採用とタレントアクイジションの改善

プロセス最適化の6ステップガイド
採用とタレントアクイジションの改善

プロセスマイニングで採用とタレントアクイジションを合理化

ProcessMindは、採用ワークフローにおける隠れた非効率性やボトルネックを明らかにするのに役立ちます。遅延が発生する場所を容易に特定し、手戻りのループを理解し、標準化の領域を明確にします。当社のプラットフォームは、プロセスの真の実行状況を可視化し、データに基づいた最適化を可能にします。

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

採用とタレントアクイジションは、組織の将来の成功への入り口を形成する極めて重要な機能です。しかし、最初の応募からオンボーディング成功までの候補者の実際の流れは、複雑なワークフローと異なるシステムに存在するデータによってしばしば不明瞭になります。採用とタレントアクイジションのためのプロセスマイニングは、前例のないレベルの透明性を提供し、仮定を超えてプロセスがどのように機能するかを真に理解することを可能にします。既存のシステムからのイベントログを分析することで、ProcessMindは候補者がたどるすべてのジャーニーの包括的なビジュアルマップを構築します。これは、意図されたステップの順序だけでなく、採用期間と全体的な効率に影響を与えるすべての逸脱、手戻りループ、予期せぬ遅延を明らかにします。面接段階の隠れたボトルネックを発見し、コンプライアンスプロトコルがバイパスされたインスタンスを特定し、自動化に適した正確な領域を明確にすることで、データが存在するシステムに関係なく、すべてのステップを最適化する力を得られます。

組織は、採用活動においてしばしば多くの課題に直面しており、その多くは異なるテクノロジースタック全体で存在します。これには、優秀なタレントが他の機会を探す原因となる長時間の採用期間メトリクス、遅いまたは煩雑な応募プロセスによる高い候補者離脱率、貴重な採用担当者や採用マネージャーの時間を消費する非効率な面接スケジュール設定が含まれます。予算超過、GDPRなどの現地の規制や社内ポリシーへのコンプライアンス追跡の困難さ、最適ではない候補者経験も一般的な問題点です。多くの場合、これらの問題は、応募者追跡、バックグラウンドチェック、HRオンボーディングなどの異なる段階からのデータがさまざまなシステムに断片化されているため、エンドツーエンドの可視性が不足していることに起因します。統合された視点がなければ、これらの非効率性の根本原因を特定することは困難なタスクとなり、データに基づいたプロアクティブな改善ではなく、反応的な解決策につながります。プロセスマイニングは、この不可欠な統合されたパースペクティブを提供し、これらの課題が運用効果に与える真の影響を明らかにします。

ProcessMindで採用とタレントアクイジションのプロセスを分析することは、具体的な利益に直接つながる実用的な洞察を提供します。重要なボトルネックを特定し、排除することで採用期間を大幅に短縮でき、より迅速な人材配置とタレント確保における競争優位性につながります。手戻りのループや不要なステップを明らかにすることで、ワークフローを合理化し、運用コストを削減し、採用チームが管理タスクではなく戦略的イニシアチブに集中できるようにします。ProcessMindは、すべての段階でコンプライアンスを確実に保証し、義務付けられた手順からの逸脱を強調し、リスクをプロアクティブに軽減できるようにします。さらに、候補者のジャーニーを最適化することで、候補者経験を向上させ、雇用主ブランドを高め、オファー承諾率を改善します。データがERP、ATS、またはその他のソースシステムのいずれから発生するかに関係なく、ProcessMindはプロセス改善、自動化イニシアチブ、およびより効果的なリソース割り当てのためのデータに基づいた意思決定を可能にし、最終的にはより効率的でコンプライアンスに準拠した候補者中心の採用エコシステムを育成します。

ProcessMindを使用して採用とタレントアクイジションのプロセスを最適化する作業は簡単であり、既存のすべてのデータソースを包含するように設計されています。当社のプラットフォームは、主要なHRシステム、専門の応募者追跡システム、または採用パイプラインの特定の段階を管理するカスタムデータベースのいずれであるかに関係なく、あらゆるシステムからのイベントログデータを取り込むように構築されています。ITインフラストラクチャ全体をオーバーホールする必要はありません。ProcessMindは、すでに持っているデータで動作します。迅速かつ効率的なセットアップを促進するために、直感的なデータインジェストウィザードと明確で使いやすいデータテンプレートを提供します。このテンプレートは、イベントログの構造化をガイドし、「求人応募」のようなケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプなどの必要なすべての情報が正しくフォーマットされていることを保証します。これらの簡単なステップに従うことで、採用ジャーニー全体のマッピングを迅速に開始し、実際のプロセスフローを可視化し、運用データがどこに存在するかに関係なく、タレントアクイジション戦略を変革するために必要な洞察をアンロックすることができます。

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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

長期化する採用サイクルは、優秀な候補者が競合他社に奪われ、重要な役割が空席のままとなり、運用コストが増加することを意味します。これらの遅延は、プロセスが完了する前に最高のタレントが市場からいなくなってしまうため、生産性やビジネスの成長に直接影響を与えます。

プロセスマイニングは、採用システムからのイベントログを分析し、遅延に寄与する正確なアクティビティと段階を特定します。応募の全プロセスを可視化することで、遅い承認や面接のギャップなどのボトルネックを特定し、的を絞った改善策を実施して全体のサイクル時間を短縮できるようにします。

候補者は、プロセスが遅かったり、分かりにくかったり、コミュニケーションが不足している経験から、応募を放棄したり、プロセスから撤退したりすることが頻繁にあります。これは採用担当者の時間とリソースを浪費するだけでなく、雇用主ブランドを傷つけ、将来のタレントを引き付けることをより困難で高コストにします。

プロセスマイニングは、ソースシステムのデータを使用して候補者のジャーニーを追跡することで、候補者が離脱する正確なポイントを特定します。これにより、離脱と特定のプロセス遅延や繰り返しのステップとの相関関係を明らかにすることができ、候補者経験を最適化し、定着率を向上させるために必要な洞察を提供します。

面接のスケジュール設定や採用マネージャーからのタイムリーなフィードバック収集における大幅な遅延は、採用サイクルにおける主要な停滞を生み出します。この一般的なボトルネックは、候補者と採用担当者の両方を苛立たせ、採用期間の長期化や、迅速に動く競合他社への有資格応募者の潜在的な喪失につながります。

プロセスマイニングは、面接関連のすべてのアクティビティの流れを可視化し、スケジュール設定の複雑さや遅いフィードバック提出によって応募が停滞する場所を正確に明らかにします。これにより、ステップ間の正確な待機時間を特定し、重要な意思決定段階を加速するための的を絞った介入を可能にします。

採用担当者や採用マネージャーは、定義されたタレントアクイジションプロセスから逸脱し、非公式な回避策を作り出すことがよくあります。これは、一貫性のない候補者経験、潜在的なコンプライアンスリスク、および変動する効率レベルにつながり、業務のスケーリングやすべての応募者に対する公平な評価を確保することを困難にします。

プロセスマイニングは、システムのデータからすべての実際のプロセスバリアントを自動的に発見し、マッピングして、理想的なモデルと比較します。コンプライアンスに準拠していないパスを強調表示し、逸脱が発生する理由を特定することで、ベストプラクティスを強制し、一貫性のある公平で効率的な実行を保証できます。

組織はしばしば、さまざまなソーシングチャネルに投資しますが、その真の投資対効果を明確に理解していません。これは、質の低い候補者やごくわずかな採用しか生み出さないチャネルに予算を浪費し、全体の採用単価を吊り上げ、採用効果を低下させる可能性があります。

プロセスマイニングは、応募元データと採用結果を分析し、どのチャネルが最短の採用期間で常に最高の候補者を提供しているかを明らかにします。このデータ駆動型の洞察により、予算と労力をより効果的なソーシング戦略に再配分し、より良い結果を得ることができます。

必須のスクリーニング、バックグラウンドチェック、特定の面接プロトコルなどの義務的なステップからの逸脱は、組織を重大な法的および規制リスクにさらす可能性があります。明確な可視性がないと、すべての応募における必要なコンプライアンスチェックの順守を確保することは大きな課題です。

プロセスマイニングは、システムに記録されたすべてのステップを監視し、実際の実行を定義されたコンプライアンスルールと比較します。これにより、重要なステップが見落とされたり、順序外で実行されたりしたすべてのインスタンスを自動的にフラグ付けし、明確な監査トレイルを提供し、プロアクティブなリスク軽減を可能にします。

優秀な候補者が内定を辞退し続けると、その職種の採用サイクルを最初からやり直さなければならず、多大な時間とリソースが無駄になります。この問題は多くの場合、内定段階での遅延や、候補者を遠ざけてしまう一貫性のないコミュニケーションなど、プロセスに根本的な問題があることを示唆しています。

プロセスマイニングは、内定に至るまでの候補者のプロセスを調査し、辞退された内定に共通するパターンやプロセスの逸脱を特定します。承認ステージの長期化やコミュニケーションの欠落といった問題を浮き彫りにし、内定承諾率を高めるための戦略の見直しを支援します。

オファー受諾からオンボーディング開始への連携がスムーズでないと、遅延や混乱が生じ、新入社員にとって最初の経験が悪くなる可能性があります。この摩擦は、土壇場での辞退につながり、入社前から長期的な従業員のエンゲージメントや定着に悪影響を及ぼしかねません。

プロセスマイニングは、オファー受諾後のフロー全体をマッピングし、「オファー受諾済み」と「オンボーディング開始」の節目間のギャップ、遅延、手動ステップを浮き彫りにします。この可視化により、この重要な引き継ぎを最適化し、すべての新入社員がスムーズで前向きなスタートを切れるように支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

長い採用プロセスはコストを増加させ、優秀な候補者を競合他社に奪われるリスクを高め、重要な職務がより長く空席になる原因となります。求人依頼からオファー受諾までの時間を短縮することは、事業継続性を改善し、採用リソースを最適化します。

ProcessMindは、イベントデータを使用して各求人応募の全プロセスを可視化し、採用サイクルを長期化させている正確なボトルネックを特定します。承認、スクリーニング、面接スケジューリングなどの段階における遅延を定量化することで、的を絞った改善策を実施し、より迅速で競争力のある採用期間を実現するために必要な洞察を提供します。

高い候補者離脱率は、多くの場合、質の低い、または長時間の候補者経験を示し、それは雇用主ブランドを損ない、ソーシング努力を無駄にします。応募および面接プロセスにおける摩擦ポイントを特定し排除することで、より多くの有資格のタレントをパイプラインに保持できます。

ProcessMindは、エンドツーエンドの候補者ジャーニーを分析し、応募者が最も頻繁に撤退する特定の段階を浮き彫りにします。離脱を、長い待機時間や過剰なステップなどのプロセス特性と関連付け、経験を最適化し、コミュニケーションを改善し、優秀なタレントを最初から最後までエンゲージメントを維持できるようにします。

標準的な採用プロトコルからの逸脱は、一貫性のない候補者評価、不公平な採用慣行、および重大な法的または規制上のリスクにつながる可能性があります。コンプライアンスを強制することで、すべての採用決定が公平で監査可能であり、会社のポリシーと外部規制に合致していることを保証します。

ProcessMindは、実際のプロセスフローを定義されたビジネスルールと照合することで、コンプライアンス違反のアクティビティを自動的に検出します。必須ステップがスキップされたり、順序外で実行されたりしたケースを即座にフラグ付けし、逸脱を修正し、標準化されたコンプライアンス準拠のワークフローを強制するために必要な可視性を提供します。

面接のスケジュール設定と採用マネージャーからのフィードバック収集の遅延は、候補者を苛立たせ、迅速に動く競合他社に候補者を奪われる原因となる主要なボトルネックです。これらのサイクルを短縮することで、意思決定の速度が向上し、採用プロセスの勢いを維持できます。

ProcessMindは、面接依頼からフィードバック提出までの主要な段階間の経過時間を正確に測定します。どのステップ、チーム、または個人が一貫した遅延の原因であるかを特定し、調整を合理化し、明確な期待を設定し、応答時間を大幅に短縮できるようにします。

パフォーマンスの低いソーシングチャネルに採用予算を割り当てると、採用単価が高くなり、タレントパイプラインが弱体化します。どのチャネルが最も効率的に最適な候補者をもたらすかを理解することで、リソースを戦略的に投資し、リターンを最大化することができます。

ProcessMindは、ソーシングデータと採用結果を結びつけます。どのチャネルがより迅速に採用され、より多くのオファーを受け、最終的に成功する候補者を生み出しているかを分析し、ソーシング戦略を最適化し、最も効果的なチャネルに予算を再配分するための明確なデータに基づいた根拠を提供します。

オファーの却下率が高いと、採用チームは再募集せざるを得なくなり、貴重な時間とリソースを浪費します。オファーが却下される要因を理解することは、承諾率を改善し、採用活動が成功につながるようにするために不可欠です。

承諾されたオファーと却下されたオファーの両方の全プロセスを分析することで、ProcessMindは先行するプロセスステップのパターンを特定するのに役立ちます。これにより、却下率と、オファーまでの時間の長さや一貫性のない面接プロセスなどの要因との相関関係が明らかになり、アプローチを洗練し、より魅力的なオファーを出すための洞察を提供します。

採用マネージャーやリクルーターが異なるプロセスに従うと、非効率性が生じ、候補者体験にばらつきが出て、コンプライアンスリスクも高まります。ワークフローを標準化することで、すべての候補者のプロセスが一貫しており、公平で、確立されたベストプラクティスに従っていることが保証されます。

ProcessMindは、システム内での求人応募のあらゆるルート(一般的なものから稀なものまで)を自動的に発見し、可視化します。これらのバリエーションを理想的なプロセスモデルと比較することで、どこで意図しない逸脱が発生しているかを特定し、場当たり的な対応を排除して標準を徹底するための措置を講じることができます。

採用からオンボーディングへの引き継ぎが遅れたり、整理されていなかったりすると、入社初日に悪い印象を与え、新入社員が生産性を発揮するまでの時間を遅らせる可能性があります。新入社員のエンゲージメントを維持し、初日から必要なものがすべて揃っていることを保証するには、シームレスな移行が不可欠です。

ProcessMindは、オファー受諾から新入社員の初日までのアクティビティとタイムラインをマッピングし、コミュニケーションのギャップ、手戻り、不必要な遅延を浮き彫りにします。この可視性により、引き継ぎプロセスを再設計し、責任を明確化し、ステップを自動化して、すべての新入社員がスムーズな移行を確実にできるようにします。

採用とタレントアクイジションを最適化するための6つのステップ

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データの接続と発見

実施すること

採用システム、HRIS、またはATSからイベントログを抽出します。主要なアクティビティ、タイムスタンプ、求人応募識別子をキャプチャします。

その重要性

これによってプロセス分析の基礎が築かれ、手作業を介さずにすべての応募プロセスを完全に可視化できます。

期待される成果

初期プロセス可視化と分析に対応する網羅的なイベントログ。

提供内容

採用プロセスに潜む非効率性を発見する

ProcessMindは、すべての応募者の真のジャーニーを明らかにし、採用とタレントアクイジションプロセスをスピードと品質のためにどこで最適化できるかを正確に示します。
  • 実際の採用プロセスの流れを可視化する
  • ボトルネックと手戻りのループを特定
  • リソース配分を効果的に最適化
  • 候補者経験の改善と定着率向上
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

採用プロセスにおける卓越性の実現

プロセスマイニングを活用して採用・タレントアクイジションのワークフローを最適化することで、組織は目に見える改善を実現できます。ボトルネックや非効率な箇所を特定することで、応募からオンボーディングまでの採用プロセスをスムーズに進めることが可能になります。

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採用期間の短縮

採用期間全体の短縮

応募からオファー受諾までの採用ライフサイクル全体におけるボトルネックを特定し、除去することで、空席を埋めるのに必要な時間を大幅に短縮します。これにより、優秀なタレントをより迅速に確保し、組織のアジリティを高めます。

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候補者離脱の減少

候補者定着率の向上

有資格の候補者がプロセスから撤退する正確な段階を特定し、その根本原因を理解します。候補者経験を改善するための的を絞った介入を実施し、より多くの応募者をパイプラインに保持します。

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強化されたプロセスのコンプライアンス

規制要件および社内ポリシーの順守

採用ワークフローにおけるコンプライアンス違反の採用アクティビティや必須ステップの見落としを自動的に検出し、防止します。これにより、規制要件および社内ポリシーの一貫した順守を保証し、法的および風評リスクを効果的に軽減します。

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面接からオファーまでのサイクルを迅速化

合理化された意思決定段階

候補者面接から求人オファー提示までの重要な段階を、フィードバック収集および承認ワークフローのボトルネックを特定し、排除することで迅速化します。これにより、優秀なタレントをより迅速に確保し、候補者を競合他社に奪われるリスクを低減します。

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オファー承諾率の向上

採用成功率の向上

内定を出すタイミングから候補者の体験まで、内定承諾率に影響を与える主要な要因を把握し、全体的な戦略を最適化します。これにより、承諾率が向上し、優秀な人材を確実に採用へと繋げることができます。

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、導入事例で一般的に見られる改善幅です。

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

候補者の特定の求人応募に対する一意の識別子です。これは採用プロセスにおける主要なケース識別子として機能します。

その重要性

このIDは、各応募の開始から終了までの経過を追跡するために不可欠であり、Time to Hire(採用所要時間)などの主要指標の算出やプロセスのバリエーション分析を可能にします。

求人応募の採用プロセス内で発生した特定のタスク、ステップ、またはマイルストーンの名前。

その重要性

プロセスのステップを定義し、採用ファネルの可視化とボトルネックや逸脱の特定を可能にします。

採用アクティビティの開始、またはそのアクティビティが記録された日時(日付と時刻を含む)を示すタイムスタンプです。

その重要性

これはイベントを時系列に並べ、サイクルタイムや総採用所要時間などのすべての時間ベースの指標を算出するために使用される主要なタイムスタンプです。

特定の所要時間を伴う採用アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。

その重要性

個々のアクティビティの期間を正確に計算することを可能にし、アクティブな処理時間とアイドル状態の待機時間を区別するのに役立ちます。

候補者が応募した求人または職位の一意の識別子です。

その重要性

単一の求人に関連するすべての応募をグループ化し、分析することを可能にし、異なる役割や部署間でのパフォーマンス比較を可能にします。

候補者が応募した職位の名称です。

その重要性

重要なビジネスコンテキストを提供し、異なる職務、レベル、機能間でのパフォーマンス分析とベンチマーキングを可能にします。

職務が配置されている事業ユニットまたは部署。

その重要性

事業ユニット別の採用効率とワークロードの分析を可能にし、部署固有のトレンド、課題、リソースニーズの特定を支援します。

求人応募の管理を担当する採用担当者またはタレントアクイジションスペシャリストの氏名または識別子です。

その重要性

個々の採用担当者およびタレントアクイジションチーム全体のワークロード分析とパフォーマンス測定を可能にします。

募集する職位の管理者の氏名または識別子です。

その重要性

特定の採用マネージャーに関連するボトルネックや遅延(遅いフィードバック時間など)を特定するのに役立ち、これは全体の採用期間に直接影響します。

候補者の応募が受け付けられたチャネル、プラットフォーム、または方法。

その重要性

さまざまなソーシングチャネルの有効性とROIを測定するために不可欠であり、採用マーケティングと戦略の最適化に役立ちます。

求人応募の最終結果または現在の処理状況。

その重要性

各ケースの最終結果を定義し、どのプロセスバリエーションが採用成功につながり、どのバリエーションが不採用や辞退につながるかを分析できるようにします。

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

候補者が特定の求人に対して応募を提出したときにプロセスが開始されます。これは、求人応募ケースにとって最初に記録されるイベントであり、採用活動の最初の入り口となります。

その重要性

このアクティビティは採用プロセスの開始点であり、全体の「Time-to-Hire(採用所要時間)」の算出や総応募数の把握に欠かせません。

候補者との面接が採用チームの1人または複数のメンバーによって完了しました。このアクティビティは、特定の面接ラウンドの終了を示し、意思決定段階の前段階となります。

その重要性

このアクティビティは、面接サイクルの期間分析、各ラウンド間の遅延特定、フィードバック収集にかかる時間の測定に不可欠です。

正式な求人オファーが候補者に公式に伝えられ、審査と検討を求められました。これは採用プロセスにおける主要なマイルストーンであり、正式な採用意図を表します。

その重要性

これは応募から内定までの時間を測定する重要なポイントです。内定通知から候補者の回答までの期間は、承諾の判断にかかる時間を理解するための鍵となります。

候補者が正式に求人オファーを受諾し、入社意思を示しました。これは採用プロセスの主要な成功マイルストーンです。

その重要性

これは内定承諾率のKPIに直接影響する重要な成功イベントです。これにより、最終的な採用前手続きやオンボーディングのアクティビティが開始されます。

候補者は採用前要件をすべて正常に完了し、正式に採用されました。これは応募プロセスの成功した終着点です。

その重要性

このアクティビティは採用ライフサイクルの正常な完了を意味します。Time-to-Hire(採用所要時間)の指標を算出するための主要な終了イベントとして機能します。

会社は、採用プロセス中のどの時点でも候補者との選考を進めないことを決定しました。これは最も一般的な失敗の結果です。

その重要性

これは極めて重要な終了イベントです。不採用がいつ、どの段階で発生しているかを分析することで、ファネルの離脱ポイントや各ステージでの選考基準の有効性を把握できます。

候補者が会社から提示された求人オファーを正式に辞退しました。これはプロセスの後半で発生する失敗の終着点です。

その重要性

これは内定承諾率のKPIに直接影響します。内定辞退の理由を分析することで、報酬、福利厚生、職種の競争力に関する洞察を得ることができます。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、既存のシステムからのデータを活用し、実際の採用プロセスの客観的なX線視点を作成します。応募提出からオファー受諾までのすべてのステップを視覚的に再構築し、逸脱、ボトルネック、非効率性を特定するのに役立ちます。この深い洞察は、プロセスがどのように機能しているかという仮定ではなく、実際の運用状況を明らかにし、データに基づいた最適化を可能にします。

プロセスマイニングは、過度に長い採用期間や特定の段階での頻繁な候補者離脱など、さまざまな一般的な問題を特定できます。面接スケジュール設定、最適な採用担当者のワークロード分散、オファー承認の遅延におけるボトルネックを可視化するのに役立ち、的を絞った改善のための明確な証拠を提供します。また、候補者の情報源パフォーマンスの非効率性や手動での手戻りも特定できます。

始めるには、主にケースID、アクティビティ名、および各イベントのタイムスタンプを含むイベントログが必要です。採用の場合、ケースIDは「ジョブアプリケーション」または「候補者ID」であり、アクティビティは採用ワークフローの各個別のステップであり、タイムスタンプは各アクティビティが発生した時点を示します。「採用担当者名」、「職務」、「候補者ソース」などの追加属性は、分析を大幅に豊かにすることができます。

データは、レポート機能、APIアクセス、またはソースシステムからの直接データベースアクセスを使用して抽出されます。私たちはしばしば貴社のITチームと協力し、イベントログと関連する属性をエクスポートする最も効率的かつ安全な方法を特定します。目標は、各プロセスステップのケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプを含む構造化されたデータを取得することです。

初期セットアップとデータ分析段階は、データの可用性と複雑さによって通常数週間かかります。初期の発見が提示されれば、実用的な洞察は直ちに実装できます。測定可能な改善は、最初の3~6ヶ月以内にしばしば見られ、継続的な監視により、継続的な最適化が可能になります。

はい、プロセスマイニングは、標準化されコンプライアンスを遵守した採用ルートからの逸脱を特定するのに非常に適しています。必須ステップのスキップ、承認の漏れ、期限の未達などを浮き彫りにできます。これにより、潜在的なコンプライアンスリスクにプロアクティブに対処し、社内規定や外部規制の遵守を徹底させることが可能になります。

いいえ、プロセスマイニングは、既存のHRアナリティクスおよびレポート作成ツールを補完し、プロセス実行のより深い、エンドツーエンドの視点を提供します。従来のツールが「何が起こったか」を伝えるのに対し、プロセスマイニングは、プロセス内で「どのように」「なぜ」物事が起こったかを明らかにします。標準的なダッシュボードを超えた診断的かつ処方的な洞察を提供します。

主な技術要件は、システム内の履歴プロセスデータへのセキュアなアクセスです。通常、直接統合または定期的なデータエクスポートを通じて行われます。次に、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームを使用してこのデータを取り込み、分析します。ほとんどの最新ソリューションはクラウドベースであるため、お客様側での特定のハードウェアや大規模なソフトウェアのインストールは通常不要です。

初期のセットアップには、データアクセスとコンテキストのために貴社のITチームとHRチームとの協力が必要となります。しかし、一度実装されれば、現代のプロセスマイニングソリューションはデータを直感的に可視化します。これにより、HRプロフェッショナルは深いテクニカル専門知識がなくても、複雑なプロセスを容易に理解し、改善の領域を特定できるようになります。

プロセスマイニングの主な目的は、個人を特定することではなく、プロセスそのものを改善することです。特定のチームやステップのパフォーマンスが低い領域を浮き彫りにすることはできますが、焦点は採用ワークフロー全体のシステム的な課題と、集団的な改善機会に置かれます。これは、プロセス全体の効率を最適化することを目的としています。

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