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

Dynamics 365における従業員ライフサイクル最適化のための6ステップガイド。
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
プロセス: 採用から退職までの一連の従業員ライフサイクル
システム: Microsoft Dynamics 365 Hr

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「
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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

求人募集の作成からオファー受諾までの採用サイクルにおける遅延は、重要なポジションが長期間空席になることで業務に大きな影響を与え、採用担当者の負担を増やし、競合他社に優秀な人材を奪われる可能性もあります。これにより、運用コストが増加し、生産性が低下します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける「入社から退職まで(Hire to Retire)」プロセス内の正確なボトルネックを特定し、採用ステップが停滞する箇所を明確にします。実際のプロセスフローを可視化することで、遅延の根本原因を特定し、採用を加速するための的を絞った改善策を実施し、ポジションが効率的に補充されるようにします。

不整合または長期化するオンボーディングプロセスは、新入社員のエンゲージメント低下、生産性遅延、早期離職につながる可能性があります。給与設定やトレーニング割り当てなどの重要なオンボーディングタスクが見過ごされたり遅延したりすると、初期の従業員体験が損なわれ、コンプライアンスリスクが生じます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおけるオンボーディングの全ステップに完全な可視性を提供し、理想的なパスからの逸脱を示し、タスクが見過ごされたり遅延したりしている箇所を正確に特定します。これにより、オンボーディングプロセスを標準化および最適化し、すべての新入社員に一貫性のあるポジティブな体験を保証できます。

人事評価が予定通りに実施されない、あるいは頻繁に見送られる場合、従業員の成長、士気、目標の整合性に悪影響を及ぼします。これは、生産性の低下、明確なフィードバックの欠如、および人事評価サイクルに関連する潜在的なコンプライアンス問題につながる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hr内の人事評価活動のフローを分析し、評価が遅延している、またはスキップされている事例を浮き彫りにします。これらの遅延の原因を理解することで、プロセスを効率化し、タイムリーなフィードバックを確保し、採用から退職までのライフサイクル全体で継続的な改善の文化を醸成することができます。

不整合または不完全なオフボーディングプロセスは、データセキュリティ上の脆弱性、規制罰金、法的な紛争など、重大なコンプライアンスリスクをもたらします。資産回収、アクセス権剥奪、退職面談などの重要なタスクが見過ごされ、金銭的および評判上の損害につながる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける実際のオフボーディングの過程をマッピングし、定義されたプロトコルからの逸脱を特定し、コンプライアンス要件が満たされていない箇所を強調表示します。この包括的なビューにより、組織は標準化されたオフボーディングを強制し、リスクを軽減し、円滑で法的にコンプライアンスに準拠した退職プロセスを確保できます。

HRプロセスでは、複数の承認や引き継ぎが頻繁に発生するため、どこで遅延が生じているかを特定するのは困難です。昇進、役割変更、その他の従業員ライフサイクルイベントにおけるこれらの隠れたボトルネックは、従業員に不満を与え、HR効率を低下させ、重要な組織変更を遅らせる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける従業員ライフサイクルイベントのエンドツーエンドのフローを可視化し、遅延を引き起こしている特定のステップや部門を明確に特定します。これらのボトルネックを特定することで、リソース配分を最適化し、重複するタスクを自動化し、HRサービスの提供を大幅に加速できます。

社内での役割変更や昇進の承認と実施の遅れは、従業員の不満、キャリア開発機会の減少、離職率の増加につながる可能性があります。煩雑な社内異動プロセスは、労働力の俊敏性や人材定着の取り組みを妨げることもあります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hr内での社内異動と昇進のプロセス全体を追跡し、承認が停滞したりタスクが遅延したりする箇所を明らかにします。この洞察により、社内異動プロセスを合理化し、従業員が迅速に昇進して新しい役割で効果的に貢献できるようになります。

高い従業員離職率は、特にその原因が理解されず対処されない場合、採用、オンボーディング、生産性の損失といった多大なコストを発生させます。退職に至るまでのライフサイクルイベントに関する洞察がなければ、効果的な定着戦略の実施は困難です。ProcessMindは、採用から退職までのプロセスにおけるパターンを分析し、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける従業員の解雇または自主退職につながる共通の経路を特定します。これらの先行するイベントを理解することで、定着率を向上させ、離職コストを削減し、より安定した労働力を育成するための積極的な対策を講じることができます。

従業員ライフサイクル全体における手作業によるデータ入力と一貫性のない更新は、従業員記録の不正確さにつながり、給与計算、福利厚生管理、コンプライアンスレポートに影響を与えます。HRシステムにおけるデータ品質の低さは、コストのかかるエラーや誤った意思決定を引き起こす可能性があります。
ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hr内の従業員記録にデータの不整合やエラーがどこで導入されるかを、活動や属性の変更を追跡することで特定します。これにより、データガバナンスを改善し、データ検証を自動化し、採用から退職までのプロセス全体でHR情報の整合性を確保できます。

必要なトレーニングが迅速に割り当てられなかったり、類似の役割間で一貫性がない場合、スキルギャップ、生産性低下、および潜在的なコンプライアンス違反につながる可能性があります。従業員は効果的に業務を遂行するために必要な育成を受けられず、組織全体の能力に影響を与える可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hr内の「Training Assigned(トレーニング割り当て済み)」アクティビティの可視性を提供し、トレーニングが期待どおりに開始されているか、また役割や部門に基づいて割り当てに遅延や不整合がないかを把握できます。このインサイトは、採用から退職までの一連の旅路において、タイムリーかつ関連性の高いスキル開発を保証します。

従業員が採用から退職までのライフサイクル全体をどのように辿るかを明確に理解していなければ、組織は標準プロセスからの逸脱を特定するのに苦慮します。この可視性の欠如は、非効率性を事前に解決し、従業員体験を向上させ、プロセス遵守を確保することを不可能にします。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける従業員の採用から退職までのあらゆるステップを可視化し、実際のプロセス実行の客観的なビューを提供します。この包括的な洞察により、複雑な従業員ジャーニーを理解し、多様なパターンを特定し、採用から退職までの全体的なエクスペリエンスを最適化できます。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

空いているポジションを埋めるのにかかる時間を短縮することは、生産性に直接影響し、運用コストを削減します。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおける効率的な採用プロセスは、優秀な人材を迅速に確保し、チームの能力不足を最小限に抑え、プロジェクトのタイムラインを加速させることができます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrの採用ワークフローにおいて、遅い承認段階や繰り返し行われるステップなど、正確なボトルネックを特定します。実際のプロセスを視覚化することで、遅延が発生している箇所を特定し、変更の影響を測定し、採用期間の短縮(例えば20%以上)といった目標を目指すことができます。

高いオンボーディング完了率は、新規採用者にとってより効果的で魅力的なスタートを意味し、従業員満足度の向上と生産性向上までの時間短縮につながります。Microsoft Dynamics 365 Hrで設定された採用から退職までの従業員ライフサイクルにおいて、すべての重要なタスクが期限内に完了していることを確認することは、コンプライアンスとポジティブな従業員体験のために不可欠です。ProcessMindは、理想的なオンボーディングパスからの逸脱を明らかにし、未完了のタスク、遅延した承認、見逃されたトレーニング割り当てなどを浮き彫りにします。これにより、異なる部門や役割間での完了率を監視し、非効率性の根本原因を特定して、95%以上の完了率を達成するための的を絞った改善を可能にします。

適時な人事評価は、従業員の成長、エンゲージメント、効果的なタレントマネジメントに不可欠です。採用から退職までの従業員ライフサイクルにおけるこれらの評価サイクルを迅速化することは、フィードバックを常に最新の状態に保ち、目標を適切に整合させ、キャリア形成に関する対話を滞りなく進めることを可能にし、積極的なHR環境の構築につながります。ProcessMindを使用すると、Microsoft Dynamics 365 Hr内での人事評価のエンドツーエンドのフローを可視化し、マネージャーの承認や従業員による提出など、遅延が発生している箇所を特定できます。これにより、サイクルタイムを最大15~30%短縮するためのデータ分析を提供し、評価が組織全体で効率的かつ一貫して完了するよう支援します。

一貫性があり、コンプライアンスに準拠した退職手続きを確実にすることで、法的リスクを最小限に抑え、会社資産を保護し、従業員退職時においてもポジティブな企業ブランドを維持します。この「入社から退職まで(Hire to Retire)」という従業員ライフサイクルにおける重要なフェーズを標準化することは、運用の完全性とデータセキュリティにとって最も重要です。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける実際の退職手続きプロセスを可視化し、資産回収の忘れや未実施の退職面談など、コンプライアンスに違反する手順や見落としを明らかにします。実際の経路を理想的なモデルと比較することで、標準化を徹底し、すべての退職ケースで100%のコンプライアンスを達成し、潜在的なリスクを軽減できます。

「入社から退職まで(Hire to Retire)」という従業員ライフサイクル全体を明確に可視化することで、従業員満足度や人事の運用コストに影響を与える隠れたボトルネックや非効率性を明らかにします。Microsoft Dynamics 365 Hr内でプロセスが実際にどのように機能しているかを理解することは、データに基づいた継続的な改善のための意思決定を可能にします。ProcessMindは、採用から退職まで、従業員の全ジャーニーを自動的に再構築し、すべてのバリエーションと逸脱を示します。この透明性により、予期せぬプロセスループ、手動による回避策、および遅延が蓄積する領域を特定でき、人事全体の最適化に必要な洞察を提供します。

役職変更や昇進の迅速な処理は、従業員の士気、キャリア開発、組織の機敏性にとって極めて重要です。遅延は不満を引き起こし、ダイナミックな「採用から退職までの従業員ライフサイクル」におけるタレントリテンションを妨げる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 HRにおける役職変更承認ワークフローの遅延を引き起こしている具体的なステップと関係者を特定します。各ステージで費やされた時間を分析し、リワークループを特定することで、組織は承認時間を短縮し、従業員が新しい役職にスムーズかつ迅速に移行できるようにします。

従業員の離職率が高いと、採用、オンボーディング、生産性損失など、多大なコストが発生します。採用から退職までの従業員ライフサイクルプロセスを改善し、これらのコストを削減することは、健全な財務状況と安定した従業員を維持するために不可欠です。ProcessMindは、従業員が早期離職や不満に至るまでのパターンを特定するのに役立ちます。これは多くの場合、オンボーディングやキャリアアップの問題に関連しています。Microsoft Dynamics 365 Hr内のこれらの重要なタッチポイントを最適化することで、離職の根本原因に先回りして対処し、関連コストを10~25%削減できる可能性があります。

従業員記録における手作業によるデータ入力エラーは、コンプライアンス問題、誤った給与計算、不適切な意思決定につながります。採用から退職までの従業員ライフサイクル全体でこれらのエラーを排除することにより、Microsoft Dynamics 365 Hr内でのデータ整合性と運用精度を確保できます。
ProcessMindは、頻繁にデータ修正や手戻りを引き起こす活動を特定し、自動化やより良いトレーニングが必要な領域を明確にします。これらのエラーが後続のステップに与える影響を可視化することで、データ入力の不整合をほぼゼロに抑えるための的を絞った改善策を実施し、全体のデータ品質を向上させることができます。

研修の効果的かつタイムリーな割り当ては、従業員の育成、スキル向上、業界規制へのコンプライアンス遵守のために不可欠です。「入社から退職まで(Hire to Retire)」という従業員ライフサイクル内の最適化されたプロセスは、従業員が必要な能力を遅滞なく習得できるようにします。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Hrにおける研修の割り当てから完了までの全過程を可視化し、割り当てから実際の完了までの遅延を明らかにします。ボトルネックや非効率な経路を浮き彫りにし、組織がプロセスを合理化して、タイムリーな研修実施と労働力の準備状態の向上を確実にします。

「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HRワークフローの合理化は、運用支出の削減に直結します。非効率性を特定して排除することで、HR部門はよりリーンに運営し、リソースをより効果的に配分できます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 HR内のリワーク、過剰な手動介入、長期にわたるプロセスサイクルに関連する隠れたコストを明らかにします。管理タスクに費やす平均時間を短縮したり、繰り返しのステップを自動化したりするなど、これらの領域を最適化することで、組織はHR業務において大幅なコスト削減を実現できます。

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

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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。

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

ProcessMindは、Dynamics 365 HRにおける採用から退職までの従業員ジャーニー全体を可視化し、実際のプロセスフローとコンプライアンスギャップを明らかにします。採用からオフボーディングまで、あらゆるステップにおいて、実用的なデータに基づく深いインサイトを提供します。
  • 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
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。

0 % faster
新入社員のオンボーディングを迅速化

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。

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オンボーディング成功率の向上

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。

0 % increase
適時な人事評価

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。

0 % boost
退職手続きコンプライアンスの強化

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。

0 % reduction
HR業務削減効果

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。

0 % fewer errors
正確な人事**データ**

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。

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

従業員の一意の識別子で、その全ライフサイクルにおける主要なケース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結びつける不可欠なケース識別子であり、個人の完全なジャーニーとライフサイクルの追跡を可能にします。

「従業員雇用」や「人事評価実施」など、発生した特定の人事ライフサイクルイベントの名前です。

その重要性

プロセスマップ内のステップを定義することで、採用からオフボーディングまでの従業員ライフサイクルの可視化と分析が可能になります。

人事アクティビティが発生した日時を示すタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントの順序付け、すべての時間ベースメトリックの計算、プロセスにおけるボトルネックと遅延の発見において不可欠です。

アクティビティの完了日時を示すタイムスタンプで、期間分析に利用されます。

その重要性

個々の活動にかかる時間を正確に算出し、プロセス内で最も時間のかかるステップを特定する上で非常に重要です。

従業員が配属されている組織の部門(例:営業、エンジニアリング)を指します。

その重要性

これにより、プロセスを強力にセグメント化し、各部門に固有のパフォーマンスの違い、ボトルネック、離職トレンドを明らかにすることができます。

従業員の特定の役職または役割を指します。

その重要性

特定の職務機能ごとに人事プロセスを詳細に分析でき、改善策の調整や役割に特有の問題の特定に役立ちます。

特定の求人における採用決定に責任を持つマネージャーを指します。

その重要性

プロセスのパフォーマンスを特定のマネージャーに関連付けることで、採用プロセスにおける具体的なフィードバックを提供し、ベストプラクティスや改善が必要な領域を特定できるようになります。

従業員が勤務する地理的な場所またはオフィスを指します。

その重要性

分析に地理的な側面をもたらし、プロセスのパフォーマンスや従業員の動向における地域差を明らかにするのに役立ちます。

「自己都合退職」や「会社都合解雇」など、従業員の退職理由を指します。

その重要性

従業員の離職要因を理解する上で不可欠であり、具体的な定着戦略の策定や離職の根本原因への対処を可能にします。

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

このアクティビティは、新しい求人票が作成および承認された際の採用プロセスの正式な開始を示します。通常、Dynamics 365 HR内でユーザーが新しい採用プロジェクトまたは求人広告の作成を完了したときに、明示的なイベントとして捕捉されます。

その重要性

これはTime to Hire 分析の主要な開始イベントです。これを追跡することで、初期需要から充足までの採用ファネル全体の効率を測定できます。

候補者が正式に採用オファーを受諾し、主要な採用サイクルが終了する時点を示します。これは通常、応募者のレコードのステータスが「Offer Accepted」(オファー受諾済み)または同様の状態に変更されたことを推論することで捕捉されます。

その重要性

これは「Time to Hire」KPIを締めくくる重要なマイルストーンです。成功した採用結果を示し、それに続くプリボーディングアクティビティをトリガーします。

これは、応募者レコードが従業員レコードに変換される正式なトランザクションです。Dynamics 365 HRにおける明示的なイベントであり、特定の開始日で新しい「Worker」および関連する「Employment」レコードを作成します。

その重要性

このアクティビティは、ケースを採用フェーズから従業員ライフサイクルフェーズへ正式に移行させ、オンボーディングおよび給与プロセスを開始します。

新入社員の初期オンボーディングプロセス完了を示します。これは通常、オンボーディングチェックリスト内の一連のタスクの完了、または従業員のオンボーディングプランのステータス変更から推論されるイベントです。

その重要性

このマイルストーンは、新規採用者を完全に生産的にする効率を追跡する上で重要です。ここでの遅延は、従業員エンゲージメントや初期パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

従業員のパフォーマンスレビューサイクルの完了を示します。これは推論されるイベントであり、通常、パフォーマンスレビュー文書のステータスがマネージャーまたはHRによって「完了」または「最終化済み」に変更されたときに捕捉されます。

その重要性

これはタレントマネジメントにおける重要なマイルストーンです。その適時性を追跡することは、人事評価の議論が一貫して予定通りに行われていることの保証に役立ちます。

退職日がシステムに入力された際に、従業員のオフボーディングプロセスの正式な開始を示します。これは、従業員のステータスを変更し、後続のオフボーディングワークフローをトリガーする、個別かつ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、従業員離職分析における主要な指標です。退職手続きプロセスの効率とコンプライアンスを測定するための出発点となります。

これは従業員ライフサイクルにおける最後のアクティビティであり、すべてのオフボーディング手順が完了したことを示します。このイベントは、オフボーディングチェックリストのすべてのタスクの完了、または従業員レコードの最終ステータス変更から推測されます。

その重要性

この終了イベントは、オフボーディング プロセスの全体期間と完了率を測定する上で不可欠であり、すべてのコンプライアンスおよび管理タスクが確実に完了していることを保証します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、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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