー交代の影響をマッピングします。これらの交代に伴う遅延や見落とされたステップを特定することで、組織はより堅牢な引き継ぎプロトコルを導入できます。これにより、影響を受けた従業員IDのマネージャー交代前後でプロセス期間を比較することで測定可能な、関連プロセスの遅延を20%削減することを目指します。

採用から退職までの6段階改善パス

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

採用から退職までのプロセスデータ用に設計された、事前フォーマット済みのExcelテンプレートを入手してください。これにより、UKG Proからのデータが分析のために正しく構造化されていることを確認できます。

その重要性

標準化されたテンプレートは、正確かつ効率的なデータ取り込みには不可欠であり、エラー防止とプロセス分析の迅速化に貢献します。

期待される成果

UKG Proの採用から退職までのプロセスに合わせた、すぐに使えるデータテンプレートがダウンロードされます。

提供内容

UKG Proにおける「採用から退職まで」の真のジャーニーを発見

ProcessMindは、UKG Proのデータを明確で実用的なビジュアルに変換します。採用から退職までの従業員の真のジャーニーを発見し、あらゆるステップと隠れた非効率性を明らかにします。
  • 実際の「採用から退職まで」のプロセスフローを可視化する
  • UKG Proにおけるボトルネックと遅延を特定します。
  • 従業員ライフサイクルのバリアントをベンチマークします。
  • 離職率を削減し、人事コストを最適化
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

従業員ライフサイクルにおける典型的な成果

これらの成果は、データに基づく洞察を活用し、UKG Proを用いて採用から退職までの従業員ライフサイクルのプロセスを最適化することで、企業が一般的に経験する定量的な改善を示しています。

0 %
採用サイクルの迅速化

採用までの時間の平均削減

採用プロセスにおけるボトルネックを特定・除去することで、組織は空席補充にかかる時間を大幅に短縮し、優秀な人材をより迅速に確保できるようになります。

0 %
オンボーディングの加速

新入社員の戦力化を迅速化

オンボーディングプロセスを合理化することで、新入社員の早期戦力化を確実にし、初期体験を向上させ、管理コストを削減します。

0 %
オフボーディングのコンプライアンス向上

法的および運用上の遵守を確保

ほぼ完璧なオフボーディングコンプライアンスの達成は、法的リスクを軽減し、データセキュリティを確保し、従業員退職時のタスクを標準化します。

0 %
HRデータの手戻り削減

手動データ修正の削減

HRシステムにおける手動データエラーや手戻りタスクを最小限に抑えることは、データの整合性を向上させ、管理負担を軽減し、下流での問題を防止します。

0 %
早期従業員定着率の向上

入社1年目従業員の離職率削減

早期退職につながる問題を特定することで、組織は新規採用者の定着率を向上させ、採用コストと研修コストを節約できます。

結果はプロセスの複雑さ、データの品質、組織の特性によって異なります。これらの数値は、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルに焦点を当てた導入全体で観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

各従業員に割り当てられる固有の識別子で、組織内での従業員のライフサイクル全体の主要なケースIDとして機能`します。

その重要性

これは、従業員関連のすべてのイベントを連携させる不可欠なケース識別子であり、各個人の「採用から退職まで」のエンドツーエンドプロセスを分析することを可能にします。

特定のライフサイクルイベントが発生した正確な日時です。

その重要性

この属性は、イベントを時系列で並べ替え、サイクルタイムや期間など、すべての時間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。

UKG Proでアクティビティを実行したユーザーの名前またはIDで、通常はHR担当者またはマネージャーです。

その重要性

プロセス活動を特定のユーザーに紐づけることで、ワークロード分析、パフォーマンス比較、手戻りやエラーの調査が可能になります。

従業員が配属されている部門または組織単位です。

その重要性

組織構造に基づいてプロセスをフィルタリングおよびセグメント化することで、強力な比較分析を可能にし、部署ごとの差異を明らかにします。

採用プロセスを開始した求人票の固有のIDです。

その重要性

採用プロセスの明確な開始点を提供し、採用サイクルタイムや募集の有効性を正確に測定できます。

従業員の現在または過去の雇用ステータスです。「現職」、「退職済み」、「休職中」などが含まれます。

その重要性

従業員の状況に関する不可欠なコンテキストを提供し、正確な離職分析や人員のセグメント化を可能にします。

従業員の正式な役職です。「ソフトウェアエンジニア」や「セールスマネージャー」などが含まれます。

その重要性

ロールベース分析により、ライフサイクルプロセスが職務や役職レベル間でどのように異なるかを理解できます。

従業員の直属の上司の名前です。

その重要性

チームレベルでのプロセスパフォーマンス分析を可能にし、マネージャーが従業員ライフサイクルイベントに与える影響を評価するのに役立ちます。

組織における従業員の雇用の正式な開始日です。

その重要性

従業員の勤続年数を計算するためのベースラインとして機能し、コホート分析や離職率KPIに不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

UKG Proにおける従業員記録の公式な作成を示し、従業員IDが正式に割り当てられます。このイベントは通常、HR管理者が候補者の採用プロセスを完了し、システム内でアクティブな従業員に移行させたときにキャプチャされます。

その重要性

これは、「採用から退職まで」のプロセス分析における決定的な開始イベントです。生産性が発揮されるまでの時間、オンボーディングの効率性、および全体的な従業員在籍期間を測定するための基準を提供します。

初期オンボーディングチェックリストまたはワークフローが正常に完了したことを示す重要なマイルストーンです。通常、新規採用者の必要書類、システムアクセスリクエスト、および初期管理業務がすべて完了したことを示します。

その重要性

初期の管理セットアップの完了を示し、全体のオンボーディングサイクルタイムの分析を可能にします。これは、従業員がその役割固有の職務を開始する準備が管理上整った時点を示します。

従業員に対する正式な人事評価サイクルの完了を表します。このイベントは、評価フォームが最終化され、上司または人事によって提出された際に記録されます。

その重要性

これは、従業員ライフサイクルにおける重要な定期的な節目です。その頻度と適時性を追跡することは、パフォーマンス管理のコンプライアンスとキャリア進捗に与える影響を評価するのに役立ちます。

従業員の昇進が正式に承認されたことを示します。これは通常、役職変更、多くの場合報酬の変更を伴います。変更の発効日よりも前に発生する、明確なイベントです。

その重要性

この活動は、社内異動やキャリアアップを分析する上で重要です。昇進承認から発効日までの時間は、システムにおける管理上のボトルネックを浮き彫りにする可能性があります。

将来の退職日がシステムに入力された際に記録される、オフボーディングプロセスの開始を表します。このイベントにより、オフボーディングのチェックリストとワークフローがトリガーされます。

その重要性

これは、従業員の退職プロセスを開始する重要な節目です。このイベントから最終的な退職までの時間を分析することで、オフボーディング手続きの効率性と完全性を評価するのに役立ちます。

従業員のライフサイクルにおける最後のイベントであり、正式な雇用の終了を表します。これは、退職有効日をもって従業員の記録がシステム内で非アクティブになる時点です。

その重要性

これはプロセスの決定的な終了イベントであり、最終的な従業員在籍期間の計算や離職率の分析に不可欠です。これにより、従業員の会社における道のりが完結します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、UKG Proからの実際のプロセス実行データを分析し、「採用から退職まで」のプロセスがどのように機能しているかを明らかにします。オンボーディングの遅延や採用サイクルの長期化といったボトルネックを発見し、オフボーディングにおけるコンプライアンスのギャップや、不正なプロセス変更も特定します。これにより、新入社員の即戦力化の加速や、人事評価の標準化といった目標達成を支援します。

まず、従業員ライフサイクルの各ステップを捕捉するUKG Proのイベントログデータが必要です。これには通常、タイムスタンプ、アクティビティ名、および各イベントのケース識別子となる従業員IDが含まれます。このデータの抽出は、アクションのシーケンスを捕捉するために、通常、レポート作成や直接的なデータベースクエリを伴います。

人事レポートが集計された指標を示すのに対し、プロセスマイニングはUKG Pro内の実際のプロセスフローをX線のように詳細に可視化します。これにより、従来のレポートでは捉えられない逸脱、手戻りループ、ボトルネックが明らかになり、なぜ特定の指標がそのような結果になっているのかについて深く理解できます。これは、表面的な観察に留まらず、具体的な課題に焦点を当てた改善を可能にします。

新入社員の即戦力化を25%加速、採用サイクルを20%短縮、退職手続きのコンプライアンスを100%確保するなど、著しい改善が期待できます。プロセスマイニングは最適化すべき具体的な領域を特定し、手作業によるエラーの削減、管理職交代時の混乱の最小化、そして早期従業員定着率の15%向上に繋がります。

主要な技術的要件は、UKG ProからイベントログデータをCSVやデータベースのテーブルのような構造化された形式で抽出できることです。このデータには、各イベントに対する従業員ID、アクティビティの説明、およびタイムスタンプが含まれている必要があります。プロセスマイニングツールとの互換性を確保するため、データコネクタの設定と変換を支援いたします。

データセキュリティは最重要事項です。お客様の機密性の高い従業員情報を保護するため、匿名化や厳格なアクセス制御を含む堅牢なデータ処理プロトコルを実装しています。分析は個々の従業員データではなくプロセスパターンに焦点を当て、プライバシーを確保しつつ実用的な洞察を提供します。

UKG Proから必要なデータが抽出・準備されれば、初期インサイトはしばしば数週間以内に生成できます。ボトルネックの特定や根本原因分析を含む包括的な分析には、通常1~3か月かかります。その後、特定された改善策の実施が続き、測定可能な成果へとつながります。

はい、プロセスマイニングは、実際のオンボーディングと初期雇用段階を可視化することで、早期離職率の高さといった問題の根本原因を特定するために特別に設計されています。また、社内異動プロセスの正確な経路と遅延をマッピングすることも可能で、これにより非効率性を特定し、円滑な移行を実現できます。

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