当社のプラットフォームは、貴社の組織プロセスを妨げているボトルネックや非効率性を明らかにするのに役立ちます。主要な運用ジャーニーを正確に追跡し、遅延が発生している箇所やリソースが誤って割り当てられている箇所を特定できます。これにより、運用を合理化し、全体的な効率を向上させ、すべての段階で堅牢なコンプライアンスを確保できます。

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ADP Workforce Now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

候補者として最初に関わってから、組織を去る最終日まで、従業員の一連の道のりは「採用から退職まで（Hire to Retire）」の従業員ライフサイクルとして知られる複雑なイベントの連続です。このライフサイクルを効率的に管理することで、従業員はポジティブな体験を得られ、コンプライアンスが確保され、運用コストも大幅に削減できます。しかし、ADP Workforce Nowのような包括的なプラットフォームで管理されている場合でも、この重要なプロセス内に非効率性が存在すると、大きな課題につながる可能性があります。採用の遅れは生産性や収益に直接影響を与え、不十分なオンボーディング体験は早期離職につながり、非効率なオフボーディングプロセスはコンプライアンスリスクやデータセキュリティの懸念を生じさせることがあります。従業員のジャーニーのエンドツーエンドのフローを理解し最適化することは、単に人事の効率化にとどまらず、優秀な人材を引き付け、定着させながらリスクを軽減する、堅牢で回復力のある組織を構築することにつながります。

プロセスマイニングが従業員のジャーニーに隠れた機会を明らかにする方法

プロセスマイニングは、ADP Workforce Nowにおける「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルを理解し、改善するための画期的なアプローチを提供します。主観的なインタビューや静的なレポートに頼ることなく、プロセスマイニングはADP Workforce Nowシステムによって生成された実際のイベントログデータを活用します。このデータは、すべてのアクティビティとタイムスタンプを詳細に記録しており、実際に発生した従業員のジャーニーを再構築できます。これにより、求人作成から最終的な退職手続きに至るまで、「採用から退職まで」の全プロセスを客観的でデータに基づき可視化された全体像を把握できます。この強力な分析機能により、ボトルネックがどこで、なぜ発生するのかを正確に特定し、プロセスの逸脱を特定し、各ステージの正確なサイクルタイムを測定できるようになります。例えば、特定の部署で常に採用期間が長くなっているか、あるいは給与設定プロセスの特定のステップが新入社員の遅延を引き起こしているかなどを明確に確認できます。これらの実際のプロセスフローを可視化することで、プロセスマイニングは仮定に頼るのではなく、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルの効率を改善するための具体的な洞察を提供します。

従業員ライフサイクル全体における主要な改善領域

ADP Workforce Nowのデータにプロセスマイニングを適用することで、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルにおけるいくつかの重要な改善領域が明らかになります。

採用とオンボーディングの最適化: 候補者のソーシング、面接スケジューリング、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。フローを分析することで、採用期間が長期化する根本原因を特定し、人材獲得の迅速化を実現できます。また、オンボーディングプロセスの有効性を評価し、ITセットアップや研修の割り当てといった重要なタスクが、迅速かつコンプライアンスに準拠して完了していることを確認できます。
キャリアパスとパフォーマンス管理: 昇進、役割変更、または人事評価の関連プロセスを合理化します。承認が特定の管理レベルで常に停滞しているか、または特定の評価サイクルが他のものよりも大幅に長くかかっているかを特定します。この洞察は、キャリア開発パスを最適化し、公正でタイムリーな人事評価を確保するのに役立ちます。
効率的なオフボーディングとコンプライアンス: オフボーディングプロセスを分析し、退職面談から資産回収、システムアクセス権の取り消しまで、必要なすべてのステップがタイムリーかつコンプライアンスに準拠して完了していることを確認します。これにより、潜在的な法的リスクを軽減し、データセキュリティを強化し、従業員にとって円滑で敬意のある退職体験を保証します。

プロセスマイニングを活用することで、これらの特定の課題に対処するために必要な明確な洞察が得られ、最終的に「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する能力が向上します。

プロセス最適化による測定可能な成果

プロセスマイニングを通じて「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ことで、具体的で測定可能なメリットが得られます。

サイクルタイムの短縮: 採用プロセスの大幅な高速化、迅速な社内異動、そしてより効率的なオフボーディング手続きを実現します。これは、運用アジリティと迅速なリソース割り当てに直接貢献します。
コスト削減: ポジションの空席期間を短縮することで採用コストを削減し、手作業によるフォローアップに伴う管理コストを削減し、早期離職に伴うコストを軽減します。
コンプライアンスの強化: 従業員のジャーニーのすべての段階で、規制要件と社内ポリシーの一貫した遵守を徹底し、コンプライアンス違反によるリスクを最小限に抑えます。
従業員体験の向上: 合理的で透明性の高い従業員ライフサイクルは、従業員がよりスムーズな移行と効率的な人事サポートを経験することで、満足度の向上、エンゲージメントの向上、そして優秀な人材の定着強化につながります。

従業員ライフサイクルの最適化を始めるにあたって

ADP Workforce Nowにおける「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルの複雑さを理解することが、大幅な改善に向けた第一歩です。プロセスマイニングは、これらの改善を達成するための明確な道筋を提供し、情報に基づいた意思決定に必要なデータに基づいた洞察を提供します。実際のプロセスを視覚的にマッピングし、非効率性を特定することで、有意義なプロセス最適化を推進するための準備が整います。これらの洞察を活用して、人事オペレーションをより効率的、コンプライアンス準拠、かつ従業員中心のものへと変革する方法を探ってみましょう。

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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

採用の遅延は、重要なポジションの空席期間を長期化させ、チームの生産性やプロジェクトのタイムラインに悪影響を及ぼします。この長期的な空席は、採用活動の長期化や人材紹介手数料の増加により、採用コストも押し上げ、結果として組織全体の成長を阻害します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのイベントデータを分析して採用プロセスをマッピングし、バックグラウンドチェックの滞留や承認遅延といった具体的なボトルネックを特定します。各ステップを可視化することで、どこで大幅な時間が失われているかを明らかにし、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける人材獲得を加速するためのターゲットを絞った改善を可能にします。

非効率的なオンボーディングプロセスは、新入社員が生産性を発揮するまでの期間を長期化させ、初期段階でのエンゲージメントを低下させ、早期離職のリスクを高めます。部門間での一貫性のない体験は、不満やネガティブな第一印象につながり、長期的な従業員満足度にも影響を与えます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおけるオンボーディングジャーニーを、初期の書類作成から研修の割り当て、給与設定までを詳細に可視化します。これにより、プロセス上の変動や遅延を特定し、組織が最も効率的なパスを標準化し、すべての新入社員が常にスムーズなスタートを切れるようにすることで、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルを最適化できます。

人事プロセスにおけるコンプライアンス違反、例えば背景調査の見落としやオフボーディング手順の不備は、組織を法的リスク、経済的罰則、評判の損傷に晒します。規制要件や社内ポリシーへの順守を確保することは極めて重要ですが、従業員のライフサイクル全体で監視するのは困難な場合がよくあります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおいて、スキップされたステップや順序外のアクティビティなど、義務付けられたプロセスフローからの逸脱を明らかにし、潜在的なコンプライアンス違反を示します。これにより、監査証跡とアラートを提供し、入社から退職までの従業員ライフサイクル全体にわたる規制順守の維持を支援し、リスクへの露出を低減します。

採用とオンボーディング直後の高い離職率は、採用、トレーニング、統合への多大な投資損失を意味します。これはチームの安定性を損ない、士気に影響を与え、継続的で費用のかかる再雇用活動を発生させ、戦略的な人員計画と組織開発を妨げます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「従業員オンボーディング完了」直後の「退職手続き開始」イベントによって示される早期離職を、それ以前のプロセスイベントと関連付けます。特定のオンボーディング経路、トレーニングの遅延、または部門の問題との潜在的な相関関係を特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける早期離職の根本原因を明らかにします。

人事評価の遅延や一貫性の欠如は、タイムリーなフィードバックを妨げ、従業員の成長を阻害し、評価や是正の機会を逸することにつながります。これは従業員のエンゲージメントと全体的な人材育成に直接影響を及ぼし、個人のパフォーマンスをビジネス目標と整合させることが困難になります。ProcessMindは、ADP Workforce Now内の人事評価アクティビティの流れを可視化し、「Performance Review Conducted」から後続のアクションまたは次の評価までのサイクルタイムを強調表示します。これによりボトルネックと変動を特定し、組織が人事評価サイクルを効率化し、Hire to Retire - 従業員ライフサイクル全体で一貫性のあるタイムリーなフィードバックを確保できるようにします。

非効率な退職手続きは、セキュリティ上の脆弱性、未回収の会社資産、最終給与処理の遅延につながり、潜在的な法的・金銭的責任を引き起こす可能性があります。また、退職する従業員の体験にも影響を与え、組織のブランドイメージや将来の採用活動に悪影響を及ぼす可能性もあります。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのデータを使用して、「退職開始」から「退職タスク完了」および「退職面談実施」までの退職タスクの完了度と適時性を追跡します。これにより、プロセス上のギャップを特定し、すべてのステップが確実に実行されるようにすることで、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルにおける従業員の退職に伴うリスクを軽減します。

効率的な社内昇進・異動プロセスが不足していると、従業員のキャリア開発が停滞し、不満や貴重な人材の流出につながります。さらに、既存の従業員を育成するよりもコストと時間がかかる外部採用に依存せざるを得なくなります。ProcessMindは、ADP Workforce Now内で役割を変更したり昇進したりする従業員のジャーニーをマッピングし、「Performance Review Conducted（人事評価実施済み）」から「Promotion Approved（昇進承認済み）」または「Role Change Initiated（役割変更開始）」への移行や承認プロセスにおける遅延を特定します。これにより、「採用から退職まで」の従業員ライフサイクル全体で、社内成長パスを加速するための機会が明らかになります。

ADP Workforce Nowプロセスにおける手動ステップや回避策への依存は、エラーを招き、処理時間を増加させ、人事スタッフを戦略的な取り組みから遠ざけています。これらの非効率性は、運用コストの増加とデータの不正確さのリスクを高め、データの整合性やレポート作成に影響を与えます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowのイベントログに記録されたアクティビティシーケンスとユーザーインタラクションを分析することで、隠れた手動アクティビティや頻繁な手戻りループを明らかにします。これにより、自動化または標準化されたプロセスが迂回されている箇所が浮き彫りになり、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける手動作業の削減と効率向上への洞察を提供します。

採用から退職までの従業員ライフサイクル全体の明確なデータドリブンな視点がないと、企業は問題の根本原因を特定し、真のプロセスパフォーマンスを測定し、効果的な改善策を講じるのに苦労します。この透明性の欠如は、戦略的な意思決定を阻害し、非効率性を永続させます。ProcessMindは、ADP Workforce Nowからの分散したデータポイントを、従業員のジャーニー全体の一貫性のある視覚的なマップにまとめます。これにより、プロセスが実際にどのように機能しているかをリアルタイムで客観的に理解でき、可視化されていなかったボトルネックや逸脱が明らかになり、採用から退職までの従業員ライフサイクル全体でデータに基づいた最適化を可能にします。

頻繁または不適切に管理されたマネージャー変更は、従業員の成長、パフォーマンス、全体的な経験を阻害し、エンゲージメントの低下や離職につながる可能性があります。これらの変更が従業員のキャリアパスにどのように影響するかを理解することは、継続性とサポートを維持するために極めて重要です。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「マネージャー」属性の変更と、その後の従業員の活動およびパフォーマンス指標との相関関係を分析します。マネージャーの交代が従業員の昇進、パフォーマンスレビューの適時性、あるいは退職イベントに影響を与えるパターンを特定し、採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける組織の安定性を最適化するための洞察を提供します。

不適切なトレーニングの割り当てや完了プロセスは、スキルギャップ、従業員の準備不足、義務的トレーニング要件への非準拠を招く可能性があります。これは個人のパフォーマンスと組織の能力に影響を与え、最終的には生産性と成長を阻害します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「Training Assigned」アクティビティと、その後の関連アクティビティを分析し、割り当ての遅延、完了率、従業員のキャリアアップや役割変更への影響を特定します。これにより、トレーニングワークフローが効率化され、従業員が採用から退職までのライフサイクル全体を通じて、タイムリーかつ適切な能力開発の機会を得られるよう支援します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

採用サイクルが長期化すると、機会損失やコスト増大につながります。この目標は、ADP Workforce Now内の採用プロセスにおけるボトルネックを特定し除去することで、重要なポジションに優秀な人材を迅速に確保することを目指します。採用プロセスの迅速化は、生産性に直接影響を与え、運用コストを削減します。ProcessMindは「求人票作成」から「オファー承諾」までのパスを分析し、遅延や逸脱を明らかにします。実際のサイクルタイムをマッピングし、採用期間が長期化する根本原因を特定することで、組織は採用期間を15～25%削減し、ADP Workforce Nowにおける入社から退職までのプロセスを最適化できます。

円滑で迅速なオンボーディング体験は、新入社員の満足度と定着に不可欠です。この目標は、ADP Workforce Now内での重要なセットアップタスクや初期研修の割り当てにおける遅延をなくし、新入社員が迅速に完全に統合され、生産性を高めることを目的としています。ProcessMindは、「Employee Onboarded（従業員オンボーディング完了）」から「Payroll Setup Completed（給与設定完了）」までのアクティビティにおける変動とボトルネックを明らかにします。最も効率的なオンボーディングパスを標準化することで、企業はオンボーディング時間を20〜30%短縮し、「採用から退職まで」のジャーニーの一貫したポジティブなスタートを確保できます。

従業員ライフサイクルにおけるコンプライアンス違反は、重大な法的リスクや経済的罰則につながる可能性があります。この目標は、採用からオフボーディングまでのすべての人事プロセスが、社内ポリシーと外部規制に一貫して適合し、組織を保護することを確実にします。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける背景調査や退職手続きなど、すべての重要なコンプライアンス関連アクティビティをマッピングします。これにより、準拠パスからの逸脱を特定し、迅速な是正措置を可能にし、入社から退職までのプロセス全体でコンプライアンス違反を最大90%削減します。

高い早期離職率はコストがかかり、採用活動やチームの士気に悪影響を与えます。この目標は、従業員が最初の1年以内に退職する理由を理解し、組織が定着率を向上させ、新規採用人材への投資を保護するための具体的な対策を講じることを可能にします。ProcessMindは、「オファー受諾済み」から「パフォーマンスレビュー実施済み」までの従業員のジャーニーを追跡し、特定のプロセス経路や遅延と早期離職との相関関係を明らかにします。採用から退職までのプロセスにおけるこれらのパターンを解明することで、企業は特にADP Workforce Nowに記録された活動において、早期離職率を10〜20%削減できます。

非効率な人事評価は、フィードバックを遅らせ、従業員の成長を妨げ、不満につながる可能性があります。この目標は、人事評価プロセスをよりスムーズかつタイムリーにし、従業員が成長を支援する定期的で建設的なフィードバックを確実に受けられるようにすることを目指します。ProcessMindは、「人事評価実施済み」プロセスを可視化し、ADP Workforce Nowにおいて遅延や手戻りを引き起こすステップを特定します。フローを最適化することで、企業は評価サイクルを25～40%短縮し、従業員ライフサイクル全体でより高い参加率を確保できます。

不適切に管理されたオフボーディングプロセスは、セキュリティリスク、コンプライアンス上の問題、そしてネガティブな雇用者ブランドイメージを生み出す可能性があります。この目標は、従業員が退職する際に、資産回収から最終給与計算まで、必要なすべてのステップが効率的かつ正確に完了することを保証します。ProcessMindは、「Termination Initiated（退職開始）」から「Offboarding Tasks Completed（オフボーディングタスク完了）」までのパスを分析し、プロセスフローにおけるギャップと遅延を浮き彫りにします。ADP Workforce Nowでこれらの重要なステップを最適化することで、組織はオフボーディングタスクの完了率を30%向上させ、「採用から退職まで」のジャーニー全体における関連リスクを軽減できます。

従業員が社内で新しい役割へ移行できるようにすることは、人材定着と組織の機動性を高める上で不可欠です。この目標は、昇進や役割変更のプロセスを加速し、従業員が社内で成長し、効果的に貢献できる環境を確保することを目指します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「昇進承認済み」と「役割変更開始済み」の活動を可視化し、承認ワークフローや部門間の引き継ぎに潜むボトルネックを特定します。これらのプロセスを合理化することで、企業は社内異動のスピードを20%向上させ、成長志向の文化を醸成できます。

手動での人事タスクはエラーを起こしやすく、戦略的な取り組みに費やすべき貴重な時間を消費します。この目標は、反復的な事務作業の自動化機会を特定し、人事スタッフの負担を軽減し、データの精度を高めることに焦点を当てています。ProcessMindは、ADP Workforce Now内で頻繁に繰り返されるアクティビティや過剰な手動データ入力を伴うアクティビティを特定します。これらの自動化候補を明らかにすることで、組織は手動タッチポイントを30～50%削減し、入社から退職までのライフサイクル全体で大幅な効率向上を達成できます。

同じプロセスを異なる方法で実行することは、非効率性、エラー、そして事業規模の拡大を困難にする原因となります。この目標は、多様なプロセスパスを合理化されたベストプラクティスワークフローに統合することで、組織全体の予測可能性を高め、運用上の複雑さを軽減することを目指します。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「採用から退職まで」のジャーニー全体における実際のプロセスバリアントをすべて可視化し、最も一般的で効率的なパスと、場当たり的な逸脱とを特定します。プロセス変動の70%をベストプラクティスに標準化すれば、組織はプロセスを明確に把握し、運用の一貫性を向上させることができます。

マネジメント層の変更は、従業員の進捗、研修、またはパフォーマンスサイクルにしばしば影響を及ぼす可能性があります。この目標は、報告体制の変更にもかかわらず、従業員の育成と業務継続性を維持することで、これらの移行を円滑にすることを目指します。ProcessMindは、ADP Workforce Now内のマネージャー属性の変更が、「人事評価実施」や「研修割り当て」のようなアクティビティにどのように影響するかを分析します。関連する遅延を特定することで、企業は悪影響を15-20%削減し、採用から退職までのプロセスを通じて従業員の勢いを維持することができます。

従業員が適切なトレーニングを受け、完了することは、スキル開発とコンプライアンスのために極めて重要です。この目標は、トレーニング割り当ての有効性と適時性を向上させ、従業員が必要な知識を迅速に習得できるよう支援することに焦点を当てています。ProcessMindは、ADP Workforce Nowにおける「トレーニング割り当て済み」とその後の完了状況を追跡し、学習プロセスにおけるボトルネックや非効率性を明らかにします。トレーニングワークフローを合理化することで、組織はトレーニング完了率を20～25%向上させ、より有能な人材を育成できます。

採用から退職までの従業員ライフサイクルを改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロードする

H2Rデータをエクスポートする

データセットをアップロード

H2Rプロセスを分析する

H2R変更を実装する

H2R進捗状況のモニタリング

テンプレートをダウンロードする

実施すること

入社から退職までのデータ向けに調整された、事前設定済みのExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートにより、ADP Workforce Now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保証します。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

その重要性

プロセスマイニングを正確に行うには、標準化されたデータ構造が不可欠です。これによりエラーを防ぎ、ProcessMindへのデータ取り込みプロセスを円滑かつ効率的に実行できます。

期待される成果

「採用から退職まで」のプロセスデータに対応した、ProcessMind互換の入力用Excelテンプレート。

貴社の発見

従業員ライフサイクルにおける主要な洞察を発見

ProcessMindは、ADP Workforce Nowからの生データを明確な可視化に変換し、従業員ライフサイクルの真の経路を明らかにします。採用から退職までのあらゆるステップにおいて、比類ない明瞭さを得られます。

従業員のエンドツーエンドのジャーニーを可視化
採用プロセスの遅延やボトルネックを特定する
オンボーディングとオフボーディングステップの最適化
ADP Workforce Nowのコンプライアンスを確保する

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

想定される成果

従業員ライフサイクルの効率化を実現する

これらの結果は、ADP Workforce Nowからのデータドリブンなインサイトを通じて「採用から退職までのプロセス」を最適化することが、効率性と従業員エクスペリエンスの測定可能な改善にいかに繋がるかを示しています。

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採用までの期間短縮

採用サイクルにおける平均削減期間

採用プロセスにおけるボトルネックを特定し排除することで、企業は空席を埋めるまでの時間を大幅に短縮し、業務効率を向上させることができます。

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オンボーディング速度の向上

新規採用者設定時間の短縮

プロセスマイニングは、初期従業員設定と重要なオンボーディングタスクを効率化し、新規採用者がより早く生産性を発揮し、スムーズに業務を開始できるよう支援します。

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コンプライアンス遵守の向上

重要なHRタスク完了率の向上

全ての従業員ライフサイクルステージにおいて、SLAおよび規制要件の遵守状況を監視することで、バックグラウンドチェック、給与設定、必須トレーニングの適時完了を確実にします。

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早期離職の減少

入社初年度の従業員離職率の削減

入社後6～12ヶ月以内に従業員が離職する原因となる採用活動や初期のキャリアサポートにおける問題点を特定し、定着率向上と補充コスト削減に貢献します。

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迅速な人事評価

評価サイクルタイムの短縮

パフォーマンスレビュープロセスにおける遅延や非効率性を特定することで、より迅速なフィードバックサイクルと従業員にとってよりタイムリーな能力開発機会をもたらし、プロセスの最適化を図ります。

結果は、プロセスの複雑さ、データの品質、および特定の組織目標によって異なります。これらの数値は、様々な導入事例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

各従業員が採用された際に付与される、システムが生成した一意の識別子です。

その重要性

すべての従業員関連イベントを結びつける基本的なキーであり、従業員ライフサイクルプロセス全体を再構築・分析することを可能にします。

従業員のライフサイクル内で発生した特定のイベントまたはタスクの名称です。

その重要性

プロセスのステップを定義し、プロセスフローの可視化、およびプロセスバリアントとパフォーマンスの分析を可能にします。

アクティビティが発生した正確な日時。

その重要性

プロセスの時間的な側面を提供し、すべての期間計算、ボトルネック分析、およびイベントの正しい順序付けを可能にします。

アクティビティが完了したことを示すタイムスタンプです。

その重要性

正確なアクティビティ期間を計算することは、ボトルネックの特定や、オンボーディングタスクや人事評価などの特定のステップの効率を測定するために不可欠です。

アクティビティを実行したユーザー（人事担当者やマネージャーなど）の名前です。

その重要性

説明責任を提供し、個人またはチームレベルでのパフォーマンス分析を可能にし、リソースの割り当てと研修の最適化に役立ちます。

従業員または求人申請が所属する部署です。

その重要性

部署レベルの分析は、局所的なプロセス問題を特定し、特定のビジネス領域に合わせて改善策を調整するために不可欠です。

従業員または募集中のポジションの具体的な役職または役割です。

その重要性

役割別の分析を可能にし、採用、昇進、または離職のパターンが特定の職務機能に集中しているかどうかを理解するのに役立ちます。

従業員の現在の雇用状況を示します。例えば、「現職」「退職済み」「休職中」などがあります。

その重要性

ケースに重要なコンテキストを提供し、分析者が関連する従業員集団をフィルターし、異なる結果につながるプロセスフローを理解することを可能にします。

従業員の退職理由（自己都合、会社都合など）です。

その重要性

従業員が退職する理由を理解することは、効果的な定着戦略を策定し、従業員体験全体を向上させる上で不可欠です。

従業員の正式な雇用開始日です。

その重要性

従業員の勤続年数を計算し、早期離職のトレンドを特定するために不可欠であり、これは採用またはオンボーディングプロセスにおける問題を示唆する可能性があります。

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

新規または既存のポジションに対する採用依頼が正式に作成されたことを示します。このイベントは、採用モジュール内で新しい求人票レコードが作成されたタイムスタンプから取得されます。

その重要性

このアクティビティは、採用プロセスの主要なトリガーです。「採用までの時間」KPIを測定し、採用ファネルの効率性を分析するための開始点として機能します。

候補者が正式に内定を承諾し、プリボーディングプロセスを開始したことを示します。このイベントは、候補者の応募ステータスが「オファー承諾」または「採用済み」に変更されたことから推測されます。

その重要性

このアクティビティは主要な採用サイクルを締めくくり、「採用までの時間」KPIの終点となります。これは、候補者から新入社員への移行を意味します。

コアHRシステムにおける従業員記録の正式な作成を示します。これは、従業員のマスターデータ記録の作成日から捕捉される明示的なイベントです。

その重要性

このアクティビティは、人事システム内での従業員のジャーニーの正式な開始を示します。給与計算や福利厚生設定など、その後のすべてのライフサイクルイベントの基本的な前提条件となります。

新入社員の給与情報（銀行口座詳細や税務書類など）が入力され、検証されたことを示します。このイベントは通常、従業員の給与ステータスが「有効」になったときに推測されます。

その重要性

これは、従業員が正確かつ期日通りに支払われることを確実にするための重要なステップです。これは「オンボーディングサイクルタイム」KPIの主要な構成要素です。

従業員の辞職または非自発的退職によってトリガーされる退職手続きの開始を示します。このイベントは、退職トランザクションがシステムに最初に入力されたときに捕捉されます。

その重要性

このアクティビティは、すべてのオフボーディング手続きのトリガーです。オフボーディング効率を分析するための開始点であり、「早期離職率」KPIにとって極めて重要です。

従業員が会社を最終的に公式に退職し、ステータスが非アクティブになることを表します。このイベントは、従業員のステータスフィールドが「Terminated」に変更されたことから推測されます。

その重要性

このアクティビティは、従業員ライフサイクルケースの最終的な終了を示します。このステータス変更の発効日が、従業員の正式な退職日となります。

よくある質問

ADP Workforce Nowにおける採用から退職までのプロセスに、プロセスマイニングはどのような具体的なメリットをもたらしますか？

プロセスマイニングは、採用から退職までの従業員の実際の道のりを可視化し、逸脱や非効率性を明らかにします。採用期間の長さ、オンボーディングの遅延、コンプライアンスのギャップにおけるボトルネックを特定でき、データに基づいた洞察を提供し、的を絞った改善を可能にします。この分析により、完全な従業員ライフサイクルを最適化できます。

従業員ライフサイクルのプロセスマイニングを実行するために、ADP Workforce Nowからどのようなデータが必要ですか？

主に、ケース識別子としての従業員ID、各ステップを記述するアクティビティ名、および各アクティビティが発生したタイムスタンプを含むイベントログが必要です。関連するデータには、採用段階、オンボーディングタスク、パフォーマンス評価、昇進、オフボーディングアクションなどが含まれ、ライフサイクルの包括的な視点を提供します。

プロセスマイニング分析のために、ADP Workforce Nowからデータは通常どのように抽出されますか？

データは、ADP Workforce Now内の標準レポートツールやカスタムクエリ、または利用可能で設定済みのAPI連携を介して抽出できることがよくあります。重要なのは、各従業員についてタイムスタンプと一意の識別子を含むイベントレベルのデータを取得することです。通常、ITチームまたは連携スペシャリストがこのプロセスを支援します。

従業員ライフサイクルのプロセスマイニングを開始し、初期結果を確認するまでには通常どのくらい時間がかかりますか？

データ抽出やモデル生成を含む初期セットアップは、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。4〜6週間以内に、「採用から退職まで」のプロセスにおける主要なボトルネックや逸脱に関する基本的なプロセスマップと初期のインサイトが得られ、改善すべき主要な領域が明確になります。

プロセスマイニングは、コンプライアンスの改善と早期離職の削減に役立ちますか？

はい、実際のプロセスフローをマッピングすることで、プロセスマイニングはコンプライアンス手順が見過ごされたり遅延したりしているケースを特定し、早期離職につながるパターンを明らかにできます。例えば、特定のオンボーディングパスが高い離職率と相関しているかを示し、予防策を実施して従業員定着戦略を強化することが可能になります。

プロセスマイニングを導入するために、高度な技術スキルや専門的なソフトウェアが必要ですか？

データ抽出と初期設定にはある程度の技術的な専門知識が役立ちますが、現代のプロセスマイニングツールはビジネスユーザー向けに設計されています。多くのプラットフォームは直感的なインターフェースと事前構築済みコネクタを提供しており、継続的な分析に必要な深い技術スキルを軽減します。通常、ツールのベンダーからトレーニングが提供され、導入が成功するように支援されます。

プロセスマイニングで採用から退職までのプロセスを最適化すると、どのような主要な成果が期待できますか？

採用期間の短縮、より迅速で一貫したオンボーディング、規制コンプライアンスの改善、早期従業員離職率の低下が期待できます。さらに、人事業務の可視性が向上し、より効率的なパフォーマンス管理と組織内での社内タレントモビリティが可能になります。

ADP Workforce Nowのデータが、完全にクリーンで一貫性がない場合はどうすればよいですか？

現実世界のデータに不整合があることは一般的です。プロセスマイニングツールには、そのような問題に対処するための堅牢なデータ準備およびクレンジング機能が含まれています。初期分析は、データ品質の問題を特定するのに役立つことが多く、ADP Workforce Nowにおけるデータ取得プロセスを体系的に改善することを可能にします。

プロセスマイニングはHRメトリクスのための単なる別のレポートダッシュボードですか？

いいえ、プロセスマイニングは、イベントの実際のシーケンスを視覚的にマッピングし、隠れたバリエーションや逸脱を含め、プロセスがどのように実際に実行されているかを明らかにすることで、通常のレポーティングを超越します。単に「何であるか」だけでなく「なぜそうであるか」についての診断的なインサイトを提供し、より深い運用上の理解をもたらします。

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